据Facebook 官方博客公告,PyTorch1.7版本已经于昨日正式发布,相比于以往的 PyTorch 版本,此次更新除了增加了更多的API,还能够支持 NumPy兼容下的傅里叶变换、性能分析工具,以及对基于分布式数据并行(DDP)和远程过程调用(RPC)的分布式训练。
今天,我们正式发布 PyTorch 1.7,以及升级的域库。PyTorch 1.7版本包括了一些新的 API,比如对兼容 numpy 的 FFT 操作的支持、性能分析工具以及对分布式数据并行(DDP)和基于远程过程调用(RPC)的分布式训练的重要更新。此外,还有一些特性移到了 stable 状态,包括自定义 C++ 类、内存分析器、通过自定义类张量对象实现的扩展、 RPC 中的用户异步函数以及 torch.distributed 中的其他一些特性,如 Per-RPC 超时、 DDP dynamic bucketing 和 RRef helper。
本文主要介绍了分布式深度学习的各框架以及一些分布式深度学习训练中的常见问题,如:docker及ssh环境问题、nccl多机通信问题等。
木易 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 自从7月份CUDA 11发布以来,就陆陆续续听到了网友类似的吐槽: 这正说着,10月27日,PyTorch团队发布了PyTorch 1.7,终于能支持CUDA 11了,可喜可贺(狗头)。 除此之外,这次1.7的版本,也带来了许多功能的更新和稳定。 在更新上,有了许多新的应用编程接口,如支持与NumPy兼容的快速傅立叶变换的操作及性能分析工具。 此外,分布式数据并行(DDP)和基于远程过程调用(RPC)的分布式训练也有了重大的更新,在Window
本文主要在对PyTorch官方文档的翻译之上加入了自己的理解,希望给大家一个PyTorch分布式的历史脉络和基本概念,有兴趣的朋友可以仔细研究一下历史,看看一个机器学习系统如何一步一步进入分布式世界 / 完善其功能。
PyTorch 开发者在实现的同时,发布了一篇论文:[ PyTorch Distributed: Experiences on Accelerating Data Parallel Training ] Shen Li, Yanli Zhao, Rohan Varma, Omkar Salpekar, Pieter Noordhuis, Teng Li, Adam Paszke, Jeff Smith, Brian Vaughan, Pritam Damania, Soumith Chintal。
每天给你送来NLP技术干货! ---- 编辑:AI算法小喵 写在前面 最近做的一个 project 需要复现 EMNLP 2020 Findings 的 TinyBERT[1],本文是对复现过程对踩到坑,以及对应的解决方案和实现加速的一个记录。 1. Overview of TinyBERT BERT 效果虽好,但其较大的内存消耗和较长的推理延时会对其上线部署造成一定挑战。 在内存消耗方面,一系列知识蒸馏的工作,例如 DistilBERT[2]、BERT-PKD[3] 和 TinyBERT 被提出来用以降
本文以 PyTorch 官方文档 https://pytorch.org/tutorials/intermediate/dist_tuto.html 为基础,对如何编写分布式进行了介绍,并且加上了自己的理解。
以下都在Ubuntu上面进行的调试, 使用的Ubuntu版本包括14, 18LST
本文是 PyTorch 分布式系列的第五篇,以几篇官方文档的翻译为基础,加入了自己的一些思考,带领大家进入DistributedDataParallel,在后续会用5~6篇左右做深入分析。
在芯片性能提升有限的今天,分布式训练成为了应对超大规模数据集和模型的主要方法。本文将向你介绍流行深度学习框架 PyTorch 最新版本( v1.5)的分布式数据并行包的设计、实现和评估。
DataParallel 使用起来非常方便,我们只需要用 DataParallel 包装模型,再设置一些参数即可。需要定义的参数包括:参与训练的 GPU 有哪些,device_ids=gpus;用于汇总梯度的 GPU 是哪个,output_device=gpus[0] 。DataParallel 会自动帮我们将数据切分 load 到相应 GPU,将模型复制到相应 GPU,进行正向传播计算梯度并汇总:
在本教程中,我们想要强调一个新的torch.nn.functional函数,可以帮助实现 Transformer 架构。该函数被命名为torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention。有关该函数的详细描述,请参阅PyTorch 文档。该函数已经被整合到torch.nn.MultiheadAttention和torch.nn.TransformerEncoderLayer中。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G PyTorch 1.11、TorchData 和 functorch 现已推出。 转自《机器之心》 近日,PyTorch 官方宣布推出 PyTorch 1.11,此版本由 1.10 版本以来的 3,300 多次 commits 组成,由 434 位贡献者完成。此外,本次 PyTorch 官方同时发布了受 JAX 启发的库 TorchD
如果在单个 GPU 上训练模型太慢或者模型的权重无法适应单个 GPU 的内存,则过渡到多 GPU 设置可能是一个可行的选择。在进行此过渡之前,彻底探索在单个 GPU 上进行高效训练的方法和工具中涵盖的所有策略,因为它们普遍适用于任意数量的 GPU 上的模型训练。一旦您采用了这些策略并发现它们在单个 GPU 上不足以满足您的情况时,请考虑转移到多个 GPU。
作者:台运鹏 (正在寻找internship...) 主页:https://yunpengtai.top
本系列介绍分布式优化器,分为三篇文章,分别是基石篇,DP/DDP/Horovod 之中数据并行的优化器,PyTorch 分布式优化器,按照深度递进。
前文已经对Reducer如何构建和几个重要场景做了介绍,本文就来分析 Reducer 如何实现前向传播。
当用户提交一些机器学习任务时,往往需要大规模的计算资源,但是对于响应时间并没有严格的要求。在这种场景下,首先使用腾讯云的batch-compute(批量计算)产品来自动化提交用户的任务,然后使用分布式+gpu的方式解决算力问题,在任务完成后通知用户,是一个可行的解决方案。 本文将分成2部分:首先通过一个demo介绍上述过程的实现,从仅使用gpu、不考虑并行的简单情况开始,扩展至并行+gpu的情况,并简要介绍batch-compute的使用方法;然后介绍一些技术的实现原理(部分资料来源于知乎和博客,仅供参考
如果所有机器学习工程师都想要一样东西,那就是更快的模型训练——也许在良好的测试指标之后
使用PyTorch Profiler进行性能分析已经一段时间了,毕竟是PyTorch提供的原生profile工具,个人感觉做系统性能分析时感觉比Nsys更方便一些,并且画的图也比较直观。这里翻译一下PyTorch Profiler TensorBoard Plugin的教程并分享一些使用经验,我使用的时候也是按照这个教程来来的,有一点不一样的是可以在vscode里面直接安装TensorBoard插件,然后Command+Shift+P打开vscode的命令行窗口输入TensorBoard启用TensorBoard插件并把PyTorch Profiler输出的日志文件所在的文件夹路径传给它就可以直接在vscode里面查看可视化Profile结果了。
机器之心报道 编辑:杜伟、陈萍 PyTorch 1.11、TorchData 和 functorch 现已推出。 近日,PyTorch 官方宣布推出 PyTorch 1.11,此版本由 1.10 版本以来的 3,300 多次 commits 组成,由 434 位贡献者完成。此外,本次 PyTorch 官方同时发布了受 JAX 启发的库 TorchData 和 functorch 的 Beta 版本。 假如你是一名长期的 TensorFlow 用户,你一直想切换到 JAX 或 PyTorch,或许 1.11
导语 | pytorch作为目前主流的深度学习训练框架之一,可以说是每个算法同学工作中的必备技能。此外,pytorch提供了极其方便的API用来进行分布式训练,由于最近做的工作涉及到一些分布式训练的细节,在使用中发现一些之前完全不会care的点,现记录于此,希望对有需求的同学有所帮助。 本文包含: pytorch分布式训练的工作原理介绍。 一些大家平时使用时可能不太注意的点,这些点并不会导致直观的bug或者训练中断,但可能会导致训练结果的偏差以及效率的降低。 同时结合某些场景,介绍更为细粒度(group)的
前文我们对DDP的一些支撑模块已经做了介绍,这为本文做了必要的铺垫,本文就开始介绍Python世界代码和C++世界的初始化部分。下文介绍C++世界的核心代码。
在pytorch中的多GPU训练一般有2种DataParallel(DP)和DistributedDataParallel(DDP) ,DataParallel是最简单的的单机多卡实现,但是它使用多线程模型,并不能够在多机多卡的环境下使用,所以本文将介绍DistributedDataParallel,DDP 基于使用多进程而不是使用多线程的 DP,并且存在 GIL 争用问题,并且可以扩充到多机多卡的环境,所以他是分布式多GPU训练的首选。
梯度累积是一种增大训练时 batch size的技术,在本地使用 micro-batch 多次进行正向和反向传播积累梯度后,再进行梯度规约和优化器更新,这是用来均摊通信成本的一种常用策略。本文通过几个框架/库的实现对比,让大家对这个技术有进一步的了解。
https://pytorch.org/blog/pytorch-1.11-released/
本文围绕一篇论文展开,探讨了 PyTorch DDP (torch.nn.parallel) 以及 Pipeline (torch. Distributed.Pipeline) 的加速混合。
今天我想跟大家分享的是一篇虽然有点老,但是很经典的文章,这是一个在分布式训练中会用到的一项技术, 实际上叫ringallreduce。 为什么要叫这个吗?因为现在很多框架,比如像pytorch他内部的分布式训练用到的就是这个。 所以知道他的原理的话也方便我们后面给他进行改进和优化。他是一项来自HPC的技术,但实际上现在分布式机器学习上的很多技术都是借鉴自HPC。下面的内容一部分来自论文,另一部分是来自网络。
当用户提交一些机器学习任务时,往往需要大规模的计算资源,但是对于响应时间并没有严格的要求。在这种场景下,首先使用腾讯云的batch-compute(批量计算)产品来自动化提交用户的任务,然后使用分布式+gpu的方式解决算力问题,在任务完成后通知用户,是一个可行的解决方案。
PyTorch Profiler v1.9 现已发布,本版本旨在为用户提供全新工具,让用户无论是在一台还是多台机器上,都可以更轻松地诊断和修复机器学习性能问题。
因为前文已经围绕Reducer相关的各种成员变量做了相关分析,所以本文开始做动态逻辑分析,目的是:把前面几篇文章串联起来,为后面分析前向传播和反向传播设定基础。
2017 年,Facebook 开源了针对深度学习的框架 PyTorch。PyTorch 可以帮助开发者和研究人员更加轻松的构建和训练模型。凭借其简单易用、功能强大、用途广泛等特点,PyTorch 广受欢迎,且至今仍是最火的深度学习框架之一。 近年来,随着数据集和模型规模的日益庞大,出于效率考虑,开发者通常采用分布式训练的方式,提⾼训练速度以加快模型迭代。流行的深度学习框架 PyTorch 也为分布式训练提供了内置支持。PyTorch 的分布式训练方式主要有 DP (DataParallel)、DDP (
前段时间,PyTorch 团队在官方博客宣布 Pytorch 1.13 发布,包含 BetterTransformer 稳定版等多项更新。在体验新特性的同时,不少人也在期待下一个版本的推出。
相比于以往的 PyTorch 版本,本次即将发布的 PyTorch 1.6 有哪些吸引人的地方呢?
在今天的 PyTorch 2022 开发者大会上,PyTorch 团队发布了一个新特性 torch.compile,这个新特性将 PyTorch 的性能推向了新高度,并开始将 PyTorch 的部分实现从 C++ 中迁移到 Python 中。他们相信这是 PyTorch 一个实质性的新方向--因此称之为 PyTorch 2.0。
选自medium 作者:Kaiyu Yue 机器之心编译 编辑:陈 训练大模型时,如何优雅地减少 GPU 内存消耗?你不妨试试这个 TorchShard 库,兼具模型并行与数据并行等特点,还具有与 PyTorch 相同的 API 设计。 模型并行性能够促进视觉任务的性能。但是目前,还没有一个标准库可以让我们像采用混合精度等其他 SOTA 技术那样轻松地采用模型并行性。 最近,马里兰大学帕克分校计算机科学系的研究者 Kaiyu Yue 开源了一个工具TorchShard,这是一个轻量级的引擎,用于将 Py
我们在前文介绍过,微软 ZeRO 可以对一个万亿参数模型可以使用 8 路模型并行、64 路管道并行和 8 路数据并行在 4,096 个 NVIDIA A100 GPU 上进行扩展。
在本文[1]中,我们将首先了解数据并行(DP)和分布式数据并行(DDP)算法之间的差异,然后我们将解释什么是梯度累积(GA),最后展示 DDP 和 GA 在 PyTorch 中的实现方式以及它们如何导致相同的结果。
作者 | Facebook工程团队 译者 | 王强 策划 | 刘燕 大规模训练 AI 模型并非易事。 除了需要大量算力和资源外,训练非常大的模型背后也有着相当大的工程复杂性。在 Facebook AI Research(FAIR)Engineering,我们一直在努力构建各种工具和基础设施,让大型 AI 模型训练起来更加轻松。 我们最近的一部分成果包括了 层内模型并行、流水线模型并行、优化器状态 + 梯度分片 和 多专家模型 等领域的工作,旨在提升为任意数量的任务训练高级 AI 模型的效率。 完全分片数据
上文我们已经对Reduer的前向传播进行了分析,本文就接着来看看如何进行反向传播。
深度学习模型已被证明可以通过增加数据和参数来改善。即使使用175B参数的Open AI最新GPT-3模型,随着参数数量的增加,我们仍未看到模型达到平稳状态。
在前面的文章之中,我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块,介绍了官方的几个例子,我们接下来会介绍PyTorch的弹性训练,本文是第一篇,介绍其历史和设计理念,也会与Horovod做一下对比。
“他山之石,可以攻玉”,站在巨人的肩膀才能看得更高,走得更远。在科研的道路上,更需借助东风才能更快前行。为此,我们特别搜集整理了一些实用的代码链接,数据集,软件,编程技巧等,开辟“他山之石”专栏,助你乘风破浪,一路奋勇向前,敬请关注。
在大规模训练 AI 模型是一项具有挑战性的任务,需要大量的计算能力和资源。同时,处理这些非常大模型的训练也伴随着相当大的工程复杂性。PyTorch FSDP,在 PyTorch 1.11 中发布,使这变得更容易。
在前面的文章之中,我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块,接下来我们通过几篇文章来看看如何把这些模块应用到实践之中,顺便把PyTorch分布式逻辑整体梳理一下。本文介绍如何把DDP和RPC framework结合起来。
PyTorch Zero Redundancy Optimizer 是一类旨在解决数据并行训练和模型并行训练之间权衡问题的算法。Zero Redundacy Optimizer 的思想来源于微软的ZeRO,具体实现是基于 Fairscale 的OSS。
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