dist.barrier()
时间: 2023-10-19 08:07:33 浏览: 44
`torch.distributed.barrier()` 是 PyTorch 中一个分布式同步操作,用于在分布式训练中进行同步。
该函数的作用是在进程组中所有进程都调用 `torch.distributed.barrier()` 后,进程组中的所有进程都将被阻塞,直到所有进程都到达该函数调用点,然后才会解除阻塞,继续执行后面的代码。
这个函数通常用于确保所有进程在某个特定点都已经执行到了某个位置,然后再继续往下执行。在分布式训练中,这个函数可以用于确保所有进程都完成了数据的加载和模型的初始化,然后再开始进行训练。
相关问题
def torch_distributed_zero_first(local_rank: int): """ Decorator to make all processes in distributed training wait for each local_master to do something. """ if local_rank not in [-1, 0]: dist.barrier(device_ids=[local_rank]) yield if local_rank == 0: dist.barrier(device_ids=[0])
这段代码是用于在分布式训练中同步所有进程的执行,确保每个进程都完成了某个任务后再进行下一步操作。其中,`local_rank` 表示当前进程在本地机器中的排名,`dist.barrier()` 是 PyTorch 中用于同步进程的函数,它会在所有进程都调用该函数前等待,然后所有进程同时执行到该函数后才能继续往下执行。在这段代码中,如果 `local_rank` 不为 0,则该进程会等待排名为 0 的进程执行完 `yield` 语句后再继续往下执行;如果 `local_rank` 为 0,则该进程会等待其他进程都执行完 `yield` 语句后再继续往下执行。
def synchronize_between_processes(self): """ Warning: does not synchronize the deque! """ if not is_dist_avail_and_initialized(): return t = torch.tensor([self.count, self.total], dtype=torch.float64, device="cuda") dist.barrier() dist.all_reduce(t) t = t.tolist() self.count = int(t[0]) self.total = t[1]
`SmoothedValue`类中的`synchronize_between_processes`方法用于在多个进程之间进行同步。
方法首先检查当前是否处于分布式环境中,并且已经初始化了分布式通信。如果不是,则直接返回。
在分布式环境中,方法创建了一个包含`self.count`和`self.total`的Tensor对象`t`,将其数据类型设置为`torch.float64`,设备设置为"cuda"。然后,通过调用`dist.barrier()`方法进行进程同步,确保所有进程在继续执行之前都达到了这个同步点。***