深入底层:如何通过计算与通信的 Overlap 掩盖 All-Reduce 产生的同步等待开销?
在同步分布式训练(如 PyTorch DDP)中,最主要的性能瓶颈之一是梯度同步操作 All-Reduce 导致的等待时间。当一台 GPU 完成反向传播并计算出所有梯度后,它必须等待所有其他 GPU 完成相同的操作,然后才能进行梯度聚合。利...
在同步分布式训练(如 PyTorch DDP)中,最主要的性能瓶颈之一是梯度同步操作 All-Reduce 导致的等待时间。当一台 GPU 完成反向传播并计算出所有梯度后,它必须等待所有其他 GPU 完成相同的操作,然后才能进行梯度聚合。利...