分布式訓練 深度學習中,越來越多的場景需要分布式訓練。由於分布式系統面臨單機單卡所沒有的分布式任務調度、復雜的資源並行等問題,因此,通常情況下,分布式訓練對用戶有一定的技術門檻。 在 OneFlow 中,通過頂層設計與工程創新,做到了 分布式最易用,用戶不需要特別改動網絡結構和業務邏輯代碼 ...
更換Tensorflow版本后,horovodrun有問題,說沒有安裝MPI或Gloo。解決:按步驟全部重新安裝一遍。理解:不知道Horovod到tensorflow有什么依賴關系。可能也和版本有關系,我嘗試了多遍。目前使用tensorflow . . 版本 MPI . . 版本安裝環境沒有問題。 當使用兩台機器進行GPU訓練時,報如下錯誤:WARNING: Open MPI accepted ...
2021-09-30 17:03 0 267 推薦指數:
分布式訓練 深度學習中,越來越多的場景需要分布式訓練。由於分布式系統面臨單機單卡所沒有的分布式任務調度、復雜的資源並行等問題,因此,通常情況下,分布式訓練對用戶有一定的技術門檻。 在 OneFlow 中,通過頂層設計與工程創新,做到了 分布式最易用,用戶不需要特別改動網絡結構和業務邏輯代碼 ...
一些分布式系統的基本概念 group 進程組。默認情況只有一個組,一個 job 為一個組,也為一個 world world size 全局進程個數 rank 表示進程序號,用於進程間的通訊。rank=0 的主機為 master 節點 local rank 進程 ...
第一篇 pytorch分布式訓練[1] 在pytorch 1.6.0,torch.distributed中的功能可以分為三個主要的組件: Distributed Data-Parallel Training(DDP)是一個廣泛采用的單程序多數據訓練方法。使用DDP,模型會被復制到每個進程 ...
1.初始化進程組dist.init_process_group(backend="nccl")backend是后台利用nccl進行通信 2.使樣本之間能夠進行通信train_sampler = to ...
分布式訓練 ...
使用pytorch進行分布式訓練,需要指定 local_rank,主機 local_rank = 0 若是報錯: raise _env_error("MASTER_ADDR")ValueError: Error initializing torch.distributed ...
本節中的代碼大量使用『TensorFlow』分布式訓練_其一_邏輯梳理中介紹的概念,是成熟的多機分布式訓練樣例 一、基本概念 Cluster、Job、task概念:三者可以簡單的看成是層次關系,task可以看成每台機器上的一個進程,多個task組成job;job又有:ps、worker兩種 ...
技術背景 分布式和並行計算,在計算機領域是非常重要的概念。對於一些行外人來說,總覺得這是一些很簡單的工作,但是如果我們縱觀計算機的硬件發展史,從CPU到GPU,再到TPU和華為的昇騰(NPU),乃至當下的熱點量子計算機(QPU),其實就是一個分布式與並行計算的發展史。從簡單的數據並行,到算法並行 ...