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
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.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...
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...
Pytorch distributed 概述 本节我们介绍一下torch.distributed Pytorch 分布式库主要包含一套并行的模块,一个通信层,以及对于运行和debug大规模训练的infra 主要有以下四个并行的apis: DDP(分布式数据并行) FSDP (fully sharded data-parallel training) Tensor parallel(tp) ...
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...
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.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...
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...