目前cann版本是6.3.RC2,pytorch-npu版本是1.11.0,之前在cuda环境下一个模型采用单机多卡的方式(torch.nn.DataParallel),现在参照官网示例采用hccl: torch.distributed.init_process_group(backend="nccl",rank=args.local_rank,world_size=1) 加载模型时采用: net = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(net,devi...
一、问题现象(附报错日志上下文): NPU 环境下 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel,封装2个不同模型后精度会损失很多 二、软件版本: --CANN 版本 (e.g., CANN 5.0.2): --Python 版本 (e.g., Python 3.7.5): --操作系统版本 (e.g., Ubuntu 18.04): 三、测试步骤: DDP封装一个模型 DDP封装两...
请问有torch多线程的例子吗?已知torch在昇腾上不支持DP,只支持DDP。 我的主程序如下: wd.py #-*- coding: UTF-8 -*- import torch_npuimport torchvision_npufrom torch_npu.contrib import transfer_to_npufrom fun_a import FUNAfrom f...
npu_layer_norm_eval(input, self.normalized_shape, self.weight, self.bias, self.eps) def ddp_forward(self, *inputs, **kwargs): if self.ddp_uneven_inputs_config.ddp_join_enabled: ones = torch.ones( 1, device=self.device ) work = torch_npu.distributed.all_reduce(ones, group...
Pytorch网络使用自动迁移工具迁移到NPU出现报错:torch_npu._C._NPUDeviceProperties' object has no attribute 'multi_processor_count 一、问题现象(附报错日志上下文): xxxx 二、软件版本: -- CANN 版本 (6.3.RC2.alpha002): --Tensorflow/Pytorch/MindSpore 版本:...
python -m torch_musa.utils.simple_porting --cuda-dir-path cuda/ --ignore-dir-paths ["csrc/npu"] --mapping-rule {"cuda":"musa"} --drop-default-mapping --mapping-dir-path mapping/ If under WIN os then {"cuda":"musa"} should be '{\"cuda\":\"musa\"}'...
gpu":gpu.add_kernel(x+y)//不同的device对应不同的kernel实现elseifdevice=="npu":npu.add_...
DDP通信 hook允许用户覆盖DDP如何在进程中同步梯度; ZeroredUndanyOptimizer可与DistributedDataParallel 一起使用,以减小每个过程优化器状态的size。通过这种稳定版本,它现在还可以处理不均匀的输入到不同的数据并行woker。 性能优化工具 Torch严格要求源代码具有类型注释才能成功编译。长期以来,用户只能通过反复试验来添加缺失...
python -m torch_musa.utils.simple_porting --cuda-dir-path cuda/ --ignore-dir-paths ["csrc/npu"] --mapping-rule {"cuda":"musa"} --drop-default-mapping --mapping-dir-path mapping/ If under WIN os then {"cuda":"musa"} should be '{\"cuda\":\"musa\"}' ...
一、问题现象(附报错日志上下文):由于目前不清楚是否pytorch_npu1.11.0无法单机多卡训练(DDP),因此用modolzoo中的docker镜像的环境(cann6.3.RC2,pyt...