手电筒:Nccl 可用但未使用(?)
Torch: Nccl available but not used (?)
我使用 PyTorch 1.9.0,但在尝试 运行 模型的分布式版本时出现以下错误:
File "/home/ferdiko/fastmoe/examples/transformer-xl/train.py", line 315, in <module>
para_model = DistributedGroupedDataParallel(model).to(device)
File "/home/ferdiko/anaconda3/envs/fastmoe/lib/python3.9/site-packages/fastmoe-0.2.1-py3.9-linux-x86_64.egg/fmoe/distributed.py", line 45, in __init__
self.comms["dp"] = get_torch_default_comm()
File "/home/ferdiko/anaconda3/envs/fastmoe/lib/python3.9/site-packages/fastmoe-0.2.1-py3.9-linux-x86_64.egg/fmoe/utils.py", line 30, in get_torch_default_comm
raise RuntimeError("Unsupported PyTorch version")
如果我 运行 torch.cuda.nccl.version()
我得到 2708
。开发者建议 运行:
x = torch.rand(10).cuda()
print(torch.cuda.nccl.is_available(x))
这给了我 False
。这是否真的意味着 PyTorch 和 NCCL 存在问题?
torch.cuda.nccl.is_available
接受一个张量序列,如果它们在不同的设备上,有希望你会得到一个 True
:
In [1]: import torch
In [2]: x = torch.rand(1024, 1024, device='cuda:0')
In [3]: y = torch.rand(1024, 1024, device='cuda:1')
In [4]: torch.cuda.nccl.is_available([x, y])
Out[4]: True
如果你只给它一个张量,torch.cuda.nccl.is_available
将遍历它,但同一个张量的不同部分总是在同一个设备上,所以你总是会得到一个 False
:
In [5]: torch.cuda.nccl.is_available(x)
Out[5]: False
In [6]: torch.cuda.nccl.is_available([x])
Out[6]: True
我使用 PyTorch 1.9.0,但在尝试 运行 模型的分布式版本时出现以下错误:
File "/home/ferdiko/fastmoe/examples/transformer-xl/train.py", line 315, in <module>
para_model = DistributedGroupedDataParallel(model).to(device)
File "/home/ferdiko/anaconda3/envs/fastmoe/lib/python3.9/site-packages/fastmoe-0.2.1-py3.9-linux-x86_64.egg/fmoe/distributed.py", line 45, in __init__
self.comms["dp"] = get_torch_default_comm()
File "/home/ferdiko/anaconda3/envs/fastmoe/lib/python3.9/site-packages/fastmoe-0.2.1-py3.9-linux-x86_64.egg/fmoe/utils.py", line 30, in get_torch_default_comm
raise RuntimeError("Unsupported PyTorch version")
如果我 运行 torch.cuda.nccl.version()
我得到 2708
。开发者建议 运行:
x = torch.rand(10).cuda()
print(torch.cuda.nccl.is_available(x))
这给了我 False
。这是否真的意味着 PyTorch 和 NCCL 存在问题?
torch.cuda.nccl.is_available
接受一个张量序列,如果它们在不同的设备上,有希望你会得到一个 True
:
In [1]: import torch
In [2]: x = torch.rand(1024, 1024, device='cuda:0')
In [3]: y = torch.rand(1024, 1024, device='cuda:1')
In [4]: torch.cuda.nccl.is_available([x, y])
Out[4]: True
如果你只给它一个张量,torch.cuda.nccl.is_available
将遍历它,但同一个张量的不同部分总是在同一个设备上,所以你总是会得到一个 False
:
In [5]: torch.cuda.nccl.is_available(x)
Out[5]: False
In [6]: torch.cuda.nccl.is_available([x])
Out[6]: True