你可以通过以下命令检查NCCL是否可用: python import torch print(torch.distributed.is_nccl_available()) 如果返回 False,则可能表示NCCL没有正确安装或不适用于当前系统环境。 验证所有分布式训练节点上的NCCL版本是否一致: 在每个训练节点上运行相同的检查命令,确保所有节点上的NCCL版本相同。 如果版本不一致,你需...
export NCCL_SOCKET_IFNAME=eth0 NCCL_DEBUG=INFO, 是另外一个可以输出NCCL 日志细节的设置,可用于分析nccl 分布式通讯遇到的问题, 实际 大模型训练的时候很有用。 2. 分布式环境初始化 先介绍几个环境检测方法: torch.distributed.is_available() #检查当前系统是否支持分布式训练。 torch.distributed.init_process_...
init_process_group(backend='nccl') # 定义模型和分布式数据并行 model = nn.Linear(1000, 10).cuda() model = DistributedDataParallel(model) optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 定义数据集和数据加载器 dataset = torch.utils.data.TensorDataset(...
importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportpai_torchaccasptacfromtorch.nn.parallelimportDistributedDataParallelfromtorch.utils.data.distributedimportDistributedSamplerimporttorch.distributedasdist# 初始化分布式环境dist.init_process_group(backend='nccl')# 定义模型和分布式数据并行model = nn.Linear(...
NCCL_SOCKET_IFNAME, 比如 exportNCCL_SOCKET_IFNAME=eth0 GLOO_SOCKET_IFNAME, 比如 exportGLOO_SOCKET_IFNAME=eth0 如果使用Gloo后端,可以使用逗号来分隔他们。像export GLOO_SOCKET_IFNAME=eth0,eth1,eth2,eth3。后端将会以循环的方式来调度他们。所有进程必须在这个变量中指定相同数量的接口。
14if torch.cuda.is_available(): 15 device = torch.device('cuda') 16 d = torch.tensor([1, 2, 3], device=device) # 创建在 GPU 上的张量 属性:张量的维度可以通过 .shape 或 .size() 获取。 数据类型可通过 .dtype 查看。 存储位置(设备)通过 .device 获取。
n_gpu=torch.cuda.device_count()torch.distributed.init_process_group("nccl",world_size=n_gpus,rank=args.local_rank) 1.2.2.2.2 第二步 torch.cuda.set_device(args.local_rank)该语句作用相当于CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量 1.2.2.2.3 第三步 ...
这个函数会根据运行环境自动选择合适的后端(例如 gloo、nccl 等)进行通信。 torch.distributed.is_initialized():检查分布式环境是否已经初始化。 torch.distributed.is_available():检查是否支持分布式训练。 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....
torch.distributed.is_initialized Supported 7 torch.distributed.is_mpi_available Supported 8 torch.distributed.is_nccl_available Supported 9 torch.distributed.new_group Supported 10 torch.distributed.send Unsupported. 11 torch.distributed.recv Unsupported. ...
import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable from torch.utils.data import Dataset, DataLoader import os from torch.utils.data.distributed import DistributedSampler # 1) 初始化 torch.distributed.init_process_group(backend="nccl") input_size = 5 output_size = 2 batch_si...