dist.init_process_group('nccl', init_method='tcp://127.0.0.1:28765', rank=args.rank, world_size=args.ws) elif args.init_method == 'ENV': dist.init_process_group('nccl', init_method='env://') rank = dist.get_rank() print(f"rank = {rank} is initialized") # 单机多卡情况下,l...
rank(int_,_可选) - 当前进程的等级。 group_name(str_,_可选) - 组名称。请参阅init方法的说明。 torch.distributed.get_rank() 返回当前进程的排名。 Rank是分配给分布式组中每个进程的唯一标识符。它们总是连续的整数,范围从0到world_size。
def __init__(self, dataset, total_iter, batch_size, world_size=None, rank=None, last_iter=-1): if world_size is None: world_size = dist.get_world_size() if rank is None: rank = dist.get_rank() assert rank < world_size self.dataset = dataset self.total_iter = total_iter se...
env_rank = os.getenv('RANK', None) if rank0 and is_distributed: if torch.distributed.get_rank() == 0: warnings.warn(msg, ImportWarning) elif rank0 and env_rank: if env_rank == '0': warnings.warn(msg, ImportWarning) else: warnings.warn(msg, ImportWarning) def...
使用dist.get_backend() 获取通信后端。 通过环境变量获取主节点的地址和端口。 3. 集合通信方法 下面是参考官方文档,列举的torch.distributed 模块实现的集合通讯操作: #从 rank 0 广播 tensor 到所有进程 # tensor: 要广播的张量, src: 源进程的 rank dist.broadcast(tensor, src=0) # 从 rank 0 广播 ...
torch.lu(A, pivot=True, get_infos=False, out=None)[source] torch.lu_solve(input, LU_data, LU_pivots, out=None) → Tensor torch.matmul(input, other, out=None) → Tensor torch.matrix_power(input, n) → Tensor torch.matrix_rank(input, tol=None, bool symmetric=False) → Tensor torch...
ProcessGroupHCCL(store, group_rank, group_size, pg_options) # init and register hccl backend torch.distributed.Backend.register_backend("hccl", lambda dist_backend_opts, pg_options: _new_process_group_hccl_helper(dist_backend_opts, pg_options), extended_api=True, devices=["npu"]) #...
torch.distributed.get_rank() 和 torch.distributed.get_world_size():获取当前进程的排名和总进程数。 torch.distributed.init_process_group():手动初始化分布式环境,可以指定后端和超时时间等参数。使用torch.distributed 进行分布式训练的一般步骤如下: 初始化分布式环境:使用 torch.distributed.init() 函数初始化分布...
假设我有两个机器,每个有4个GPU。假设训练算法的每个实例需要2个GPU。我想运行4个进程,每台机器运行2个进程,每个进程使用2个GPU。torch.distributed.get_world_size()torch.distributed.get_rank() 但是,考虑到我不想使用硬代码参数,是否有一种方 浏览7提问于2020-04-03得票数 4 ...
get_rank() in [0, 1]: pynccl_comm.all_reduce(tensor) pynccl_comm.all_reduce(tensor) tensor = pynccl_comm.all_reduce(tensor) tensor = pynccl_comm.all_reduce(tensor) result = tensor.mean().cpu().item() assert result == 4 else: pynccl_comm.all_reduce(tensor) tensor = pynccl_...