local_rank指在一个node上进程的相对序号,local_rank在node之间相互独立 WORLD_SIZE全局进程总个数,即在一个分布式任务中rank的数量 Group进程组,一个分布式任务对应了一个进程组。只有用户需要创立多个进程组时才会用到group来管理,默认情况下只有一个group 如下图所示,共有3个节点(机器),每个节点上有4个GPU,每...
1、local_rank = int(os.environ.get("LOCAL_RANK", -1)) - 在多卡训练场景下，存在多个进程，每个进程利用一张GPU进行训练。此代码用于获取某个进程使用的GPU编号。四卡训练时，四个进程的local_rank分别对应0、1、2和3。2、dist.init_process_group(backend="nccl") - 多卡训练前需执行初始...
🚀 The feature, motivation and pitch For a symmetry with torch.distributed.get_global_rank it would be useful to add torch.distributed.get_local_rank rather than have the user fish for it in the LOCAL_RANK env var. This feature is almost ...
parser.add_argument('--local_rank', type=int, help='local rank for dist') args = parser.parse_args() print(os.environ['MASTER_ADDR']) print(os.environ['MASTER_PORT']) world_size = torch.cuda.device_count() local_rank = args.local_rank dist.init_process_group(backend='nccl') torc...
os.environ['RANK'] # 得到在所有node的所有进程中当前GPU进程的rank os.environ['LOCAL_RANK'] # 得到在当前node中当前GPU进程的rank os.environ['WORLD_SIZE'] # 得到GPU的数量 1. 2. 3. torchrun 可以完成进程分配工作,不再需要使用mp.spawn手动分发进程,只需要设置一个通用的 main() 函数入口,然后用...
# local_rank这个参数是底层传的,我们只要预留好位置接受即可 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--local_rank', default=0, type=int, help='node rank for distributed training') args = parser.parse_args() print(args.local_rank) # if args.local_rank != -1: torch.cuda....
I write my own dataset class and dataloader, and while train with mmcv.runner, I get the error "ERROR:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: 1) local_rank: 1 (pid: 2762685)". I cannot locate the key problem accor...
("--local_rank", type=int) args = parser.parse_args() dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='env://') torch.cuda.set_device(args.local_rank) n_sample = 100 n_dim = 10 batch_size = 25 X = torch.randn(n_sample, n_dim) Y = torch.randint(0, 2, (n_sample,...
(rank)-ddp_model=DDP(model,device_ids=[rank])+xla_train_loader=pl.MpDeviceLoader(train_loader,xm.xla_device())-forinputs,labelsintrain_loader:+forinputs,labelsinxla_train_loader:optimizer.zero_grad()outputs=ddp_model(inputs)loss=loss_fn(outputs,labels)loss.backward()optimizer.step()if__...
rank:用于表示进程的编号/序号(在一些结构图中rank指的是软节点,rank可以看成一个计算单位),每一个进程对应了一个rank的进程,整个分布式由许多rank完成。 node:物理节点,可以是一台机器也可以是一个容器,节点内部可以有多个GPU。 rank与local_rank: rank是指在整个分布式任务中进程的序号;local_rank是指在一个nod...