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PyTorch 1.7来了：支持Windows上的分布式训练，还有大波API袭来

除了方便之外，当在现有Kubeflow的分布式PyTorch操作符中添加对弹性参数的支持时，这项工作也是非常有用的。...此功能在使用DDP时提供了更大的灵活性，用户不用“手动”，就能保证数据集大小相同。使用此上下文管理器，DDP将自动处理不均匀的数据集大小，这可以防止训练结束时出现错误。...[测试版]NCCL可靠性-ASYNC错误/超时处理 在过去，NCCL的训练运行会因为集体卡住而无限期地挂起（hang），使得用户体验非常糟糕。...新的分布式优化器具有与以前完全相同的接口，但是它会自动将每个Worker中的优化器转换为TorchScript，从而使每个GIL空闲。...因此，对于大多数操作，每次执行操作时都会动态分配输出。为了改善由此造成的性能损失，PyTorch1.7为CPU提供了一个简单的缓存分配器。

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PyTorch 1.7来了：支持Windows上的分布式训练，还有大波API袭来

除了方便之外，当在现有Kubeflow的分布式PyTorch操作符中添加对弹性参数的支持时，这项工作也是非常有用的。...此功能在使用DDP时提供了更大的灵活性，用户不用“手动”，就能保证数据集大小相同。使用此上下文管理器，DDP将自动处理不均匀的数据集大小，这可以防止训练结束时出现错误。...[测试版]NCCL可靠性-ASYNC错误/超时处理 在过去，NCCL的训练运行会因为集体卡住而无限期地挂起（hang），使得用户体验非常糟糕。...新的分布式优化器具有与以前完全相同的接口，但是它会自动将每个Worker中的优化器转换为TorchScript，从而使每个GIL空闲。 示例： ?...因此，对于大多数操作，每次执行操作时都会动态分配输出。为了改善由此造成的性能损失，PyTorch1.7为CPU提供了一个简单的缓存分配器。

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PyTorch 1.7 发布！ 支持CUDA 11，Windows 分布式训练，以及FFT新API

PyTorch 1.7版本包括了一些新的 API，比如对兼容 numpy 的 FFT 操作的支持、性能分析工具以及对分布式数据并行(DDP)和基于远程过程调用(RPC)的分布式训练的重要更新。...分布式训练和 RPC： [BETA] 在 DDP 中支持不均匀的数据集输入 PyTorch 1.7引入了一个新的上下文管理器，可以与使用 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel...在不同的进程之间使用不均匀的数据集大小来训练。这个特性在使用 DDP 时提供了更大的灵活性，并且避免了用户不得不手动确保不同进程的数据集大小是相同的。...使用这个上下文管理器，DDP 将自动处理不均匀的数据集大小，这可以防止错误或在训练结束时挂起。...如果检测到可能的挂起，这个特性将中止被卡住的 collectives 并抛出异常/中止进程。

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PyTorch 分布式(1)------历史和概述

**RPC **API允许在指定目标工作进程上使用给定的参数来运行函数，并且可以获取返回值或创建对返回值的分布式引用。 RRef（远程引用）是另一个worker上对象的引用。...在此功能之前，当被调用方处理请求时，一个RPC线程将等待用户函数返回。如果用户函数包含IO（例如，嵌套RPC）或信令（例如，等待另一个请求解除阻止），则相应的RPC线程将处于空闲状态，等待这些事件。...此功能在使用DDP时提供了更大的灵活性，并防止用户必须手动确保不同进程中的数据集大小相同。使用此上下文管理器，DDP将自动处理不均匀的数据集大小，这可以防止在训练结束时出现错误或挂起。...DDP 使用多进程并行，因此模型副本之间不存在 GIL 竞争。此外，模型在 DDP 构建时广播，而不是在每次前向传播时广播，这也有助于加快训练速度。DDP 附带了多种性能优化技术。...有时，在使用 DDP 时不可避免地会遇到 OOM 之类的错误，但 DDP 本身无法从这些错误中恢复，基本try-except块也无法工作。

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分布式深度学习最佳入门（踩坑）指南

/docs/master/notes/cuda.html#cuda-nn-ddp-instead） 底层依赖 Pytorch在1.6版本中，可以通过torch.nn.parallel.DistributedDataParallel...参考：Distributed Data Parallel https://pytorch.org/docs/master/notes/ddp.html 分布式示例 pytorch官方在github上提供了...在TF1时代，tensorflow的静态图模式效率很高但对用户门槛较高，但模型较为复杂且不方便进行调试；后来，简单且易于上手的pytorch风靡之后； TF2时代，tensorflow也学习pytorch...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...2.2.3 多机没连通/长时间卡住没反应 通信库没有正确安装 存在虚拟网卡，nccl需指定网卡类型 通信端口被占用 通信库没有正确安装 通常是没有正确地安装多机依赖的通信库(openmpi、nccl)所导致

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PyTorch 1.7发布：支持CUDA 11、Windows分布式训练

此外，分布式数据并行（DDP）和基于远程过程调用（RPC）的分布式训练也有了重大的更新，在Windows平台上的分布式训练提供支持。...支持DDP中不均匀的数据集输入 [BETA] PyTorch 1.7引入了一个新的上下文管理器，该管理器将与使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel训练的模型结合使用...如果检测到潜在的死机，此功能将中止卡住的集合体，并抛离异常或崩溃的程序。...新的分布式优化器与以前有完全相同的接口，但是它自动将每个工作器中的优化器转换成TorchScript，使每个GIL空闲。...在PyTorch 1.7中，进行了以下增强: 实现了对通过RPC分析TorchScript函数的更好支持 在与RPC配合使用的探查器功能方面实现了均等 在服务器端增加了对异步RPC函数的支持 分布式训练的

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TinyBERT 蒸馏速度实现加速小记

在内存消耗方面，一系列知识蒸馏的工作，例如 DistilBERT[2]、BERT-PKD[3] 和 TinyBERT 被提出来用以降低模型的参数（主要是层数）以及相应地减少时间； 在推理加速方面，也有...3.2 DDP 替换 DP 这时候就去翻看 PyTorch 文档，发现 PyTorch 现在都不再推荐使用 nn.DataParallel 了，为什么呢？...io 就卡住了（没法从磁盘 load 到内存），所以造成了程序 D 状态。...DDP 使用的时候，因为 DistributedSample 取数据的维度是在第一维取的，所以取到的数据可能是个 seq_len 长的列表，里面的 tensor 是 [bsz] 形状的，需要在交给 model...此外，为了进一步加速，我还把混合精度也整合了进来，现在 Pytorch 以及自带对混合精度的支持，代码量也很少，但是有个坑就是loss 的计算必须被 auto() 包裹住，同时，所有模型的输出都要参与到

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PyTorch 分布式(8) -------- DistributedDataParallel之论文篇

2.2 实现和评估 PyTorch以nn.Module类的形式提供分布式数据并行，其中应用程序在构建时以子模块的形式提供其模型。...钩子函数被激发时，每个钩子扫描所有局部模型参数，并从每个参数检索梯度张量。然后，它使用AllReduce 集合通信操作来计算所有进程中每个参数的平均梯度，并将结果写回梯度张量。...只有当应用程序显式地告诉DDP查找未使用的参数时，这种额外的开销才会出现，因此只有在必要时才会支付代价。...DDP构建在集合通信库之上，包括三个选项：NCCL、Gloo和MPI。DDPs从三个库中获取API，并将它们包装到同一个ProcessGroup API中。...例如，PyTorch v1.5提供了一个round-robin ProcessGroup实现，它获取ProcessGroup实例列表，并以循环方式向这些ProcessGroup实例发送集合通信。

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

因为每个GPU都从完全相同的模型开始训练，并且梯度被all-reduced，因此每个GPU在反向传播结束时最终得到平均梯度的相同副本，所有GPU上的权重更新都相同，也就不需要模型同步了。...为避免在这些情况下超时，请确保在调用 init_process_group 时。timeout这个参数传递足够大的值 。...在使用 DDP 时，一种优化是只在一个进程中保存模型，然后在所有进程中加载模型，从而减少写入开销（这其实很像数据库中的读写分离）。...此外，在加载模块时，您需要提供适当的map_location 参数，以防止一个进程进入他人的设备。...、local rank，master address 和端口作为命令行参数传递给每个实例。

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PyTorch 分布式(4)------分布式应用基础概念

假设 DDP 包括两个worker 做训练，其中每个 worker 会： 在 Main Thread 之中做训练，在 Reducer 之中做 allreduce，具体是往 ProcessGroupMPI...为了在改变进程数量时确保类似的收敛结果，我们首先必须对我们的数据集进行分区（您也可以使用 tnt.dataset.SplitDataset，而不是下面的代码段）。...MPI是一个可选的后端，只有从源代码构建PyTorch时才能包含它（例如，在安装了MPI的主机上编译PyTorch）。 8.1.2 使用哪个后端？ 过去，人们经常会问：“我应该使用哪个后端"？...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。...MASTER_PORT：承载等级 0 进程的机器上的一个空闲端口。 MASTER_ADDR：承载等级 0 进程的机器上的 IP 地址。

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PyTorch如何加速数据并行训练？分布式秘籍大揭秘

选自arXiv 作者：Shen Li等 机器之心编译 参与：小舟、杜伟 PyTorch 在学术圈里已经成为最为流行的深度学习框架，如何在使用 PyTorch 时实现高效的并行化？...DDP 也可以在多个模型上运行。 当层（例如 BatchNorm）需要跟踪状态，例如运行方差和均值时，模型缓冲器（buffer）是非常必要的。...接下来，研究者利用 ResNet50 和 BERT 这两个流行的模型度量了 PyTorch DDP 在每次迭代时的延迟和可扩展性，并且大多数实验使用随机生成的合成输入和标签，这对于比较每次迭代时的延迟来说足够了...结果显示，在 PyTorch DDP 训练时，反向传递是耗时最长的步骤，这是因为 AllReduce 通信（即是梯度同步）在这一过程中完成。...下图 10 给出了每 1、2、4 和 8 次迭代进行梯度下降时每次迭代的平均延迟。 ? 除了每次迭代延迟，测量收敛速度以验证加速度是否会因收敛放缓而被消除也非常关键。

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用腾讯云批量计算(batch-compute)调度GPU分布式机器学习

当用户提交一些机器学习任务时，往往需要大规模的计算资源，但是对于响应时间并没有严格的要求。...然后，Reducer为每个参数注册了一个autograd_hook，在该参数被计算完毕后触发。...为此，DDP的构造函数中提供了find_unused_parameters，如果被设置为True，则在前向传播完毕后会找出这些节点并直接将其标记为已完成计算。...既然使用了Ring AllReduce算法，那么在使用torch.distributed包时一定要指定的master ip&port有什么作用呢？...Worker则创建和master通信的socket，并主动连接master，在连上后获取其他进程的位置信息并报告自己的位置，然后和其他进程建立连接。

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PyTorch如何加速数据并行训练？分布式秘籍大揭秘

选自arXiv 作者：Shen Li等 机器之心编译 参与：小舟、杜伟 PyTorch 在学术圈里已经成为最为流行的深度学习框架，如何在使用 PyTorch 时实现高效的并行化？...DDP 也可以在多个模型上运行。 当层（例如 BatchNorm）需要跟踪状态，例如运行方差和均值时，模型缓冲器（buffer）是非常必要的。...接下来，研究者利用 ResNet50 和 BERT 这两个流行的模型度量了 PyTorch DDP 在每次迭代时的延迟和可扩展性，并且大多数实验使用随机生成的合成输入和标签，这对于比较每次迭代时的延迟来说足够了...结果显示，在 PyTorch DDP 训练时，反向传递是耗时最长的步骤，这是因为 AllReduce 通信（即是梯度同步）在这一过程中完成。...下图 10 给出了每 1、2、4 和 8 次迭代进行梯度下降时每次迭代的平均延迟。 ? 除了每次迭代延迟，测量收敛速度以验证加速度是否会因收敛放缓而被消除也非常关键。

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PyTorch分布式优化器(2)----数据并行优化器

在 DDP 初始化时候会生成一个Reducer，其内部会注册 autograd_hook。 autograd_hook 在反向传播时候进行梯度同步。...DDP 选择了在 PyTorch 内核角度修改，在 DistributedDataParallel 模型的初始化和前向操作中做了处理。...因为每个GPU都从完全相同的模型开始训练，并且梯度被all-reduced，因此每个GPU在反向传播结束时最终得到平均梯度的相同副本，所有GPU上的权重更新都相同，这样所有 worker 上的模型都一致...4.1 hook 同步梯度 hook 就是采用了 PyTorch 的 hook 方法，和 DDP 的思路非常类似，即在梯度计算函数之上注册了hook，其作用是在计算完梯度之后调用hook，这样all-reduce...因为每个GPU都从完全相同的模型开始训练，并且梯度被all-reduced，因此每个GPU在反向传播结束时最终得到平均梯度的相同副本，所有GPU上的权重更新都相同，也就不需要模型同步了。

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系统调优助手，PyTorch Profiler TensorBoard 插件教程

前言 使用PyTorch Profiler进行性能分析已经一段时间了，毕竟是PyTorch提供的原生profile工具，个人感觉做系统性能分析时感觉比Nsys更方便一些，并且画的图也比较直观。...最后唠叨一句，PyTorch Profiler在渲染很大的网络的Trace图时需要的时间可能会比较久，以LLama7b为例，为了避免这个问题你可以控制Profile的step为1或者减少Transformer.../samples --bind_all 注意：确保默认端口 6006 对浏览器的主机开放。...在使用 DDP 时可能有多个工作节点。...在以下示例中，“kernel ”首先被计为 7-2=5 秒；然后“Memcpy”被计为 0 秒，因为它完全被“Kernel”掩盖；然后“CPU 执行”被计为 2-1=1 秒，因为 [2,3] 时间间隔被

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PyTorch 分布式(12) ----- DistributedDataParallel 之 前向传播

DDP 获取输入并将其传递给本地模型。 模型进行前向计算，结果设置为 out。现在计算都是在每个进程（CUDA设备）上完成。...将参数梯度标记为就绪并不能帮助 DDP 跳过桶，但它会阻止 DDP 在向后传递期间永远等待不存在的梯度。...当DDP参数 find_unused_parameter 为 true 时，其会在 forward 结束时，启动一个回溯，标记出所有没被用到的 parameter，提前把这些设定为 ready，这样 backward...使用相反顺序的原因是因为 DDP 期望梯度在反向传递期间以大约该顺序准备就绪。...同时，因为所有参数在一开始就已经被分好桶，而 hook 又规定了只有整个桶 ready （即，pending == 0）之后才会进行通信，所以如果我们不将未使用参数标记为 ready，整个通信过程就会没法进行

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PyTorch如何加速数据并行训练？分布式秘籍大揭秘

选自arXiv 作者：Shen Li等 机器之心编译 参与：小舟、杜伟 PyTorch 在学术圈里已经成为最为流行的深度学习框架，如何在使用 PyTorch 时实现高效的并行化？...DDP 也可以在多个模型上运行。 当层（例如 BatchNorm）需要跟踪状态，例如运行方差和均值时，模型缓冲器（buffer）是非常必要的。...接下来，研究者利用 ResNet50 和 BERT 这两个流行的模型度量了 PyTorch DDP 在每次迭代时的延迟和可扩展性，并且大多数实验使用随机生成的合成输入和标签，这对于比较每次迭代时的延迟来说足够了...结果显示，在 PyTorch DDP 训练时，反向传递是耗时最长的步骤，这是因为 AllReduce 通信（即是梯度同步）在这一过程中完成。...下图 10 给出了每 1、2、4 和 8 次迭代进行梯度下降时每次迭代的平均延迟。 ? 除了每次迭代延迟，测量收敛速度以验证加速度是否会因收敛放缓而被消除也非常关键。

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Pytorch 多卡并行训练

也有可能有多个工作进程为每个GPU获取数据，但为了简单起见，本文将省略这一点。）这些GPU可以位于同一个节点上，也可以分布在多个节点上。每个进程都执行相同的任务，并且每个进程与所有其他进程通信。...在反向传播结束时，每个节点都有平均的梯度，确保模型权值保持同步（synchronized）。 上述的步骤要求需要多个进程，甚至可能是不同结点上的多个进程同步和通信。...实现过程 在 pytorch 1.0 之后，官方终于对分布式的常用方法进行了封装，支持 all-reduce，broadcast，send 和 receive 等等。...reduced_loss = reduce_mean(loss, self.device_num) 保存模型 保存模型其实可以正常保存，不过如果不加处理会有额外开销 多进程训练模型时，保存模型在每个进程中都会有这一步操作...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

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PyTorch多GPU并行训练方法及问题整理

但是因为我们前面使用os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']限定了这个程序可以使用的显卡, 所以这个地方程序如果自己获取的话, 获取到的其实就是我们上面设定的那几个显卡....pytorch/examples/imagenet/main.py https://github.com/edwhere/Distributed-VGG-F 2.1.初始化 初始化操作一般在程序刚开始的时候进行...区分主节点和从节点的, 主节点为0, 剩余的为了1-(N-1), N为要使用的机器的数量, 也就是world_size 2.1.1.初始化backend 首先要初始化的是backend, 也就是俗称的后端, 在pytorch..., 首先ip地址是你的主节点的ip地址, 也就是rank参数为0的那个主机的ip地址, 然后再选择一个空闲的端口号, 这样就可以初始化init_method了. 2.1.2.2.使用共享文件系统初始化...必须为0, 而且使用init_method的ip一定是rank为0的主机, 其次world_size是你的主机数量, 你不能随便设置这个数值, 你的参与训练的主机数量达不到world_size的设置值时,

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