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【笔记】PyTorch DDP 与 Ring-AllReduce

现在普遍用的较多的是DDP的方式，简单来讲，DDP就是在每个计算节点上复制模型，并独立地生成梯度，然后在每次迭代中互相传递这些梯度并同步，以保持各节点模型的一致性。 ...而在pytorch中的DDP实际就是使用了Ring-ALLReduce来实现AllReduce算法。 ...使用相反顺序的原因是，DDP 期望梯度在向后传递期间大致按照该顺序准备就绪。） ...实际上，DDP中的设计是通过将全部模型参数划分为无数个小的bucket，然后在bucket级别建立allreduce。...1、Pytorch中分布式训练用的比较多的是DDP； 2、DDP中的Allreduce使用的是ring-allreduce，并且使用bucket来引入异步； 3、Allreduce

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【Debug日志 | DDP 下 BatchNorm 统计失真】

小批量训练“稳不下来”：DDP 下 BatchNorm 统计失真，验证精度大跳水当我们在 4 卡 DDP 上训练一个图像分类模型，每张卡的显存几乎快溢出了，训练 loss 似乎在降，但 val acc..., int(os.environ["LOCAL_RANK"])) model = resnet18(num_classes=10).to(device) # 自带 BN model = DDP...在 DDP 各 rank 上打印同一层 BN 的 running_mean，发现彼此差异很大。...修复方案（按优先级）1️⃣ 用 SyncBatchNorm 同步多卡统计（推荐）# 在构建 DDP 之前转换model = torchvision.models.resnet50(num_classes...(model, device_ids=[device.index], broadcast_buffers=True) # 保持默认就可注意只有在DDP下才有效；DataParallel 不支持。

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并行训练算法一锅炖: DDP, TP, PP, ZeRO

模型训练过程中涉及到的参数主要包含两大类，model data 和 non-model data，具体表示如下：

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洛谷P4719 【模板】动态dp(ddp LCT)

题意题目链接 Sol 动态dp板子题。有些细节还没搞懂，待我研究明白后再补题解。。。 #include<bits/stdc++.h> #define LL l...

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68_分布式训练技术：DDP与Horovod

3.2.2 进程级并行 DDP基于多进程实现，每个GPU对应一个进程，这避免了Python GIL（全局解释器锁）的限制，可以充分利用多核CPU资源。...mpirun -np 4 -H localhost:4 -bind-to none -map-by slot -x NCCL_DEBUG=INFO -x LD_LIBRARY_PATH -x PATH python...环境设置 8.2.1 硬件环境 4个节点，每个节点8个GPU（A100 80GB） InfiniBand网络（200Gbps）每节点2TB NVMe SSD存储 8.2.2 软件环境 # 创建虚拟环境 python...node4") NUM_GPUS_PER_NODE=8 WORLD_SIZE=$(( ${#HOSTS[@]} * NUM_GPUS_PER_NODE )) # 使用torchrun启动分布式训练 python...mlx5_1:1,mlx5_2:1,mlx5_3:1 -x NCCL_NET_GDR_LEVEL=2 -x NCCL_IB_TIMEOUT=23 -x NCCL_IB_RETRY_CNT=7" \ python

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PyTorch 分布式训练底层原理与 DDP 实战指南

分布式数据并行 (DDP) 工作流 PyTorch 的 DistributedDataParallel (DDP) 是实现数据并行的核心模块，基于 c10d 的 ProcessGroup 进行通信，每个进程...DDP 的标准执行流程如下：初始化 ProcessGroup：建立进程间的通信握手。...Reduce / All-Reduce: 将所有节点的数据汇总，DDP 中用于梯度同步。...# This is where weights are synchronized across ranks ddp_model = DDP(model) dataset = SimpleDataset...DDP Wrapper: DDP(model, device_ids=[rank])。 Data: data.cuda(rank)。

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CS229 课程笔记之十六：LQR, DDP 和 LQG

「LQR」：线性二次调节「DDP」：微分动态规划「LQG」：线性二次高斯分布 1 有限范围 MDP 在上一章中我们介绍了马尔可夫决策过程，其中最优贝尔曼公式给出了最优值函数的求解方法：根据最优值函数...3.2 微分动态规划（DDP）之前所说的方法适用于优化目标为保持在某个状态附近，如倒立摆、无人驾驶（保持在路中间）等。而某些情况下，目标往往更加复杂。

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DDP分布式的随机卡死，带你从0调试解决

PyTorch DDP 随机卡死复盘：最后一个 batch 挂起，NCCL 等待不返回，三步修复 Sampler & drop_last很多人在接触深度学习的过程往往都是从自己的笔记本开始的，但是从接触工作后...Async operation timed out接着通过kill -SIGQUIT 打印 Python 栈后发现停在反向传播的梯度 allreduce*上（DistributedDataParallel...但是这个现象在关掉 DDP（单卡训练）完全正常；把 batch_size 改小/大，卡住概率改变但仍会发生。️ 场景重现当我们的问题在单卡不会出现，但是多卡会出现问题的时候，问题点集中在数据的问题上。...True, sampler=sampler, num_workers=4) model = torch.nn.Linear(3*224*224, 10).to(device) model = DDP...(ddp.parameters(), lr=0.1) for epoch in range(5): sampler.set_epoch(epoch) # ✅ 关键 3：每个 epoch

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【Debug日志 | DDP + AMP + 梯度累积下有效学习率被放大】

训练突然“炸掉”：DDP + AMP + 梯度累积下有效学习率被放大场景：在多卡 DDP、开启 AMP（混合精度）模式下，同时采用了梯度累积（gradient accumulation）做大 batch...torch.nn as nn, torch.distributed as dist from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP...torch.nn as nn, torch.distributed as dist from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

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PyTorch 分布式(17) --- 结合DDP和分布式 RPC 框架

[源码解析] PyTorch 分布式(17) --- 结合DDP和分布式 RPC 框架目录 [源码解析] PyTorch 分布式(17) --- 结合DDP和分布式 RPC 框架 0x00 摘要 0x00...本文介绍如何把DDP和RPC framework结合起来。...Trainer 创建一个HybridModel，其首先使用 master 提供的远程模块执行嵌入查找（embedding lookup），然后执行封装在 DDP 中的 FC 层。...作为反向传播的一部分，首先计算 FC 层的梯度，并通过 DDP 中的 allreduce 同步到所有trainer。...它使用 RemoteModule 在参数服务器上执行嵌入查找forward ，并将其输出传播到 FC 层，这里的 FC 使用了DDP。

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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。

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PyTorch如何加速数据并行训练？分布式秘籍大揭秘

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PyTorch如何加速数据并行训练？分布式秘籍大揭秘

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转载:【AI系统】数据并行

需要注意的是，虽然 DDP 的关键代码是用 C++ 实现的，但在 C++ 和 Python 代码中，Tensor 都提供了相似的 hook 接口，实现了类似的功能。...由于反向传播的函数 backward 直接在损失张量上调用，这超出了 DDP 的控制范围。DDP 使用在构造时注册的 autograd 钩子来触发梯度同步。...当一个梯度准备就绪时，相应的 DDP 钩子会被触发，DDP 将标记该参数梯度为就绪可供 reduce。...代码语言：python代码运行次数：0Cloud Studio代码运行 ......代码语言：python代码运行次数：0Cloud Studio代码运行# torch.utils.data.

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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...__file__), 'distributed', 'launch.py')) " 这将打印如下内容： /home/username/miniconda3/envs/pytorch/lib/python3.8...>>> python -m torch.distributed.run --nnodes=$NUM_NODES --nproc_per_node=$NUM_TRAINERS --

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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。...With Python, one cannot use threads because of a few technical issues....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。

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DDP：微软提出动态detection head选择，适配计算资源有限场景 | CVPR 2022

论文: Should All Proposals be Treated Equally in Object Detection?

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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

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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。

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DDP分布式的随机卡死，带你从0调试解决

【Debug日志 | DDP + AMP + 梯度累积下有效学习率被放大】

PyTorch 分布式(17) --- 结合DDP和分布式 RPC 框架

PyTorch如何加速数据并行训练？分布式秘籍大揭秘

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