import torch import torch_npu import os import torch.distributed as dist def all_reduce_func(): # rank = int(os.getenv('LOCAL_RANK')) dist.init_process_group(backend='hccl', init_method='env://') #,world_size=2 rank=rank, world_size=2, rank = dist.get_rank() torch.npu.set_de...
我尝试在 torch.distributed 中使用异步 all-reduce,这是在 PyTorch Docs 中介绍的。但是,我发现虽然我设置了 async_op=True,但进程仍然被阻止。我哪里做错了? 我复制了Docs提供的示例代码,添加了一些睡眠和打印命令来检查它是否阻塞。 import torch import torch.distributed as dist import os import time rank ...
torch distributed all_reduce旨在提高分布式训练的性能和效率,实现更好的模型训练和收敛速度。 为何需要torch distributed all_reduce? 在分布式计算环境中,对于神经网络的训练和优化过程,不同计算节点上的参数需要进行同步和更新,以保持网络的一致性,否则网络的性能和收敛速度将受到极大的影响。torch distributed all_...
torch.distributed包中的all_reduce函数是一个关键的通信原语,它可以帮助不同计算机上的进程在进行模型训练时进行数据同步和通信。all_reduce函数可以将所有计算机上的进程的tensor进行归约操作,即将它们的值相加并返回结果。通过all_reduce函数,模型的训练进程可以相互通信并保持计算结果的一致性。 下面我们将通过一个具体...
torch.distributed库是PyTorch中负责分布式训练的核心组件,它提供了一系列通信工具,使得在分布式环境中的多个进程可以有效地协作。包括了集合通信操作,如all_reduce、all_gather和broadcast,以及点对点通信操作,如send和recv。 初始化进程组 在开始分布式训练之前,需要先建立一个进程组。进程组定义了参与通信的所有进程,可以...
torch.distributed.all_reduce(tensor, op=ReduceOp.SUM, group=, async_op=False)[source] class torch.distributed.reduce_op[source] torch.distributed.broadcast_multigpu(tensor_list, src, group=, async_op=False, src_tensor=0)[source] torch.distributed.all_reduce_multigpu(tensor_list, op=ReduceOp...
在初始化DDP的时候,能够给后端提供主进程的地址端口、本身的RANK,以及进程数量即可。初始化完成后,就可以执行很多分布式的函数了,比如dist.get_rank,dist.all_gather等等 2.2 分布式训练数据加载 DistributedSampler把所有数据分成N份(N为worldsize), 并能正确的分发到不同的进程中,每个进程可以拿到一个数据的子集,不...
PyTorch的分布式包torch.distributed提供了多种用于分布式训练的函数和工具。其中之一是all_reduce函数,用于在不同设备之间进行数据聚合。 all_reduce函数的主要功能是将分布式计算节点中的局部数据进行聚合,即将不同节点上的局部梯度相加,以得到全局梯度。这对于数据并行化是至关重要的,因为分布式训练往往需要将一个批次的...
torch distributed all_reduce 主要依赖于 MPI(Message Passing Interface,消息传递接口)实现。MPI 是一种用于并行计算的编程模型,通过使用 MPI,可以轻松地在多个设备上进行数据通信。在 torch distributed all_reduce 中,MPI 用于在不同设备之间传递数据,以便完成数据的汇总操作。 具体来说,torch distributed all_reduce...
torch.distributed 支持三个后端,每个后端具有不同的功能。下表显示哪些功能可用于CPU/CUDA张量。仅当用于构建PyTorch的实现支持时,MPI才支持CUDA。 后端 gloo mpi nccl 设备 CPU GPU CPU — — — — 发送 ✓ ✘ ✓ 接收 ✓ ✘ ✓ 广播 ✓ ✓ ✓ all_reduce ✓ ✓ ✓ reduce ✓ ...