如下图所示,共有3个节点(机器),每个节点上有4个GPU,每台机器上起4个进程,每个进程占一块GPU,那么图中一共有12个rank,nproc_per_node=4,nnodes=3,每个节点都一个对应的node_rank。 「注意」rank与GPU之间没有必然的对应关系,一个rank可以包含多个GPU;一个GPU也可以为多个rank服务(多进程共享GPU),在torch...
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...
机器1,启动脚本: torchrun \ --nproc_per_node=4 \ --nnodes=2 \ --node_rank=0 \ --rdzv_id=456 \ --rdzv_backend=c10d\ --rdzv_endpoint=172.31.43.139:29603 \ distributed/ddp-tutorial-series/multinode.py 50 10 rdzv_id 唯一id,可以是任意的数字;c10d 是推荐值。host:port 当前节点 4...
torchrun来创建分布式训练任务,这样进行单机多卡训练,过程更加简单。 主要修改的是main_moco.py文件以下输入参数直接删除,因为使用torchrun时,wold_size、rank可以直接通过系统环境变量获得,不用手动设置,即(world_size=os.environ["WORLD_SIZE"],rank=os.environ["RANK"]),dist-url在单机训练时也用不到,dist-...
Wrt"LOCAL_RANK": It is a contract between the user and the launching environment: SLURM can set it or not set it (needs user's explicit implementation in the launching script). TorchRun sets it for convenience. Thus, it seems to me thatos.environis indeed a suitable level to query such...
torchrun常见参数 示例 torchrun --nproc_per_node=4 --nnodes=3 --node_rank=0 --master_addr=192.168.0.101 --master_port=29500 test_mpi.py 1. 常见参数 1.指定每个节点(机器)上的进程数,这里是4个。意味着每个机器将启动4个进程来参与分布式训练。
5、评估时，包含local_rank==0的判断 - 目的是无需让每个进程都执行evaluate操作，其中仅一个进程进行即可。6、python -m torch.distributed.run --standalone --nnodes=1 --nproc_per_node=2 multi_gpu_single_machine.py - 启动脚本时，与常规不同。单机多卡时，仅需修改--nproc_per_node为...
args.local_rank = os.getenv("LOCAL_RANK",0) +defenable_torchacc_compiler(): +returnos.getenv('TORCHACC_COMPILER_OPT')isnotNonedefprint_rank_0(message):"""If distributed is initialized, print only on rank 0."""iftorch.distributed.get_rank() ==0:print(message, flush=True)defprint_tes...
def_mp_fn(rank,world_size):...-os.environ['MASTER_ADDR']='localhost'-os.environ['MASTER_PORT']='12355'-dist.init_process_group("gloo",rank=rank,world_size=world_size)+# Rank and world size are inferred from theXLAdevice runtime+dist.init_process_group("xla",init_method='xla://'...
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...