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【他山之石】“最全PyTorch分布式教程”来了！

01 先验知识 分布式训练涉及到pytorch的很多API，这里对它们进行简单的介绍，其中重点为第三节DataLoader。若想直接看到使用方法，请看第二部分。...在这里贴上官方文档，供读者进行更详细的了解：DDP 以下是使用方法： 在每个有N个GPU 的主机上，都应该创建N个进程。同时确保每个进程分别在从0到N-1的单独的GPU上工作。...，pytorch支持两种不同类型的数据集 map-style datasets：一种映射型的数据集，使用__getitem__() 和 __len__()协议，表示一种从indices/keys（可能为非整型...）到数据样本的映射 比如有这样一个数据集，当访问 dataset[idx]时，可以从磁盘上的文件夹读取到第idx个图像以及与它相关的标签。...准备工作：使用pytorch的spawn生成两个进程（对应GPU数量），分别使用1个GPU进行任务。在每个进程中都执行以下操作。 初始化torch.distributed，这是DDP的依赖项。

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PyTorch分布式(5) ------ DistributedDataParallel 总述&如何使用

每个GPU都拥有模型的一个副本，所以不需要拷贝模型。rank为0的进程会将网络初始化参数broadcast到其它每个进程中，确保每个进程中的模型都拥有一样的初始化值。 加载数据阶段。...0x04 使用 Pytorch 中分布式的基本使用流程如下： 首先需要使用 init_process_group 初始化进程组，同时初始化 distributed 包，然后才能使用 distributed...这里每个节点都有多个 GPU，并且使用 PyTorch 的分布式启动程序脚本 https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/torch/distributed...进程到节点的映射如下图所示： 下面图片也出自于 https://github.com/pytorch/examples/blob/master/distributed/ddp/README.md。...必须使用环境变量来初始化进程组。 为简单起见，应用程序可以假设每个进程映射到单个 GPU，但在下一节中，我们还将展示如何用更通用的办法来执行进程到 GPU 的映射。

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    当代研究生应当掌握的并行训练方法（单机多卡）

    简单方便的 nn.DataParallel DataParallel 可以帮助我们（使用单进程控）将模型和数据加载到多个 GPU 中，控制数据在 GPU 之间的流动，协同不同 GPU 上的模型进行并行训练...(model, device_ids=[args.local_rank]) 最后，把数据和模型加载到当前进程使用的 GPU 中，正常进行正反向传播： torch.cuda.set_device(args.local_rank...broadcast_parameters 包装模型参数，将模型参数从编号为 root_rank 的 GPU 复制到所有其他 GPU 中： hvd.broadcast_parameters(model.state_dict...这些 API 可以帮助我们控制进程之间的交互，控制 GPU 数据的传输。在自定义 GPU 协作逻辑，汇总 GPU 间少量的统计信息时，大有用处。...最近，不少同学私信了我这样的问题， 训练样本被切分成了若干个部分，被若干个进程分别控制运行在若干个 GPU 上，如何在进程间进行通信汇总这些（GPU 上的）信息？

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    【AI大模型】分布式训练：深入探索与实践优化

    示例一：TensorFlow中的数据并行训练 在TensorFlow中，使用MirroredStrategy可以轻松实现单机多GPU的数据并行训练。...示例二：PyTorch中的多节点训练（伪代码） 在PyTorch中进行多节点训练时，需要编写更复杂的脚本，包括设置环境变量、初始化进程组等。...() # 在每个节点上运行train函数，传入不同的rank和world_size # 通常需要使用shell脚本或作业调度系统来启动多个进程 示例三：Horovod框架的使用 Horovod是一个易于使用的分布式深度学习训练框架...的自定义实现或使用第三方库（如Mesh TensorFlow）来实现。...以下是一个概念性的示例，说明如何在理论上进行模型并行： # 注意：这不是一个可直接运行的代码示例，而是用于说明概念 # 假设我们将模型分为两部分，每部分运行在不同的GPU上 # 需要自定义一个策略来管理这种分割

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    PyTorch多GPU并行训练方法及问题整理

    os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']="0,2", 但是程序看到的显卡编号应该被改成了'0,1', 也就是说程序所使用的显卡编号实际上是经过了一次映射之后才会映射到真正的显卡编号上面的...其实如果是使用单机多卡的情况下, 根据pytorch的官方代码distributeddataparallel, 是直接可以使用下面的代码的: torch.distributed.init_process_group...根据官网的介绍, 如果是使用cpu的分布式计算, 建议使用gloo, 因为表中可以看到 gloo对cpu的支持是最好的, 然后如果使用gpu进行分布式计算, 建议使用nccl, 实际测试中我也感觉到,...根据博客和官网的态度, 好像都不怎么推荐在多gpu的时候使用mpi 对于后端选择好了之后, 我们需要设置一下网络接口, 因为多个主机之间肯定是使用网络进行交换, 那肯定就涉及到ip之类的, 对于nccl...sampler提供给DataLoader, sampler的作用自定义一个数据的编号, 然后让DataLoader按照这个编号来提取数据放入到模型中训练, 其中sampler参数和shuffle参数不能同时指定

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    GPU捉襟见肘还想训练大批量模型？谁说不可以

    在本文中，我将自己用过、学过的东西整理出来供大家参考。 在这篇文章中，我将主要讨论 PyTorch 框架。有部分工具尚未包括在 PyTorch（1.0 版本）中，因此我也写了自定义代码。...我们将着重探讨以下问题： 在训练批量甚至单个训练样本大于 GPU 内存，要如何在单个或多个 GPU 服务器上训练模型； 如何尽可能高效地利用多 GPU 机器； 在分布式设备上使用多个机器的最简单训练方法...在这个例子中，我们可以用一个大于 GPU 最大容量的 accumulation_steps 批量进行训练： 扩展到极致 你可以在 GPU 上训练连一个样本都无法加载的模型吗？...但我们可以确保内存负载在 GPU 中更均匀地分布。 多 GPU 机器上的均衡负载 解决办法是把每部分输出保留在其 GPU 上，而不是将它们聚集到 GPU-1 上。...为了运行脚本，我们将使用 PyTorch 的 torch.distributed.launch 工具。它将用来设置环境变量，并用正确的 local_rank 参数调用每个脚本。

    1.5K30

    分布式深度学习最佳入门（踩坑）指南

    github官方仓库中的分布式代码实现(resnet50)，简单介绍各框架的分布式训练；最后对分布式深度学习中常见的库如Horovod、Dali做简单的介绍，及安装使用说明。...=args.rank) 将上述分布式相关参数，传递到torch.distributed.init_process_group并初始化用于训练的进程组；初始化进程组之前，我们首先看下main.py的相关参数设置...如未涵盖某一用例，建议您使用 Keras 或自定义训练循环。...，支持使用paddle.distributed.launch或者paddle.distributed.launch_ps启动脚本；UserDefinedRoleMaker允许用户自定义节点的角色信息，IP...该模式下，容器内部和物理机的端口是隔离的，可以通过docker run时增加参数如：-p 9000:9000进行端口映射，表明物理机9000端口映射到容器内9000端口，docker容器多机时即可指定9000

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    讲解Distributed package doesn‘t have NCCL built in

    NCCL是一种优化的通信库，用于在多个GPU之间进行快速的数据传输和同步。PyTorch中的分布式训练依赖于NCCL来实现高效的数据并行计算和参数更新，因此缺少NCCL会导致上述错误的出现。...请根据你的操作系统和CUDA版本选择合适的安装包。你可以从NVIDIA官方网站上找到NCCL的安装包和安装指南。按照指南完成安装过程，并确保安装路径被正确地配置到系统环境中。...当涉及到分布式训练时，一个常见的应用场景是使用多台机器的多个GPU来训练深度神经网络。...它能够直接在GPU内存之间传输数据，而无需通过CPU中转，从而提高了通信的效率。网络拓扑感知：NCCL可以感知到集群中各个节点的拓扑结构，并根据拓扑结构来优化数据的通信方式。...在深度学习领域，NCCL被广泛应用于各种分布式训练框架中，如PyTorch和TensorFlow，以提高深度神经网络的训练速度和效率。

    2K10

    PyTorch 分布式(4)------分布式应用基础概念

    从 0 到 world_size 的连续整数，可以理解为进程序号，用于进程间通讯。 rank = 0 的主机为 master 节点。 rank 的集合可以认为是一个全局GPU资源列表。...local rank：进程内的 GPU 编号，非显式参数，这个一般由 torch.distributed.launch 内部指定。...您肯定已经注意到，如果您的模型使用 GPU ，我们的分布式 SGD 示例将不起作用。...NCCL 对 CPU 和 GPU 均有较好支持，且 torch.distributed 对其也提供了原生支持。 对于每台主机均使用多进程的情况，使用 NCCL 可以获得最大化的性能。...环境变量 在本教程中，我们一直在使用环境变量初始化方法 。此方法将从环境变量中读取配置，允许完全自定义获取信息的方式。

    2.6K32

    PyTorch分布式训练简介

    PyTorch分布式训练分布式训练已经成为如今训练深度学习模型的一个必备工具，但pytorch默认使用单个GPU进行训练，如果想用使用多个GPU乃至多个含有多块GPU的节点进行分布式训练的时候，需要在代码当中进行修改...环境本文使用的环境为：python =3.7pytorch = 1.0CUDA = 8.0使用单个GPUpytorch中pytorch.cuda用于设置和运行CUDA操作，它会跟踪当前选定的GPU，并且您分配的所有...pytorch中想要使用GPU进行模型训练非常简单，首先需要使用代码torch.cuda.is_available()判断当前环境是否可以使用GPU，如果返回False那么证明GPU不可用，需要检查软件包或驱动等是否安装正确...N个进程分别运行在0到N-1号GPU上，因此需要在代码中手动进行指定代码运行的GPU号，使用如下代码：torch.cuda.set_device(i)其中i是0到N-1中的一个。...()中word_size与rank参数是必需的。

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    PyTorch 中的多 GPU 训练和梯度累积作为替代方案

    在本文[1]中，我们将首先了解数据并行（DP）和分布式数据并行（DDP）算法之间的差异，然后我们将解释什么是梯度累积（GA），最后展示 DDP 和 GA 在 PyTorch 中的实现方式以及它们如何导致相同的结果...正如我们所说，因为小批量会导致收敛速度慢，所以我们可以使用三种主要方法来增加有效批量大小： 使用多个小型 GPU 在小批量上并行运行模型 — DP 或 DDP 算法 使用更大的 GPU（昂贵） 通过多个步骤累积梯度...和 3. — 如果您幸运地拥有一个大型 GPU，可以在其上容纳所需的所有数据，您可以阅读 DDP 部分，并在完整代码部分中查看它是如何在 PyTorch 中实现的，从而跳过其余部分。...使用 int(os.environ[“LOCAL_RANK”]) 我们检索给定进程中使用的 GPU。...需要注意的一件重要事情是，即使我们获得相同的最终结果，使用多个 GPU 进行训练也比使用梯度累积要快得多，因此如果训练速度很重要，那么使用多个 GPU 是加速训练的唯一方法。

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    Pytorch中的分布式神经网络训练

    经常，在训练这些网络时，深度学习从业人员需要使用多个GPU来有效地训练它们。在本文中，我将向您介绍如何使用PyTorch在GPU集群上设置分布式神经网络训练。 通常，分布式训练会在有一下两种情况。...在向后传递过程中，将每个副本的梯度求和以生成最终的梯度，并将其应用于主gpu（上图中的GPU-1）以更新模型权重。在下一次迭代中，主GPU上的更新模型将再次复制到每个GPU设备上。...在PyTorch中，只需要一行就可以使用nn.DataParallel进行分布式训练。该模型只需要包装在nn.DataParallel中。...Pytorch为此提供了torch.utils.data.Distributed.DistributedSampler。设置分布式后端以管理GPU的同步。...https://pytorch.org/docs/stable/distributed.html 例如，以下代码从所有GPU提取损失值，并将其减少到主设备（cuda：0）。

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    训练大模型也不怕，轻量级TorchShard库减少GPU内存消耗，API与PyTorch相同

    TorchShard 的目标是： 建立一个标准的 PyTorch 扩展库，用于使用模型并行性进行扩展训练； 以一种简单、自然的方式使用 PyTorch。...包含 torchshard.nn 的相应功能操作，如 torch.nn.functional 包； torchshard.distributed 包含处理分布式张量和组的基本功能，如 torch.distributed...在上图 1 中，左边展示了传统的 DDP 训练范式。假设我们有两个等级，DDP 将强制每个等级有重复的模型参数。然而，TorchShard 会将层级参数切片到不同的等级，从而减少整个 GPU 内存。...ts.distributed.init_process_group(group_size=args.world_size) 接下来将模型转换为并行版本，其中可以直接将整个模型输入到转换辅助函数中，无需特殊处理...此外，TorchShard 还提供了基本的 Python API 以及和相应的模板文件，以简化自定义并行层的实现。

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    PyTorch 2.2 中文官方教程（十八）

    loop 39.77766015625sec 以下是在 g4dn.12.xlarge AWS EC2 实例上使用 4 个 GPU 进行 DDP MNIST 训练时从 PyTorch 分析器中捕获的峰值内存使用情况...混合精度 FSDP 支持灵活的混合精度训练，允许使用任意降低精度类型（如 fp16 或 bfloat16）。目前，BFloat16 仅在安培 GPU 上可用，因此在使用之前需要确认是否有本机支持。...本教程演示了如何实现一个自定义的Backend并将其插入PyTorch 分布式包，使用cpp 扩展。当您需要为硬件定制专门的软件堆栈，或者想要尝试新的集体通信算法时，这将非常有帮助。...以下 4 个步骤展示了如何在 Python 应用程序代码中实现一个虚拟的Backend后端并使用它。请注意，本教程侧重于演示扩展 API，而不是开发一个功能完善的通信后端。...请注意，本教程假定训练使用 0 到 2 个 GPU 进行，可以通过将--num_gpus=N传递到训练脚本中进行配置。

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    云原生的弹性 AI 训练系列之二：PyTorch 1.9.0 弹性分布式训练的设计与实现

    在 PyTorch 最新发布的 1.9.0 版本中，其原本分布式训练的方式 torch.distributed.launch 即将被废弃[1]，转而推荐用户使用弹性的分布式训练接口 torch.distributed.run...最后总结一下使用弹性训练时，需要注意的问题。 PyTorch 1.9.0 之前的设计 PyTorch 是目前最流行的深度学习框架之一，它最让人称道的是易用性。...PyTorch 1.9.0 中的新设计 在 PyTorch 1.9 中，torch.distributed.launch 即将被废弃[2]，取而代之的是基于 pytorch/elastic[3] 的 torch.distributed.run...rendezvous 的设计：如何在不同的节点间确定 RANK 接下来，我们再看另外一个核心的抽象 rendezvous。...首先，也是最重要的，弹性训练需要一种机制来解决节点/训练进程间相互发现的问题。训练过程中节点会动态地加入或者退出，如何让其他的节点感知到这一变化，是这一机制主要面对的问题。

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    Pytorch 多卡并行训练

    可以帮助我们（使用单进程控）将模型和数据加载到多个 GPU 中，控制数据在 GPU 之间的流动，协同不同 GPU 上的模型进行并行训练（细粒度的方法有 scatter，gather 等等）。...每个独立的进程也要知道总共的进程数，以及自己在所有进程中的阶序（rank）,当然也要知道自己要用那张GPU。总进程数称之为 world size。...= torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(dataset) 将分布式采样器放入到 Dataloader 初始化参数中，此时 shuffle...DDP在各进程梯度计算完成之后,各进程需要将梯度进行汇总平均,然后再由 rank=0 的进程,将其 broadcast 到所有进程后,各进程用该梯度来独立的更新参数而 DP是梯度汇总到GPU0,反向传播更新参数...而在DP中,全程维护一个 optimizer,对各个GPU上梯度进行求平均,而在主卡进行参数更新,之后再将模型参数 broadcast 到其他GPU.相较于DP, DDP传输的数据量更少,因此速度更快,

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    Pytorch 分布式模式介绍

    新的库的主要亮点有：新的 torch.distributed 是性能驱动的，并且对所有后端 (Gloo，NCCL 和 MPI) 完全异步操作显着的分布式数据并行性能改进，尤其适用于网络较慢的主机，如基于以太网的主机为...pin_memory就是锁页内存，创建DataLoader时，设置pin_memory=True，则意味着生成的Tensor数据最开始是属于内存中的锁页内存，这样将内存的Tensor转义到GPU的显存就会更快一些...，local_rank代表当前程序进程使用的GPU标号parser.add_argument("--local_rank", type=int, default=0) def synchronize...= num_gpus > 1 if is_distributed: torch.cuda.set_device(args.local_rank) # 这里设定每一个进程使用的GPU是一定的...# 将模型移至到DistributedDataParallel中，此时就可以进行训练了if is_distributed:model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel

    5.2K41

    【AI系统】混合并行

    现主流的混合并行为 3D 混合并行，但由于他们一般都在大规模分布式深度学习训练框架中使用，如：Deepspeed 和 Colossal AI，而不是 AI 框架，因此只进行简单讨论。...ZeRO-DP 不仅通过优化器状态分区进一步提高了内存效率，还通过利用拓扑感知映射，使 GPU 数量的扩展具有最小的通信开销。...拓扑感知 3D 映射：3D 并行中的每个维度都被仔细映射到 Worker 上，通过利用两个关键的架构属性实现最大计算效率。...值得注意的是 ZeRO，它是 DP 的超级可伸缩增强版，在完全分片的数据并行一文中已经讨论过了。通常它是一个独立的功能，不需要 PP 或 TP。但它也可以与 PP、TP 结合使用。...在这个示例中，在 64 个 GPU 上进行训练，其中每 8 个 GPU 进行一次数据并行，另外 8 个 GPU 进行一次张量并行（Tensor Parallelism, TP）。

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