一些分布式系统的基本概念 group 进程组。默认情况只有一个组,一个 job 为一个组,也为一个 world world size 全局进程个数 rank 表示进程序号,用于进程间的通讯。rank=0 的主机为 master 节点 local rank 进程 ...
.初始化进程组dist.init process group backend nccl backend是后台利用nccl进行通信 .使样本之间能够进行通信train sampler torch.utils.data.distributed.DistributedSampler trainset .创建ddp模型model DDP model,device ids local rank ,outp ...
2020-10-13 19:16 0 493 推荐指数:
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第一篇 pytorch分布式训练[1] 在pytorch 1.6.0,torch.distributed中的功能可以分为三个主要的组件: Distributed Data-Parallel Training(DDP)是一个广泛采用的单程序多数据训练方法。使用DDP,模型会被复制到每个进程 ...
分布式训练 ...
[源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(6)---监控/容错 目录 [源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(6)---监控/容错 0x00 摘要 0x01 总体逻辑 1.1 Node集群角度 ...
[源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(3)---代理 目录 [源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(3)---代理 0x00 摘要 0x01 总体背景 1.1 功能分离 1.2 ...
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一. torch.nn.DataParallel ? pytorch单机多卡最简单的实现方法就是使用nn.DataParallel类,其几乎仅使用一行代码net = torch.nn.DataParallel(net)就可让模型同时在多张GPU上训练,它大致的工作过程如下图所示: 在每一个 ...
使用pytorch进行分布式训练,需要指定 local_rank,主机 local_rank = 0 若是报错: raise _env_error("MASTER_ADDR")ValueError: Error initializing torch.distributed ...