展开

关键词

PyTorch如何加速数据并行训练?分布式秘籍大揭秘

下图 1 描述了 DDP 构造块的组成,其中包含一个 Python API 前端和 C++ 梯度下降核心算法,并采用了 c10d 聚合通信库。 ? Python API 前端 在设计 API 时,研究者制定了以下两个设计目标来达到必要的功能: 非侵入式:对应用提供的 API 必须是非侵入式的; 拦截式:API 需要允许拦截各种信号并立即触发适当的算法 以下算法 1 给出了 DDP 的伪代码: ? 下图 4 展示了 DDP 在前向传播和反向传播过程中如何与本地模型交互: ? DDP 同时在 Python 和 C++ 上都可以实现,Python 开放了 API 并组成了非性能关键因素组件,而 C++ 提供了核心梯度下降算法。 Python API 通过 Pybind11 的 API 调用了 C++ 内核。 Python 前端 Python 前端中的实现细节决定了 DDP 的行为。

27120

PyTorch如何加速数据并行训练?分布式秘籍大揭秘

下图 1 描述了 DDP 构造块的组成,其中包含一个 Python API 前端和 C++ 梯度下降核心算法,并采用了 c10d 聚合通信库。 ? Python API 前端 在设计 API 时,研究者制定了以下两个设计目标来达到必要的功能: 非侵入式:对应用提供的 API 必须是非侵入式的; 拦截式:API 需要允许拦截各种信号并立即触发适当的算法 以下算法 1 给出了 DDP 的伪代码: ? 下图 4 展示了 DDP 在前向传播和反向传播过程中如何与本地模型交互: ? DDP 同时在 Python 和 C++ 上都可以实现,Python 开放了 API 并组成了非性能关键因素组件,而 C++ 提供了核心梯度下降算法。 Python API 通过 Pybind11 的 API 调用了 C++ 内核。 Python 前端 Python 前端中的实现细节决定了 DDP 的行为。

25620
  • 广告
    关闭

    腾讯云+社区系列公开课上线啦!

    Vite学习指南,基于腾讯云Webify部署项目。

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    PyTorch如何加速数据并行训练?分布式秘籍大揭秘

    下图 1 描述了 DDP 构造块的组成,其中包含一个 Python API 前端和 C++ 梯度下降核心算法,并采用了 c10d 聚合通信库。 ? Python API 前端 在设计 API 时,研究者制定了以下两个设计目标来达到必要的功能: 非侵入式:对应用提供的 API 必须是非侵入式的; 拦截式:API 需要允许拦截各种信号并立即触发适当的算法 以下算法 1 给出了 DDP 的伪代码: ? 下图 4 展示了 DDP 在前向传播和反向传播过程中如何与本地模型交互: ? DDP 同时在 Python 和 C++ 上都可以实现,Python 开放了 API 并组成了非性能关键因素组件,而 C++ 提供了核心梯度下降算法。 Python API 通过 Pybind11 的 API 调用了 C++ 内核。 Python 前端 Python 前端中的实现细节决定了 DDP 的行为。

    27230

    数值微分|多项式的导数计算

    image.png ##python定义多项式就是将多项式系数保存在一个列表中 p = a[n] for i in range(1,n+1): p = a[n-i] + p*x image.png """ p = a[0] + a[1]*x + a[2]*xˆ2 +...+ a[n]*xˆn 计算多项式p的一阶导数dp以及二阶导数ddp """ class Polynomials: def __init__(self, a): self.a = a # 计算多项式的一阶导数dp以及二阶导数ddp evalPolynomials(self,x): n = len(self.a) - 1 p = self.a[n] dp = 0.0 ddp = 0.0 for i in range(1,n+1): ddp = ddp*x + 2.0*dp dp = dp*x + p

    31710

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

    每个进程包含一个独立的 Python 解释器,因而消除了单个 Python 进程驱动多个执行线程、模型副本或者 GPU 的额外解释器开销和"GIL 颠簸"(GIL-thrashing)。 对于严重依赖 Python 运行时的模型(比如说包含 RNN 层或大量小组件的 models )这尤其重要。 这是在任何操作系统上获取launch.py路径的快捷方法 : python -c " from os import path; import torch; print(path.join(path.dirname 4] [238627] rank = 0, world_size = 8, n = 1, device_ids = [0] 同样,它可以使用一个跨越(span)所有 8 个 GPU 的单进程来启动: python >>> python -m torch.distributed.run --nnodes=$NUM_NODES --nproc_per_node=$NUM_TRAINERS --

    14140

    PyTorch 分布式(1)------历史和概述

    具体原因是,在Python 之中,使用线程是有技术问题的,主要就是 Global Interpreter Lock,因此应该使用多进程。 python code. 每个进程都包含一个独立的 Python 解释器,消除了额外的解释器开销和“GIL 颠簸”,这些开销来自单个 Python 进程驱动多个执行线程,多个模型副本或 多个GPU 的开销。 这对于严重依赖 Python 运行时的模型尤其重要,这样的模型通常具有递归层或许多小组件。 如需更深入的解释,请参阅这篇 DDP 论文(VLDB'20)。 DDP材料如下: DDP 笔记 提供了一个入门示例及其设计和实现的一些简要说明。如果这是您第一次使用 DDP,请从本文档开始。

    14510

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

    Computation with Communication 4.2.4 Gradient Accumulation 4.3 Collective Communication 0x05 实施 5.1 Python 因此,即使来自不同流程的优化器都是独立的,它们也应该能够在每次迭代结束时将其本地模型副本置于相同的状态 下图示出了DDP的构建块,它包含Python API前端、C++梯度归并核心算法,并使用 c10d DDP实现同时存在于 Python和C++文件,Python 部分包括公开API和非性能关键的组件,C++提供核心梯度归并算法。Python API 通过Pybind11来调用C++核心。 5.1 Python前端 DDP nn.module在distributed.py中实现,它包含面向用户的组件。组件包括构造函数、forward 函数和 no_sync 上下文管理器。 除了在第4节中强调的一般思想外,Python前端中还有几个塑造DDP行为的实现细节。

    9320

    PyTorch 1.11发布,弥补JAX短板,支持Python 3.10

    DataPipe 接受 Python 数据结构上一些访问函数:__iter__用于 IterDataPipe,__getitem__用于 MapDataPipe,它们会返回一个新的访问函数。 分布式训练:稳定的 DDP 静态图 DDP 静态图假设用户的模型在每次迭代中都使用相同的一组已使用 / 未使用的参数,因此它可以确定地了解相关状态,例如哪些钩子(hook)将触发、钩子将触发多少次以及第一次迭代后的梯度计算就绪顺序 静态图在第一次迭代中缓存这些状态,因此它可以支持 DDP 在以往版本中无法支持的功能,例如无论是否有未使用的参数,在相同参数上支持多个激活检查点。 DDP 静态图中的这些优化为一些推荐模型带来了 10% 的 QPS 增益。 =True) PyTorch 1.11一些更新 在 Python API 方面:修复了 python deepcopy 以正确复制 Tensor 对象上的所有属性,此更改可确保 Tensor 上的 deepcopy

    14120

    Control is important! model predictive control mpc.pytorch lib

    This project focuses on solving model predictive control (MPC) with the box-DDP heuristic. We focus on the box-DDP heuristic which adds control bounds to the problem. would have to be transferred to the CPU, converted to numpy, and then passed into 1) one of the few Python Internally we solve a sequence of quadratic programs More details on this are in the box-DDP paper that Setup and Dependencies Python/numpy/PyTorch You can set this project up manually by cloning the git repo

    72650

    PyTorch 1.11发布,弥补JAX短板,支持Python 3.10

    DataPipe 接受 Python 数据结构上一些访问函数:__iter__用于 IterDataPipe,__getitem__用于 MapDataPipe,它们会返回一个新的访问函数。 分布式训练:稳定的 DDP 静态图 DDP 静态图假设用户的模型在每次迭代中都使用相同的一组已使用 / 未使用的参数,因此它可以确定地了解相关状态,例如哪些钩子(hook)将触发、钩子将触发多少次以及第一次迭代后的梯度计算就绪顺序 静态图在第一次迭代中缓存这些状态,因此它可以支持 DDP 在以往版本中无法支持的功能,例如无论是否有未使用的参数,在相同参数上支持多个激活检查点。 DDP 静态图中的这些优化为一些推荐模型带来了 10% 的 QPS 增益。 =True) PyTorch 1.11一些更新 在 Python API 方面:修复了 python deepcopy 以正确复制 Tensor 对象上的所有属性,此更改可确保 Tensor 上的 deepcopy

    10660

    PyTorch 分布式(9) ----- DistributedDataParallel 之初始化

    的一些支撑模块已经做了介绍,这为本文做了必要的铺垫,本文就开始介绍Python世界代码和C++世界的初始化部分。 1.2 DDP架构 以下文字翻译自 https://pytorch.org/docs/master/notes/ddp.html,这是DDP架构的一个总论。 下面是 DDP 实现组件。 Distributed.py: 这是 DDPPython 入口点。 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。 0x02 初始化 因为 Python 世界是可以在很多时刻给类设置成员变量,因此我们还是从 __init__ 看起。 2.1 __init__ 其核心逻辑是: 设置设备类型。

    14340

    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。 tensor([12.+16.j, -8.+0.j, -4.-4.j, 0.-8.j]) [BETA] TRANSFORMER 神经网络模块的 C++ 支持 自从 PyTorch 1.5以来,我们一直保持 python 此外,开发人员不再需要从 python/JIT 中保存模块并加载到 C++ 中,因为它现在可以直接在 C++ 中使用。 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。 这样 TorchScript 中支持的主要 RPC API 就完整了,它允许用户在 TorchScript 中使用现有的 python RPC API (在脚本函数或脚本方法中,它将释放 python

    41832

    推荐|Python绘制3D动态对流层顶(Tropopause)

    Barlow: Professor of Climate Science University of Massachusetts Lowell 工具 GFS, the nomads server, python , and the python packages numpy, matplotlib, cartopy, scipy, and netcdf4 potential-vorticity: Python 代码 https://github.com/mathewbarlow/potential-vorticity 具体参考以上链接 # # run on python 3.7 # # python code theta = np.array(theta, dtype='float') f = np.array(f, dtype='float') # calculate derivatives def ddp (theta) ddp_u=ddp(gaussian_filter(u,sigma=gf)) ddp_v=ddp(gaussian_filter(v,sigma=gf)) ddx_theta=ddx(

    60630

    一睹为快!PyTorch1.11 亮点一览

    · TorchData:一个新的用于通用模块化数据加载的库,可以轻松构建灵活、高性能的数据 pipeline · functorch:一个类 JAX 的向 PyTorch 添加可组合函数转换的库 · DDP DataPipe 接受 Python 的一些访问函数,例如 __iter__ 和 __getitem__,前者用于 IterDataPipe,后者用于 MapDataPipe,它们会返回一个新的访问函数 DDP 静态图 DDP 静态图假设用户的模型在每次迭代中都使用相同的一组已使用或未使用的参数,因此它对一些相关状态的了解是确定的,例如哪些 hook 将被触发、触发的次数以及第一次迭代后的梯度计算就绪顺序 静态图在第一次迭代中缓存这些状态,因此它可以支持 DDP 在以往版本中无法支持的功能,例如无论是否有未使用的参数,在相同参数上支持多个激活检查点。 DDP 静态图中的这些优化为一些推荐模型带来了 10% 的 QPS 增益。

    9210

    PyTorch 1.7发布,支持CUDA 11、Windows分布式训练

    PyTorch 1.7 版本包含很多新的 API,如支持 NumPy 兼容的 FFT 操作、性能分析工具,以及对基于分布式数据并行(DDP)和基于远程过程调用(RPC)的分布式训练的重要更新。 一些特性也更新为稳定版,包括自定义 C++ 类、内存分析器、通过自定义类张量对象进行扩展、RPC 中的用户异步函数,以及 torch.distributed 中的许多其他特性(如 Per-RPC 超时、DDP 新特性 PyTorch 1.7 相比之前版本,增加了很多新特性,包括 Python API、C++ API、Autograd、CUDA、量化等多个方面。 例如 Python API 增添了多个新的 namespace、operator 以及 API 扩展,CUDA 增加了 TF32 支持等,量化方面增加了新的量化操作、支持 FP16 量化等。 ?

    33610

    PyTorch 1.7发布,支持CUDA 11、Windows分布式训练

    PyTorch 1.7 版本包含很多新的 API,如支持 NumPy 兼容的 FFT 操作、性能分析工具,以及对基于分布式数据并行(DDP)和基于远程过程调用(RPC)的分布式训练的重要更新。 一些特性也更新为稳定版,包括自定义 C++ 类、内存分析器、通过自定义类张量对象进行扩展、RPC 中的用户异步函数,以及 torch.distributed 中的许多其他特性(如 Per-RPC 超时、DDP 新特性 PyTorch 1.7 相比之前版本,增加了很多新特性,包括 Python API、C++ API、Autograd、CUDA、量化等多个方面。 例如 Python API 增添了多个新的 namespace、operator 以及 API 扩展,CUDA 增加了 TF32 支持等,量化方面增加了新的量化操作、支持 FP16 量化等。 ?

    44930

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

    DistributedDataParallel 之 前向传播 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(12) ----- DistributedDataParallel 之 前向传播 0x00 摘要 0x01 总体逻辑 0x02 Python 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。 这点与 DP不同,DDP的模型网络输出不需要被gather到 rank 0进程。 0x02 Python 世界 我们还是从 Python 代码入手开始分析,代码位于:torch/nn/parallel/distributed.py。 注意,这里就是正序排列,等到创建Reducer的时候,才反序传入:list(reversed(bucket_indices)) 另外需要注意的是:因为 tensors就是 Python 代码中的参数 parameters

    13130

    PyTorch 分布式(10)------DistributedDataParallel 之 Reducer静态架构

    可以使用Python API register_comm_hook来注册钩子函数。 如果未注册DDP通信钩子(DDP communication hook),则reducer只需调用allreduce即可对桶进行规约。 PythonCommHook是CommHookInterface的子类,其可以注册一个 Python 钩子。 此外,还有一些内置的C++钩子实现,可以通过调用Python API register_builtin_comm_hook来指定。 This hook can be // registered from Python API using `register_comm_hook`.

    12340

    PyTorch 1.8发布,支持AMD GPU和Python函数转换

    该版本的主要亮点如下: 支持 Python 函数转换; 添加或稳定化 API,以支持 FFT (torch.fft)、线性代数函数 (torch.linalg); 添加对复杂张量 autograd 的支持 使用 torch.fx 进行 Python 代码转换 这一 Beta 特性支持 Python 代码转换,开发者可以利用它做 Conv/BN 融合、图模式量化、实现 vmap 等。 鉴于 torch.fx 提供 PyTorch 代码的图表示,开发者可以用 Python 写任意变换或分析。 ? DDP 通信钩子 DDP 通信钩子是一个通用接口,用于控制 workers 间的梯度通信。 还增加了一些 prototype 特性: ZeroRedundancyOptimizer:有助于减少每个线程的内存占用; Process Group NCCL Send/Recv:该特性允许用户在 Python

    18810

    class torch.nn.parallel.DistributedDataParallel()

    DataLoader that uses multiple workers, please change the multiprocessing start method to forkserver (Python torch.nn.DistributedDataParallel(model, pg) no_sync()[source] A context manager to disable gradient synchronizations across DDP 下面是微信乞讨码: 添加描述 Example: >>> ddp = torch.nn.DistributedDataParallel(model, pg) >>> with ddp.no_sync( ddp(input).backward() # no synchronization, accumulate grads ... ddp(another_input).backward() # synchronize

    1.1K30

    相关产品

    • 消息队列 TDMQ

      消息队列 TDMQ

      消息队列 TDMQ 是基于 Apache 顶级开源项目Pulsar自研的金融级分布式消息中间件,是一款具备跨城高一致、高可靠、高并发的分布式消息队列,拥有原生Java 、 C++、Python、GO 多种API, 支持 HTTP 协议方式接入,可为分布式应用系统提供异步解耦和削峰填谷的能力,同时也具备互联网应用所需的海量消息堆积、高吞吐、可靠重试等特性。

    相关资讯

    热门标签

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券