import torch import torch_npu import os import torch.distributed as dist def all_gather_func(): rank = int(os.getenv('LOCAL_RANK')) # torch.npu.set_device(rank) dist.init_process_group(backend='hccl', init_method='env://') #,world_size=2 rank=rank, world_size=2, # rank = dist...
all_y)target=torch.arange(0,x.shape[0],1,device=device,requires_grad=False)+ddp_rank*y.shape[0]loss=torch.nn.functional.cross_entropy(logits,target)loss.backward()g=net.B.weight.grad.sum()torch.distributed.all_reduce(g)returng.item()foriinrange(5):g=compute_grad(dist_nn.all_gather...
The bug has not been fixed in the latest version. Describe the bug When I using torch.distribute.all_gather to get all feature from all gpu, all processors are stuck, and all gpu and cpu are 100% and there are no errors and warnings, when I delete this function, all processors are n...
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...
all_gather✓✘✘✘✓? 收集✓✘✘✘✓? 分散✓✘✘✘✓? 屏障✓✘✓✓✓? 基本 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...
因为文档中指出all_gather()是一个阻塞调用。也许它们的意思是阻塞，如notasync;与torch.distributed不同...
export NCCL_DEBUG=INFO export NCCL_DEBUG_SUBSYS=ALL 有关NCCL环境变量的完整列表,请参阅NVIDIA NCCL的官方文档 基本 torch.distributed包为在一台或多台机器上运行的多个计算节点上的多进程并行性提供PyTorch支持和通信原语。类 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel()基于此功能构建,以提供同步分布式训练作为包装...
torch.distributed包为在一台或多台机器上运行的多个计算节点上的多进程并行性提供PyTorch支持和通信原语。类torch.nn.parallel.DistributedDataParallel()基于此功能构建,以提供同步分布式训练作为包装器任何PyTorch模型。这与Multiprocessing package - torch.multiprocessing和torch.nn.DataParallel()因为它支持多个联网的机器,...
dist.init_process_group(backend=”nccl”)# Wrap modelinDDPmodel=torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model,device_ids=[torch.cuda.current_device()]) 完全分片式数据并行 训练应用程序的 GPU 内存使用可以大致细分为模型输入、中间激活存储(intermediate activation,梯度计算需要用到)、模型参数、梯度和优化...
model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[torch.cuda.current_device()]) 完全分片式数据并行 训练应用程序的 GPU 内存使用可以大致细分为模型输入、中间激活存储(intermediate activation,梯度计算需要用到)、模型参数、梯度和优化器状态。