Can we run data parallelism together with pipeline parallelism on GPU?
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評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python, tensorflow
調査の方向性
Start by reading program.py around line 80 and trace how num_splits_per_client is used for GPU training and pipeline parallelism. Then check the /docker run_distributed.py setup mentioned in the issue. Done means explaining how to configure data parallelism with GPipe across all eight GPUs and providing a working example.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Hi lingvo contributors,
Thanks for the prompt response to my previous ticket on docker version.
I want to run gpipe together with data parallelism on an 8x GPU server. I searched around and found that num_splits_per_client at program.py:80 seemed to determine the level of DP for TPU trainer.
self.data_parallelism = p.num_splits_per_client
I set it to 2 expecting that it will run on two DP workers, each of them having 4 pipeline stages with GPipe. I used 1 GPU per stage, therefore I used 8 GPUs in total (2 DP x 4 PP). However, I observed that only the first 4 GPUs were active while the last 4 GPUs were idling, and the throughput was similar to that of 4-GPU non-DP baseline. I suspect that this parameter is not taking effect. A screenshot of GPU trace is attached below.
I would like to ask what is the correct way to set the parameters of DP using lingvo? And if possible, would you please provide some examples on using DP+Pipeline, perhaps in the run_distributed.py format from /docker?
Thank you!
- 主要言語
- Python
- スター
- 2.9k
- フォーク
- 452
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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