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
我正在尝试在torch.distributed中使用异步all-reduce,这是在PyTorch文档中介绍的。但是,我发现虽然我设置了 async_op=True,但进程仍然被阻止。我去哪儿了...
2. torch distributed功能 2.1 初始化 对应: torch提供了torch.distributed.init_process_group的方法。 torch.distributed.init_process_group(backend=None,init_method=None,timeout=None,world_size=-1,rank=-1,store=None,group_name='',pg_options=None,device_id=None) 2.2.1 torch层通讯资源申请 在init_...
DeviceMesh: 将 device communicator 抽象为 一个多维数组,可以管理底层的ProcessGroup实例 来在一个多维的并行上进行集合通信。 通信api: pytorch分布式通信层(c10d)提供了集合通信api(例如 all_reduce, all_gather) 以及 P2P 的api (例如send和isend) launcher torchrun是一个通常使用的launch脚背,可以在本地和远...
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...
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...
🐛 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...
🐛 Bug torch.distributed.nn.all_reduce computes different gradient values from torch.distributed.all_reduce. In particular, it seems to scale the gradients by world_size incorrectly. To Reproduce Script to reproduce the behavior: import t...
Pytorch的分布式训练的通信是依赖torch.distributed模块来实现的,torch.distributed提供了point-2-point communication 和collective communication两种通信方式。 point-2-point communication提供了send和recv语义,用于任务间的通信 collective communication主要提供了scatter/broadcast/gather/reduce/all_reduce/all_gather 语义,不...
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_...