通讯底层是没法协商的。 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 tor...
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():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.distributed.get_rank() 和 torch.distributed.get_world_size():...
所述torch.distributed包提供跨在一个或多个计算机上运行的几个计算节点对多进程并行PyTorch支持与通信原语。该类torch.nn.parallel.DistributedDataParallel()基于此功能,提供同步分布式培训作为围绕任何PyTorch模型的包装器。这不同于所提供的类型的并行的 :模块:torch.multiprocessing和torch.nn.DataParallel()在它支持多个...
torch.distributed.recv(tensor, src=None, group=, tag=0)[source] 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)[sou...
torch.distributed.init_process_group(backend, init_method='env://', timeout=datetime.timedelta(seconds=1800), **kwargs) 初始化默认的分布式进程组,这也将初始化分布式程序包 参数: backend (str or Backend)– 后端使用。根据构建时配置,有效值包括 mpi,gloo和nccl。该字段应该以小写字符串形式给出(例...
torch.distributed.init_process_group(backend, init_method='env://', kwargs) 初始化分布式包。 参数: backend (str) - 要使用的后端的名称。根据构建时配置有效值包括:tcp,mpi和gloo。 init_method(str_,_可选) - 指定如何初始化包的URL。
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 — — — — ✓ ✘ ✓ 接收 ✓ ✘ ✓ 广播 ✓
`torch.distributed` 提供了一系列同步原语,如 `all_reduce`、`reduce`、`broadcast` 等,用于在进程间进行数据同步和通信。例如,`all_reduce` 操作会将所有进程中的数据进行规约(如求和、求平均等),并将结果广播回所有进程,确保所有进程最终拥有相同的数据。这些同步原语是实现分布式训练中梯度同步和模型参数更新一致...
现在基本都是用DistributedDataParallel了:PyTorch分布式训练简明教程 进行DistributedDataParallel时有个broadcast_buffers参数,用于控制buffers是否要在每一张卡上同步,还是各用各的,参考链接PyTorch 多进程分布式训练实战 分布式训练中几个名词的含义(参考链接): node,结点,指一台物理机器,比如一台服务器,不同的服务器有不...