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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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【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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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 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

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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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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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【Debug日志 | DDP 下 BatchNorm 统计失真】

【笔记】PyTorch DDP 与 Ring-AllReduce

数据并行｜显存 “减负” 从 DDP 到 FSDP

并行训练算法一锅炖: DDP, TP, PP, ZeRO

洛谷P4719 【模板】动态dp(ddp LCT)

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DDP分布式的随机卡死，带你从0调试解决

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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(17) --- 结合DDP和分布式 RPC 框架

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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

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