[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 综述 0x01 启动 0x03 支撑系统 3.1 功能 3.2 使用 3.2.1 混合模型 3.2.2 使用 3.3 定义 3.4 主要函数 0x04 HybridModel 0x05 训练 5.1 初始化 5.2 训练循环 0x06 比对 0xFF 参考 0x00 摘要 在前面的文章之中,

pytorch的并行分为模型并行.数据并行 左侧模型并行:是网络太大,一张卡存不了,那么拆分,然后进行模型并行训练. 右侧数据并行:多个显卡同时采用数据训练网络的副本. 一.模型并行 二.数据并行 数据并行的操作要求我们将数据划5分成多份,然后发送给多个 GPU 进行并行的计算. 注意:多卡训练要考虑通信开销的,是个trade off的过程,不见得四块卡一定比两块卡快多少,可能是训练到四块卡的时候通信开销已经占了大头 下面是一个简单的示例.要实现数据并行,第一个方法是采用 nn.parallel

Dataparallel 和 DataparallelDistributed 的区别 一.Dataparallel(DP) 1.1 Dartaparallel 的使用方式 Dataparallel 的使用方式比较简单,只需要一句话即可: net = nn.Dataparallel(net, device_ids, output_device) 其中,net 就是自己定义的网络实例,device_ids就是需要使用的显卡列表,output_device 表示参数输出结果的设备,默认情况下 outp

[源码解析] PyTorch 分布式(1) --- 数据加载之DistributedSampler 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(1) --- 数据加载之DistributedSampler 0x00 摘要 0x01 数据加载 1.1 加速途径 1.2 并行处理 1.3 流水线 1.4 GPU 0x02 PyTorch分布式加载 2.1 DDP 2.2 分布式加载 0x03 DistributedSampler 3.1 初始化 3.2 迭代方法 3.3 shuffle数据集 3.3

[源码解析] PyTorch 分布式(1)------历史和概述 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(1)------历史和概述 0x00 摘要 0x01 PyTorch分布式的历史 1.1 Multiprocessing 1.2 THD 底层库 1.3 torch.distributed 库 1.4 c10d库 1.5 RPC框架 1.6 弹性训练 1.7 流水线训练 0x02 分布式概述 2.1 引论 2.1.1 torch.distributed 包 2.1.2 知识链接 2.2

[源码解析] PyTorch 分布式(2) ----- DataParallel(上) 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(2) ----- DataParallel(上) 0x00 摘要 0x01 综述 1.1 从流程上看 1.2 从模式角度看 1.3 从操作系统角度看 1.4 低效率 0x02 综述 2.1 示例 2.2 相关知识 0x03 定义 3.1 定义 3.2 负载均衡 0x04 前向传播 4.1 总述 4.2 分发(输入) 4.2.1 scatter_kwargs 4.2.

[源码解析] PyTorch 分布式(3) ----- DataParallel(下) 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(3) ----- DataParallel(下) 0x00 摘要 0x01 前向操作 1.1 并行 1.2 Gather 1.2.1 Python世界 1.2.2 C++世界 0x02 计算损失 0x03 后向传播 3.1 分发梯度 3.1.1 Gather.backward 3.1.2 Scatter 3.1.3 C++ 3.2 并行后向传播 3.3 归并梯度 3

[源码解析] PyTorch 分布式(4)------分布式应用基础概念 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(4)------分布式应用基础概念 0x00 摘要 0x01 基本概念 0x02 设计思路 2.1 通信需求 2.2 概念 0x03 设置 0x04 点对点通信 0x05 集合通信 0x06 分布式训练 0x07 Ring-Allreduce 0x08 高级主题 8.1 通信后端 8.1.1 后端种类 8.1.2 使用哪个后端? 8.1.3 Gloo 后端 8.1.4 MPI后端

[源码解析] PyTorch 分布式(5) ------ DistributedDataParallel 总述&如何使用 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(5) ------ DistributedDataParallel 总述&如何使用 0x00 摘要 0x01 数据并行 0x02 DDP 运行逻辑 0x03 VS DataParallel 3.1 本质区别 3.2 实现区别 0x04 使用 4.1 基本示例 4.1.1 设置进程组 4.1.2 简单模型 4.1.3 处理速度偏

[源码解析] PyTorch分布式(6) ---DistributedDataParallel -- 初始化&store 目录 [源码解析] PyTorch分布式(6) ---DistributedDataParallel -- 初始化&store 0x00 摘要 0x01 回顾 1.1 基本概念 1.2 初始化进程组 0x02 初始化 2.1 初始化方法 2.2 init_method VS store 2.3 rendezvous 2.4 小结 0x03 Store 3.1 _rend

[源码解析] PyTorch 分布式(7) ----- DistributedDataParallel 之进程组 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(7) ----- DistributedDataParallel 之进程组 0x00 摘要 0x01 回顾 1.1 基础概念 1.2 初始化进程组 0x02 概念与设计 2.1 功能 2.2 本质 0x03 使用 0x04 构建 4.1 Python 世界 4.1.1 rendezvous 4.1.2 _new_process_group_

[源码解析] PyTorch 分布式(8) -------- DistributedDataParallel之论文篇 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(8) -------- DistributedDataParallel之论文篇 0x00 摘要 0x01 原文摘要 0x02 引论 2.1 挑战 2.2 实现和评估 0x03 背景 3.1 PyTorch 3.2 数据并行 3.3 AllReduce 0x04 系统设计 4.1 API 4.2 梯度规约 4.2.1 A Naive So

[源码解析] PyTorch 分布式(9) ----- DistributedDataParallel 之初始化 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(9) ----- DistributedDataParallel 之初始化 0x00 摘要 0x01 综述 1.1 数据并行 1.2 DDP架构 1.2.1 分布式数据并行 1.2.2 进程 1.3 DDP 总体实现 0x02 初始化 2.1 __init__ 2.2 构建参数 2.2.1 _build_params_for_reducer

[源码解析] PyTorch 分布式(10)------DistributedDataParallel之Reducer静态架构 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(10)------DistributedDataParallel之Reducer静态架构 0x00 摘要 0x01 引论 1.1 调用 0x02 Reducer 定义 0x03 Bucket 3.1 设计 3.2 定义 3.2.1 BucketReplica有几个 3.2.2 关键 3.2.3 具体定义 3.3 设置 0x03

[源码解析] PyTorch 分布式(11) ----- DistributedDataParallel 之 构建Reducer 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(11) ----- DistributedDataParallel 之 构建Reducer 0x00 摘要 0x01 引论 1.1 调用 1.2 参数说明 0x02 Reducer 初始化 2.1 构造函数 2.2 初始化桶 2.3 初始化视图 2.3.1 BucketReplica成员变量 2.3.2 调用 2.4 初始化

[源码解析] PyTorch 分布式(12) ----- 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 世界 0x03 C++世界 3.1 准备前向传播 3.2 重建桶 3.2.1 计算桶尺寸 3.2.2 同步桶indices 3.2.3 初始化桶 3.3 准备后向传播 3.3.1 重置 3.3.

[源码解析] PyTorch 分布式(13) ----- DistributedDataParallel 之 反向传播 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(13) ----- DistributedDataParallel 之 反向传播 0x00 摘要 0x01 回顾 1.1 前文回顾 1.2 总体逻辑 0x02 从Hook开始 2.1 如何注册hook 2.1.1 AutogradMeta 2.1.2 Node 2.1.3 AccumulateGrad 2.2 构造函数 2.2.1 g

[源码解析] PyTtorch 分布式 Autograd (6) ---- 引擎(下) 目录 [源码解析] PyTtorch 分布式 Autograd (6) ---- 引擎(下) 0x00 摘要 0x01 回顾 0x02 执行GraphTask 2.1 runEngineAndAccumulateGradients 2.2 execute_graph_task_until_ready_queue_empty 2.3 evaluate_function 2.4 globalCpuThread 2

[源码解析] PyTorch分布式优化器(1)----基石篇 目录 [源码解析] PyTorch分布式优化器(1)----基石篇 0x00 摘要 0x01 从问题出发 1.1 示例 1.2 问题点 0x01 模型构造 1.1 Module 1.2 成员变量 1.3 _parameters 1.3.1 构建 1.3.2 归类 1.3.3 获取 1.4 Linear 1.4.1 使用 1.4.2 定义 1.4.3 解释 0x02 Optimizer 基类 2.1 初始化 2.2 添加待优化变量 2.

[源码解析] PyTorch分布式优化器(2)----数据并行优化器 目录 [源码解析] PyTorch分布式优化器(2)----数据并行优化器 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 DP 之中的优化器 2.1 流程 2.2 使用 0x03 DDP 之中的优化器 3.1 流程 3.2 优化器状态 3.3 使用 0x04 Horovod 的优化器 4.1 hook 同步梯度 4.1.1 注册 hooks 4.1.2 归并梯度 4.1.2.1 MPI 函数 4.1.2.2 原理图 4.2 s