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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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    数据并行｜显存 “减负” 从 DDP 到 FSDP

    在实际模型训练中一般采用分布式数据并行 DDP (Distributed Data Parallel)。...""" 在每个host上运行启动命令，建立DDP组，等待每个GPU设备测试通信正常后，即可开始训练。...图1，数据并行设备介绍 2，DDP分布式数据并行 2.1，DDP参数更新过程 分布式训练需要同步每个GPU设备上的梯度，获得一致的参数更新。...小结：DDP通过分布式多进程设计、去中心化梯度同步、计算与通信重叠等优化，显著解决了数据并行的冗余拷贝、线程开销、主GPU瓶颈等问题，适合大规模分布式训练场景。 3，DDP更进一步！...FSDP DDP数据并行中每个GPU设备都拷贝了一份模型状态副本，冗余的拷贝使得显存开销巨大。

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    68_分布式训练技术：DDP与Horovod

    DistributedDataParallel（DDP）技术详解 3.1 DDP工作原理 DistributedDataParallel（DDP）是PyTorch提供的高性能分布式训练工具，它基于多进程实现...提供了多种通信优化选项： # 设置bucket大小 ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank], bucket_cap_mb=25) # 禁用c10d优化 ddp_model...和Horovod各有优势： 单节点多卡场景：在单机多卡环境下，DDP和Horovod性能相当，DDP可能略占优势，因为它是PyTorch原生实现。...资源受限环境：在资源受限的环境中，DDP的简单配置可能更容易部署。 5.5 社区支持与生态系统 DDP：作为PyTorch的一部分，DDP有庞大的社区支持和丰富的文档资源。...6.2.2 量化通信 量化通信技术通过压缩梯度数据来减少通信开销： # 在DDP中启用梯度量化 ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank], gradient_as_bucket_view

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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...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...True) opt.zero_grad(set_to_none=True) loss = torch.nn.functional.cross_entropy(ddp

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    简述数据并行 - DP, DDP, FSDP的数据分片、梯度同步和参数更新过程

    """ 在每个host上运行启动命令，建立DDP组，等待每个GPU设备测试通信正常后，即可开始训练。 2，DDP参数更新过程 分布式训练需要同步每个GPU设备上的梯度，获得一致的参数更新。...更详细的通信量计算可以参考/[2]/[3] 总结：DDP通过分布式多进程设计、去中心化梯度同步、计算与通信重叠等优化，显著解决了 DP的冗余拷贝、线程开销、主GPU瓶颈等问题，尤其适合大规模分布式训练场景...3，DDP更进一步！...4，总结 DP-DDP-FSDP， 是pytorch的官方实现，兼容性较好，推荐使用DDP。...与DDP相同，数据直接加载到各GPU内存中。 参数更新 主GPU更新后，将参数广播到其他GPU。 各GPU独立更新，所有GPU给予同步后的梯度独立更新本地完整模型参数。 分片独立更新。

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    2021 年最值得使用的 Node.js 框架

    Meteor.js 「Github」— 「Stars」：42.3k 「Forks」：5.2k 「版本」：4.0.0 「贡献者」：452 NPM：不可用 「License」：MIT Meteor.js 是一个开源的全栈...「Meteor.js 可以被用于：」 移动应用程序全流程 web 应用程序全流程 「Meteor.js 主要特性：」 纯 JavaScript 干净、稳健的数据同步 互操作性 智能套件 代码热更新 「什么时候使用...Meteor.js：」 Meteor.js 具有快速原型设计的能力，并能生成跨平台（Android、iOS、Web）的代码。...因此，Meteor.js 应该被任何希望以最少的学习曲线为多个平台创建应用程序的初级或中级开发人员使用。...「谁在使用 Meteor.js：」 Accenture NetApp Rocket Chat Esri NordStorm 7.

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    速度为单GPU1.6倍，kaggle双GPU(ddp模式)加速pytorch攻略

    和标准的 pytorch 方法相比，使用accelerate 进行多GPU DDP模式/TPU/fp16 训练你的模型变得非常简单(只需要在标准的pytorch训练代码中改动不几行代码就可以适应于cpu.../单GPU/多GPU的DDP模式/TPU 等不同的训练环境)，而且速度与原生pytorch相当，非常之快。...在我们的演示范例中，在kaggle的双GPU环境下，双GPU的DDP模式是单GPU训练速度的1.6倍，加速效果非常明显。...公众号算法美食屋后台回复关键词：ddp 获取本教程完整jupyter notebook代码和B站视频演示范例。 DP和DDP的区别 DP(DataParallel）：实现简单但更慢。只能单机多卡使用。...DDP(DistributedDataParallel)：更快但实现麻烦。可单机多卡也可多机多卡。各个GPU是平等的，无负载不均衡。

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    PyTorch如何加速数据并行训练？分布式秘籍大揭秘

    下面的代码是使用 DDP 模型的示例： ? 梯度下降 研究者阐述了在 PyTorch 上进行分布式数据并行训练的几种梯度降低技术。DDP 中的梯度下降算法已经有了新的改进。...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： ?...Python 前端 Python 前端中的实现细节决定了 DDP 的行为。可配置的 Knobs 在 DDP 构造函数 API 中开放。...DDP 通过让 rank 为 0 的进程获得授权来支持模型缓冲器。 核心梯度下降 开发过程中的主要工作就是梯度降低，它也是 DDP 中决定性能的关键步骤。...Autograd Hook 是 DDP 反向传播的进入点。在构造期间，DDP 遍历模型中的所有参数，找出每个参数的梯度累加器，并且为每个梯度累加器安装相同的 post-hook 函数。

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

    以下是 DDP 的整体架构，大家可以看到ddp在整个架构之中的位置，依赖项等等。图片来自来自源码。 我们通过一个图来说明 DDP 的运行逻辑。...3.2 实现区别 DDP 与DP在具体实现上的区别如下： 关于优化器： DDP ：在每次迭代之中，DDP 的每个进程都有自己的 optimizer ，每个进程都独立完成所有优化步骤，这和非分布式训练一样...请注意，由于 DDP 将模型状态从 rank 0 进程广播到 DDP 构造函数中的所有其他进程，因此对于所有 DDP 进程来说，它们的起始模型参数是一样的，用户无需担心不同的 DDP 进程从不同的模型参数初始值开始...DDP 也适用于多 GPU 模型。DDP 在使用大数据训练大模型时候特别有用。...5.4 示例应用 此示例 DDP 应用程序基于 DDP 教程 的 “Hello, World” 应用。

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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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