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 ...
通常,在计算损失函数或计算梯度之后,需要使用all_reduce函数将局部的损失或梯度进行聚合。以下是一个使用all_reduce函数计算损失函数并进行参数更新的示例: import torch #计算局部损失 local_loss = loss_function(output, target) #使用all_reduce函数将局部损失聚合为全局损失 torch.distributed.all_reduce(local_loss...
import torch.distributed as dist #初始化进程 dist.init_process_group(backend='gloo') #创建本地张量 local_tensor = torch.tensor([1, 2, 3, 4]) #创建全局张量 global_tensor = torch.zeros_like(local_tensor) #使用all_reduce将本地张量的值累加到全局张量上 dist.all_reduce(local_tensor, op=di...
torch.distributed.is_available():检查是否支持分布式训练。 torch.distributed.all_reduce():对所有进程中的张量进行归约操作,将所有进程中的张量相加。 torch.distributed.reduce():将本地的梯度平均值发送给其他进程,并更新本地参数。 torch.distributed.broadcast():将本地的模型参数广播到其他进程。 torch.distribu...
collective communication主要提供了scatter/broadcast/gather/reduce/all_reduce/all_gather 语义,不同的backend在提供的通信语义上具有一定的差异性。 2 P2P communication 下面通过torch.distributed的send/recv接口实现一个简易的ping-pong 程序。程序功能如下: ...
🐛 Describe the bug Problem If I perform the following steps in a distributed setting (NCCL backend): Create two tensors on two workers, one tensor on GPU0 and the other on GPU1. Run torch.distributed.all_reduce on these tensors across th...
2.torch distributed all_reduce 的实现原理 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...
`torch.distributed.all_reduce()`是其中一个函数,用于将多个计算节点上的张量进行求和操作,并将结果广播到所有计算节点。本文以此函数为例,演示如何使用PyTorch中的分布式计算工具。 二、安装和设置分布式环境 在开始之前,需要确保已经正确安装了PyTorch 1.6或更高版本,并且支持分布式计算。可以使用以下代码段验证是否已经...