二、DDP工作原理 DDP是通过将模型、数据和优化器等分散到多个计算节点上进行训练,以提高训练效率。下面将详细介绍DDP的工作原理。 2.1 初始化DDP 在开始使用DDP进行分布式训练之前,需要对模型、数据和优化器进行初始化。 首先,需要创建一个本地rank和world_size的进程组,并将模型加载到每个计算节点上。然后,使用DDP包...
DDP)是在每一个GPU卡上保存整个model的参数/梯度/优化器状态, 然后对数据集切分为 N NN 个shard分片给不同的GPU进行训练,计算完梯度后通过all-reduce通信来做梯度的融合。如下图: nn.DistributedDataParallel与nn.DataParallel的区别[1] DDP支持模型并行,而DP并不支持,这意味如果模型太大单卡显存不足时只能使用前...
2、因为它在每一次的前向传播的时候把模型也复制了(即每次更新都复制一遍模型),并且单进程多线程会造成GIL contention(全局解释器锁争用) 这里进程计算权重使通信成为瓶颈造成了大量的时间浪费,因此引入了DDP。 DDP采用多进程控制多GPU,共同训练模型,一份代码会被pytorch自动分配到n个进程并在n个GPU上运行。 DDP运用...
print(output.shape) 这个示例展示了如何使用torch.nn.DataParallel()将一个简单的神经网络部署到多个GPU上。 3. torch.nn.DataParallel()的深入理解 torch.nn.DataParallel()的使用非常简单,但了解其背后的工作原理可以帮助我们更好地利用它。以下是一些关于torch.nn.DataParallel()的深入理解: 数据分割:torch.nn.Dat...
简单来说,pytorch分布式数据并行训练的原理是,在每张卡上跑不同的数据,然后更新参数时通过卡间通信来同步梯度等信息,保证所有卡的参数一致。 分布式训练从算法原理上大致可以分为DP、DDP、zero stage 1/2/3这几种方式。对于这几种算法,各个框架都有自己的实现,主要包括(1). pytorch官方实现,(2). 微软deepspeed。
2. 使用 torchrun 改写 DDP 代码 3. 调试代码 1. torchrun 在训练过程中,很容易遇到各种各样的错误,比如内存不足、网络故障、硬件故障等等。这些错误会导致训练过程中断或失败,从而浪费了训练时间和计算资源。torchrun 允许我们在训练过程中按一定周期保存快照(snapshots),一旦某一并行进程出错退出,torchrun 会自动...
工作原理: DistributedDataParallel(DDP)通过多进程的方式实现分布式训练。每个进程在独立的GPU上运行,各自负责一部分数据的计算。DDP使用环形规约(Ring-AllReduce)算法来同步梯度,减少了通信开销。 使用优势: 扩展性好:DDP支持多机多卡训练,可以扩展到大规模分布式环境。 通信效率高:使用Ring-AllReduce算法,通信成本相对较...
DistributedDataParallel(简称DDP)是PyTorch自带的分布式训练框架, 支持多机多卡和单机多卡, 与DataParallel相比起来, DDP实现了真正的多进程分布式训练. DDP的原理和细节推荐上述两篇文章, 本文的主要目的是简要归纳如何在PyTorch代码中添加DDP的部分, 实现单机多卡分布式训练. ...
在使用Join时，还支持修改加入Join的类的关键字参数，例如DDP的divide_by_initial_world_size参数，它决定梯度除以初始的world_size还是有效的world_size（未join的ranks总和）。具体使用如下：Join背后的核心原理涉及两个类：Joinable和JoinHook。要使用Join，类必须实现Joinable接口并实现三个方法。JoinHook...