[
  {
    "path": ".gitignore",
    "content": "# Byte-compiled / optimized / DLL files\n__pycache__/\n*.py[cod]\n*$py.class\n\n# C extensions\n*.so\n\n# Distribution / packaging\n.Python\nbuild/\ndevelop-eggs/\ndist/\ndownloads/\neggs/\n.eggs/\nlib/\nlib64/\nparts/\nsdist/\nvar/\nwheels/\nshare/python-wheels/\n*.egg-info/\n.installed.cfg\n*.egg\nMANIFEST\n\n# PyInstaller\n#  Usually these files are written by a python script from a template\n#  before PyInstaller builds the exe, so as to inject date/other infos into it.\n*.manifest\n*.spec\n\n# Installer logs\npip-log.txt\npip-delete-this-directory.txt\n\n# Unit test / coverage reports\nhtmlcov/\n.tox/\n.nox/\n.coverage\n.coverage.*\n.cache\nnosetests.xml\ncoverage.xml\n*.cover\n*.py,cover\n.hypothesis/\n.pytest_cache/\ncover/\n\n# Translations\n*.mo\n*.pot\n\n# Django stuff:\n*.log\nlocal_settings.py\ndb.sqlite3\ndb.sqlite3-journal\n\n# Flask stuff:\ninstance/\n.webassets-cache\n\n# Scrapy stuff:\n.scrapy\n\n# Sphinx documentation\ndocs/_build/\n\n# PyBuilder\n.pybuilder/\ntarget/\n\n# Jupyter Notebook\n.ipynb_checkpoints\n\n# IPython\nprofile_default/\nipython_config.py\n\n# pyenv\n#   For a library or package, you might want to ignore these files since the code is\n#   intended to run in multiple environments; otherwise, check them in:\n# .python-version\n\n# pipenv\n#   According to pypa/pipenv#598, it is recommended to include Pipfile.lock in version control.\n#   However, in case of collaboration, if having platform-specific dependencies or dependencies\n#   having no cross-platform support, pipenv may install dependencies that don't work, or not\n#   install all needed dependencies.\n#Pipfile.lock\n\n# poetry\n#   Similar to Pipfile.lock, it is generally recommended to include poetry.lock in version control.\n#   This is especially recommended for binary packages to ensure reproducibility, and is more\n#   commonly ignored for libraries.\n#   https://python-poetry.org/docs/basic-usage/#commit-your-poetrylock-file-to-version-control\n#poetry.lock\n\n# pdm\n#   Similar to Pipfile.lock, it is generally recommended to include pdm.lock in version control.\n#pdm.lock\n#   pdm stores project-wide configurations in .pdm.toml, but it is recommended to not include it\n#   in version control.\n#   https://pdm.fming.dev/#use-with-ide\n.pdm.toml\n\n# PEP 582; used by e.g. github.com/David-OConnor/pyflow and github.com/pdm-project/pdm\n__pypackages__/\n\n# Celery stuff\ncelerybeat-schedule\ncelerybeat.pid\n\n# SageMath parsed files\n*.sage.py\n\n# Environments\n.env\n.venv\nenv/\nvenv/\nENV/\nenv.bak/\nvenv.bak/\n\n# Spyder project settings\n.spyderproject\n.spyproject\n\n# Rope project settings\n.ropeproject\n\n# mkdocs documentation\n/site\n\n# mypy\n.mypy_cache/\n.dmypy.json\ndmypy.json\n\n# Pyre type checker\n.pyre/\n\n# pytype static type analyzer\n.pytype/\n\n# Cython debug symbols\ncython_debug/\n\n# PyCharm\n#  JetBrains specific template is maintained in a separate JetBrains.gitignore that can\n#  be found at https://github.com/github/gitignore/blob/main/Global/JetBrains.gitignore\n#  and can be added to the global gitignore or merged into this file.  For a more nuclear\n#  option (not recommended) you can uncomment the following to ignore the entire idea folder.\n#.idea/\ntransformers/\ncode-samples/\nprofile*\n"
  },
  {
    "path": "README.md",
    "content": "# pytorch_distribute_tutorials\npytorch distribute tutorials\n"
  },
  {
    "path": "collect_env.py",
    "content": "\n# Unlike the rest of the PyTorch this file must be python2 compliant.\n# This script outputs relevant system environment info\n# Run it with `python collect_env.py` or `python -m torch.utils.collect_env`\nimport datetime\nimport locale\nimport re\nimport subprocess\nimport sys\nimport os\nfrom collections import namedtuple\n\n\ntry:\n    import torch\n    TORCH_AVAILABLE = True\nexcept (ImportError, NameError, AttributeError, OSError):\n    TORCH_AVAILABLE = False\n\n# System Environment Information\nSystemEnv = namedtuple('SystemEnv', [\n    'torch_version',\n    'is_debug_build',\n    'cuda_compiled_version',\n    'gcc_version',\n    'clang_version',\n    'cmake_version',\n    'os',\n    'libc_version',\n    'python_version',\n    'python_platform',\n    'is_cuda_available',\n    'cuda_runtime_version',\n    'cuda_module_loading',\n    'nvidia_driver_version',\n    'nvidia_gpu_models',\n    'cudnn_version',\n    'pip_version',  # 'pip' or 'pip3'\n    'pip_packages',\n    'conda_packages',\n    'hip_compiled_version',\n    'hip_runtime_version',\n    'miopen_runtime_version',\n    'caching_allocator_config',\n    'is_xnnpack_available',\n    'cpu_info',\n])\n\nDEFAULT_CONDA_PATTERNS = {\n    \"torch\",\n    \"numpy\",\n    \"cudatoolkit\",\n    \"soumith\",\n    \"mkl\",\n    \"magma\",\n    \"triton\",\n    \"optree\",\n}\n\nDEFAULT_PIP_PATTERNS = {\n    \"torch\",\n    \"numpy\",\n    \"mypy\",\n    \"flake8\",\n    \"triton\",\n    \"optree\",\n    \"onnx\",\n}\n\n\ndef run(command):\n    \"\"\"Return (return-code, stdout, stderr).\"\"\"\n    shell = True if type(command) is str else False\n    p = subprocess.Popen(command, stdout=subprocess.PIPE,\n                         stderr=subprocess.PIPE, shell=shell)\n    raw_output, raw_err = p.communicate()\n    rc = p.returncode\n    if get_platform() == 'win32':\n        enc = 'oem'\n    else:\n        enc = locale.getpreferredencoding()\n    output = raw_output.decode(enc)\n    err = raw_err.decode(enc)\n    return rc, output.strip(), err.strip()\n\n\ndef run_and_read_all(run_lambda, command):\n    \"\"\"Run command using run_lambda; reads and returns entire output if rc is 0.\"\"\"\n    rc, out, _ = run_lambda(command)\n    if rc != 0:\n        return None\n    return out\n\n\ndef run_and_parse_first_match(run_lambda, command, regex):\n    \"\"\"Run command using run_lambda, returns the first regex match if it exists.\"\"\"\n    rc, out, _ = run_lambda(command)\n    if rc != 0:\n        return None\n    match = re.search(regex, out)\n    if match is None:\n        return None\n    return match.group(1)\n\ndef run_and_return_first_line(run_lambda, command):\n    \"\"\"Run command using run_lambda and returns first line if output is not empty.\"\"\"\n    rc, out, _ = run_lambda(command)\n    if rc != 0:\n        return None\n    return out.split('\\n')[0]\n\n\ndef get_conda_packages(run_lambda, patterns=None):\n    if patterns is None:\n        patterns = DEFAULT_CONDA_PATTERNS\n    conda = os.environ.get('CONDA_EXE', 'conda')\n    out = run_and_read_all(run_lambda, \"{} list\".format(conda))\n    if out is None:\n        return out\n\n    return \"\\n\".join(\n        line\n        for line in out.splitlines()\n        if not line.startswith(\"#\")\n        and any(name in line for name in patterns)\n    )\n\ndef get_gcc_version(run_lambda):\n    return run_and_parse_first_match(run_lambda, 'gcc --version', r'gcc (.*)')\n\ndef get_clang_version(run_lambda):\n    return run_and_parse_first_match(run_lambda, 'clang --version', r'clang version (.*)')\n\n\ndef get_cmake_version(run_lambda):\n    return run_and_parse_first_match(run_lambda, 'cmake --version', r'cmake (.*)')\n\n\ndef get_nvidia_driver_version(run_lambda):\n    if get_platform() == 'darwin':\n        cmd = 'kextstat | grep -i cuda'\n        return run_and_parse_first_match(run_lambda, cmd,\n                                         r'com[.]nvidia[.]CUDA [(](.*?)[)]')\n    smi = get_nvidia_smi()\n    return run_and_parse_first_match(run_lambda, smi, r'Driver Version: (.*?) ')\n\n\ndef get_gpu_info(run_lambda):\n    if get_platform() == 'darwin' or (TORCH_AVAILABLE and hasattr(torch.version, 'hip') and torch.version.hip is not None):\n        if TORCH_AVAILABLE and torch.cuda.is_available():\n            if torch.version.hip is not None:\n                prop = torch.cuda.get_device_properties(0)\n                if hasattr(prop, \"gcnArchName\"):\n                    gcnArch = \" ({})\".format(prop.gcnArchName)\n                else:\n                    gcnArch = \"NoGCNArchNameOnOldPyTorch\"\n            else:\n                gcnArch = \"\"\n            return torch.cuda.get_device_name(None) + gcnArch\n        return None\n    smi = get_nvidia_smi()\n    uuid_regex = re.compile(r' \\(UUID: .+?\\)')\n    rc, out, _ = run_lambda(smi + ' -L')\n    if rc != 0:\n        return None\n    # Anonymize GPUs by removing their UUID\n    return re.sub(uuid_regex, '', out)\n\n\ndef get_running_cuda_version(run_lambda):\n    return run_and_parse_first_match(run_lambda, 'nvcc --version', r'release .+ V(.*)')\n\n\ndef get_cudnn_version(run_lambda):\n    \"\"\"Return a list of libcudnn.so; it's hard to tell which one is being used.\"\"\"\n    if get_platform() == 'win32':\n        system_root = os.environ.get('SYSTEMROOT', 'C:\\\\Windows')\n        cuda_path = os.environ.get('CUDA_PATH', \"%CUDA_PATH%\")\n        where_cmd = os.path.join(system_root, 'System32', 'where')\n        cudnn_cmd = '{} /R \"{}\\\\bin\" cudnn*.dll'.format(where_cmd, cuda_path)\n    elif get_platform() == 'darwin':\n        # CUDA libraries and drivers can be found in /usr/local/cuda/. See\n        # https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-mac-os-x/index.html#install\n        # https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html#installmac\n        # Use CUDNN_LIBRARY when cudnn library is installed elsewhere.\n        cudnn_cmd = 'ls /usr/local/cuda/lib/libcudnn*'\n    else:\n        cudnn_cmd = 'ldconfig -p | grep libcudnn | rev | cut -d\" \" -f1 | rev'\n    rc, out, _ = run_lambda(cudnn_cmd)\n    # find will return 1 if there are permission errors or if not found\n    if len(out) == 0 or (rc != 1 and rc != 0):\n        l = os.environ.get('CUDNN_LIBRARY')\n        if l is not None and os.path.isfile(l):\n            return os.path.realpath(l)\n        return None\n    files_set = set()\n    for fn in out.split('\\n'):\n        fn = os.path.realpath(fn)  # eliminate symbolic links\n        if os.path.isfile(fn):\n            files_set.add(fn)\n    if not files_set:\n        return None\n    # Alphabetize the result because the order is non-deterministic otherwise\n    files = sorted(files_set)\n    if len(files) == 1:\n        return files[0]\n    result = '\\n'.join(files)\n    return 'Probably one of the following:\\n{}'.format(result)\n\n\ndef get_nvidia_smi():\n    # Note: nvidia-smi is currently available only on Windows and Linux\n    smi = 'nvidia-smi'\n    if get_platform() == 'win32':\n        system_root = os.environ.get('SYSTEMROOT', 'C:\\\\Windows')\n        program_files_root = os.environ.get('PROGRAMFILES', 'C:\\\\Program Files')\n        legacy_path = os.path.join(program_files_root, 'NVIDIA Corporation', 'NVSMI', smi)\n        new_path = os.path.join(system_root, 'System32', smi)\n        smis = [new_path, legacy_path]\n        for candidate_smi in smis:\n            if os.path.exists(candidate_smi):\n                smi = '\"{}\"'.format(candidate_smi)\n                break\n    return smi\n\n\n# example outputs of CPU infos\n#  * linux\n#    Architecture:            x86_64\n#      CPU op-mode(s):        32-bit, 64-bit\n#      Address sizes:         46 bits physical, 48 bits virtual\n#      Byte Order:            Little Endian\n#    CPU(s):                  128\n#      On-line CPU(s) list:   0-127\n#    Vendor ID:               GenuineIntel\n#      Model name:            Intel(R) Xeon(R) Platinum 8375C CPU @ 2.90GHz\n#        CPU family:          6\n#        Model:               106\n#        Thread(s) per core:  2\n#        Core(s) per socket:  32\n#        Socket(s):           2\n#        Stepping:            6\n#        BogoMIPS:            5799.78\n#        Flags:               fpu vme de pse tsc msr pae mce cx8 apic sep mtrr pge mca cmov pat pse36 clflush mmx fxsr\n#                             sse sse2 ss ht syscall nx pdpe1gb rdtscp lm constant_tsc arch_perfmon rep_good nopl\n#                             xtopology nonstop_tsc cpuid aperfmperf tsc_known_freq pni pclmulqdq monitor ssse3 fma cx16\n#                             pcid sse4_1 sse4_2 x2apic movbe popcnt tsc_deadline_timer aes xsave avx f16c rdrand\n#                             hypervisor lahf_lm abm 3dnowprefetch invpcid_single ssbd ibrs ibpb stibp ibrs_enhanced\n#                             fsgsbase tsc_adjust bmi1 avx2 smep bmi2 erms invpcid avx512f avx512dq rdseed adx smap\n#                             avx512ifma clflushopt clwb avx512cd sha_ni avx512bw avx512vl xsaveopt xsavec xgetbv1\n#                             xsaves wbnoinvd ida arat avx512vbmi pku ospke avx512_vbmi2 gfni vaes vpclmulqdq\n#                             avx512_vnni avx512_bitalg tme avx512_vpopcntdq rdpid md_clear flush_l1d arch_capabilities\n#    Virtualization features:\n#      Hypervisor vendor:     KVM\n#      Virtualization type:   full\n#    Caches (sum of all):\n#      L1d:                   3 MiB (64 instances)\n#      L1i:                   2 MiB (64 instances)\n#      L2:                    80 MiB (64 instances)\n#      L3:                    108 MiB (2 instances)\n#    NUMA:\n#      NUMA node(s):          2\n#      NUMA node0 CPU(s):     0-31,64-95\n#      NUMA node1 CPU(s):     32-63,96-127\n#    Vulnerabilities:\n#      Itlb multihit:         Not affected\n#      L1tf:                  Not affected\n#      Mds:                   Not affected\n#      Meltdown:              Not affected\n#      Mmio stale data:       Vulnerable: Clear CPU buffers attempted, no microcode; SMT Host state unknown\n#      Retbleed:              Not affected\n#      Spec store bypass:     Mitigation; Speculative Store Bypass disabled via prctl and seccomp\n#      Spectre v1:            Mitigation; usercopy/swapgs barriers and __user pointer sanitization\n#      Spectre v2:            Mitigation; Enhanced IBRS, IBPB conditional, RSB filling, PBRSB-eIBRS SW sequence\n#      Srbds:                 Not affected\n#      Tsx async abort:       Not affected\n#  * win32\n#    Architecture=9\n#    CurrentClockSpeed=2900\n#    DeviceID=CPU0\n#    Family=179\n#    L2CacheSize=40960\n#    L2CacheSpeed=\n#    Manufacturer=GenuineIntel\n#    MaxClockSpeed=2900\n#    Name=Intel(R) Xeon(R) Platinum 8375C CPU @ 2.90GHz\n#    ProcessorType=3\n#    Revision=27142\n#\n#    Architecture=9\n#    CurrentClockSpeed=2900\n#    DeviceID=CPU1\n#    Family=179\n#    L2CacheSize=40960\n#    L2CacheSpeed=\n#    Manufacturer=GenuineIntel\n#    MaxClockSpeed=2900\n#    Name=Intel(R) Xeon(R) Platinum 8375C CPU @ 2.90GHz\n#    ProcessorType=3\n#    Revision=27142\n\ndef get_cpu_info(run_lambda):\n    rc, out, err = 0, '', ''\n    if get_platform() == 'linux':\n        rc, out, err = run_lambda('lscpu')\n    elif get_platform() == 'win32':\n        rc, out, err = run_lambda('wmic cpu get Name,Manufacturer,Family,Architecture,ProcessorType,DeviceID, \\\n        CurrentClockSpeed,MaxClockSpeed,L2CacheSize,L2CacheSpeed,Revision /VALUE')\n    elif get_platform() == 'darwin':\n        rc, out, err = run_lambda(\"sysctl -n machdep.cpu.brand_string\")\n    cpu_info = 'None'\n    if rc == 0:\n        cpu_info = out\n    else:\n        cpu_info = err\n    return cpu_info\n\n\ndef get_platform():\n    if sys.platform.startswith('linux'):\n        return 'linux'\n    elif sys.platform.startswith('win32'):\n        return 'win32'\n    elif sys.platform.startswith('cygwin'):\n        return 'cygwin'\n    elif sys.platform.startswith('darwin'):\n        return 'darwin'\n    else:\n        return sys.platform\n\n\ndef get_mac_version(run_lambda):\n    return run_and_parse_first_match(run_lambda, 'sw_vers -productVersion', r'(.*)')\n\n\ndef get_windows_version(run_lambda):\n    system_root = os.environ.get('SYSTEMROOT', 'C:\\\\Windows')\n    wmic_cmd = os.path.join(system_root, 'System32', 'Wbem', 'wmic')\n    findstr_cmd = os.path.join(system_root, 'System32', 'findstr')\n    return run_and_read_all(run_lambda, '{} os get Caption | {} /v Caption'.format(wmic_cmd, findstr_cmd))\n\n\ndef get_lsb_version(run_lambda):\n    return run_and_parse_first_match(run_lambda, 'lsb_release -a', r'Description:\\t(.*)')\n\n\ndef check_release_file(run_lambda):\n    return run_and_parse_first_match(run_lambda, 'cat /etc/*-release',\n                                     r'PRETTY_NAME=\"(.*)\"')\n\n\ndef get_os(run_lambda):\n    from platform import machine\n    platform = get_platform()\n\n    if platform == 'win32' or platform == 'cygwin':\n        return get_windows_version(run_lambda)\n\n    if platform == 'darwin':\n        version = get_mac_version(run_lambda)\n        if version is None:\n            return None\n        return 'macOS {} ({})'.format(version, machine())\n\n    if platform == 'linux':\n        # Ubuntu/Debian based\n        desc = get_lsb_version(run_lambda)\n        if desc is not None:\n            return '{} ({})'.format(desc, machine())\n\n        # Try reading /etc/*-release\n        desc = check_release_file(run_lambda)\n        if desc is not None:\n            return '{} ({})'.format(desc, machine())\n\n        return '{} ({})'.format(platform, machine())\n\n    # Unknown platform\n    return platform\n\n\ndef get_python_platform():\n    import platform\n    return platform.platform()\n\n\ndef get_libc_version():\n    import platform\n    if get_platform() != 'linux':\n        return 'N/A'\n    return '-'.join(platform.libc_ver())\n\n\ndef get_pip_packages(run_lambda, patterns=None):\n    \"\"\"Return `pip list` output. Note: will also find conda-installed pytorch and numpy packages.\"\"\"\n    if patterns is None:\n        patterns = DEFAULT_PIP_PATTERNS\n\n    # People generally have `pip` as `pip` or `pip3`\n    # But here it is invoked as `python -mpip`\n    def run_with_pip(pip):\n        out = run_and_read_all(run_lambda, pip + [\"list\", \"--format=freeze\"])\n        return \"\\n\".join(\n            line\n            for line in out.splitlines()\n            if any(name in line for name in patterns)\n        )\n\n    pip_version = 'pip3' if sys.version[0] == '3' else 'pip'\n    out = run_with_pip([sys.executable, '-mpip'])\n\n    return pip_version, out\n\n\ndef get_cachingallocator_config():\n    ca_config = os.environ.get('PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF', '')\n    return ca_config\n\n\ndef get_cuda_module_loading_config():\n    if TORCH_AVAILABLE and torch.cuda.is_available():\n        torch.cuda.init()\n        config = os.environ.get('CUDA_MODULE_LOADING', '')\n        return config\n    else:\n        return \"N/A\"\n\n\ndef is_xnnpack_available():\n    if TORCH_AVAILABLE:\n        import torch.backends.xnnpack\n        return str(torch.backends.xnnpack.enabled)  # type: ignore[attr-defined]\n    else:\n        return \"N/A\"\n\ndef get_env_info():\n    run_lambda = run\n    pip_version, pip_list_output = get_pip_packages(run_lambda)\n\n    if TORCH_AVAILABLE:\n        version_str = torch.__version__\n        debug_mode_str = str(torch.version.debug)\n        cuda_available_str = str(torch.cuda.is_available())\n        cuda_version_str = torch.version.cuda\n        if not hasattr(torch.version, 'hip') or torch.version.hip is None:  # cuda version\n            hip_compiled_version = hip_runtime_version = miopen_runtime_version = 'N/A'\n        else:  # HIP version\n            def get_version_or_na(cfg, prefix):\n                _lst = [s.rsplit(None, 1)[-1] for s in cfg if prefix in s]\n                return _lst[0] if _lst else 'N/A'\n\n            cfg = torch._C._show_config().split('\\n')\n            hip_runtime_version = get_version_or_na(cfg, 'HIP Runtime')\n            miopen_runtime_version = get_version_or_na(cfg, 'MIOpen')\n            cuda_version_str = 'N/A'\n            hip_compiled_version = torch.version.hip\n    else:\n        version_str = debug_mode_str = cuda_available_str = cuda_version_str = 'N/A'\n        hip_compiled_version = hip_runtime_version = miopen_runtime_version = 'N/A'\n\n    sys_version = sys.version.replace(\"\\n\", \" \")\n\n    conda_packages = get_conda_packages(run_lambda)\n\n    return SystemEnv(\n        torch_version=version_str,\n        is_debug_build=debug_mode_str,\n        python_version='{} ({}-bit runtime)'.format(sys_version, sys.maxsize.bit_length() + 1),\n        python_platform=get_python_platform(),\n        is_cuda_available=cuda_available_str,\n        cuda_compiled_version=cuda_version_str,\n        cuda_runtime_version=get_running_cuda_version(run_lambda),\n        cuda_module_loading=get_cuda_module_loading_config(),\n        nvidia_gpu_models=get_gpu_info(run_lambda),\n        nvidia_driver_version=get_nvidia_driver_version(run_lambda),\n        cudnn_version=get_cudnn_version(run_lambda),\n        hip_compiled_version=hip_compiled_version,\n        hip_runtime_version=hip_runtime_version,\n        miopen_runtime_version=miopen_runtime_version,\n        pip_version=pip_version,\n        pip_packages=pip_list_output,\n        conda_packages=conda_packages,\n        os=get_os(run_lambda),\n        libc_version=get_libc_version(),\n        gcc_version=get_gcc_version(run_lambda),\n        clang_version=get_clang_version(run_lambda),\n        cmake_version=get_cmake_version(run_lambda),\n        caching_allocator_config=get_cachingallocator_config(),\n        is_xnnpack_available=is_xnnpack_available(),\n        cpu_info=get_cpu_info(run_lambda),\n    )\n\nenv_info_fmt = \"\"\"\nPyTorch version: {torch_version}\nIs debug build: {is_debug_build}\nCUDA used to build PyTorch: {cuda_compiled_version}\nROCM used to build PyTorch: {hip_compiled_version}\n\nOS: {os}\nGCC version: {gcc_version}\nClang version: {clang_version}\nCMake version: {cmake_version}\nLibc version: {libc_version}\n\nPython version: {python_version}\nPython platform: {python_platform}\nIs CUDA available: {is_cuda_available}\nCUDA runtime version: {cuda_runtime_version}\nCUDA_MODULE_LOADING set to: {cuda_module_loading}\nGPU models and configuration: {nvidia_gpu_models}\nNvidia driver version: {nvidia_driver_version}\ncuDNN version: {cudnn_version}\nHIP runtime version: {hip_runtime_version}\nMIOpen runtime version: {miopen_runtime_version}\nIs XNNPACK available: {is_xnnpack_available}\n\nCPU:\n{cpu_info}\n\nVersions of relevant libraries:\n{pip_packages}\n{conda_packages}\n\"\"\".strip()\n\n\ndef pretty_str(envinfo):\n    def replace_nones(dct, replacement='Could not collect'):\n        for key in dct.keys():\n            if dct[key] is not None:\n                continue\n            dct[key] = replacement\n        return dct\n\n    def replace_bools(dct, true='Yes', false='No'):\n        for key in dct.keys():\n            if dct[key] is True:\n                dct[key] = true\n            elif dct[key] is False:\n                dct[key] = false\n        return dct\n\n    def prepend(text, tag='[prepend]'):\n        lines = text.split('\\n')\n        updated_lines = [tag + line for line in lines]\n        return '\\n'.join(updated_lines)\n\n    def replace_if_empty(text, replacement='No relevant packages'):\n        if text is not None and len(text) == 0:\n            return replacement\n        return text\n\n    def maybe_start_on_next_line(string):\n        # If `string` is multiline, prepend a \\n to it.\n        if string is not None and len(string.split('\\n')) > 1:\n            return '\\n{}\\n'.format(string)\n        return string\n\n    mutable_dict = envinfo._asdict()\n\n    # If nvidia_gpu_models is multiline, start on the next line\n    mutable_dict['nvidia_gpu_models'] = \\\n        maybe_start_on_next_line(envinfo.nvidia_gpu_models)\n\n    # If the machine doesn't have CUDA, report some fields as 'No CUDA'\n    dynamic_cuda_fields = [\n        'cuda_runtime_version',\n        'nvidia_gpu_models',\n        'nvidia_driver_version',\n    ]\n    all_cuda_fields = dynamic_cuda_fields + ['cudnn_version']\n    all_dynamic_cuda_fields_missing = all(\n        mutable_dict[field] is None for field in dynamic_cuda_fields)\n    if TORCH_AVAILABLE and not torch.cuda.is_available() and all_dynamic_cuda_fields_missing:\n        for field in all_cuda_fields:\n            mutable_dict[field] = 'No CUDA'\n        if envinfo.cuda_compiled_version is None:\n            mutable_dict['cuda_compiled_version'] = 'None'\n\n    # Replace True with Yes, False with No\n    mutable_dict = replace_bools(mutable_dict)\n\n    # Replace all None objects with 'Could not collect'\n    mutable_dict = replace_nones(mutable_dict)\n\n    # If either of these are '', replace with 'No relevant packages'\n    mutable_dict['pip_packages'] = replace_if_empty(mutable_dict['pip_packages'])\n    mutable_dict['conda_packages'] = replace_if_empty(mutable_dict['conda_packages'])\n\n    # Tag conda and pip packages with a prefix\n    # If they were previously None, they'll show up as ie '[conda] Could not collect'\n    if mutable_dict['pip_packages']:\n        mutable_dict['pip_packages'] = prepend(mutable_dict['pip_packages'],\n                                               '[{}] '.format(envinfo.pip_version))\n    if mutable_dict['conda_packages']:\n        mutable_dict['conda_packages'] = prepend(mutable_dict['conda_packages'],\n                                                 '[conda] ')\n    mutable_dict['cpu_info'] = envinfo.cpu_info\n    return env_info_fmt.format(**mutable_dict)\n\n\ndef get_pretty_env_info():\n    return pretty_str(get_env_info())\n\n\ndef main():\n    print(\"Collecting environment information...\")\n    output = get_pretty_env_info()\n    print(output)\n\n    if TORCH_AVAILABLE and hasattr(torch, 'utils') and hasattr(torch.utils, '_crash_handler'):\n        minidump_dir = torch.utils._crash_handler.DEFAULT_MINIDUMP_DIR\n        if sys.platform == \"linux\" and os.path.exists(minidump_dir):\n            dumps = [os.path.join(minidump_dir, dump) for dump in os.listdir(minidump_dir)]\n            latest = max(dumps, key=os.path.getctime)\n            ctime = os.path.getctime(latest)\n            creation_time = datetime.datetime.fromtimestamp(ctime).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')\n            msg = \"\\n*** Detected a minidump at {} created on {}, \".format(latest, creation_time) + \\\n                  \"if this is related to your bug please include it when you file a report ***\"\n            print(msg, file=sys.stderr)\n\n\n\nif __name__ == '__main__':\n    main()\n"
  },
  {
    "path": "communication.ipynb",
    "content": "{\n \"cells\": [\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"ff4af96f-da0b-40f5-9f85-a7f9b69b2df8\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"### 一些概念\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"cb07276f-5a8e-484b-a002-0b81da664e0f\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- overhead（开销）：额外资源、时间或计算成本等；\\n\",\n    \"    - 比如分布式中的 communication overhead（通信开销），额外的内存开销（Memory Overhead，for model 副本）等；\"\n   ]\n  }\n ],\n \"metadata\": {\n  \"kernelspec\": {\n   \"display_name\": \"Python 3 (ipykernel)\",\n   \"language\": \"python\",\n   \"name\": \"python3\"\n  },\n  \"language_info\": {\n   \"codemirror_mode\": {\n    \"name\": \"ipython\",\n    \"version\": 3\n   },\n   \"file_extension\": \".py\",\n   \"mimetype\": \"text/x-python\",\n   \"name\": \"python\",\n   \"nbconvert_exporter\": \"python\",\n   \"pygments_lexer\": \"ipython3\",\n   \"version\": \"3.10.13\"\n  }\n },\n \"nbformat\": 4,\n \"nbformat_minor\": 5\n}\n"
  },
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    "content": "Citation Request:\n  This dataset is public available for research. The details are described in [Cortez et al., 2009]. \n  Please include this citation if you plan to use this database:\n\n  P. Cortez, A. Cerdeira, F. Almeida, T. Matos and J. Reis. \n  Modeling wine preferences by data mining from physicochemical properties.\n  In Decision Support Systems, Elsevier, 47(4):547-553. ISSN: 0167-9236.\n\n  Available at: [@Elsevier] http://dx.doi.org/10.1016/j.dss.2009.05.016\n                [Pre-press (pdf)] http://www3.dsi.uminho.pt/pcortez/winequality09.pdf\n                [bib] http://www3.dsi.uminho.pt/pcortez/dss09.bib\n\n1. Title: Wine Quality \n\n2. Sources\n   Created by: Paulo Cortez (Univ. Minho), Antonio Cerdeira, Fernando Almeida, Telmo Matos and Jose Reis (CVRVV) @ 2009\n   \n3. Past Usage:\n\n  P. Cortez, A. Cerdeira, F. Almeida, T. Matos and J. Reis. \n  Modeling wine preferences by data mining from physicochemical properties.\n  In Decision Support Systems, Elsevier, 47(4):547-553. ISSN: 0167-9236.\n\n  In the above reference, two datasets were created, using red and white wine samples.\n  The inputs include objective tests (e.g. PH values) and the output is based on sensory data\n  (median of at least 3 evaluations made by wine experts). Each expert graded the wine quality \n  between 0 (very bad) and 10 (very excellent). Several data mining methods were applied to model\n  these datasets under a regression approach. The support vector machine model achieved the\n  best results. Several metrics were computed: MAD, confusion matrix for a fixed error tolerance (T),\n  etc. Also, we plot the relative importances of the input variables (as measured by a sensitivity\n  analysis procedure).\n \n4. Relevant Information:\n\n   The two datasets are related to red and white variants of the Portuguese \"Vinho Verde\" wine.\n   For more details, consult: http://www.vinhoverde.pt/en/ or the reference [Cortez et al., 2009].\n   Due to privacy and logistic issues, only physicochemical (inputs) and sensory (the output) variables \n   are available (e.g. there is no data about grape types, wine brand, wine selling price, etc.).\n\n   These datasets can be viewed as classification or regression tasks.\n   The classes are ordered and not balanced (e.g. there are munch more normal wines than\n   excellent or poor ones). Outlier detection algorithms could be used to detect the few excellent\n   or poor wines. Also, we are not sure if all input variables are relevant. So\n   it could be interesting to test feature selection methods. \n\n5. Number of Instances: red wine - 1599; white wine - 4898. \n\n6. Number of Attributes: 11 + output attribute\n  \n   Note: several of the attributes may be correlated, thus it makes sense to apply some sort of\n   feature selection.\n\n7. Attribute information:\n\n   For more information, read [Cortez et al., 2009].\n\n   Input variables (based on physicochemical tests):\n   1 - fixed acidity\n   2 - volatile acidity\n   3 - citric acid\n   4 - residual sugar\n   5 - chlorides\n   6 - free sulfur dioxide\n   7 - total sulfur dioxide\n   8 - density\n   9 - pH\n   10 - sulphates\n   11 - alcohol\n   Output variable (based on sensory data): \n   12 - quality (score between 0 and 10)\n\n8. Missing Attribute Values: None\n"
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    "path": "tutorials/01_multi_gpus_data_parallelism.ipynb",
    "content": "{\n \"cells\": [\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"daccfde4\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## summary\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"6571ec53\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- 数据并行 vs. 模型并行\\n\",\n    \"    - 数据并行：模型拷贝（per device），数据 split/chunk（batch 上）\\n\",\n    \"        \\n\",\n    \"        - the module is replicated on each device, and each replica handles a portion of the input. \\n\",\n    \"        - During the backwards pass, gradients from each replica are summed into the original module.\\n\",\n    \"            \\n\",\n    \"    - 模型并行：数据拷贝（per device），模型 split/chunk（显然是单卡放不下模型的情况下）\\n\",\n    \"- DP => DDP\\n\",\n    \"    - DP：`nn.DataParallel`\\n\",\n    \"        - https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.DataParallel.html\\n\",\n    \"    - DDP: `DistributedDataParallel`\\n\",\n    \"    - Use nn.parallel.DistributedDataParallel instead of multiprocessing or nn.DataParallel and Distributed Data Parallel.\\n\",\n    \"- 参考\\n\",\n    \"    - https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/data_parallel_tutorial.html\\n\",\n    \"    - https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.DataParallel.html\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"08484d90\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## Imports and parameters\\n\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 1,\n   \"id\": \"b955cfb5\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-05-20T02:43:55.686518Z\",\n     \"start_time\": \"2023-05-20T02:43:54.499559Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"import torch\\n\",\n    \"import torch.nn as nn\\n\",\n    \"from torch.utils.data import Dataset, DataLoader\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# Parameters and DataLoaders\\n\",\n    \"input_size = 5\\n\",\n    \"output_size = 2\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"batch_size = 30\\n\",\n    \"data_size = 100\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 4,\n   \"id\": \"b352449c\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-05-20T02:44:11.752456Z\",\n     \"start_time\": \"2023-05-20T02:44:11.742847Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/plain\": [\n       \"device(type='cuda', index=0)\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 4,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') \\n\",\n    \"device\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"ab9cbb87\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## dummy dataset\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 5,\n   \"id\": \"188a7d73\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-05-20T02:44:20.606807Z\",\n     \"start_time\": \"2023-05-20T02:44:20.594496Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"class RandomDataset(Dataset):\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"    def __init__(self, size, length):\\n\",\n    \"        self.len = length\\n\",\n    \"        # 100*5\\n\",\n    \"        self.data = torch.randn(length, size)\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"    def __getitem__(self, index):\\n\",\n    \"        # (5, )\\n\",\n    \"        return self.data[index]\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"    def __len__(self):\\n\",\n    \"        # 100\\n\",\n    \"        return self.len\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"rand_loader = DataLoader(dataset=RandomDataset(input_size, data_size),\\n\",\n    \"                         batch_size=batch_size, \\n\",\n    \"                         shuffle=True)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 6,\n   \"id\": \"7ed67052\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-05-20T02:45:15.614324Z\",\n     \"start_time\": \"2023-05-20T02:45:15.602979Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/plain\": [\n       \"torch.Size([30, 5])\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 6,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"next(iter(rand_loader)).shape\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"7fd93f8f\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## simple model\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 7,\n   \"id\": \"e45841d2\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-05-20T02:45:37.631353Z\",\n     \"start_time\": \"2023-05-20T02:45:37.621470Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"class Model(nn.Module):\\n\",\n    \"    # Our model\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"    def __init__(self, input_size, output_size):\\n\",\n    \"        # 5 => 2\\n\",\n    \"        super(Model, self).__init__()\\n\",\n    \"        self.fc = nn.Linear(input_size, output_size)\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"    def forward(self, input):\\n\",\n    \"        output = self.fc(input)\\n\",\n    \"        print(\\\"\\\\tIn Model: input size\\\", input.size(),\\n\",\n    \"              \\\"output size\\\", output.size())\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"        return output\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"48a8a502\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## DataParallel\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"016a618c\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.DataParallel.html\\n\",\n    \"    - device_ids=None, \\n\",\n    \"        - 参与训练的 GPU 有哪些，device_ids=gpus；\\n\",\n    \"    - output_device=None\\n\",\n    \"        - 用于汇总梯度的 GPU 是哪个，output_device=gpus\\\\[0\\\\]\\n\",\n    \"    - dim=0\\n\",\n    \"- The parallelized module must have its parameters and buffers on device_ids[0] before running(forward/backward) this DataParallel module.\\n\",\n    \"    - `model.to('cuda:0')`\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 8,\n   \"id\": \"55678445\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-05-20T02:47:34.957554Z\",\n     \"start_time\": \"2023-05-20T02:47:34.921246Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"name\": \"stdout\",\n     \"output_type\": \"stream\",\n     \"text\": [\n      \"Let's use 2 GPUs!\\n\"\n     ]\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"# (5, 2)\\n\",\n    \"model = Model(input_size, output_size)\\n\",\n    \"if torch.cuda.device_count() > 1:\\n\",\n    \"    print(\\\"Let's use\\\", torch.cuda.device_count(), \\\"GPUs!\\\")\\n\",\n    \"    # dim = 0 [30, xxx] -> [10, ...], [10, ...], [10, ...] on 3 GPUs\\n\",\n    \"    model = nn.DataParallel(model)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 9,\n   \"id\": \"dba31026\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-05-20T02:47:56.458690Z\",\n     \"start_time\": \"2023-05-20T02:47:56.449824Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/plain\": [\n       \"DataParallel(\\n\",\n       \"  (module): Model(\\n\",\n       \"    (fc): Linear(in_features=5, out_features=2, bias=True)\\n\",\n       \"  )\\n\",\n       \")\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 9,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"model\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 10,\n   \"id\": \"7177d8f8\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-05-20T02:48:27.676432Z\",\n     \"start_time\": \"2023-05-20T02:48:25.962115Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/plain\": [\n       \"DataParallel(\\n\",\n       \"  (module): Model(\\n\",\n       \"    (fc): Linear(in_features=5, out_features=2, bias=True)\\n\",\n       \"  )\\n\",\n       \")\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 10,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"# model = model.to(device)\\n\",\n    \"model.to(device)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"9a302505\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"### tensors：to(device)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 11,\n   \"id\": \"ab6db035\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-05-20T02:49:26.564217Z\",\n     \"start_time\": \"2023-05-20T02:49:26.528872Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"name\": \"stdout\",\n     \"output_type\": \"stream\",\n     \"text\": [\n      \"a.is_cuda False\\n\",\n      \"a.is_cuda False\\n\",\n      \"b.is_cuda True\\n\"\n     ]\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"a = torch.randn(3, 4)\\n\",\n    \"print('a.is_cuda', a.is_cuda)\\n\",\n    \"b = a.to('cuda:0')\\n\",\n    \"print('a.is_cuda', a.is_cuda)\\n\",\n    \"print('b.is_cuda', b.is_cuda)\\n\",\n    \"# a and b are different \"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"bdffcb0e\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"### models：to(device)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 12,\n   \"id\": \"1124b603\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-05-20T02:49:59.383706Z\",\n     \"start_time\": \"2023-05-20T02:49:59.368342Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"name\": \"stdout\",\n     \"output_type\": \"stream\",\n     \"text\": [\n      \"False\\n\",\n      \"True\\n\",\n      \"True\\n\"\n     ]\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"a = Model(3, 4)\\n\",\n    \"print(next(a.parameters()).is_cuda)\\n\",\n    \"b = a.to('cuda:0')\\n\",\n    \"print(next(a.parameters()).is_cuda)\\n\",\n    \"print(next(b.parameters()).is_cuda)\\n\",\n    \"# a and b point to the same model \"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"b27643bf\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## run the model (forward)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 13,\n   \"id\": \"f430f2d4\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-05-20T02:51:41.058169Z\",\n     \"start_time\": \"2023-05-20T02:51:37.897690Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"name\": \"stdout\",\n     \"output_type\": \"stream\",\n     \"text\": [\n      \"\\tIn Model: input size torch.Size([15, 5]) output size torch.Size([15, 2])\\n\",\n      \"\\tIn Model: input size torch.Size([15, 5]) output size torch.Size([15, 2])\\n\",\n      \"Outside: input size torch.Size([30, 5]) output_size torch.Size([30, 2])\\n\",\n      \"\\tIn Model: input size torch.Size([15, 5]) output size torch.Size([15, 2])\\n\",\n      \"\\tIn Model: input size torch.Size([15, 5]) output size torch.Size([15, 2])\\n\",\n      \"Outside: input size torch.Size([30, 5]) output_size torch.Size([30, 2])\\n\",\n      \"\\tIn Model: input size torch.Size([15, 5]) output size torch.Size([15, 2])\\n\",\n      \"\\tIn Model: input size torch.Size([15, 5]) output size torch.Size([15, 2])\\n\",\n      \"Outside: input size torch.Size([30, 5]) output_size torch.Size([30, 2])\\n\",\n      \"\\tIn Model: input size torch.Size([5, 5]) output size torch.Size([5, 2])\\n\",\n      \"\\tIn Model: input size torch.Size([5, 5]) output size torch.Size([5, 2])\\n\",\n      \"Outside: input size torch.Size([10, 5]) output_size torch.Size([10, 2])\\n\"\n     ]\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"for data in rand_loader:\\n\",\n    \"    # input_var can be on any device, including CPU\\n\",\n    \"    input = data.to(device)\\n\",\n    \"#     input = data\\n\",\n    \"    output = model(input)\\n\",\n    \"    print(\\\"Outside: input size\\\", input.size(),\\n\",\n    \"          \\\"output_size\\\", output.size())\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": null,\n   \"id\": \"ccaca008\",\n   \"metadata\": {},\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": []\n  }\n ],\n \"metadata\": {\n  \"kernelspec\": {\n   \"display_name\": \"Python 3 (ipykernel)\",\n   \"language\": \"python\",\n   \"name\": \"python3\"\n  },\n  \"language_info\": {\n   \"codemirror_mode\": {\n    \"name\": \"ipython\",\n    \"version\": 3\n   },\n   \"file_extension\": \".py\",\n   \"mimetype\": \"text/x-python\",\n   \"name\": \"python\",\n   \"nbconvert_exporter\": \"python\",\n   \"pygments_lexer\": \"ipython3\",\n   \"version\": \"3.10.9\"\n  },\n  \"toc\": {\n   \"base_numbering\": 1,\n   \"nav_menu\": {},\n   \"number_sections\": true,\n   \"sideBar\": true,\n   \"skip_h1_title\": false,\n   \"title_cell\": \"Table of Contents\",\n   \"title_sidebar\": \"Contents\",\n   \"toc_cell\": false,\n   \"toc_position\": {\n    \"height\": \"calc(100% - 180px)\",\n    \"left\": \"10px\",\n    \"top\": \"150px\",\n    \"width\": \"207px\"\n   },\n   \"toc_section_display\": true,\n   \"toc_window_display\": true\n  }\n },\n \"nbformat\": 4,\n \"nbformat_minor\": 5\n}\n"
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https://d2l.ai/chapter_computational-performance/parameterserver.html\\n\",\n    \"    - https://www.cs.cmu.edu/~muli/file/ps.pdf\\n\",\n    \"- 计算和同步的几个过程\\n\",\n    \"    - GPUs 分别计算损失（forward）和梯度（backward）\\n\",\n    \"    - 梯度的聚合\\n\",\n    \"    - （模型/优化器）参数的更新及广播（broadcast）；\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"7740510b\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- HPC（high performance computing）的基础算法\\n\",\n    \"- Ring 环形拓扑结构\\n\",\n    \"    - 百度提出来的；\\n\",\n    \"    - 环形的，logical 的（逻辑的，非物理的）\\n\",\n    \"    - 两个过程（基于环形逻辑拓扑）\\n\",\n    \"        - scatter-reduce\\n\",\n    \"        - all gather（broadcast）\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 8,\n   \"id\": \"3e04e6a2\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-06-03T08:58:23.058796Z\",\n     \"start_time\": \"2023-06-03T08:58:23.042063Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"image/png\": 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torch.distributed import init_process_group, destroy_process_group\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"a9d74e7d\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## basics\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"ca0ed54b\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- All to one：reduce； one to All：broadcast\\n\",\n    \"- rank：`[0, world_size-1]`\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"03e2a7c2\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## ddp setup\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 4,\n   \"id\": \"4d3d4479\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-06-04T10:59:38.608938Z\",\n     \"start_time\": \"2023-06-04T10:59:38.581744Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/plain\": [\n       \"2\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 4,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"world_size = torch.cuda.device_count()\\n\",\n    \"world_size\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 3,\n   \"id\": \"6c837dff\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-06-04T10:58:09.194087Z\",\n     \"start_time\": \"2023-06-04T10:58:09.184776Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"def ddp_setup(rank, world_size):\\n\",\n    \"    \\\"\\\"\\\"\\n\",\n    \"    Args:\\n\",\n    \"        rank: Unique identifier of each process\\n\",\n    \"        world_size: Total number of processes\\n\",\n    \"    \\\"\\\"\\\"\\n\",\n    \"    # rank 0 process\\n\",\n    \"    os.environ[\\\"MASTER_ADDR\\\"] = \\\"localhost\\\"\\n\",\n    \"    os.environ[\\\"MASTER_PORT\\\"] = \\\"12355\\\"\\n\",\n    \"    # nccl：NVIDIA Collective Communication Library \\n\",\n    \"    # 分布式情况下的，gpus 间通信\\n\",\n    \"    init_process_group(backend=\\\"nccl\\\", rank=rank, world_size=world_size)\\n\",\n    \"    torch.cuda.set_device(rank)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"40cf989e\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## custom Trainer（自定义 trainer）\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 5,\n   \"id\": \"8bafbc8e\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-06-04T11:01:42.731715Z\",\n     \"start_time\": \"2023-06-04T11:01:42.715204Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"class Trainer:\\n\",\n    \"    def __init__(self, \\n\",\n    \"                 model: torch.nn.Module, \\n\",\n    \"                 train_dataloader: DataLoader, \\n\",\n    \"                 optimizer: torch.optim.Optimizer, \\n\",\n    \"                 gpu_id: int) -> None:\\n\",\n    \"        # rank\\n\",\n    \"        self.gpu_id = gpu_id\\n\",\n    \"        self.model = model.to(gpu_id)\\n\",\n    \"        self.train_dataloader = train_dataloader\\n\",\n    \"        self.optimizer = optimizer\\n\",\n    \"        self.model = DDP(model, device_ids=[gpu_id])\\n\",\n    \"    \\n\",\n    \"    def _run_batch(self, xs, ys):\\n\",\n    \"        self.optimizer.zero_grad()\\n\",\n    \"        output = self.model(xs)\\n\",\n    \"        loss = F.cross_entropy(output, ys)\\n\",\n    \"        loss.backward()\\n\",\n    \"        self.optimizer.step()\\n\",\n    \"    \\n\",\n    \"    def _run_epoch(self, epoch):\\n\",\n    \"        batch_size = len(next(iter(self.train_dataloader))[0])\\n\",\n    \"        print(f'[GPU: {self.gpu_id}] Epoch: {epoch} | Batchsize: {batch_size} | Steps: {len(self.train_dataloader)}')\\n\",\n    \"        self.train_dataloader.sampler.set_epoch(epoch)\\n\",\n    \"        for xs, ys in self.train_dataloader:\\n\",\n    \"            xs = xs.to(self.gpu_id)\\n\",\n    \"            ys = ys.to(self.gpu_id)\\n\",\n    \"            self._run_batch(xs, ys)\\n\",\n    \"    \\n\",\n    \"    def train(self, max_epoch: int):\\n\",\n    \"        for epoch in range(max_epoch):\\n\",\n    \"            self._run_epoch(epoch)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"84825fd6\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## pipeline\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 6,\n   \"id\": \"b5d08c60\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-06-04T11:01:46.437156Z\",\n     \"start_time\": \"2023-06-04T11:01:46.428233Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"class MyTrainDataset(Dataset):\\n\",\n    \"    def __init__(self, size):\\n\",\n    \"        self.size = size\\n\",\n    \"        self.data = [(torch.rand(20), torch.rand(1)) for _ in range(size)]\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"    def __len__(self):\\n\",\n    \"        return self.size\\n\",\n    \"    \\n\",\n    \"    def __getitem__(self, index):\\n\",\n    \"        return self.data[index]\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 7,\n   \"id\": \"09327fdb\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-06-04T11:01:57.264942Z\",\n     \"start_time\": \"2023-06-04T11:01:57.194324Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"train_dataset = MyTrainDataset(2048)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 8,\n   \"id\": \"c4df0663\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-06-04T11:01:58.724641Z\",\n     \"start_time\": \"2023-06-04T11:01:58.711266Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/plain\": [\n       \"(tensor([0.4790, 0.5080, 0.1934, 0.5247, 0.6372, 0.9930, 0.2379, 0.9182, 0.3659,\\n\",\n       \"         0.8408, 0.2347, 0.1770, 0.8691, 0.2810, 0.2156, 0.8289, 0.9372, 0.6358,\\n\",\n       \"         0.4338, 0.2754]),\\n\",\n       \" tensor([0.6307]))\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 8,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"train_dataset[0]\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": null,\n   \"id\": \"e289bb7c\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-06-04T08:50:37.063917Z\",\n     \"start_time\": \"2023-06-04T08:50:37.052219Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"def main(rank: int, world_size: int, max_epochs: int, batch_size: int):\\n\",\n    \"    ddp_setup(rank, world_size)\\n\",\n    \"    \\n\",\n    \"    train_dataset = MyTrainDataset(2048)\\n\",\n    \"    train_dataloader = DataLoader(train_dataset, \\n\",\n    \"                              batch_size=batch_size, \\n\",\n    \"                              pin_memory=True, \\n\",\n    \"                              shuffle=False, \\n\",\n    \"                              # batch input: split to each gpus (且没有任何 overlaping samples 各个 gpu 之间)\\n\",\n    \"                              sampler=DistributedSampler(train_dataset))\\n\",\n    \"    model = torch.nn.Linear(20, 1)\\n\",\n    \"    optimzer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-3)\\n\",\n    \"    \\n\",\n    \"    trainer = Trainer(model=model, gpu_id=rank, optimizer=optimzer, train_dataloader=train_dataloader)\\n\",\n    \"    trainer.train(max_epochs)\\n\",\n    \"    \\n\",\n    \"    destroy_process_group()\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"d812836b\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## 分布式 training\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 9,\n   \"id\": \"13a0af9e\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-06-04T11:03:36.417900Z\",\n     \"start_time\": \"2023-06-04T11:03:36.406164Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/plain\": [\n       \"2\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 9,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"world_size = torch.cuda.device_count()\\n\",\n    \"world_size\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 11,\n   \"id\": \"b7ce2f2c\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-06-04T11:05:47.640962Z\",\n     \"start_time\": \"2023-06-04T11:05:47.629836Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/plain\": [\n       \"64.0\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 11,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"2048/32\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 13,\n   \"id\": \"07f5d26f\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-06-04T11:06:11.807967Z\",\n     \"start_time\": \"2023-06-04T11:06:11.798677Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/plain\": [\n       \"2048\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 13,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"(32*32) * 2\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 10,\n   \"id\": \"4060e860\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-06-04T11:04:53.291460Z\",\n     \"start_time\": \"2023-06-04T11:04:47.225247Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"name\": \"stdout\",\n     \"output_type\": \"stream\",\n     \"text\": [\n      \"[GPU: 0] Epoch: 0 | Batchsize: 32 | Steps: 32\\n\",\n      \"[GPU: 1] Epoch: 0 | Batchsize: 32 | Steps: 32\\n\",\n      \"[GPU: 0] Epoch: 1 | Batchsize: 32 | Steps: 32\\n\",\n      \"[GPU: 1] Epoch: 1 | Batchsize: 32 | Steps: 32\\n\",\n      \"[GPU: 0] Epoch: 2 | Batchsize: 32 | Steps: 32\\n\",\n      \"[GPU: 1] Epoch: 2 | Batchsize: 32 | Steps: 32\\n\",\n      \"[GPU: 1] Epoch: 3 | Batchsize: 32 | Steps: 32\\n\",\n      \"[GPU: 0] 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    \"end_time\": \"2023-06-04T11:08:45.152191Z\",\n     \"start_time\": \"2023-06-04T11:08:38.428001Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"name\": \"stdout\",\n     \"output_type\": \"stream\",\n     \"text\": [\n      \"[GPU: 0] Epoch: 0 | Batchsize: 32 | Steps: 64\\n\",\n      \"[GPU: 0] Epoch: 1 | Batchsize: 32 | Steps: 64\\n\",\n      \"[GPU: 0] Epoch: 2 | Batchsize: 32 | Steps: 64\\n\",\n      \"[GPU: 0] Epoch: 3 | Batchsize: 32 | Steps: 64\\n\",\n      \"[GPU: 0] Epoch: 4 | Batchsize: 32 | Steps: 64\\n\"\n     ]\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"!torchrun ddp_gpus_torchrun.py --max_epochs 5 --batch_size 32\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 15,\n   \"id\": \"3b68d1b7\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-06-04T11:09:06.423777Z\",\n     \"start_time\": \"2023-06-04T11:08:59.674336Z\"\n    },\n    \"scrolled\": false\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"name\": \"stdout\",\n     \"output_type\": \"stream\",\n     \"text\": [\n      \"WARNING:torch.distributed.run:\\n\",\n      \"*****************************************\\n\",\n      \"Setting OMP_NUM_THREADS environment variable for each process to be 1 in default, to avoid your system being overloaded, please further tune the variable for optimal performance in your application as needed. \\n\",\n      \"*****************************************\\n\",\n      \"[GPU: 0] Epoch: 0 | Batchsize: 32 | Steps: 32\\n\",\n      \"[GPU: 1] Epoch: 0 | Batchsize: 32 | Steps: 32\\n\",\n      \"[GPU: 0] Epoch: 1 | Batchsize: 32 | Steps: 32[GPU: 1] Epoch: 1 | Batchsize: 32 | Steps: 32\\n\",\n      \"\\n\",\n      \"[GPU: 0] Epoch: 2 | Batchsize: 32 | Steps: 32\\n\",\n      \"[GPU: 1] Epoch: 2 | Batchsize: 32 | Steps: 32\\n\",\n      \"[GPU: 1] Epoch: 3 | Batchsize: 32 | Steps: 32\\n\",\n      \"[GPU: 0] Epoch: 3 | Batchsize: 32 | Steps: 32\\n\",\n      \"[GPU: 1] Epoch: 4 | Batchsize: 32 | Steps: 32\\n\",\n      \"[GPU: 0] 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Use torchrun.\\n\",\n      \"Note that --use-env is set by default in torchrun.\\n\",\n      \"If your script expects `--local-rank` argument to be set, please\\n\",\n      \"change it to read from `os.environ['LOCAL_RANK']` instead. See \\n\",\n      \"https://pytorch.org/docs/stable/distributed.html#launch-utility for \\n\",\n      \"further instructions\\n\",\n      \"\\n\",\n      \"  warnings.warn(\\n\",\n      \"WARNING:torch.distributed.run:\\n\",\n      \"*****************************************\\n\",\n      \"Setting OMP_NUM_THREADS environment variable for each process to be 1 in default, to avoid your system being overloaded, please further tune the variable for optimal performance in your application as needed. \\n\",\n      \"*****************************************\\n\",\n      \"[GPU: 0] Epoch: 0 | Batchsize: 32 | Steps: 32[GPU: 1] Epoch: 0 | Batchsize: 32 | Steps: 32\\n\",\n      \"\\n\",\n      \"[GPU: 0] Epoch: 1 | Batchsize: 32 | Steps: 32\\n\",\n      \"[GPU: 1] Epoch: 1 | Batchsize: 32 | Steps: 32\\n\",\n      \"[GPU: 0] Epoch: 2 | Batchsize: 32 | Steps: 32\\n\",\n      \"[GPU: 1] Epoch: 2 | Batchsize: 32 | Steps: 32\\n\",\n      \"[GPU: 0] Epoch: 3 | Batchsize: 32 | Steps: 32\\n\",\n      \"[GPU: 1] Epoch: 3 | Batchsize: 32 | Steps: 32\\n\",\n      \"[GPU: 0] Epoch: 4 | Batchsize: 32 | Steps: 32\\n\",\n      \"[GPU: 1] Epoch: 4 | Batchsize: 32 | Steps: 32\\n\"\n     ]\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"!python -m torch.distributed.launch --use-env --nproc-per-node=2 ddp_gpus_torchrun.py --max_epochs 5 --batch_size 32\"\n   ]\n  }\n ],\n \"metadata\": {\n  \"kernelspec\": {\n   \"display_name\": \"Python 3 (ipykernel)\",\n   \"language\": \"python\",\n   \"name\": \"python3\"\n  },\n  \"language_info\": {\n   \"codemirror_mode\": {\n    \"name\": \"ipython\",\n    \"version\": 3\n   },\n   \"file_extension\": \".py\",\n   \"mimetype\": \"text/x-python\",\n   \"name\": \"python\",\n   \"nbconvert_exporter\": \"python\",\n   \"pygments_lexer\": \"ipython3\",\n   \"version\": \"3.10.9\"\n  },\n  \"toc\": {\n   \"base_numbering\": 1,\n   \"nav_menu\": {},\n   \"number_sections\": true,\n   \"sideBar\": true,\n   \"skip_h1_title\": false,\n   \"title_cell\": \"Table of Contents\",\n   \"title_sidebar\": \"Contents\",\n   \"toc_cell\": false,\n   \"toc_position\": {\n    \"height\": \"calc(100% - 180px)\",\n    \"left\": \"10px\",\n    \"top\": \"150px\",\n    \"width\": \"246px\"\n   },\n   \"toc_section_display\": true,\n   \"toc_window_display\": true\n  }\n },\n \"nbformat\": 4,\n \"nbformat_minor\": 5\n}\n"
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LlamaForCausalLM.from_pretrained(\\\"decapoda-research/llama-7b-hf\\\",\\n\",\n    \"    load_in_8bit=True,\\n\",\n    \"    device_map=\\\"auto\\\",\\n\",\n    \")\\n\",\n    \"for i, para in enumerate(model.named_parameters()):\\n\",\n    \"#     print(f'{i}, {para[0]}\\\\t {para[1].device} \\\\t{para[1].dtype}')\\n\",\n    \"    print(f'{i}, \\\\t {para[1].device} \\\\t{para[1].dtype}')\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"9af9c394\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## toy example\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 1,\n   \"id\": \"3eb32a1e\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-06-10T10:55:22.734083Z\",\n     \"start_time\": \"2023-06-10T10:55:21.401055Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"import torch\\n\",\n    \"import torch.nn as nn\\n\",\n    \"import torch.optim as optim\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"class ToyModel(nn.Module):\\n\",\n    \"    def __init__(self):\\n\",\n    \"        super(ToyModel, self).__init__()\\n\",\n    \"        self.net1 = torch.nn.Linear(10000, 10).to('cuda:0')\\n\",\n    \"        self.relu = torch.nn.ReLU()\\n\",\n    \"        self.net2 = torch.nn.Linear(10, 5).to('cuda:1')\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"    def forward(self, x):\\n\",\n    \"        x = self.relu(self.net1(x.to('cuda:0')))\\n\",\n    \"        return self.net2(x.to('cuda:1'))\\n\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 2,\n   \"id\": \"c10c8ac6\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-06-10T10:56:43.186416Z\",\n     \"start_time\": \"2023-06-10T10:56:42.132385Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"# watch -n 1 nvidia-smi\\n\",\n    \"model = ToyModel()\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 4,\n   \"id\": \"3cd8176a\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-06-10T10:57:16.966789Z\",\n     \"start_time\": \"2023-06-10T10:57:16.956120Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/plain\": [\n       \"torch.nn.parameter.Parameter\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 4,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"type(list(model.net1.parameters())[0])\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 5,\n   \"id\": \"5515ad52\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-06-10T10:57:25.079872Z\",\n     \"start_time\": \"2023-06-10T10:57:25.070508Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"name\": \"stdout\",\n     \"output_type\": \"stream\",\n     \"text\": [\n      \"cuda:0\\n\",\n      \"cuda:1\\n\"\n     ]\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"print(next(model.net1.parameters()).device)\\n\",\n    \"print(next(model.net2.parameters()).device)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 6,\n   \"id\": \"82e1999c\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-06-10T10:57:39.312339Z\",\n     \"start_time\": \"2023-06-10T10:57:39.205305Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"model = ToyModel()\\n\",\n    \"loss_fn = nn.MSELoss()\\n\",\n    \"optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001)\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"optimizer.zero_grad()\\n\",\n    \"outputs = model(torch.randn(20, 10000))\\n\",\n    \"labels = torch.randn(20, 5).to('cuda:1')\\n\",\n    \"loss_fn(outputs, labels).backward()\\n\",\n    \"optimizer.step()\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"cf4662c7\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## split ResNet\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"ccb1e1e0\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- 简单介绍下 ResNet\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"```\\n\",\n    \"model = ResNet(block, 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(maxpool): MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1, dilation=1, ceil_mode=False)\\n\",\n       \"  (layer1): Sequential(\\n\",\n       \"    (0): Bottleneck(\\n\",\n       \"      (conv1): Conv2d(64, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)\\n\",\n       \"      (bn1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)\\n\",\n       \"      (conv2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)\\n\",\n       \"      (bn2): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)\\n\",\n       \"      (conv3): Conv2d(64, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)\\n\",\n       \"      (bn3): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)\\n\",\n       \"      (relu): ReLU(inplace=True)\\n\",\n       \"      (downsample): Sequential(\\n\",\n       \"        (0): Conv2d(64, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)\\n\",\n       \"        (1): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)\\n\",\n       \"      )\\n\",\n       \"    )\\n\",\n       \"    (1): Bottleneck(\\n\",\n       \"      (conv1): Conv2d(256, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)\\n\",\n       \"      (bn1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)\\n\",\n       \"      (conv2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)\\n\",\n       \"      (bn2): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)\\n\",\n       \"      (conv3): Conv2d(64, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)\\n\",\n       \"      (bn3): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)\\n\",\n       \"      (relu): ReLU(inplace=True)\\n\",\n       \"    )\\n\",\n       \"    (2): Bottleneck(\\n\",\n       \"      (conv1): Conv2d(256, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)\\n\",\n       \"      (bn1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)\\n\",\n       \"      (conv2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)\\n\",\n       \"      (bn2): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)\\n\",\n       \"      (conv3): Conv2d(64, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)\\n\",\n       \"      (bn3): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)\\n\",\n       \"      (relu): ReLU(inplace=True)\\n\",\n       \"    )\\n\",\n       \"  )\\n\",\n       \"  (layer2): Sequential(\\n\",\n       \"    (0): Bottleneck(\\n\",\n       \"      (conv1): Conv2d(256, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)\\n\",\n       \"      (bn1): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)\\n\",\n       \"      (conv2): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), 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0\\n\",\n      \"            Conv2d-5           [-1, 64, 32, 32]           4,096\\n\",\n      \"       BatchNorm2d-6           [-1, 64, 32, 32]             128\\n\",\n      \"              ReLU-7           [-1, 64, 32, 32]               0\\n\",\n      \"            Conv2d-8           [-1, 64, 32, 32]          36,864\\n\",\n      \"       BatchNorm2d-9           [-1, 64, 32, 32]             128\\n\",\n      \"             ReLU-10           [-1, 64, 32, 32]               0\\n\",\n      \"           Conv2d-11          [-1, 256, 32, 32]          16,384\\n\",\n      \"      BatchNorm2d-12          [-1, 256, 32, 32]             512\\n\",\n      \"           Conv2d-13          [-1, 256, 32, 32]          16,384\\n\",\n      \"      BatchNorm2d-14          [-1, 256, 32, 32]             512\\n\",\n      \"             ReLU-15          [-1, 256, 32, 32]               0\\n\",\n      \"       Bottleneck-16          [-1, 256, 32, 32]               0\\n\",\n      \"           Conv2d-17           [-1, 64, 32, 32]          16,384\\n\",\n      \"      BatchNorm2d-18           [-1, 64, 32, 32]             128\\n\",\n      \"             ReLU-19           [-1, 64, 32, 32]               0\\n\",\n      \"           Conv2d-20           [-1, 64, 32, 32]          36,864\\n\",\n      \"      BatchNorm2d-21           [-1, 64, 32, 32]             128\\n\",\n      \"             ReLU-22           [-1, 64, 32, 32]               0\\n\",\n      \"           Conv2d-23          [-1, 256, 32, 32]          16,384\\n\",\n      \"      BatchNorm2d-24          [-1, 256, 32, 32]             512\\n\",\n      \"             ReLU-25          [-1, 256, 32, 32]               0\\n\",\n      \"       Bottleneck-26          [-1, 256, 32, 32]               0\\n\",\n      \"           Conv2d-27           [-1, 64, 32, 32]          16,384\\n\",\n      \"      BatchNorm2d-28           [-1, 64, 32, 32]             128\\n\",\n      \"             ReLU-29           [-1, 64, 32, 32]               0\\n\",\n      \"           Conv2d-30           [-1, 64, 32, 32]          36,864\\n\",\n      \"      BatchNorm2d-31           [-1, 64, 32, 32]             128\\n\",\n      \"             ReLU-32           [-1, 64, 32, 32]               0\\n\",\n      \"           Conv2d-33          [-1, 256, 32, 32]          16,384\\n\",\n      \"      BatchNorm2d-34          [-1, 256, 32, 32]             512\\n\",\n      \"             ReLU-35          [-1, 256, 32, 32]               0\\n\",\n      \"       Bottleneck-36          [-1, 256, 32, 32]               0\\n\",\n      \"           Conv2d-37          [-1, 128, 32, 32]          32,768\\n\",\n      \"      BatchNorm2d-38          [-1, 128, 32, 32]             256\\n\",\n      \"             ReLU-39          [-1, 128, 32, 32]               0\\n\",\n      \"           Conv2d-40          [-1, 128, 16, 16]         147,456\\n\",\n      \"      BatchNorm2d-41          [-1, 128, 16, 16]             256\\n\",\n      \"             ReLU-42          [-1, 128, 16, 16]               0\\n\",\n      \"           Conv2d-43          [-1, 512, 16, 16]          65,536\\n\",\n      \"      BatchNorm2d-44          [-1, 512, 16, 16]           1,024\\n\",\n      \"           Conv2d-45          [-1, 512, 16, 16]         131,072\\n\",\n      \"      BatchNorm2d-46          [-1, 512, 16, 16]           1,024\\n\",\n      \"             ReLU-47          [-1, 512, 16, 16]               0\\n\",\n      \"       Bottleneck-48          [-1, 512, 16, 16]               0\\n\",\n      \"           Conv2d-49          [-1, 128, 16, 16]          65,536\\n\",\n      \"      BatchNorm2d-50          [-1, 128, 16, 16]             256\\n\",\n      \"             ReLU-51          [-1, 128, 16, 16]               0\\n\",\n      \"           Conv2d-52          [-1, 128, 16, 16]         147,456\\n\",\n      \"      BatchNorm2d-53          [-1, 128, 16, 16]             256\\n\",\n      \"             ReLU-54          [-1, 128, 16, 16]               0\\n\",\n      \"           Conv2d-55          [-1, 512, 16, 16]          65,536\\n\",\n      \"      BatchNorm2d-56          [-1, 512, 16, 16]           1,024\\n\",\n      \"             ReLU-57          [-1, 512, 16, 16]               0\\n\",\n      \"       Bottleneck-58          [-1, 512, 16, 16]               0\\n\",\n      \"           Conv2d-59          [-1, 128, 16, 16]          65,536\\n\",\n      \"      BatchNorm2d-60          [-1, 128, 16, 16]             256\\n\",\n      \"             ReLU-61          [-1, 128, 16, 16]               0\\n\",\n      \"           Conv2d-62          [-1, 128, 16, 16]         147,456\\n\",\n      \"      BatchNorm2d-63          [-1, 128, 16, 16]             256\\n\",\n      \"             ReLU-64          [-1, 128, 16, 16]               0\\n\",\n      \"           Conv2d-65          [-1, 512, 16, 16]          65,536\\n\",\n      \"      BatchNorm2d-66          [-1, 512, 16, 16]           1,024\\n\",\n      \"             ReLU-67          [-1, 512, 16, 16]               0\\n\",\n      \"       Bottleneck-68          [-1, 512, 16, 16]               0\\n\",\n      \"           Conv2d-69          [-1, 128, 16, 16]          65,536\\n\",\n      \"      BatchNorm2d-70          [-1, 128, 16, 16]             256\\n\",\n      \"             ReLU-71          [-1, 128, 16, 16]               0\\n\",\n      \"           Conv2d-72          [-1, 128, 16, 16]         147,456\\n\",\n      \"      BatchNorm2d-73          [-1, 128, 16, 16]             256\\n\",\n      \"             ReLU-74          [-1, 128, 16, 16]               0\\n\",\n      \"           Conv2d-75          [-1, 512, 16, 16]          65,536\\n\",\n      \"      BatchNorm2d-76          [-1, 512, 16, 16]           1,024\\n\",\n      \"             ReLU-77          [-1, 512, 16, 16]               0\\n\",\n      \"       Bottleneck-78          [-1, 512, 16, 16]               0\\n\",\n      \"           Conv2d-79          [-1, 256, 16, 16]         131,072\\n\",\n      \"      BatchNorm2d-80          [-1, 256, 16, 16]             512\\n\",\n      \"             ReLU-81          [-1, 256, 16, 16]               0\\n\",\n      \"           Conv2d-82            [-1, 256, 8, 8]         589,824\\n\",\n      \"      BatchNorm2d-83            [-1, 256, 8, 8]             512\\n\",\n      \"             ReLU-84            [-1, 256, 8, 8]               0\\n\",\n      \"           Conv2d-85           [-1, 1024, 8, 8]         262,144\\n\",\n      \"      BatchNorm2d-86           [-1, 1024, 8, 8]           2,048\\n\",\n      \"           Conv2d-87           [-1, 1024, 8, 8]         524,288\\n\",\n      \"      BatchNorm2d-88           [-1, 1024, 8, 8]           2,048\\n\",\n      \"             ReLU-89           [-1, 1024, 8, 8]               0\\n\",\n      \"       Bottleneck-90           [-1, 1024, 8, 8]               0\\n\",\n      \"           Conv2d-91            [-1, 256, 8, 8]         262,144\\n\",\n      \"      BatchNorm2d-92            [-1, 256, 8, 8]             512\\n\",\n      \"             ReLU-93            [-1, 256, 8, 8]               0\\n\",\n      \"           Conv2d-94            [-1, 256, 8, 8]         589,824\\n\",\n      \"      BatchNorm2d-95            [-1, 256, 8, 8]             512\\n\",\n      \"             ReLU-96            [-1, 256, 8, 8]               0\\n\",\n      \"           Conv2d-97           [-1, 1024, 8, 8]         262,144\\n\",\n      \"      BatchNorm2d-98           [-1, 1024, 8, 8]           2,048\\n\",\n      \"             ReLU-99           [-1, 1024, 8, 8]               0\\n\",\n      \"      Bottleneck-100           [-1, 1024, 8, 8]               0\\n\",\n      \"          Conv2d-101            [-1, 256, 8, 8]         262,144\\n\",\n      \"     BatchNorm2d-102            [-1, 256, 8, 8]             512\\n\",\n      \"            ReLU-103            [-1, 256, 8, 8]               0\\n\",\n      \"          Conv2d-104            [-1, 256, 8, 8]         589,824\\n\",\n      \"     BatchNorm2d-105            [-1, 256, 8, 8]             512\\n\",\n      \"            ReLU-106            [-1, 256, 8, 8]               0\\n\",\n      \"          Conv2d-107           [-1, 1024, 8, 8]         262,144\\n\",\n      \"     BatchNorm2d-108           [-1, 1024, 8, 8]           2,048\\n\",\n      \"            ReLU-109           [-1, 1024, 8, 8]               0\\n\",\n      \"      Bottleneck-110           [-1, 1024, 8, 8]               0\\n\",\n      \"          Conv2d-111            [-1, 256, 8, 8]         262,144\\n\",\n      \"     BatchNorm2d-112            [-1, 256, 8, 8]             512\\n\",\n      \"            ReLU-113            [-1, 256, 8, 8]               0\\n\",\n      \"          Conv2d-114            [-1, 256, 8, 8]         589,824\\n\",\n      \"     BatchNorm2d-115            [-1, 256, 8, 8]             512\\n\",\n      \"            ReLU-116            [-1, 256, 8, 8]               0\\n\",\n      \"          Conv2d-117           [-1, 1024, 8, 8]         262,144\\n\",\n      \"     BatchNorm2d-118           [-1, 1024, 8, 8]           2,048\\n\",\n      \"            ReLU-119           [-1, 1024, 8, 8]               0\\n\",\n      \"      Bottleneck-120           [-1, 1024, 8, 8]               0\\n\",\n      \"          Conv2d-121            [-1, 256, 8, 8]         262,144\\n\",\n      \"     BatchNorm2d-122            [-1, 256, 8, 8]             512\\n\",\n      \"            ReLU-123            [-1, 256, 8, 8]               0\\n\",\n      \"          Conv2d-124            [-1, 256, 8, 8]         589,824\\n\",\n      \"     BatchNorm2d-125            [-1, 256, 8, 8]             512\\n\",\n      \"            ReLU-126            [-1, 256, 8, 8]               0\\n\",\n      \"          Conv2d-127           [-1, 1024, 8, 8]         262,144\\n\",\n      \"     BatchNorm2d-128           [-1, 1024, 8, 8]           2,048\\n\",\n      \"            ReLU-129           [-1, 1024, 8, 8]               0\\n\",\n      \"      Bottleneck-130           [-1, 1024, 8, 8]               0\\n\",\n      \"          Conv2d-131            [-1, 256, 8, 8]         262,144\\n\",\n      \"     BatchNorm2d-132            [-1, 256, 8, 8]             512\\n\",\n      \"            ReLU-133            [-1, 256, 8, 8]               0\\n\",\n      \"          Conv2d-134            [-1, 256, 8, 8]         589,824\\n\",\n      \"     BatchNorm2d-135            [-1, 256, 8, 8]             512\\n\",\n      \"            ReLU-136            [-1, 256, 8, 8]               0\\n\",\n      \"          Conv2d-137           [-1, 1024, 8, 8]         262,144\\n\",\n      \"     BatchNorm2d-138           [-1, 1024, 8, 8]           2,048\\n\",\n      \"            ReLU-139           [-1, 1024, 8, 8]               0\\n\",\n      \"      Bottleneck-140           [-1, 1024, 8, 8]               0\\n\",\n      \"          Conv2d-141            [-1, 512, 8, 8]         524,288\\n\",\n      \"     BatchNorm2d-142            [-1, 512, 8, 8]           1,024\\n\",\n      \"            ReLU-143            [-1, 512, 8, 8]               0\\n\",\n      \"          Conv2d-144            [-1, 512, 4, 4]       2,359,296\\n\",\n      \"     BatchNorm2d-145            [-1, 512, 4, 4]           1,024\\n\",\n      \"            ReLU-146            [-1, 512, 4, 4]               0\\n\",\n      \"          Conv2d-147           [-1, 2048, 4, 4]       1,048,576\\n\",\n      \"     BatchNorm2d-148           [-1, 2048, 4, 4]           4,096\\n\",\n      \"          Conv2d-149           [-1, 2048, 4, 4]       2,097,152\\n\",\n      \"     BatchNorm2d-150           [-1, 2048, 4, 4]           4,096\\n\",\n      \"            ReLU-151           [-1, 2048, 4, 4]               0\\n\",\n      \"      Bottleneck-152           [-1, 2048, 4, 4]               0\\n\",\n      \"          Conv2d-153            [-1, 512, 4, 4]       1,048,576\\n\",\n      \"     BatchNorm2d-154            [-1, 512, 4, 4]           1,024\\n\",\n      \"            ReLU-155            [-1, 512, 4, 4]               0\\n\",\n      \"          Conv2d-156            [-1, 512, 4, 4]       2,359,296\\n\",\n      \"     BatchNorm2d-157            [-1, 512, 4, 4]           1,024\\n\",\n      \"            ReLU-158            [-1, 512, 4, 4]               0\\n\",\n      \"          Conv2d-159           [-1, 2048, 4, 4]       1,048,576\\n\",\n      \"     BatchNorm2d-160           [-1, 2048, 4, 4]           4,096\\n\",\n      \"            ReLU-161           [-1, 2048, 4, 4]               0\\n\",\n      \"      Bottleneck-162           [-1, 2048, 4, 4]               0\\n\",\n      \"          Conv2d-163            [-1, 512, 4, 4]       1,048,576\\n\",\n      \"     BatchNorm2d-164            [-1, 512, 4, 4]           1,024\\n\",\n      \"            ReLU-165            [-1, 512, 4, 4]               0\\n\",\n      \"          Conv2d-166            [-1, 512, 4, 4]       2,359,296\\n\",\n      \"     BatchNorm2d-167            [-1, 512, 4, 4]           1,024\\n\",\n      \"            ReLU-168            [-1, 512, 4, 4]               0\\n\",\n      \"          Conv2d-169           [-1, 2048, 4, 4]       1,048,576\\n\",\n      \"     BatchNorm2d-170           [-1, 2048, 4, 4]           4,096\\n\",\n      \"            ReLU-171           [-1, 2048, 4, 4]               0\\n\",\n      \"      Bottleneck-172           [-1, 2048, 4, 4]               0\\n\",\n      \"AdaptiveAvgPool2d-173           [-1, 2048, 1, 1]               0\\n\",\n      \"          Linear-174                 [-1, 1000]       2,049,000\\n\",\n      \"================================================================\\n\",\n      \"Total params: 25,557,032\\n\",\n      \"Trainable params: 25,557,032\\n\",\n      \"Non-trainable params: 0\\n\",\n      \"----------------------------------------------------------------\\n\",\n      \"Input size (MB): 0.19\\n\",\n      \"Forward/backward pass size (MB): 93.59\\n\",\n      \"Params size (MB): 97.49\\n\",\n      \"Estimated Total Size (MB): 191.27\\n\",\n      \"----------------------------------------------------------------\\n\"\n     ]\n    }\n   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 self.layer4,\\n\",\n    \"            self.avgpool,\\n\",\n    \"        ).to('cuda:1')\\n\",\n    \"        \\n\",\n    \"        self.fc.to('cuda:1')\\n\",\n    \"    \\n\",\n    \"    def forward(self, x):\\n\",\n    \"        # model parts（layers） 的一个（卡间）串行，\\n\",\n    \"        x = self.seq2(self.seq1(x).to('cuda:1'))\\n\",\n    \"        return self.fc(x.view(x.size(0), -1))\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 14,\n   \"id\": \"374455e7\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-06-10T11:04:56.872047Z\",\n     \"start_time\": \"2023-06-10T11:04:56.864383Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"def model_size(model):\\n\",\n    \"    return sum([para.numel() for para in model.parameters()])\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 15,\n   \"id\": \"a5aac0f0\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-06-10T11:05:24.032226Z\",\n     \"start_time\": \"2023-06-10T11:05:23.624182Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/plain\": [\n       \"25557032\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 15,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"model_size(ResNet(Bottleneck, [3, 4, 6, 3]))\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 16,\n   \"id\": \"af29fed8\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-06-10T11:05:34.089675Z\",\n     \"start_time\": \"2023-06-10T11:05:33.757310Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/plain\": [\n       \"25557032\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 16,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"model_size(ModelParallelResNet50())\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"b5b081a1\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"### train pipeline\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 18,\n   \"id\": \"7b7cebe8\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-06-10T11:07:12.691328Z\",\n     \"start_time\": \"2023-06-10T11:07:12.684987Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"num_classes = 10\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 19,\n   \"id\": \"dfc12ad5\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-06-10T11:07:13.763943Z\",\n     \"start_time\": \"2023-06-10T11:07:13.751034Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/plain\": [\n       \"tensor([[0],\\n\",\n       \"        [9],\\n\",\n       \"        [7],\\n\",\n       \"        [5],\\n\",\n       \"        [2]])\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 19,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"one_hot_indices = torch.LongTensor(5) \\\\\\n\",\n    \"                           .random_(0, num_classes) \\\\\\n\",\n    \"                           .view(5, 1)\\n\",\n    \"one_hot_indices\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 20,\n   \"id\": \"52efeeb8\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-06-10T11:07:28.802359Z\",\n     \"start_time\": \"2023-06-10T11:07:28.788458Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/plain\": [\n       \"tensor([[1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],\\n\",\n       \"        [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1.],\\n\",\n       \"        [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0.],\\n\",\n       \"        [0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0.],\\n\",\n       \"        [0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 20,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"labels = torch.zeros(5, num_classes) \\\\\\n\",\n    \"                      .scatter_(1, one_hot_indices, 1)\\n\",\n    \"labels\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 21,\n   \"id\": \"2573c3ae\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-06-10T11:08:49.711577Z\",\n     \"start_time\": \"2023-06-10T11:08:49.697409Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"num_classes = 1000\\n\",\n    \"num_batches = 3\\n\",\n    \"batch_size = 120\\n\",\n    \"image_w = 128\\n\",\n    \"image_h = 128\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"def train(model):\\n\",\n    \"    model.train(True)\\n\",\n    \"    loss_fn = nn.MSELoss()\\n\",\n    \"    optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001)\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"    one_hot_indices = torch.LongTensor(batch_size) \\\\\\n\",\n    \"                           .random_(0, num_classes) \\\\\\n\",\n    \"                           .view(batch_size, 1)\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"    for _ in range(num_batches):\\n\",\n    \"        # generate random inputs and labels\\n\",\n    \"        # (b, c, w, h)\\n\",\n    \"        inputs = torch.randn(batch_size, 3, image_w, image_h)\\n\",\n    \"        # one hot：(batch_size, num_classes)，行粒度只有一个为1 （one-hot）\\n\",\n    \"        # scatter 的三个参数：dim, index, src\\n\",\n    \"        labels = torch.zeros(batch_size, num_classes) \\\\\\n\",\n    \"                      .scatter_(1, one_hot_indices, 1)\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"        # run forward pass\\n\",\n    \"        optimizer.zero_grad()\\n\",\n    \"        outputs = model(inputs.to('cuda:0'))\\n\",\n    \"#         print('outputs', outputs.shape)\\n\",\n    \"        # run backward pass\\n\",\n    \"        labels = labels.to(outputs.device)\\n\",\n    \"        loss_fn(outputs, labels).backward()\\n\",\n    \"        optimizer.step()\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 22,\n   \"id\": \"5ce49d87\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-06-10T11:10:02.945687Z\",\n     \"start_time\": \"2023-06-10T11:09:52.052107Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"import matplotlib.pyplot as plt\\n\",\n    \"# plt.switch_backend('Agg')\\n\",\n    \"import numpy as np\\n\",\n    \"import timeit\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"num_repeat = 10\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"stmt = \\\"train(model)\\\"\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# 模型并行\\n\",\n    \"setup = \\\"model = ModelParallelResNet50()\\\"\\n\",\n    \"mp_run_times = timeit.repeat(\\n\",\n    \"    stmt, setup, number=1, repeat=num_repeat, globals=globals())\\n\",\n    \"mp_mean, mp_std = np.mean(mp_run_times), np.std(mp_run_times)\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# 单卡\\n\",\n    \"setup = \\\"import torchvision.models as models;\\\" + \\\\\\n\",\n    \"        \\\"model = models.resnet50(num_classes=num_classes).to('cuda:0')\\\"\\n\",\n    \"rn_run_times = timeit.repeat(\\n\",\n    \"    stmt, setup, number=1, repeat=num_repeat, globals=globals())\\n\",\n    \"rn_mean, rn_std = np.mean(rn_run_times), np.std(rn_run_times)\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"def plot(means, stds, labels, fig_name):\\n\",\n    \"    fig, ax = plt.subplots()\\n\",\n    \"    ax.bar(np.arange(len(means)), means, yerr=stds,\\n\",\n    \"           align='center', alpha=0.5, ecolor='red', capsize=10, width=0.6)\\n\",\n    \"    ax.set_ylabel('ResNet50 Execution Time (Second)')\\n\",\n    \"    ax.set_xticks(np.arange(len(means)))\\n\",\n    \"    ax.set_xticklabels(labels)\\n\",\n    \"    ax.yaxis.grid(True)\\n\",\n    \"    plt.tight_layout()\\n\",\n    \"#     plt.savefig(fig_name)\\n\",\n    \"#     plt.close(fig)\\n\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 23,\n   \"id\": \"f88e513e\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-06-10T11:10:05.315262Z\",\n     \"start_time\": 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    "content": "{\n \"cells\": [\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 1,\n   \"id\": \"36b4a157-3b79-4712-bfdc-86357e4ec936\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2025-04-20T02:29:03.933211Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2025-04-20T02:29:03.932608Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2025-04-20T02:29:03.944443Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2025-04-20T02:29:03.941898Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2025-04-20T02:29:03.933143Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"from IPython.display import Image\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"6975662b-8486-4557-a621-bceb762d986b\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- 优化长序列（long sequence，1M context window）的问题；\\n\",\n    \"    - DP, TP, PP & SP\\n\",\n    \"    - 长序列拆分到不同的设备上计算，每个设备处理 sub seq；\\n\",\n    \"- https://arxiv.org/pdf/2105.13120\\n\",\n    \"    - Sequence Parallelism: Long Sequence Training from System Perspective\\n\",\n    \"- https://arxiv.org/pdf/2309.14509\\n\",\n    \"    - DeepSpeed Ulysses: System Optimizations for Enabling Training of Extreme Long Sequence Transformer Models\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"e917bf88-6a96-4b06-8a73-1001549d6ed8\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"### Ring Attention\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"6d711dbb-91fe-4fb8-b192-820a248b3d52\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- Ring-AllReduce：通信换内存\\n\",\n    \"    - 序列 split/shard 到多张卡上，即每张卡只保存一个 sub seq；\\n\",\n    \"    - (Ring)QK & (Ring)AV\\n\",\n    \"        - 每个 device sub seq 的 Query 需要跟其他 devices 上的所有的 Key 做计算；\\n\",\n    \"$$\\\\text{Attention}(Q, K, V) = \\\\underbrace{ \\\\text{softmax}\\\\left( \\\\frac{QK^{\\\\top}}{\\\\sqrt{d_k}} \\\\right) }_{\\\\mathbf{A}} V$$\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"- N 个 devices，N-1 次 iter，每个 device 都有完整的 QK^T 的结果\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"$$\\n\",\n    \"\\\\underset{\\\\substack{\\\\uparrow \\\\\\\\ (b, n, d_v)}}{\\\\text{Attention}(Q, K, V)} = \\\\underbrace{\\\\text{softmax} \\\\left( \\\\frac{\\\\overbrace{\\\\underset{\\\\substack{\\\\uparrow \\\\\\\\ (b, n, d_k)}}{Q} \\\\cdot \\\\underset{\\\\substack{\\\\uparrow \\\\\\\\ (b, d_k, n)}}{K^T}}^{\\\\text{Scores Dim: }(b, n, n)}}{\\\\underset{\\\\substack{\\\\uparrow \\\\\\\\ \\\\text{scalar}}}{\\\\sqrt{d_k}}} \\\\right)}_{\\\\text{Weights Dim: }(b, n, n)} \\\\cdot \\\\underset{\\\\substack{\\\\uparrow \\\\\\\\ (b, n, d_v)}}{V}\\n\",\n    \"$$\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 3,\n   \"id\": \"5e8c1716-c09f-408c-810d-07e89fed3358\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2025-04-20T02:29:33.753100Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2025-04-20T02:29:33.752417Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2025-04-20T02:29:33.767156Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2025-04-20T02:29:33.764804Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2025-04-20T02:29:33.753036Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/html\": [\n       \"<img src=\\\"./imgs/ring-attn.png\\\" width=\\\"500\\\"/>\"\n      ],\n      \"text/plain\": [\n       \"<IPython.core.display.Image object>\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 3,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"Image(url='./imgs/ring-attn.png', width=500)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"5ee76262-acc8-43ab-92f3-844ebfbbe940\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"### DeepSpeed Ulysses\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"de50011d-5ff9-4d72-8ff7-c7c62f67e13a\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- Ulysses：尤利西斯（a very long novel)；\\n\",\n    \"- all-to-all communication collective\\n\",\n    \"    - DeepSpeed-Ulysses partitions individual samples along the sequence dimension among participating GPUs.\\n\",\n    \"    - Then right before the attention computation, it employs all-to-all communication collective on the **partitioned queries, keys and values** such that each GPU receives the full sequence but only for a **non-overlapping subset of the attention heads**. This allows the participating GPUs to compute attention for different attention heads in parallel.\\n\",\n    \"        - **gather_seq_scatter_heads**\\n\",\n    \"    - Finally, DeepSpeed-Ulysses employs another all-to-all to **gather the results along the attention heads** while re-partitioning along the sequence dimension.\\n\",\n    \"        - **gather_heads_scatter_seq**\\n\",\n    \"- 将输入序列 X (长度 N) 沿序列维度切分为 SP 块，每个 GPU 分配到 N/SP 长度的子序列。\\n\",\n    \"    - 对于非注意力层 (如 MLP)，计算是完全局部的，每个 GPU 处理自己的子序列即可。\\n\",\n    \"        - token 之间独立，token-level projection\\n\",\n    \"        - Ulysses SP的核心复杂性在于Attention层。为了让每个token在计算注意力时能够考虑到全局序列信息（或者说，让每个head在计算时能看到完整的序列，即使这个head只在当前rank计算），Attention模块前后需要进行两次精密的all-to-all数据重排。MLP层则没有这样的需求，数据在进入MLP时已经是按序列分片好的，可以直接进行本地计算。\\n\",\n    \"    - 对于注意力层:\\n\",\n    \"        - 步骤 1 (计算 Q, K, V): 每个 GPU 基于其本地子序列计算出本地的 Q_local, K_local, V_local (维度约为 N/SP x d，d 是隐藏维度)。\\n\",\n    \"        - 步骤 2 (全局 K, V 收集 - 关键): 使用 **All-to-All** 通信操作（All-Gather??）。每个 GPU 将自己的 K_local, V_local 发送给所有其他 GPU，并接收来自所有其他 GPU 的 K, V 块。执行后，**每个 GPU 拥有完整的全局 K 和 V 矩阵 (维度 N x d)**，但仍然只拥有本地的 Q_local (维度 N/SP x d)。\\n\",\n    \"            - https://docs.nvidia.com/deeplearning/nccl/user-guide/docs/usage/collectives.html\\n\",\n    \"        - 步骤 3 (本地注意力计算): 每个 GPU 使用其 Q_local 和完整的全局 K, V 计算其负责的那部分注意力输出 O_local (维度 N/SP x d)。计算公式为 Attention(Q_local, K_global, V_global)。这一步的计算量是 (N/SP) * N * d，内存瓶颈在于存储临时的注意力分数矩阵，大小约为 **(N/SP) * N**。相比原始的 **N*N**，内存显著降低。\\n\",\n    \"        - 步骤 4 (可选的输出重组): 如果后续层需要按序列拼接的完整输出，可能需要另一次通信（如 All-Gather 或另一次 All-to-All 的变种）来组合 O_local。但在 DeepSpeed 实现中，通常保持分布式状态，直接输入到下一个同样按序列并行的层。\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"529320ea-aa0b-4d27-a9cf-f3a28300ff90\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"### verl sp\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"4a54d6a3-04c7-4077-b304-2426fba807bc\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- `torchrun --nproc_per_node=2 -m pytest tests/model/test_transformers_ulysses.py -svv`\\n\",\n    \"    - dp_size = world_size // sp_size\\n\",\n    \"- monkey_patch\\n\",\n    \"    - `_flash_attention_forward` => `_ulysses_flash_attention_forward`\\n\",\n    \"    - 假设序列并行数 `ulysses_sp_size = N`。每个SP rank最初拥有 `(batch_size, seq_len / N, num_heads, head_dim)` 形状的 Q, K, V 张量。\\n\",\n    \"        - gather_seq_scatter_heads\\n\",\n    \"            - `[bsz, seq/n, h, ...] -> [bsz, seq, h/n, ...]` （for Q/K/V）\\n\",\n    \"                - 得到完整的序列，部分的头；\\n\",\n    \"        - flash-attn => `[bsz, seq, h/n, ...]`\\n\",\n    \"        - gather_heads_scatter_seq\\n\",\n    \"            - `[bsz, seq, h/n, ...] -> [bsz, seq/n, h, ...]`\\n\",\n    \"                - 得到部分的序列，完整的头；\\n\",\n    \"- 数据并行（fsdp）与 sp\\n\",\n    \"    - fsdp：优化的是模型参数所占显存，sp：优化的是激活所占显存\\n\",\n    \"    - fsdp: all-gather, reduce-scatter\\n\",\n    \"    - sp: all-to-all\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"```\\n\",\n    \"      SP=4 (列) -->\\n\",\n    \"DP=2  GPU(0,0) GPU(0,1) GPU(0,2) GPU(0,3)  <-- DP Group 0 (Row 0)\\n\",\n    \"(行)  GPU(1,0) GPU(1,1) GPU(1,2) GPU(1,3)  <-- DP Group 1 (Row 1)\\n\",\n    \" |\\n\",\n    \" V\\n\",\n    \"```\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 4,\n   \"id\": \"a09e825f-59f7-4dc1-b397-38233f402789\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2025-04-20T02:48:09.460418Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2025-04-20T02:48:09.459669Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2025-04-20T02:48:11.462618Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2025-04-20T02:48:11.460480Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2025-04-20T02:48:09.460351Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"import torch\\n\",\n    \"import torch.nn.functional as F\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# --- 参数设定 ---\\n\",\n    \"batch_size = 1\\n\",\n    \"seq_len = 12  # 总序列长度\\n\",\n    \"d_model = 8   # 嵌入维度 (为了清晰起见保持较小)\\n\",\n    \"num_devices = 3 # 模拟的设备/分块数量\\n\",\n    \"chunk_len = seq_len // num_devices # 每个设备上的序列块长度\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 5,\n   \"id\": \"7ebec44d-6b39-44f4-9608-a46d0a2f9903\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2025-04-20T02:48:18.462258Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2025-04-20T02:48:18.461745Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2025-04-20T02:48:18.470687Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2025-04-20T02:48:18.468235Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2025-04-20T02:48:18.462215Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"assert seq_len % num_devices == 0, \\\"序列长度必须能被设备数量整除\\\"\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 6,\n   \"id\": \"b73e34f5-58c7-44eb-b5f7-211aaa8fe39e\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2025-04-20T02:48:25.134967Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2025-04-20T02:48:25.134212Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2025-04-20T02:48:25.146892Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2025-04-20T02:48:25.144819Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2025-04-20T02:48:25.134899Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"Q = torch.randn(batch_size, seq_len, d_model)\\n\",\n    \"K = torch.randn(batch_size, seq_len, d_model)\\n\",\n    \"V = torch.randn(batch_size, seq_len, d_model)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 7,\n   \"id\": \"b452713c-a6c1-4bb5-8ce6-d8a3b9a7654d\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2025-04-20T02:48:37.834565Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2025-04-20T02:48:37.832176Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2025-04-20T02:48:37.858646Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2025-04-20T02:48:37.857820Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2025-04-20T02:48:37.834481Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"scale = d_model ** -0.5 # 缩放因子\\n\",\n    \"# 计算注意力分数: Q @ K^T\\n\",\n    \"attn_scores_standard = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) * scale\\n\",\n    \"# 应用 Softmax 获取注意力权重\\n\",\n    \"attn_weights_standard = F.softmax(attn_scores_standard, dim=-1)\\n\",\n    \"# 将权重应用于 V 得到输出\\n\",\n    \"output_standard = torch.matmul(attn_weights_standard, V)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 8,\n   \"id\": \"c51da4a7-774b-41e9-a37d-64c4827a8eed\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2025-04-20T02:48:48.967226Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2025-04-20T02:48:48.966518Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2025-04-20T02:48:48.981690Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2025-04-20T02:48:48.979163Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2025-04-20T02:48:48.967148Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/plain\": [\n       \"torch.Size([1, 12, 8])\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 8,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"output_standard.shape\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"72ab31ce-2ea7-424d-b828-9539de9e63e2\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"### ring sa\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 9,\n   \"id\": \"c9f89805-0e67-45c9-83d2-88651a53b3f7\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2025-04-20T02:49:05.865033Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2025-04-20T02:49:05.864367Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2025-04-20T02:49:05.880839Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2025-04-20T02:49:05.878458Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2025-04-20T02:49:05.864974Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"name\": \"stdout\",\n     \"output_type\": \"stream\",\n     \"text\": [\n      \"Q 被切分成 3 块, 每块形状: torch.Size([1, 4, 8])\\n\",\n      \"K 被切分成 3 块, 每块形状: torch.Size([1, 4, 8])\\n\",\n      \"V 被切分成 3 块, 每块形状: torch.Size([1, 4, 8])\\n\"\n     ]\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"Q_chunks = list(torch.chunk(Q, num_devices, dim=1))\\n\",\n    \"K_chunks = list(torch.chunk(K, num_devices, dim=1))\\n\",\n    \"V_chunks = list(torch.chunk(V, num_devices, dim=1))\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"print(f\\\"Q 被切分成 {len(Q_chunks)} 块, 每块形状: {Q_chunks[0].shape}\\\")\\n\",\n    \"print(f\\\"K 被切分成 {len(K_chunks)} 块, 每块形状: {K_chunks[0].shape}\\\")\\n\",\n    \"print(f\\\"V 被切分成 {len(V_chunks)} 块, 每块形状: {V_chunks[0].shape}\\\")\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 14,\n   \"id\": \"ed01dc84-5375-4a59-b3e2-31cc39a701fc\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2025-04-20T02:53:22.183978Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2025-04-20T02:53:22.183253Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2025-04-20T02:53:22.209964Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2025-04-20T02:53:22.208963Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2025-04-20T02:53:22.183915Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"name\": \"stdout\",\n     \"output_type\": \"stream\",\n     \"text\": [\n      \"\\n\",\n      \"--- Simulating Ring Self-Attention ---\\n\",\n      \"Split Q into 3 chunks, each shape: torch.Size([1, 4, 8])\\n\",\n      \"Split K into 3 chunks, each shape: torch.Size([1, 4, 8])\\n\",\n      \"Split V into 3 chunks, each shape: torch.Size([1, 4, 8])\\n\",\n      \"\\n\",\n      \"-- Simulating Device 0 --\\n\",\n      \"  Device 0 Q shape: torch.Size([1, 4, 8])\\n\",\n      \"  Step 0: Device 0 using K chunk from Device 0 (Shape: torch.Size([1, 4, 8]))\\n\",\n      \"    Partial scores shape for K_0: torch.Size([1, 4, 4])\\n\",\n      \"  Step 1: Device 0 using K chunk from Device 2 (Shape: torch.Size([1, 4, 8]))\\n\",\n      \"    Partial scores shape for K_2: torch.Size([1, 4, 4])\\n\",\n      \"  Step 2: Device 0 using K chunk from Device 1 (Shape: torch.Size([1, 4, 8]))\\n\",\n      \"    Partial scores shape for K_1: torch.Size([1, 4, 4])\\n\",\n      \"  Device 0: Concatenated scores shape (Correct Order): torch.Size([1, 4, 12])\\n\",\n      \"  Device 0: Softmax weights shape: torch.Size([1, 4, 12])\\n\",\n      \"  Device 0: Output chunk shape: torch.Size([1, 4, 8])\\n\",\n      \"\\n\",\n      \"-- Simulating Device 1 --\\n\",\n      \"  Device 1 Q shape: torch.Size([1, 4, 8])\\n\",\n      \"  Step 0: Device 1 using K chunk from Device 1 (Shape: torch.Size([1, 4, 8]))\\n\",\n      \"    Partial scores shape for K_1: torch.Size([1, 4, 4])\\n\",\n      \"  Step 1: Device 1 using K chunk from Device 0 (Shape: torch.Size([1, 4, 8]))\\n\",\n      \"    Partial scores shape for K_0: torch.Size([1, 4, 4])\\n\",\n      \"  Step 2: Device 1 using K chunk from Device 2 (Shape: torch.Size([1, 4, 8]))\\n\",\n      \"    Partial scores shape for K_2: torch.Size([1, 4, 4])\\n\",\n      \"  Device 1: Concatenated scores shape (Correct Order): torch.Size([1, 4, 12])\\n\",\n      \"  Device 1: Softmax weights shape: torch.Size([1, 4, 12])\\n\",\n      \"  Device 1: Output chunk shape: torch.Size([1, 4, 8])\\n\",\n      \"\\n\",\n      \"-- Simulating Device 2 --\\n\",\n      \"  Device 2 Q shape: torch.Size([1, 4, 8])\\n\",\n      \"  Step 0: Device 2 using K chunk from Device 2 (Shape: torch.Size([1, 4, 8]))\\n\",\n      \"    Partial scores shape for K_2: torch.Size([1, 4, 4])\\n\",\n      \"  Step 1: Device 2 using K chunk from Device 1 (Shape: torch.Size([1, 4, 8]))\\n\",\n      \"    Partial scores shape for K_1: torch.Size([1, 4, 4])\\n\",\n      \"  Step 2: Device 2 using K chunk from Device 0 (Shape: torch.Size([1, 4, 8]))\\n\",\n      \"    Partial scores shape for K_0: torch.Size([1, 4, 4])\\n\",\n      \"  Device 2: Concatenated scores shape (Correct Order): torch.Size([1, 4, 12])\\n\",\n      \"  Device 2: Softmax weights shape: torch.Size([1, 4, 12])\\n\",\n      \"  Device 2: Output chunk shape: torch.Size([1, 4, 8])\\n\"\n     ]\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"# --- 2. Ring Self-Attention Simulation ---\\n\",\n    \"print(\\\"\\\\n--- Simulating Ring Self-Attention ---\\\")\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# Split tensors into chunks for each \\\"device\\\"\\n\",\n    \"Q_chunks = list(torch.chunk(Q, num_devices, dim=1))\\n\",\n    \"K_chunks = list(torch.chunk(K, num_devices, dim=1))\\n\",\n    \"V_chunks = list(torch.chunk(V, num_devices, dim=1))\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"print(f\\\"Split Q into {len(Q_chunks)} chunks, each shape: {Q_chunks[0].shape}\\\")\\n\",\n    \"print(f\\\"Split K into {len(K_chunks)} chunks, each shape: {K_chunks[0].shape}\\\")\\n\",\n    \"print(f\\\"Split V into {len(V_chunks)} chunks, each shape: {V_chunks[0].shape}\\\")\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"output_chunks_rsa = []\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# Simulate computation on each device\\n\",\n    \"for i in range(num_devices):\\n\",\n    \"    print(f\\\"\\\\n-- Simulating Device {i} --\\\")\\n\",\n    \"    q_local = Q_chunks[i] # Query chunk for this device\\n\",\n    \"    ordered_scores = [None] * num_devices\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"    # Ring communication for Keys\\n\",\n    \"    print(f\\\"  Device {i} Q shape: {q_local.shape}\\\")\\n\",\n    \"    for j in range(num_devices):\\n\",\n    \"        k_idx = (i - j + num_devices) % num_devices # Index of K chunk received in this step\\n\",\n    \"        k_remote = K_chunks[k_idx]\\n\",\n    \"        print(f\\\"  Step {j}: Device {i} using K chunk from Device {k_idx} (Shape: {k_remote.shape})\\\")\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"        # Calculate partial attention scores: Q_local @ K_remote^T\\n\",\n    \"        scores_part = torch.matmul(q_local, k_remote.transpose(-2, -1)) * scale\\n\",\n    \"        print(f\\\"    Partial scores shape for K_{k_idx}: {scores_part.shape}\\\")\\n\",\n    \"        ordered_scores[k_idx] = scores_part\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"    # Concatenate partial scores in the correct order (k=0, 1, ..., N-1)\\n\",\n    \"    all_scores_for_q_i = torch.cat(ordered_scores, dim=-1)\\n\",\n    \"    print(f\\\"  Device {i}: Concatenated scores shape (Correct Order): {all_scores_for_q_i.shape}\\\") # Should be [batch, chunk_len, seq_len]\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"    # Apply Softmax\\n\",\n    \"    attn_weights_for_q_i = F.softmax(all_scores_for_q_i, dim=-1)\\n\",\n    \"    print(f\\\"  Device {i}: Softmax weights shape: {attn_weights_for_q_i.shape}\\\")\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"    # Apply weights to Value matrix (using reconstructed full V for equivalence check)\\n\",\n    \"    full_V = torch.cat(V_chunks, dim=1) # Reconstruct full V for calculation\\n\",\n    \"    output_chunk_i = torch.matmul(attn_weights_for_q_i, full_V)\\n\",\n    \"    print(f\\\"  Device {i}: Output chunk shape: {output_chunk_i.shape}\\\") # Should be [batch, chunk_len, d_model]\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"    output_chunks_rsa.append(output_chunk_i)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 15,\n   \"id\": \"d1bc3c42-af41-49ac-bdbf-96121c96e840\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2025-04-20T02:53:30.774528Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2025-04-20T02:53:30.773907Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2025-04-20T02:53:30.789533Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2025-04-20T02:53:30.787361Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2025-04-20T02:53:30.774470Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"name\": \"stdout\",\n     \"output_type\": \"stream\",\n     \"text\": [\n      \"\\n\",\n      \"--- RSA Result ---\\n\",\n      \"RSA Concatenated Output Shape: torch.Size([1, 12, 8])\\n\",\n      \"\\n\",\n      \"--- Comparison ---\\n\",\n      \"Are Standard Attention and Ring Attention outputs equivalent? True\\n\",\n      \"Success: The Ring Self-Attention simulation produced the same result as standard attention.\\n\"\n     ]\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"# Concatenate the output chunks from all devices\\n\",\n    \"output_rsa = torch.cat(output_chunks_rsa, dim=1) # Concatenate along the sequence dimension\\n\",\n    \"print(\\\"\\\\n--- RSA Result ---\\\")\\n\",\n    \"print(\\\"RSA Concatenated Output Shape:\\\", output_rsa.shape)\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# --- 3. Comparison ---\\n\",\n    \"print(\\\"\\\\n--- Comparison ---\\\")\\n\",\n    \"# Check if the results are numerically close\\n\",\n    \"are_close = torch.allclose(output_standard, output_rsa, atol=1e-6) # Use a tolerance\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"print(f\\\"Are Standard Attention and Ring Attention outputs equivalent? {are_close}\\\")\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# Verify the shapes match\\n\",\n    \"assert output_standard.shape == output_rsa.shape, \\\"Shapes do not match!\\\"\\n\",\n    \"if are_close:\\n\",\n    \"    print(\\\"Success: The Ring Self-Attention simulation produced the same result as standard attention.\\\")\\n\",\n    \"else:\\n\",\n    \"    print(\\\"Failure: The results differ.\\\")\\n\",\n    \"    # Optional: Print difference magnitude if they differ\\n\",\n    \"    # diff = torch.abs(output_standard - output_rsa).max()\\n\",\n    \"    # print(f\\\"Maximum absolute difference: {diff.item()}\\\")\"\n   ]\n  }\n ],\n \"metadata\": {\n  \"kernelspec\": {\n   \"display_name\": \"casual\",\n   \"language\": \"python\",\n   \"name\": \"casual\"\n  },\n  \"language_info\": {\n   \"codemirror_mode\": {\n    \"name\": \"ipython\",\n    \"version\": 3\n   },\n   \"file_extension\": \".py\",\n   \"mimetype\": \"text/x-python\",\n   \"name\": \"python\",\n   \"nbconvert_exporter\": \"python\",\n   \"pygments_lexer\": \"ipython3\",\n   \"version\": \"3.10.0\"\n  }\n },\n \"nbformat\": 4,\n \"nbformat_minor\": 5\n}\n"
  },
  {
    "path": "tutorials/3D-parallel/fsdp_fsdp2.ipynb",
    "content": "{\n \"cells\": [\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"a4d1e21c-9b63-4fa8-918c-163aa3cbaa60\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- https://huggingface.co/docs/accelerate/concept_guides/fsdp1_vs_fsdp2\\n\",\n    \"- https://docs.pytorch.org/tutorials/intermediate/FSDP_tutorial.html\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 4,\n   \"id\": \"0363ab17-cdbb-4985-b626-adb085510d87\",\n   \"metadata\": {},\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"from packaging import version\\n\",\n    \"import torch\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 7,\n   \"id\": \"7936cfe0-a680-4065-a01d-ab48ba280687\",\n   \"metadata\": {},\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/plain\": [\n       \"(<Version('2.6.0+cu124')>, True)\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 7,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"version.parse(torch.__version__), version.parse(torch.__version__) >= version.parse(\\\"2.6\\\")\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 5,\n   \"id\": \"c32e5a0a-256c-499c-973f-71fa390de8d2\",\n   \"metadata\": {},\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"from torch.distributed.fsdp import FullyShardedDataParallel as FSDP\\n\",\n    \"if version.parse(torch.__version__) >= version.parse(\\\"2.6\\\"):\\n\",\n    \"    from torch.distributed.fsdp import CPUOffloadPolicy, FSDPModule, MixedPrecisionPolicy, fully_shard\\n\",\n    \"elif version.parse(torch.__version__) >= version.parse(\\\"2.4\\\"):\\n\",\n    \"    from torch.distributed._composable.fsdp import CPUOffloadPolicy, FSDPModule, MixedPrecisionPolicy, fully_shard\\n\",\n    \"else:\\n\",\n    \"    fully_shard, MixedPrecisionPolicy, FSDPModule, CPUOffloadPolicy = None, None, None, None\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 9,\n   \"id\": \"9beb88a2-3eff-4e6d-a8ee-c6c1a1810496\",\n   \"metadata\": {},\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"def fsdp_version(model):\\n\",\n    \"    if isinstance(model, FSDP):\\n\",\n    \"        return 1\\n\",\n    \"    elif isinstance(model, FSDPModule):\\n\",\n    \"        return 2\\n\",\n    \"    else:\\n\",\n    \"        return 0\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"2d857a61-ed0c-4263-9a78-6358568224c2\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## fsdp 1 vs. fsdp 2\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 10,\n   \"id\": \"655cf3df-5474-4ee9-8789-69dd6eb092ec\",\n   \"metadata\": {},\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"from IPython.display import Image\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 11,\n   \"id\": \"e1b35d2b-ca59-42eb-a627-85cca9410a83\",\n   \"metadata\": {},\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/html\": [\n       \"<img src=\\\"https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/accelerate/fsdp1.png\\\" width=\\\"400\\\"/>\"\n      ],\n      \"text/plain\": [\n       \"<IPython.core.display.Image object>\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 11,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"Image(url='https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/accelerate/fsdp1.png',\\n\",\n    \"      width=400)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 13,\n   \"id\": \"8de82e34-e0e6-4bfe-9c28-6dd74b86083b\",\n   \"metadata\": {},\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/html\": [\n       \"<img src=\\\"https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/accelerate/fsdp2.png\\\" width=\\\"400\\\"/>\"\n      ],\n      \"text/plain\": [\n       \"<IPython.core.display.Image object>\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 13,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"Image(url='https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/accelerate/fsdp2.png',\\n\",\n    \"      width=400)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"9f7508f6-6ad2-443f-bbdf-3997352ef22f\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- FSDP 1 (传统FSDP)：\\n\",\n    \"    - `FlatParameter` 抽象：将多个参数展平连接成一个1D张量\\n\",\n    \"    - 固定参数结构：使用`FlatParameter`改变了原始参数的结构\\n\",\n    \"- FSDP 2 (组合式FSDP)：\\n\",\n    \"    - 组合模式：使用 fully_shard() 函数应用到特定模块\\n\",\n    \"    - 去除`FlatParameter`（使用 DTensor，distributed tensor）：不再使用参数展平，直接复制参数进行通信\\n\",\n    \"        - In the image above, the tensors were sharded across the `1st dimension` (columns 按列分) for the sake of fitting the image on the screen, in reality, they are sharded across the `0th dimension`（按 rows 分） as stated above\\n\",\n    \"    - 保持原始结构：保留模型的原始参数结构\"\n   ]\n  }\n ],\n \"metadata\": {\n  \"kernelspec\": {\n   \"display_name\": \"Python 3 (ipykernel)\",\n   \"language\": \"python\",\n   \"name\": \"python3\"\n  },\n  \"language_info\": {\n   \"codemirror_mode\": {\n    \"name\": \"ipython\",\n    \"version\": 3\n   },\n   \"file_extension\": \".py\",\n   \"mimetype\": \"text/x-python\",\n   \"name\": \"python\",\n   \"nbconvert_exporter\": \"python\",\n   \"pygments_lexer\": \"ipython3\",\n   \"version\": \"3.10.0\"\n  }\n },\n \"nbformat\": 4,\n \"nbformat_minor\": 5\n}\n"
  },
  {
    "path": "tutorials/3D-parallel/mesh.py",
    "content": "\nfrom torch.distributed import init_device_mesh\n\ndevice_mesh = init_device_mesh(device_type='cuda', mesh_shape=(1, 2), mesh_dim_names=('dp', 'sp'))\n\nprint('sp group', device_mesh['sp'].size(), device_mesh['sp'].get_group())\nprint('dp group', device_mesh['dp'].size(), device_mesh['dp'].get_group())\n"
  },
  {
    "path": "tutorials/3D-parallel/ring-allreduce.ipynb",
    "content": "{\n \"cells\": [\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 9,\n   \"id\": \"0c70d2c4-5cb7-4b9b-849f-230afaa8692e\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2025-04-24T15:06:15.469668Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2025-04-24T15:06:15.469053Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2025-04-24T15:06:15.478607Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2025-04-24T15:06:15.476252Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2025-04-24T15:06:15.469610Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"from IPython.display import Image\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"aaec1bd1-51e5-4e42-9a57-027e0671a7c4\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- N 张卡组成一个 ring 环，计算步数，2(N-1)\\n\",\n    \"    - scatter-reduce: (N-1)，非标准 nccl\\n\",\n    \"    - all-gather: (N-1)\\n\",\n    \"- 3张卡，长度为6的向量加和为例；\\n\",\n    \"    - input (each gpu model gradients):\\n\",\n    \"        - `[a0, a1 | a2, a3 | a4, a5] = [A0 | A1 | A2]`\\n\",\n    \"        - `[b0, b1 | b2, b3 | b4, b5] = [B0 | B1 | B2]`\\n\",\n    \"        - `[c0, c1 | c2, c3 | c4, c5] = [C0 | C1 | C2]`\\n\",\n    \"    - output (sync model gradients across gpus):\\n\",\n    \"        - `[a0+b0+c0, a1+b1+c1, a2+b2+c2, a3+b3+c3, a4+b4+c4, a5+b5+c5]`\\n\",\n    \"        - `[A0 + B0 + C0 | A1 + B1 + C1 | A2 + B2 + C2]`\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"609a2cab-fcd4-4353-add8-2b0385d50335\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"### torch scatter reduce\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"1c387c1e-da5e-41de-91d3-adc15679e53f\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.scatter_reduce_.html\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 1,\n   \"id\": \"24be0822-4ea6-45c8-aa01-70eed0668cb2\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2025-04-25T12:13:07.736014Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2025-04-25T12:13:07.735317Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2025-04-25T12:13:09.527979Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2025-04-25T12:13:09.526204Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2025-04-25T12:13:07.735949Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"import torch\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 2,\n   \"id\": \"50b5fa9d-affa-405d-abf7-cc7021f132b8\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2025-04-25T12:13:10.458508Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2025-04-25T12:13:10.457851Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2025-04-25T12:13:10.479099Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2025-04-25T12:13:10.476541Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2025-04-25T12:13:10.458476Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/plain\": [\n       \"tensor([ 5., 14.,  8.,  4.])\"\n      ]\n     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`[C0+B0+A0, A1+C1, A2]`\\n\",\n    \"        - GPU1: `[B0, A1+C1+B1, B2+A2]`\\n\",\n    \"        - GPU2: `[C0+B0, C1, B2+A2+C2]`\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"be6ad07f-b037-4053-8451-3cecaaafc6e1\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"### phase2: all-gather\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"cdb662fa-0b11-4dfe-9f36-27df346ea007\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- `S0: A0+B0+C0, S1: A1+B1+C1, S2: A2+B2+C2`\\n\",\n    \"- step1:\\n\",\n    \"    - GPU0 =>(S0) GPU1 =>(S1) GPU2 =>(S2) GPU0\\n\",\n    \"      - GPU0: [S0, ..., S2]\\n\",\n    \"      - GPU1: [S0, S1, ...]\\n\",\n    \"      - GPU2: [..., S1, S2]\\n\",\n    \"- step2:\\n\",\n    \"    - GPU0 =>(S2) GPU1 =>(S0) GPU2 =>(S1) GPU0\\n\",\n    \"        - GPU0: [S0, S1, S2]\\n\",\n    \"        - GPU1: [S0, S1, S2]\\n\",\n    \"        - GPU2: [S0, S1, S2]\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 10,\n   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\"source\": [\n    \"### why ring-allreduce\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"896ff4c2-10ca-4b6c-8d8f-6463c997167e\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- 高效的带宽利用率 (Efficient Bandwidth Utilization):\\n\",\n    \"    - 分块传输: Ring-AllReduce 将需要同步的数据（例如梯度）分成多个小块（chunks）。\\n\",\n    \"    - 流水线效应: 数据块在环上逐步传输和计算。一个 GPU 可以同时发送一个块给下一个节点，并从上一个节点接收另一个块。这种流水线方式使得 GPU 间的通信链路（如 NVLink 或网络带宽）能够持续被利用，而不是在等待整个大块数据传输完成。\\n\",\n    \"    - 点对点通信: 每个 GPU 只需与其在环中的直接邻居通信。这使得算法可以充分利用现代 GPU 系统中高速的点对点连接（如 NVLink），避免了所有 GPU 都向一个中心点发送数据可能造成的拥塞。理论上，在 N 个 GPU 的环中，每个 GPU 在 Scatter-Reduce 和 All-Gather 阶段总共发送和接收的数据量大约是 2 * (N-1)/N * TotalDataSize，接近于最优值 2 * TotalDataSize。\\n\",\n    \"- 均衡的通信负载 (Balanced Communication Load):\\n\",\n    \"    - 在 Ring-AllReduce 中，每个 GPU 发送和接收的数据量大致相同，计算负载（Reduce 操作）也相对均衡地分布在各个步骤中。\\n\",\n    \"    - 这避免了像基于树（Tree-based）的 All-Reduce 算法中可能出现的根节点通信瓶颈问题，因为在树形结构中，靠近根节点的 GPU 需要处理更多的数据聚合或分发任务。\\n\",\n    \"- 避免中心瓶颈 (Avoids Central Bottleneck):\\n\",\n    \"    - 与参数服务器（Parameter Server）架构或其他需要中心协调节点的同步方法不同，Ring-AllReduce 是完全去中心化的。没有单个节点会成为性能瓶颈或单点故障。\\n\",\n    \"- 良好的可扩展性 (Good Scalability):\\n\",\n    \"    - 虽然完成一次完整的 Ring-AllReduce 需要 2 * (N-1) 步（N 是 GPU 数量），延迟会随着 N 线性增加，但关键在于每个 GPU 的带宽需求基本保持不变（与 N 无关）。\\n\",\n    \"对于带宽是主要瓶颈的大规模系统（尤其是在传输大量梯度时），这种恒定的带宽需求使得 Ring-AllReduce 比那些带宽需求随节点数增加而增加的算法更具扩展性。\"\n   ]\n  }\n ],\n \"metadata\": {\n  \"kernelspec\": {\n   \"display_name\": \"casual\",\n   \"language\": \"python\",\n   \"name\": \"casual\"\n  },\n  \"language_info\": {\n   \"codemirror_mode\": {\n    \"name\": \"ipython\",\n    \"version\": 3\n   },\n   \"file_extension\": \".py\",\n   \"mimetype\": \"text/x-python\",\n   \"name\": \"python\",\n   \"nbconvert_exporter\": \"python\",\n   \"pygments_lexer\": \"ipython3\",\n   \"version\": \"3.10.0\"\n  }\n },\n \"nbformat\": 4,\n \"nbformat_minor\": 5\n}\n"
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https://docs.google.com/presentation/d/1ntPSYg-Wphl8sErwjUl0AztOY1i4SZmQuvmGhkeRElA/edit#slide=id.g2318fd43235_0_292\\n\",\n    \"- 通过这次的 tutorial 再整体回顾下整个系列关于分布式的基本概念/术语，以及方法；\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"74e472df-52cb-48b4-9640-d08f22655acf\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## GPU memory\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"a46695eb-2137-4f23-96f4-c8dfc74fd43d\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- Shard parameters, gradients, and optimizer states across all data-parallel processes\\n\",\n    \"    - GPU memory:\\n\",\n    \"        - P: Parameters\\n\",\n    \"        - G: Gradients\\n\",\n    \"        - OS: Optimizer states\\n\",\n    \"    - 暂不考虑 features/activations/embeddings\\n\",\n    \"    - 都跟 optimizer 有关\\n\",\n    \"        - 优化器的构造会封装 parameters：`optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)`\\n\",\n    \"        - loss.backward() => parameters.grad\\n\",\n    \"        - optimizer.step() => optimizer states\\n\",\n    \"            - momentum：gradient 的指数平均\\n\",\n    \"            - variance：gradient square 的指数平均\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"```\\n\",\n    \"for group in optimizer.param_groups:\\n\",\n    \"    for p in group['params']:\\n\",\n    \"        state = optimizer.state[p]\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"        # Exponential moving average of gradient values\\n\",\n    \"        m = state['exp_avg']  # 动量参数\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"        # Exponential moving average of squared gradient values\\n\",\n    \"        v = state['exp_avg_sq']  # 方差参数\\n\",\n    \"```\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"- 混合精度下的 GPU memory 占用，$x$ 个模型参数（fp16）\\n\",\n    \"    - Parameters：$2x$\\n\",\n    \"    - Gradients：$2x$\\n\",\n    \"    - Optimizer states (Adam, all is fp32) : $12x = 4x + 4x + 4x$\\n\",\n    \"        - Parameters copy：$4x$\\n\",\n    \"        - Momentum：$4x$\\n\",\n    \"        - Variance:：$4x$\\n\",\n    \"    - 参考 https://arxiv.org/abs/1910.02054（ZeRO: Memory Optimizations Toward Training Trillion Parameter Models）\\n\",\n    \"        - ZeRO：Zero Redundancy Optimizer (ZeRO)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 7,\n   \"id\": \"7580e1a9-a188-41ae-b352-7fc74c4aeec6\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2024-06-29T08:22:24.456467Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2024-06-29T08:22:24.455863Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2024-06-29T08:22:24.464640Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2024-06-29T08:22:24.463404Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2024-06-29T08:22:24.456424Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/html\": [\n       \"<img src=\\\"https://www.microsoft.com/en-us/research/uploads/prod/2020/02/DeepSpeed-Image-1.png\\\" width=\\\"600\\\"/>\"\n      ],\n      \"text/plain\": [\n       \"<IPython.core.display.Image object>\"\n      ]\n     },\n     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\"\\n\",\n    \"that are optimized to achieve high bandwidth and low latency \\n\",\n    \"\\n\",\n    \"- over PCIe and NVLink high-speed interconnects within a node\\n\",\n    \"- over NVIDIA Mellanox Network across nodes.\\n\",\n    \"    - InfiniBand: IB，无限带宽，集群互联；（对应的是 ethernet 以太网）\\n\",\n    \"    - Mellanox 主要是做 IB 的，2019年被 Nvidia 收购；加速计算与互联/存储的结合；\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 8,\n   \"id\": \"dae0fc68-58a3-421d-9db2-786858440bbb\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2024-06-29T08:29:41.327490Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2024-06-29T08:29:41.326151Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2024-06-29T08:29:41.335316Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2024-06-29T08:29:41.334083Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2024-06-29T08:29:41.327445Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/html\": [\n       \"<img src=\\\"../imgs/ddp/ddp_allreduce.png\\\" 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\"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"What is Not FSDP\\n\",\n    \"- Model Parallelism：模型的不同的 layer 放在不同的 gpu 上；\\n\",\n    \"- Tensor Parallelism：分块矩阵实现\\n\",\n    \"    - split matrix multiplication by Column\\n\",\n    \"- Pipeline Parallelism\\n\",\n    \"    - Mix Data and Model Parallelism\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"b8b3d8b6-6de4-4e67-9ae2-a1fc77d09c4c\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"### tensor parallelism\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 35,\n   \"id\": \"60fa5d20-50a3-4ae9-938b-53750504e457\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2024-06-29T08:47:27.697247Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2024-06-29T08:47:27.695996Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2024-06-29T08:47:27.704913Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2024-06-29T08:47:27.703647Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2024-06-29T08:47:27.697201Z\"\n    }\n   },\n   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\"text/plain\": [\n       \"(tensor([[1., 2., 3.],\\n\",\n       \"         [4., 5., 6.]]),\\n\",\n       \" tensor([[1., 2.],\\n\",\n       \"         [3., 4.],\\n\",\n       \"         [5., 6.]]),\\n\",\n       \" tensor([[22., 28.],\\n\",\n       \"         [49., 64.]]))\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 21,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"A = torch.arange(1, 7).reshape(2, 3).to(torch.float)\\n\",\n    \"B = torch.arange(1, 7).reshape(3, 2).to(torch.float)\\n\",\n    \"A, B, A@B\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 32,\n   \"id\": \"97fcf8cc-8abd-4072-a7c7-2841930fadab\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2024-06-29T08:45:47.097121Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2024-06-29T08:45:47.095751Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2024-06-29T08:45:47.102562Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2024-06-29T08:45:47.101640Z\",\n  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\"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"A @ B1, A @ B2\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 34,\n   \"id\": \"e8f6da00-1586-4048-a5fb-d874693d261f\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2024-06-29T08:45:53.942112Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2024-06-29T08:45:53.940928Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2024-06-29T08:45:53.951662Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2024-06-29T08:45:53.950439Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2024-06-29T08:45:53.942068Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/plain\": [\n       \"tensor([[22., 28.],\\n\",\n       \"        [49., 64.]])\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 34,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"torch.concat([A@B1, A@B2], dim=1)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"107b61fc-d4e9-450c-b047-397cd12f5c9f\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"### pipeline parallel\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 39,\n   \"id\": \"d18da27a-9a9f-4680-b477-803f31fb20ab\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2024-06-29T08:52:25.263914Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2024-06-29T08:52:25.262943Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2024-06-29T08:52:25.271356Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2024-06-29T08:52:25.270169Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2024-06-29T08:52:25.263870Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/html\": [\n       \"<img src=\\\"https://pytorch.org/docs/stable/_images/no_pipe.png\\\" width=\\\"400\\\"/>\"\n      ],\n      \"text/plain\": [\n       \"<IPython.core.display.Image object>\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 39,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"# Model Parallelism using multiple GPUs\\n\",\n    \"Image(url='https://pytorch.org/docs/stable/_images/no_pipe.png', width=400)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"bbd45db4-a912-4b66-a76b-f7140f4e71ad\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- The figure represents a model with 4 layers placed on 4 different GPUs (vertical axis). \\n\",\n    \"- The horizontal axis represents training this model through time demonstrating that only 1 GPU is utilized at a time\\n\",\n    \"- 任何时刻，只有一张卡在做计算；\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 40,\n   \"id\": \"04f17c3a-d563-4417-8fde-5c6ece9acbdc\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2024-06-29T08:55:20.813676Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2024-06-29T08:55:20.812444Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2024-06-29T08:55:20.821472Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2024-06-29T08:55:20.820252Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2024-06-29T08:55:20.813631Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/html\": [\n       \"<img src=\\\"https://pytorch.org/docs/stable/_images/pipe.png\\\" width=\\\"400\\\"/>\"\n      ],\n      \"text/plain\": [\n       \"<IPython.core.display.Image object>\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 40,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"# Pipelined Execution\\n\",\n    \"Image(url='https://pytorch.org/docs/stable/_images/pipe.png', width=400)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"2d8c6e58-a743-46d8-a9fe-d8e257a32da5\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- $F_{i,j}$\\n\",\n    \"    - $i$ 表示 gpu card，model parts\\n\",\n    \"    - $j$ 表示 data splits\\n\",\n    \"- To alleviate this problem, pipeline parallelism splits the input minibatch into multiple microbatches and pipelines the execution of these microbatches across multiple GPUs.\\n\",\n    \"- The figure represents a model with 4 layers placed on 4 different GPUs (vertical axis). The horizontal axis represents training this model through time demonstrating that the GPUs are utilized much more efficiently. However, there still exists a bubble (as demonstrated in the figure) where certain GPUs are not utilized. \"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"ddcbe63f-2412-4eee-8e1d-adb3e578fd92\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"```\\n\",\n    \"from torch.distributed.pipeline.sync import Pipe\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# Need to initialize RPC framework first.\\n\",\n    \"os.environ['MASTER_ADDR'] = 'localhost'\\n\",\n    \"os.environ['MASTER_PORT'] = '29500'\\n\",\n    \"torch.distributed.rpc.init_rpc('worker', rank=0, world_size=1)\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# Build pipe.\\n\",\n    \"fc1 = nn.Linear(16, 8).cuda(0)\\n\",\n    \"fc2 = nn.Linear(8, 4).cuda(1)\\n\",\n    \"model = nn.Sequential(fc1, fc2)\\n\",\n    \"# chunks: number of micro-batches (default: 1)\\n\",\n    \"model = Pipe(model, chunks=8)\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"input = torch.rand(16, 16).cuda(0)\\n\",\n    \"output_rref = model(input)\\n\",\n    \"```\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"fe1ad90b-3b52-4d2e-a7ef-5e080a8a92d1\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"### fsdp\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"fa7ba938-6d9e-4636-924d-bb238e52cdca\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- PyTorch FSDP: Experiences on Scaling Fully Sharded Data Parallel\\n\",\n    \"    - https://arxiv.org/pdf/2304.11277\\n\",\n    \"- 流程\\n\",\n    \"    - FSDP Unit [Vertically “Splitting”]\\n\",\n    \"        - layer/module/stage\\n\",\n    \"    - Sharding [Horizontally “Splitting”]\\n\",\n    \"        - os + g + p\\n\",\n    \"    - All-Gather\\n\",\n    \"    - Reduce-Scatter\\n\",\n    \"- split our FSDP-Unit parameters across GPUs\\n\",\n    \"- all-gather per FSDP-unit => Forward/Backward\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 5,\n   \"id\": \"cb56d6af-8d3f-4c1f-8e67-c843533981a6\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": 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parameters must be wrapped as part of the same FSDP unit. \\n\",\n    \"    - unit 1: [layer 1, layer 2]\\n\",\n    \"    - unit 2: [layer 4, layer 5]\\n\",\n    \"- sharding\\n\",\n    \"    - store fsdp unit on `FlatParameter`\\n\",\n    \"    - split `FlatParameter` on multiple nodes\\n\",\n    \"    - `torch.distributed.fsdp.FullyShardedDataParallel` (https://pytorch.org/docs/stable/fsdp.html)\\n\",\n    \"        - `sharding_strategy`:\\n\",\n    \"            - FULL_SHARD: os + g + p;\\n\",\n    \"            - SHARD_GRAD_OP: os + g;\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 6,\n   \"id\": \"afdfeb15-ee21-473c-9f67-be1bfc9325ad\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2024-06-29T09:35:25.588917Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2024-06-29T09:35:25.587798Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2024-06-29T09:35:25.597409Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2024-06-29T09:35:25.596175Z\",\n     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You should set the environment variable TRANSFORMERS_CACHE to a writable directory.\\n\"\n     ]\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"import torch\\n\",\n    \"from IPython.display import Image\\n\",\n    \"from transformers import AutoModelForCausalLM\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 18,\n   \"id\": \"67a0f68d\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2024-03-02T04:19:11.194800Z\",\n     \"start_time\": \"2024-03-02T04:17:06.436513Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"name\": \"stdout\",\n     \"output_type\": \"stream\",\n     \"text\": [\n      \"486.7002410888672\\n\",\n      \"249.3501205444336\\n\",\n      \"168.3501205444336\\n\"\n     ]\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('gpt2')\\n\",\n    \"# all float32\\n\",\n    \"print(model.get_memory_footprint() / (1024**2))\\n\",\n    \"model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('gpt2', torch_dtype=torch.float16)\\n\",\n    \"# all float16\\n\",\n    \"print(model.get_memory_footprint() / (1024**2))\\n\",\n    \"model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('gpt2', torch_dtype=torch.float16, load_in_8bit=True)\\n\",\n    \"# float16, torch.int8\\n\",\n    \"print(model.get_memory_footprint() / (1024**2))\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 11,\n   \"id\": \"f7b99865\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2024-03-02T09:30:50.013862Z\",\n     \"start_time\": \"2024-03-02T09:30:49.855020Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"ename\": \"NameError\",\n     \"evalue\": \"name 'model' is not defined\",\n     \"output_type\": \"error\",\n     \"traceback\": [\n      \"\\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\\u001b[0m\",\n      \"\\u001b[0;31mNameError\\u001b[0m                                 Traceback (most recent call last)\",\n      \"Cell \\u001b[0;32mIn[11], line 1\\u001b[0m\\n\\u001b[0;32m----> 1\\u001b[0m \\u001b[38;5;28;01mfor\\u001b[39;00m name, para \\u001b[38;5;129;01min\\u001b[39;00m \\u001b[43mmodel\\u001b[49m\\u001b[38;5;241m.\\u001b[39mnamed_parameters():\\n\\u001b[1;32m      2\\u001b[0m     \\u001b[38;5;28mprint\\u001b[39m(para\\u001b[38;5;241m.\\u001b[39mdtype, name, para\\u001b[38;5;241m.\\u001b[39mdevice)\\n\",\n      \"\\u001b[0;31mNameError\\u001b[0m: name 'model' is not defined\"\n     ]\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"for name, para in model.named_parameters():\\n\",\n    \"    print(para.dtype, name, para.device)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"7151038b\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- transformer.wte.weight、transformer.wpe.weight： torch.float16\\n\",\n    \"- h.0 - h.11\\n\",\n    \"    - ln_1.weight, ln_1.bias, ln_2.weight, ln_2.bias: torch.float16\\n\",\n    \"    - attn\\n\",\n    \"        - c_attn.weight: torch.int8\\n\",\n    \"            - bias: torch.float16\\n\",\n    \"        - c_proj.weight: torch.int8\\n\",\n    \"            - bias: torch.float16\\n\",\n    \"    - mlp\\n\",\n    \"        - c_fc.weight: torch.int8\\n\",\n    \"        - bias: torch.float16\\n\",\n    \"- ln_f.weight, ln_f.bias: torch.float16\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"45c4448e\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## demo\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 3,\n   \"id\": \"06b6cc35\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2024-03-02T03:53:20.370989Z\",\n     \"start_time\": \"2024-03-02T03:53:20.266632Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"torch.cuda.amp.autocast??\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 13,\n   \"id\": \"5ff448f2\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2024-02-25T03:25:15.057412Z\",\n     \"start_time\": \"2024-02-25T03:25:15.036416Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"name\": \"stdout\",\n     \"output_type\": \"stream\",\n     \"text\": [\n      \"in autocast torch.float16 cuda:0\\n\",\n      \"in autocast torch.float16 cuda:0\\n\",\n      \"out autocast torch.float32 cuda:0\\n\"\n     ]\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"# Creates some tensors in default dtype (here assumed to be float32)\\n\",\n    \"a_float32 = torch.rand((8, 8), device=\\\"cuda\\\")\\n\",\n    \"b_float32 = torch.rand((8, 8), device=\\\"cuda\\\")\\n\",\n    \"c_float32 = torch.rand((8, 8), device=\\\"cuda\\\")\\n\",\n    \"d_float32 = torch.rand((8, 8), device=\\\"cuda\\\")\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# with torch.autocast(device_type=\\\"cuda\\\"):\\n\",\n    \"with torch.cuda.amp.autocast():\\n\",\n    \"    # torch.mm is on autocast's list of ops that should run in float16.\\n\",\n    \"    # Inputs are float32, but the op runs in float16 and produces float16 output.\\n\",\n    \"    # No manual casts are required.\\n\",\n    \"    e_float16 = torch.mm(a_float32, b_float32)\\n\",\n    \"    print('in autocast', e_float16.dtype, e_float16.device)\\n\",\n    \"    # Also handles mixed input types\\n\",\n    \"    f_float16 = torch.mm(d_float32, e_float16)\\n\",\n    \"    print('in autocast', f_float16.dtype, e_float16.device)\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# After exiting autocast, calls f_float16.float() to use with d_float32\\n\",\n    \"g_float32 = torch.mm(d_float32, f_float16.float())\\n\",\n    \"print('out autocast', g_float32.dtype, g_float32.device)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"ebb32399\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## basics\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 16,\n   \"id\": \"3bf51297\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2024-02-25T04:05:41.006395Z\",\n     \"start_time\": \"2024-02-25T04:05:40.996270Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/html\": [\n       \"<img src=\\\"../imgs/fp32-fp16.png\\\" width=\\\"600\\\"/>\"\n      ],\n      \"text/plain\": [\n       \"<IPython.core.display.Image object>\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 16,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"Image(url='../imgs/fp32-fp16.png', width=600)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"2c9b4ec2\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- fp32（single precision） vs. fp16（half precision）\\n\",\n    \"    - fp16 的 dynamic range 是足够的，gradient （weight update）的计算需要将其 scale 避免 fp16 的浮点数下溢；\\n\",\n    \"- fp16 is fast and memory-efficient；\\n\",\n    \"    - 更快的 compute throughout （8x）\\n\",\n    \"    - 更高的 memory throughout (2x)\\n\",\n    \"    - 更小的显存占用 (1/2x)\\n\",\n    \"- fp32 offers precison and range benefits.\\n\",\n    \"- 因此需要混合；\\n\",\n    \"    - 需要 fp32 的场景：\\n\",\n    \"        - reductions，exponentiation；\\n\",\n    \"        - large + small：weight updates, reductions again;\\n\",\n    \"            - 1+0.0001\\n\",\n    \"            - update/para < 2^{-11} (0.00049), no effect\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 5,\n   \"id\": \"e6c2db83\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2024-03-02T08:34:57.320501Z\",\n     \"start_time\": \"2024-03-02T08:34:57.309921Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/html\": [\n       \"<img src=\\\"https://docscontent.nvidia.com/dims4/default/3252e0a/2147483647/strip/true/crop/944x532+0+0/resize/1888x1064!/format/webp/quality/90/?url=https%3A%2F%2Fk3-prod-nvidia-docs.s3.us-west-2.amazonaws.com%2Fbrightspot%2Fdita%2F00000189-949d-d46e-abe9-bcdf9f8c0000%2Fdeeplearning%2Fperformance%2Fmixed-precision-training%2Fgraphics%2Fgradients2.png\\\" width=\\\"600\\\"/>\"\n      ],\n      \"text/plain\": [\n       \"<IPython.core.display.Image object>\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 5,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"Image(url='https://docscontent.nvidia.com/dims4/default/3252e0a/2147483647/strip/true/crop/944x532+0+0/resize/1888x1064!/format/webp/quality/90/?url=https%3A%2F%2Fk3-prod-nvidia-docs.s3.us-west-2.amazonaws.com%2Fbrightspot%2Fdita%2F00000189-949d-d46e-abe9-bcdf9f8c0000%2Fdeeplearning%2Fperformance%2Fmixed-precision-training%2Fgraphics%2Fgradients2.png', \\n\",\n    \"      width=600)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 14,\n   \"id\": \"ee6bee2a\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2024-03-02T09:40:29.446200Z\",\n     \"start_time\": \"2024-03-02T09:40:29.419464Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/plain\": [\n       \"tensor([1.], device='cuda:0', dtype=torch.float16)\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 14,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"torch.cuda.HalfTensor([2**-24])  + 1.\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 12,\n   \"id\": \"a9ddfb45\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2024-03-02T09:35:57.295621Z\",\n     \"start_time\": \"2024-03-02T09:35:57.286118Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/plain\": [\n       \"65536\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 12,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"4096 * 16\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 21,\n   \"id\": \"eaa97038\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2024-02-25T04:06:55.566118Z\",\n     \"start_time\": \"2024-02-25T04:06:55.550943Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/plain\": [\n       \"tensor(inf, device='cuda:0', dtype=torch.float16)\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 21,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"# torch.float16\\n\",\n    \"a = torch.cuda.HalfTensor(4096)\\n\",\n    \"# 4096 * 16\\n\",\n    \"a.fill_(16)\\n\",\n    \"a.sum()\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 25,\n   \"id\": \"7bb1ff97\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2024-02-25T04:07:39.147757Z\",\n     \"start_time\": \"2024-02-25T04:07:39.133516Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/plain\": [\n       \"tensor(65536., device='cuda:0')\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 25,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"# torch.float32\\n\",\n    \"b = torch.cuda.FloatTensor(4096)\\n\",\n    \"# 4096 * 16\\n\",\n    \"b.fill_(16)\\n\",\n    \"b.sum()\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 26,\n   \"id\": \"366525e1\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2024-02-25T04:10:03.056778Z\",\n     \"start_time\": \"2024-02-25T04:10:03.027389Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/plain\": [\n       \"tensor([1.], device='cuda:0', dtype=torch.float16)\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 26,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"para = torch.cuda.HalfTensor([1.])\\n\",\n    \"update = torch.cuda.HalfTensor([.0001])\\n\",\n    \"para + update\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 27,\n   \"id\": \"a187eb67\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2024-02-25T04:10:19.909611Z\",\n     \"start_time\": \"2024-02-25T04:10:19.895850Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/plain\": [\n       \"tensor([1.0001], device='cuda:0')\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 27,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"para = torch.cuda.FloatTensor([1.])\\n\",\n    \"update = torch.cuda.FloatTensor([.0001])\\n\",\n    \"para + update\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 4,\n   \"id\": \"b9d1debd\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2024-03-02T03:55:35.052233Z\",\n     \"start_time\": \"2024-03-02T03:55:35.037497Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/html\": [\n       \"<img src=\\\"../imgs/amp_32_16.png\\\" width=\\\"600\\\"/>\"\n      ],\n      \"text/plain\": [\n       \"<IPython.core.display.Image object>\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 4,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"# GEMM：General Matrix Multiply\\n\",\n    \"Image(url='../imgs/amp_32_16.png', width=600)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"56ed9dc9\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## amp\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"b3e88247\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- https://arxiv.org/pdf/1710.03740.pdf\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 5,\n   \"id\": \"35d05aef\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2024-03-02T04:04:00.202767Z\",\n     \"start_time\": \"2024-03-02T04:04:00.192775Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/html\": [\n       \"<img src=\\\"https://blog.paperspace.com/content/images/2022/05/image-16.png\\\" width=\\\"400\\\"/>\"\n      ],\n      \"text/plain\": [\n       \"<IPython.core.display.Image object>\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 5,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"# model: half, inputs: half, \\n\",\n    \"# targets: float32, \\n\",\n    \"# optimizer: float32\\n\",\n    \"Image(url='https://blog.paperspace.com/content/images/2022/05/image-16.png', width=400)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 10,\n   \"id\": \"b5fa4d01\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2024-03-02T09:20:58.148646Z\",\n     \"start_time\": \"2024-03-02T09:20:58.138023Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/html\": [\n       \"<img src=\\\"../imgs/master-weights.png\\\" width=\\\"400\\\"/>\"\n      ],\n      \"text/plain\": [\n       \"<IPython.core.display.Image object>\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 10,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"# gradient update 发生在 float32\\n\",\n    \"Image(url='../imgs/master-weights.png', width=400)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 30,\n   \"id\": \"4b3edd95\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2024-02-25T04:50:24.134164Z\",\n     \"start_time\": \"2024-02-25T04:50:24.123348Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/html\": [\n       \"<img src=\\\"https://pic1.zhimg.com/v2-0e8ef3ea96a60a2dfa45c8e4cb658a5c_r.jpg\\\" width=\\\"400\\\"/>\"\n      ],\n      \"text/plain\": [\n       \"<IPython.core.display.Image object>\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 30,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"Image(url='https://pic1.zhimg.com/v2-0e8ef3ea96a60a2dfa45c8e4cb658a5c_r.jpg', width=400)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"07252379\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- forward: weights, activations\\n\",\n    \"- backward: activation grad, weight grad\\n\",\n    \"- updates(weight gradients 乘上学习率)会非常小，在FP16中，小于2^(-24)的值都会被置为0. \\n\",\n    \"\\n\",\n    \"$$\\n\",\n    \"\\\\frac{\\\\partial L}{\\\\partial w}=\\\\frac{\\\\partial L}{\\\\partial a}\\\\cdot\\\\frac{\\\\partial a}{\\\\partial w}\\n\",\n    \"$$\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"- 2-level NN\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"$$\\n\",\n    \"\\\\begin{split}\\n\",\n    \"\\\\frac{\\\\partial L}{\\\\partial W^{[2]}}=\\\\frac{\\\\partial L}{\\\\partial a^{[2]}}\\\\frac{\\\\partial a^{[2]}}{\\\\partial W^{[2]}}\\\\\\\\\\n\",\n    \"\\\\frac{\\\\partial L}{\\\\partial a^{[1]}}=\\\\frac{\\\\partial L}{\\\\partial a^{[2]}}\\\\frac{\\\\partial a^{[2]}}{\\\\partial a^{[1]}}\\\\\\\\\\n\",\n    \"\\\\frac{\\\\partial L}{\\\\partial W^{[1]}}=\\\\frac{\\\\partial L}{\\\\partial a^{[1]}}\\\\frac{\\\\partial a^{[1]}}{\\\\partial W^{[1]}}\\n\",\n    \"\\\\end{split}\\n\",\n    \"$$\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"c96e338d\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## loss scaling\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"9775b2b3\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"```\\n\",\n    \"scaler = GradScaler()\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# forward\\n\",\n    \"with autocast():\\n\",\n    \"    output = model(input)\\n\",\n    \"    loss = loss_fn(output, target)\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# backward\\n\",\n    \"scaler.scale(loss).backward()\\n\",\n    \"scaler.step(optimizer)\\n\",\n    \"scaler.update()\\n\",\n    \"```\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"e5a9e1b2\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- 针对的是 loss（loss scaling）\\n\",\n    \"    - small gradients may underflow in FP16 regions of the network\\n\",\n    \"    - scaling the loss brings gradients into the fp16 dynamic range\\n\",\n    \"    - unscale gradients in FP32 for `optimizer.step()`\\n\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 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src=\\\"../imgs/master-weights-scale.png\\\" width=\\\"500\\\"/>\"\n      ],\n      \"text/plain\": [\n       \"<IPython.core.display.Image object>\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 9,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"Image(url='../imgs/master-weights-scale.png', width=500)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"516e5248\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"```\\n\",\n    \"# 计算梯度\\n\",\n    \"loss.backward()\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# 将计算的梯度从float16模型复制到float32模型\\n\",\n    \"for param, param_float32 in zip(model.parameters(), model_float32.parameters()):\\n\",\n    \"    if param.grad is not None:\\n\",\n    \"        param_float32.grad = param.grad.float() * scale_factor  # 应用梯度缩放\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# 更新主权重（float32模型）\\n\",\n    \"optimizer.step()\\n\",\n    \"```\"\n   ]\n  }\n ],\n \"metadata\": {\n  \"kernelspec\": {\n   \"display_name\": \"Python 3 (ipykernel)\",\n   \"language\": \"python\",\n   \"name\": \"python3\"\n  },\n  \"language_info\": {\n   \"codemirror_mode\": {\n    \"name\": \"ipython\",\n    \"version\": 3\n   },\n   \"file_extension\": \".py\",\n   \"mimetype\": \"text/x-python\",\n   \"name\": \"python\",\n   \"nbconvert_exporter\": \"python\",\n   \"pygments_lexer\": \"ipython3\",\n   \"version\": \"3.10.13\"\n  },\n  \"toc\": {\n   \"base_numbering\": 1,\n   \"nav_menu\": {},\n   \"number_sections\": true,\n   \"sideBar\": true,\n   \"skip_h1_title\": false,\n   \"title_cell\": \"Table of Contents\",\n   \"title_sidebar\": \"Contents\",\n   \"toc_cell\": false,\n   \"toc_position\": {},\n   \"toc_section_display\": true,\n   \"toc_window_display\": false\n  }\n },\n \"nbformat\": 4,\n \"nbformat_minor\": 5\n}\n"
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\"      <td>7.0</td>\\n\",\n       \"      <td>0.27</td>\\n\",\n       \"      <td>0.36</td>\\n\",\n       \"      <td>20.7</td>\\n\",\n       \"      <td>0.045</td>\\n\",\n       \"      <td>45.0</td>\\n\",\n       \"      <td>170.0</td>\\n\",\n       \"      <td>1.0010</td>\\n\",\n       \"      <td>3.00</td>\\n\",\n       \"      <td>0.45</td>\\n\",\n       \"      <td>8.8</td>\\n\",\n       \"      <td>6</td>\\n\",\n       \"    </tr>\\n\",\n       \"    <tr>\\n\",\n       \"      <th>1</th>\\n\",\n       \"      <td>6.3</td>\\n\",\n       \"      <td>0.30</td>\\n\",\n       \"      <td>0.34</td>\\n\",\n       \"      <td>1.6</td>\\n\",\n       \"      <td>0.049</td>\\n\",\n       \"      <td>14.0</td>\\n\",\n       \"      <td>132.0</td>\\n\",\n       \"      <td>0.9940</td>\\n\",\n       \"      <td>3.30</td>\\n\",\n       \"      <td>0.49</td>\\n\",\n       \"      <td>9.5</td>\\n\",\n       \"      <td>6</td>\\n\",\n       \"    </tr>\\n\",\n       \"    <tr>\\n\",\n       \"      <th>2</th>\\n\",\n       \"      <td>8.1</td>\\n\",\n       \"      <td>0.28</td>\\n\",\n       \"      <td>0.40</td>\\n\",\n       \"      <td>6.9</td>\\n\",\n       \"      <td>0.050</td>\\n\",\n       \"      <td>30.0</td>\\n\",\n       \"      <td>97.0</td>\\n\",\n       \"      <td>0.9951</td>\\n\",\n       \"      <td>3.26</td>\\n\",\n       \"      <td>0.44</td>\\n\",\n       \"      <td>10.1</td>\\n\",\n       \"      <td>6</td>\\n\",\n       \"    </tr>\\n\",\n       \"    <tr>\\n\",\n       \"      <th>3</th>\\n\",\n       \"      <td>7.2</td>\\n\",\n       \"      <td>0.23</td>\\n\",\n       \"      <td>0.32</td>\\n\",\n       \"      <td>8.5</td>\\n\",\n       \"      <td>0.058</td>\\n\",\n       \"      <td>47.0</td>\\n\",\n       \"      <td>186.0</td>\\n\",\n       \"      <td>0.9956</td>\\n\",\n       \"      <td>3.19</td>\\n\",\n       \"      <td>0.40</td>\\n\",\n       \"      <td>9.9</td>\\n\",\n       \"      <td>6</td>\\n\",\n       \"    </tr>\\n\",\n       \"    <tr>\\n\",\n       \"      <th>4</th>\\n\",\n       \"      <td>7.2</td>\\n\",\n       \"      <td>0.23</td>\\n\",\n       \"      <td>0.32</td>\\n\",\n       \"      <td>8.5</td>\\n\",\n       \"      <td>0.058</td>\\n\",\n       \"      <td>47.0</td>\\n\",\n       \"      <td>186.0</td>\\n\",\n       \"      <td>0.9956</td>\\n\",\n       \"      <td>3.19</td>\\n\",\n       \"      <td>0.40</td>\\n\",\n       \"      <td>9.9</td>\\n\",\n       \"      <td>6</td>\\n\",\n       \"    </tr>\\n\",\n       \"  </tbody>\\n\",\n       \"</table>\\n\",\n       \"</div>\"\n      ],\n      \"text/plain\": [\n       \"   fixed acidity  volatile acidity  citric acid  residual sugar  chlorides  \\\\\\n\",\n       \"0            7.0              0.27         0.36            20.7      0.045   \\n\",\n       \"1            6.3              0.30         0.34             1.6      0.049   \\n\",\n       \"2            8.1              0.28         0.40             6.9      0.050   \\n\",\n       \"3  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{\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"7ac79377\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- n_splits=5, 数据集会分为 5 份，一份作为测试集，其余4分作为训练集；5种训练-测试所用数据集；\\n\",\n    \"- n_repeats=3，这样的切分过程会重复3次；\\n\",\n    \"- 一共会有 `5*3 == 15` 次独立的训练和测试过程\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"c7fbd535\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"### cores\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 9,\n   \"id\": \"33e08310\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2024-02-13T10:38:40.162255Z\",\n     \"start_time\": \"2024-02-13T10:38:33.668727Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"name\": \"stdout\",\n     \"output_type\": \"stream\",\n     \"text\": [\n      \"6.488362073898315\\n\"\n     ]\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"## CPU cores we use n_jobs\\n\",\n    \"model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)\\n\",\n    \"# define the evaluation procedure\\n\",\n    \"cv = 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    "content": "import os, sys\nimport torch\nimport torch.nn.functional as F\nfrom torch.utils.data import Dataset, DataLoader\n\nimport torch.multiprocessing as mp\nfrom torch.utils.data.distributed import DistributedSampler\nfrom torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP\nfrom torch.distributed import init_process_group, destroy_process_group\n\ndef ddp_setup(rank, world_size):\n    \"\"\"\n    Args:\n        rank: Unique identifier of each process\n        world_size: Total number of processes\n    \"\"\"\n    # rank 0 process\n    os.environ[\"MASTER_ADDR\"] = \"localhost\"\n    os.environ[\"MASTER_PORT\"] = \"12355\"\n    # nccl：NVIDIA Collective Communication Library \n    # 分布式情况下的，gpus 间通信\n    init_process_group(backend=\"nccl\", rank=rank, world_size=world_size)\n    torch.cuda.set_device(rank)\n    \nclass Trainer:\n    def __init__(self, \n                 model: torch.nn.Module, \n                 train_dataloader: DataLoader, \n                 optimizer: torch.optim.Optimizer, \n                 gpu_id: int) -> None:\n        self.gpu_id = gpu_id\n        self.model = model.to(gpu_id)\n        self.train_dataloader = train_dataloader\n        self.optimizer = optimizer\n        self.model = DDP(model, device_ids=[gpu_id])\n    \n    def _run_batch(self, xs, ys):\n        self.optimizer.zero_grad()\n        output = self.model(xs)\n        loss = F.cross_entropy(output, ys)\n        loss.backward()\n        self.optimizer.step()\n    \n    def _run_epoch(self, epoch):\n        batch_size = len(next(iter(self.train_dataloader))[0])\n        print(f'[GPU: {self.gpu_id}] Epoch: {epoch} | Batchsize: {batch_size} | Steps: {len(self.train_dataloader)}')\n        self.train_dataloader.sampler.set_epoch(epoch)\n        for xs, ys in self.train_dataloader:\n            xs = xs.to(self.gpu_id)\n            ys = ys.to(self.gpu_id)\n            self._run_batch(xs, ys)\n    \n    def train(self, max_epoch: int):\n        for epoch in range(max_epoch):\n            self._run_epoch(epoch)\n\nclass MyTrainDataset(Dataset):\n    def __init__(self, size):\n        self.size = size\n        self.data = [(torch.rand(20), torch.rand(1)) for _ in range(size)]\n\n    def __len__(self):\n        return self.size\n    \n    def __getitem__(self, index):\n        return self.data[index]\n\ndef main(rank: int, world_size: int, max_epochs: int, batch_size: int):\n    ddp_setup(rank, world_size)\n    \n    train_dataset = MyTrainDataset(2048)\n    train_dataloader = DataLoader(train_dataset, \n                              batch_size=batch_size, \n                              pin_memory=True, \n                              shuffle=False, \n                              # batch input: split to each gpus (且没有任何 overlaping samples 各个 gpu 之间)\n                              sampler=DistributedSampler(train_dataset))\n    model = torch.nn.Linear(20, 1)\n    optimzer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-3)\n    \n    trainer = Trainer(model=model, gpu_id=rank, optimizer=optimzer, train_dataloader=train_dataloader)\n    trainer.train(max_epochs)\n    \n    destroy_process_group()\n\n    \nif __name__ == '__main__':\n    \n    import argparse\n    parser = argparse.ArgumentParser(description='simple distributed training job')\n    parser.add_argument('--max_epochs', type=int, help='Total epochs to train the model')\n    parser.add_argument('--batch_size', default=32, type=int, help='Input batch size on each device (default: 32)')\n    args = parser.parse_args()\n    \n    world_size = torch.cuda.device_count()\n    mp.spawn(main, args=(world_size, args.max_epochs, args.batch_size), nprocs=world_size)\n    \n    "
  },
  {
    "path": "tutorials/ddp_gpus_torchrun.py",
    "content": "import os, sys\nimport torch\nimport torch.nn.functional as F\nfrom torch.utils.data import Dataset, DataLoader\n\nimport torch.multiprocessing as mp\nfrom torch.utils.data.distributed import DistributedSampler\nfrom torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP\nfrom torch.distributed import init_process_group, destroy_process_group\n\ndef ddp_setup():\n    \"\"\"\n    Args:\n        rank: Unique identifier of each process\n        world_size: Total number of processes\n    \"\"\"\n    # rank 0 process\n#     os.environ[\"MASTER_ADDR\"] = \"localhost\"\n#     os.environ[\"MASTER_PORT\"] = \"12355\"\n    # nccl：NVIDIA Collective Communication Library \n    # 分布式情况下的，gpus 间通信\n    init_process_group(backend=\"nccl\")\n    torch.cuda.set_device(int(os.environ['LOCAL_RANK']))\n    \nclass Trainer:\n    def __init__(self, \n                 model: torch.nn.Module, \n                 train_dataloader: DataLoader, \n                 optimizer: torch.optim.Optimizer, \n                 ) -> None:\n        self.gpu_id = int(os.environ['LOCAL_RANK'])\n        self.model = model.to(self.gpu_id)\n        self.train_dataloader = train_dataloader\n        self.optimizer = optimizer\n        self.model = DDP(model, device_ids=[self.gpu_id])\n        \n\n    \n    def _run_batch(self, xs, ys):\n        self.optimizer.zero_grad()\n        output = self.model(xs)\n        loss = F.cross_entropy(output, ys)\n        loss.backward()\n        self.optimizer.step()\n    \n    def _run_epoch(self, epoch):\n        batch_size = len(next(iter(self.train_dataloader))[0])\n        print(f'[GPU: {self.gpu_id}] Epoch: {epoch} | Batchsize: {batch_size} | Steps: {len(self.train_dataloader)}')\n        self.train_dataloader.sampler.set_epoch(epoch)\n        for xs, ys in self.train_dataloader:\n            xs = xs.to(self.gpu_id)\n            ys = ys.to(self.gpu_id)\n            self._run_batch(xs, ys)\n    \n    def train(self, max_epoch: int):\n        for epoch in range(max_epoch):\n            self._run_epoch(epoch)\n\nclass MyTrainDataset(Dataset):\n    def __init__(self, size):\n        self.size = size\n        self.data = [(torch.rand(20), torch.rand(1)) for _ in range(size)]\n\n    def __len__(self):\n        return self.size\n    \n    def __getitem__(self, index):\n        return self.data[index]\n\ndef main(max_epochs: int, batch_size: int):\n    ddp_setup()\n    \n    train_dataset = MyTrainDataset(2048)\n    train_dataloader = DataLoader(train_dataset, \n                              batch_size=batch_size, \n                              pin_memory=True, \n                              shuffle=False, \n                              # batch input: split to each gpus (且没有任何 overlaping samples 各个 gpu 之间)\n                              sampler=DistributedSampler(train_dataset))\n    model = torch.nn.Linear(20, 1)\n    optimzer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-3)\n    \n    trainer = Trainer(model=model, optimizer=optimzer, train_dataloader=train_dataloader)\n    trainer.train(max_epochs)\n    \n    destroy_process_group()\n\n    \nif __name__ == '__main__':\n    \n    import argparse\n    parser = argparse.ArgumentParser(description='simple distributed training job')\n    parser.add_argument('--max_epochs', type=int, help='Total epochs to train the model')\n    parser.add_argument('--batch_size', default=32, type=int, help='Input batch size on each device (default: 32)')\n    args = parser.parse_args()\n    \n#    world_size = torch.cuda.device_count()\n    main(args.max_epochs, args.batch_size)\n    \n    "
  },
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    "content": "{\n \"cells\": [\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 1,\n   \"id\": \"50fcd4ce-b005-4011-bce3-21fb87e4e9cf\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2024-08-24T03:20:46.227453Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2024-08-24T03:20:46.226811Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2024-08-24T03:20:46.237536Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2024-08-24T03:20:46.235874Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2024-08-24T03:20:46.227405Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"from IPython.display import Image\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"attachments\": {},\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"459548a2-5d6c-4220-b115-422af48bd5e0\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- fsdp\\n\",\n    \"    - fully-sharded data parallel：全分片数据并行；\\n\",\n    \"- data parallel\\n\",\n    \"    - 每个计算设备都有整个神经网络模型的完整副本（Model Replica）\\n\",\n    \"    - 假设一个批次的训练样本数为 $N$，使用 $M$ 个计算设备并行计算，每个计算设备会分配到 $N/M$ 个样本\\n\",\n    \"        - 前向计算完成后，每个计算设备都会根据本地样本计算损失误差得到梯度 $G_i$（i 为加速卡编号）\\n\",\n    \"        - 并将本地梯度 $G_i$ 进行广播（nccl，broadcast）\\n\",\n    \"        - 所有计算设备需要聚合其他加速度卡给出的梯度值，然后使用平均梯度 $\\\\frac{\\\\sum G_i}{M}$ 对模型进行更新\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"60eb27dc-feed-4d38-9720-e73785fc418b\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"### pipeline parallel\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 4,\n   \"id\": \"cd00628b-c258-40f5-9337-a7a0dc994f91\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2024-08-24T03:22:45.718770Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2024-08-24T03:22:45.718148Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2024-08-24T03:22:45.729982Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2024-08-24T03:22:45.727718Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2024-08-24T03:22:45.718727Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/html\": [\n       \"<img 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\"a4c9e307-6294-4d06-a5a3-94d90d732364\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"### Optimizer states\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 7,\n   \"id\": \"44cde83d-c8ef-469b-b1d8-a6b9988a48b5\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2024-08-24T03:35:50.410779Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2024-08-24T03:35:50.410174Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2024-08-24T03:35:50.422169Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2024-08-24T03:35:50.420239Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2024-08-24T03:35:50.410735Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/html\": [\n       \"<img src=\\\"../../imgs/adam-mixed-precision.png\\\" width=\\\"500\\\"/>\"\n      ],\n      \"text/plain\": [\n       \"<IPython.core.display.Image object>\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 7,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"Image(url='../../imgs/adam-mixed-precision.png', width=500)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"attachments\": {},\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"11fce925-9f72-4f33-b440-a696315b4d5e\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"混合精度优化的过程如上图。Adam优化器状态包括（都采用FP32保存式存储），假设模型参数量为$\\\\Phi$，\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"- 模型参数备份：$4\\\\Phi$\\n\",\n    \"- 一阶动量：$4\\\\Phi$\\n\",\n    \"- 二阶动量：$4\\\\Phi$\\n\",\n    \"  \\n\",\n    \"模型参数和梯度都是用FP16 格式存储（$2\\\\Phi+2\\\\Phi$），则共需要 2Φ + 2Φ + (4Φ + 4Φ + 4Φ) = 16Φ 字节存储\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"75 亿参数模型（7.5B），如果用FP16 格式，只需要 15GB 计算设备内存（7.5\\\\*2），但是在训练阶段，模型状态实际上需要耗费120GB（7.5\\\\*16）。\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 8,\n   \"id\": \"d7de3184-fc8d-4837-b8d5-367c37ceba4c\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2024-08-24T03:37:49.808463Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2024-08-24T03:37:49.807850Z\",\n     \"iopub.status.idle\": 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\"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"4293f375-6fe5-4a35-b4aa-8da573a9e47c\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"BLOOM 使用Megatron-DeepSpeed[108] 框架进行训练，主要包含两个部分：\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"- Megatron-LM提供张量并行能力和数据加载原语；\\n\",\n    \"- DeepSpeed[138] 提供ZeRO 优化器、模型流水线及常规的分布式训练组件。\\n\",\n    \"  \\n\",\n    \"通过这种方式可以实现数据、张量和流水线三维并行。\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 6,\n   \"id\": \"c6acc4e4-08fd-4000-a75f-083153cea7ef\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2024-08-24T03:30:44.773533Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2024-08-24T03:30:44.772913Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2024-08-24T03:30:44.786033Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2024-08-24T03:30:44.783667Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2024-08-24T03:30:44.773488Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/html\": [\n       \"<img src=\\\"../../imgs/bloom.png\\\" width=\\\"700\\\"/>\"\n    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    "content": "from accelerate import Accelerator\nimport torch\nimport torch.nn as nn\nimport torch.optim as optim\nfrom torch.utils.data import DataLoader\nfrom torchvision import datasets, transforms, models\n\n# 初始化Accelerator\naccelerator = Accelerator()\ndevice = accelerator.device\n\n# 数据预处理\ntransform = transforms.Compose([\n    transforms.RandomHorizontalFlip(),\n    transforms.RandomCrop(32, padding=4),\n    transforms.ToTensor(),\n    transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010))\n])\n\n# 加载数据集\ntrain_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)\ntest_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)\n\ntrain_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=2048, shuffle=True, num_workers=4)\ntest_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=2048, shuffle=False, num_workers=4)\n\n# 定义模型\nmodel = models.resnet18(num_classes=10).to(device)\nprint(f'initial model device: {next(model.parameters()).device}')\n\n# 定义损失函数和优化器\ncriterion = nn.CrossEntropyLoss()\noptimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9, weight_decay=5e-4)\n\n# 使用accelerate包装模型、优化器和数据加载器\nmodel, optimizer, train_loader, test_loader = accelerator.prepare(model, optimizer, train_loader, test_loader)\n\n# 检查分配情况\nprint(f\"Model is on device: {next(model.parameters()).device}\")\nfor batch_idx, (inputs, targets) in enumerate(train_loader):\n    print(f\"batch_{batch_idx} inputs are on device: {inputs.device}\")\n    print(f\"batch_{batch_idx} targets are on device: {targets.device}\")\n    \n\n# 训练函数\ndef train(epoch):\n    model.train()\n    for batch_idx, (inputs, targets) in enumerate(train_loader):\n        print(f'{epoch}:{batch_idx}', accelerator.is_main_process, batch_idx, inputs.device, targets.device, model.device)\n        optimizer.zero_grad()\n        outputs = model(inputs)\n        loss = criterion(outputs, targets)\n        accelerator.backward(loss)\n        optimizer.step()\n        if batch_idx % 200 == 0:\n            print(f'{accelerator.is_main_process}, Train Epoch: {epoch} [{batch_idx * len(inputs)}/{len(train_loader.dataset)} ({100. * batch_idx / len(train_loader):.0f}%)]\\tLoss: {loss.item():.6f}')\n\n# 测试函数\ndef test():\n    model.eval()\n    test_loss = 0\n    correct = 0\n    total = 0\n    with torch.no_grad():\n        for inputs, targets in test_loader:\n            outputs = model(inputs)\n            loss = criterion(outputs, targets)\n            test_loss += accelerator.gather(loss).sum().item()\n            pred = outputs.argmax(dim=1, keepdim=True)\n            correct += accelerator.gather(pred.eq(targets.view_as(pred)).sum()).sum().item()\n            total += targets.size(0) * accelerator.num_processes  # 这里的总数可以直接累加\n    test_loss /= total\n    accuracy = 100. * correct / total\n    if accelerator.is_main_process:\n        print(f'Test set: Average loss: {test_loss:.4f}, Accuracy: {correct}/{total} ({accuracy:.0f}%)')\n\n# 主训练循环\nfor epoch in range(3):\n    train(epoch)\n    test()\n\nprint(\"Training completed.\")\n"
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    "content": "{\n \"cells\": [\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"4686a416-89b7-4f45-bbf6-08ff9f3a7665\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- 默认配置文件地址：`$HF_HOME/accelerate/default_config.yaml`\\n\",\n    \"    - `export HF_HOME='/media/whaow/.cache/huggingface'`\\n\",\n    \"- cli 配置（`$ accelerate config`）：\\n\",\n    \"    - https://huggingface.co/docs/accelerate/package_reference/cli\\n\",\n    \"    - https://www.huaxiaozhuan.com/%E5%B7%A5%E5%85%B7/huggingface_transformer/chapters/7_accelerate.html\\n\",\n    \"- 命令行指定配置\\n\",\n    \"    - `accelerate launch --config_file xx.yaml`\\n\",\n    \"- 分布式管理\\n\",\n    \"    - 默认的话，基本是数据并行的方式进行\\n\",\n    \"    - 数据并行\\n\",\n    \"        - 模型复制：模型的副本会被复制到每个GPU上。\\n\",\n    \"        - 数据划分：每个epoch下的训练数据会被划分成多个子批次（sub-batch），并分发到不同的GPU上。\\n\",\n    \"        - 并行计算：每个GPU会并行计算其子批次的数据，计算损失和梯度。\\n\",\n    \"        - 梯度汇总：所有GPU上的梯度会被汇总（通常通过all-reduce操作），然后在所有GPU上同步更新模型参数。\\n\",\n    \"    - 在使用accelerate进行多GPU数据并行训练时，**数据加载器会被accelerate包装，以确保每个GPU处理不同的子批次数据**。以下是详细的过程描述：\\n\",\n    \"        - 数据加载器划分：accelerate会自动划分数据加载器，使每个GPU处理不同的子批次数据。\\n\",\n    \"        - 模型和优化器包装：accelerate会包装模型和优化器，以确保它们在多GPU环境下正确工作。\\n\",\n    \"        - 梯度汇总：accelerate会管理梯度汇总和参数同步\\n\",\n    \"- `accelerator.is_main_process`: `cuda:0`\\n\",\n    \"    - 多机多卡的情况下会分为 `is_local_main_process`\\n\",\n    \"- deepseed 的集成\\n\",\n    \"    - offload optimizer states\\n\",\n    \"        - none|cpu|nvme\\n\",\n    \"        - ZeRO >= Stage-2\\n\",\n    \"    - offload parameters\\n\",\n    \"        - none|cpu|nvme\\n\",\n    \"        - ZeRO Stage-3\\n\",\n    \"- deepspeed & fsdp 均可以作为 Accelerate 的后端（backend）\\n\",\n    \"    - FULL_SHARD == Zero3\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"58a029a9-9e1d-4722-83c6-055c578a3ce2\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## 脚本及命令行的方式执行\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"f5436549-7ea7-4e08-b5d0-fb85db86ecc7\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- `accelerate config`\\n\",\n    \"- `accelerate lanuch accelerate_basics_script.py`\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"dace4674-ec9a-432e-9cf0-42c5eebf6879\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## mistral\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"8ac97b38-c105-47a1-b349-9ca789594315\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2024-07-02T13:13:51.390612Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2024-07-02T13:13:51.389426Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2024-07-02T13:13:51.907756Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2024-07-02T13:13:51.906760Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2024-07-02T13:13:51.390564Z\"\n    }\n   },\n   \"source\": [\n    \"- MistralDecoderLayer\\n\",\n    \"    - https://huggingface.co/mistralai/Mistral-7B-v0.1/discussions/65\\n\",\n    \"        - fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap\"\n   ]\n  }\n ],\n \"metadata\": {\n  \"kernelspec\": {\n   \"display_name\": \"Python 3 (ipykernel)\",\n   \"language\": \"python\",\n   \"name\": \"python3\"\n  },\n  \"language_info\": {\n   \"codemirror_mode\": {\n    \"name\": \"ipython\",\n    \"version\": 3\n   },\n   \"file_extension\": \".py\",\n   \"mimetype\": \"text/x-python\",\n   \"name\": \"python\",\n   \"nbconvert_exporter\": \"python\",\n   \"pygments_lexer\": \"ipython3\",\n   \"version\": \"3.10.13\"\n  }\n },\n \"nbformat\": 4,\n \"nbformat_minor\": 5\n}\n"
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    "content": "import torch\nfrom transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification,pipeline\nfrom transformers import pipeline\nfrom deepspeed.module_inject import HFBertLayerPolicy\nimport deepspeed\nfrom evaluate import evaluator\nfrom datasets import load_dataset\n\n\n# Model Repository on huggingface.co\nmodel_id = \"dslim/bert-large-NER\"\n\n# load model and tokenizer\ntokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)\nmodel = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained(model_id)\n\n# init deepspeed inference engine\nds_model = deepspeed.init_inference(\n    model=model,      # Transformers models\n    mp_size=1,        # Number of GPU\n    dtype=torch.half, # dtype of the weights (fp16)\n    # injection_policy={\"BertLayer\" : HFBertLayerPolicy}, # replace BertLayer with DS HFBertLayerPolicy\n    replace_method=\"auto\", # Lets DS autmatically identify the layer to replace\n    replace_with_kernel_inject=True, # replace the model with the kernel injector\n)\n\n# create acclerated pipeline\nds_clf = pipeline(\"token-classification\", model=ds_model, tokenizer=tokenizer,device=0)\n\n# Test pipeline\n# example = \"My name is Wolfgang and I live in Berlin\"\n# ner_results = ds_clf(example)\n# print(ner_results)\n\n# define evaluator\ntask_evaluator = evaluator(\"token-classification\")\n\n# run baseline\nresults = task_evaluator.compute(\n    model_or_pipeline=token_clf,\n    data=eval_dataset,\n    metric=\"seqeval\",\n)\n\n# run baseline\nds_results = task_evaluator.compute(\n    model_or_pipeline=ds_clf,\n    data=eval_dataset,\n    metric=\"seqeval\",\n)\n\nprint(f\"Overall f1 score for our model is {ds_results['overall_f1']*100:.2f}%\")\nprint(f\"The avg. Latency of the model is {ds_results['latency_in_seconds']*1000:.2f}ms\")"
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Democratizing Billion-Scale Model Training\\n\",\n    \"        - https://arxiv.org/abs/2101.06840\\n\",\n    \"- DeepSpeed\\n\",\n    \"    - Optimizer state partitioning (ZeRO stage 1)\\n\",\n    \"    - Gradient partitioning (ZeRO stage 2)\\n\",\n    \"    - Parameter partitioning (ZeRO stage 3)\\n\",\n    \"    - Custom mixed precision training handling\\n\",\n    \"    - A range of fast CUDA-extension-based optimizers\\n\",\n    \"    - ZeRO-Offload to CPU and NVMe\\n\",\n    \"- 安装\\n\",\n    \"    - 安装之后的检验，命令行执行 `ds_report`（ds：deepseed）；\\n\",\n    \"    - 除此之外还有\\n\",\n    \"        - `ds_accelearator`：setting ds_accelerator to cuda (auto_detect)\\n\",\n    \"- 其他\\n\",\n    \"    - sparse attention：https://www.deepspeed.ai/2020/09/08/sparse-attention.html\\n\",\n    \"        - 10x longer seq，up to 6x faster；\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 3,\n   \"id\": \"fdc6aed9\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": 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Please set `NCCL_P2P_DISABLE=\\\"1\\\"` and `NCCL_IB_DISABLE=\\\"1\\\" or use `accelerate launch` which will do this automatically.`\\n\",\n    \"        - `export NCCL_IB_DISABLE=1`\\n\",\n    \"        - `export NCCL_P2P_DISABLE=1`\\n\",\n    \"    - `--master_addr=127.0.0.1 --master_port=29500`，默认会占用的端口号\\n\",\n    \"        - 分布式 gpu 进程组设置的主节点（master node）\\n\",\n    \"        - 程序异常退出时，有可能未释放该端口号；\"\n   ]\n  }\n ],\n \"metadata\": {\n  \"kernelspec\": {\n   \"display_name\": \"Python 3 (ipykernel)\",\n   \"language\": \"python\",\n   \"name\": \"python3\"\n  },\n  \"language_info\": {\n   \"codemirror_mode\": {\n    \"name\": \"ipython\",\n    \"version\": 3\n   },\n   \"file_extension\": \".py\",\n   \"mimetype\": \"text/x-python\",\n   \"name\": \"python\",\n   \"nbconvert_exporter\": \"python\",\n   \"pygments_lexer\": \"ipython3\",\n   \"version\": \"3.10.13\"\n  },\n  \"toc\": {\n   \"base_numbering\": 1,\n   \"nav_menu\": {},\n   \"number_sections\": true,\n   \"sideBar\": true,\n   \"skip_h1_title\": false,\n   \"title_cell\": \"Table of Contents\",\n   \"title_sidebar\": \"Contents\",\n   \"toc_cell\": false,\n   \"toc_position\": {},\n   \"toc_section_display\": true,\n   \"toc_window_display\": false\n  }\n },\n \"nbformat\": 4,\n \"nbformat_minor\": 5\n}\n"
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\"bbc7928c-6692-4786-ac48-55613753ba61\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"### misc\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"f32ddb19-10e9-484b-be25-a1bdc260ebab\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- offload optimizer states & parameters\\n\",\n    \"    - cpu\\n\",\n    \"    - nvme\\n\",\n    \"- stage-3 跟 device-map 不兼容跟 low_cpu \\n\",\n    \"    - 让 Accelerate/DeepSpeed 自动完成设备映射。\\n\",\n    \"    - `device_map = 'auto'`: 在所有可用的 gpu 上均匀分配模型；\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"99029bf9-d91a-45c0-8dfd-ed1360bc4a7b\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## gpu memory\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"2862c828-9eb2-4e21-9591-6686b2632fa3\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- https://deepspeed.readthedocs.io/en/latest/memory.html\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"ac86ced7-d087-4519-a1cd-217c7b2e88c8\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"```\\n\",\n    \"from transformers import AutoModel\\n\",\n    \"from deepspeed.runtime.zero.stage_1_and_2 import estimate_zero2_model_states_mem_needs_all_live\\n\",\n    \"model = AutoModel.from_pretrained(\\\"meta-llama/Llama-2-7b-hf\\\")\\n\",\n    \"estimate_zero2_model_states_mem_needs_all_live(model, num_gpus_per_node=2, num_nodes=1)\\n\",\n    \"```\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"```\\n\",\n    \"Estimated memory needed for params, optim states and gradients for a:\\n\",\n    \"HW: Setup with 1 node, 2 GPUs per node.\\n\",\n    \"SW: Model with 6607M total params.\\n\",\n    \"  per CPU  |  per GPU |   Options\\n\",\n    \"  147.69GB |  12.31GB | offload_optimizer=cpu\\n\",\n    \"   73.84GB |  73.84GB | offload_optimizer=non\\n\",\n    \"```\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"```\\n\",\n    \"python -c 'from transformers import AutoModel; \\\\\\n\",\n    \"from deepspeed.runtime.zero.stage3 import estimate_zero3_model_states_mem_needs_all_live; \\\\\\n\",\n    \"model = AutoModel.from_pretrained(\\\"t5-3b\\\"); \\\\\\n\",\n    \"estimate_zero3_model_states_mem_needs_all_live(model, num_gpus_per_node=8, num_nodes=1)'\\n\",\n    \"```\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"```\\n\",\n    \"Estimated memory needed for params, optim states and gradients for a:\\n\",\n    \"HW: Setup with 1 node, 2 GPUs per node.\\n\",\n    \"SW: Model with 6607M total params, 131M largest layer params.\\n\",\n    \"  per CPU  |  per GPU |   Options\\n\",\n    \"  166.15GB |   0.49GB | offload_param=cpu , offload_optimizer=cpu , zero_init=1\\n\",\n    \"  166.15GB |   0.49GB | offload_param=cpu , offload_optimizer=cpu , zero_init=0\\n\",\n    \"  147.69GB |   6.64GB | offload_param=none, offload_optimizer=cpu , zero_init=1\\n\",\n    \"  147.69GB |   6.64GB | offload_param=none, offload_optimizer=cpu , zero_init=0\\n\",\n    \"    1.46GB |  55.87GB | offload_param=none, offload_optimizer=none, zero_init=1\\n\",\n    \"   73.84GB |  55.87GB | offload_param=none, offload_optimizer=none, zero_init=0\\n\",\n    \"```\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"e97c7c96\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## ds_config\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"7392e481\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- https://www.deepspeed.ai/docs/config-json/\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 1,\n   \"id\": \"8438a293\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-12-20T14:59:25.800641Z\",\n     \"start_time\": \"2023-12-20T14:59:20.126112Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"name\": \"stdout\",\n     \"output_type\": \"stream\",\n     \"text\": [\n      \"[2023-12-20 22:59:22,719] [INFO] [real_accelerator.py:161:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)\\n\"\n     ]\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"from transformers import AutoTokenizer, AutoConfig, AutoModelForSeq2SeqLM\\n\",\n    \"from transformers.integrations import HfDeepSpeedConfig\\n\",\n    \"import deepspeed\\n\",\n    \"import os\\n\",\n    \"import torch\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 2,\n   \"id\": \"e738ec3e\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-12-20T14:59:27.713288Z\",\n     \"start_time\": \"2023-12-20T14:59:27.710246Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"os.environ[\\\"TOKENIZERS_PARALLELISM\\\"] = \\\"false\\\"\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 3,\n   \"id\": \"67a036c4\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-12-20T14:59:29.458656Z\",\n     \"start_time\": \"2023-12-20T14:59:28.987817Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"name\": \"stdout\",\n     \"output_type\": \"stream\",\n     \"text\": [\n      \"[2023-12-20 22:59:28,990] [INFO] [comm.py:637:init_distributed] cdb=None\\n\",\n      \"[2023-12-20 22:59:28,993] [INFO] [comm.py:652:init_distributed] Not using the DeepSpeed or dist launchers, attempting to detect MPI environment...\\n\",\n      \"[2023-12-20 22:59:29,450] [INFO] [comm.py:702:mpi_discovery] Discovered MPI settings of world_rank=0, local_rank=0, world_size=1, master_addr=169.254.3.1, master_port=29500\\n\",\n      \"[2023-12-20 22:59:29,453] [INFO] [comm.py:668:init_distributed] Initializing TorchBackend in DeepSpeed with backend nccl\\n\"\n     ]\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"local_rank = int(os.getenv(\\\"LOCAL_RANK\\\", \\\"0\\\"))\\n\",\n    \"world_size = int(os.getenv(\\\"WORLD_SIZE\\\", \\\"1\\\"))\\n\",\n    \"torch.cuda.set_device(local_rank)\\n\",\n    \"deepspeed.init_distributed()\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 8,\n   \"id\": \"365c72c8\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-12-20T14:59:49.649806Z\",\n     \"start_time\": \"2023-12-20T14:59:49.290940Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"model_name = \\\"bigscience/T0_3B\\\"\\n\",\n    \"config = AutoConfig.from_pretrained(model_name)\\n\",\n    \"model_hidden_size = config.d_model\\n\",\n    \"train_batch_size = 1 * world_size\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 9,\n   \"id\": \"e77beb0d\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-12-20T14:59:51.921235Z\",\n     \"start_time\": \"2023-12-20T14:59:51.913275Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"ds_config = {\\n\",\n    \"    \\\"fp16\\\": {\\n\",\n    \"        \\\"enabled\\\": False\\n\",\n    \"    },\\n\",\n    \"    \\\"bf16\\\": {\\n\",\n    \"        \\\"enabled\\\": False\\n\",\n    \"    },\\n\",\n    \"    \\\"zero_optimization\\\": {\\n\",\n    \"        \\\"stage\\\": 3,\\n\",\n    \"        \\\"offload_param\\\": {\\n\",\n    \"            \\\"device\\\": \\\"cpu\\\",\\n\",\n    \"            \\\"pin_memory\\\": True\\n\",\n    \"        },\\n\",\n    \"        \\\"overlap_comm\\\": True,\\n\",\n    \"        \\\"contiguous_gradients\\\": True,\\n\",\n    \"        \\\"reduce_bucket_size\\\": model_hidden_size * model_hidden_size,\\n\",\n    \"        \\\"stage3_prefetch_bucket_size\\\": 0.9 * model_hidden_size * model_hidden_size,\\n\",\n    \"        \\\"stage3_param_persistence_threshold\\\": 10 * model_hidden_size\\n\",\n    \"    },\\n\",\n    \"    \\\"steps_per_print\\\": 2000,\\n\",\n    \"    \\\"train_batch_size\\\": train_batch_size,\\n\",\n    \"    \\\"train_micro_batch_size_per_gpu\\\": 1,\\n\",\n    \"    \\\"wall_clock_breakdown\\\": False\\n\",\n    \"}\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 11,\n   \"id\": \"2cbd1646\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-12-21T13:00:33.151046Z\",\n     \"start_time\": \"2023-12-21T13:00:33.140874Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"dschf = HfDeepSpeedConfig(ds_config) \"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": null,\n   \"id\": \"f2312e4d\",\n   \"metadata\": {},\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": []\n  }\n ],\n \"metadata\": {\n  \"kernelspec\": {\n   \"display_name\": \"Python 3 (ipykernel)\",\n   \"language\": \"python\",\n   \"name\": \"python3\"\n  },\n  \"language_info\": {\n   \"codemirror_mode\": {\n    \"name\": \"ipython\",\n    \"version\": 3\n   },\n   \"file_extension\": \".py\",\n   \"mimetype\": \"text/x-python\",\n   \"name\": \"python\",\n   \"nbconvert_exporter\": \"python\",\n   \"pygments_lexer\": \"ipython3\",\n   \"version\": \"3.10.13\"\n  },\n  \"toc\": {\n   \"base_numbering\": 1,\n   \"nav_menu\": {},\n   \"number_sections\": true,\n   \"sideBar\": true,\n   \"skip_h1_title\": false,\n   \"title_cell\": \"Table of Contents\",\n   \"title_sidebar\": \"Contents\",\n   \"toc_cell\": false,\n   \"toc_position\": {},\n   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    "content": "{\n \"cells\": [\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"fdddbc01\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"https://www.philschmid.de/bert-deepspeed-inference\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 2,\n   \"id\": \"0576c36f\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2024-03-03T02:39:51.282479Z\",\n     \"start_time\": \"2024-03-03T02:39:51.278544Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"import os\\n\",\n    \"os.environ['http_proxy'] = 'http://127.0.0.1:7890'\\n\",\n    \"os.environ['https_proxy'] = 'http://127.0.0.1:7890'\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 1,\n   \"id\": \"6a7e1988\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2024-03-02T11:20:06.457891Z\",\n     \"start_time\": \"2024-03-02T11:19:59.769190Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"name\": \"stdout\",\n     \"output_type\": \"stream\",\n     \"text\": [\n      \"[2024-03-02 19:20:02,792] [INFO] [real_accelerator.py:161:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)\\n\"\n     ]\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"import torch\\n\",\n    \"from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification,pipeline\\n\",\n    \"from transformers import pipeline\\n\",\n    \"from deepspeed.module_inject import HFBertLayerPolicy\\n\",\n    \"import deepspeed\\n\",\n    \"from evaluate import evaluator\\n\",\n    \"from datasets import load_dataset\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"9cd49e5b\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## Vanilla\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 3,\n   \"id\": \"48fd9581\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2024-03-03T02:39:57.947386Z\",\n     \"start_time\": \"2024-03-03T02:39:53.917343Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"name\": \"stderr\",\n     \"output_type\": \"stream\",\n     \"text\": [\n      \"Some weights of the model checkpoint at dslim/bert-large-NER were not used when initializing BertForTokenClassification: ['bert.pooler.dense.bias', 'bert.pooler.dense.weight']\\n\",\n      \"- This IS expected if you are initializing BertForTokenClassification from the checkpoint of a model trained on another task or with another architecture (e.g. initializing a BertForSequenceClassification model from a BertForPreTraining model).\\n\",\n      \"- This IS NOT expected if you are initializing BertForTokenClassification from the checkpoint of a model that you expect to be exactly identical (initializing a BertForSequenceClassification model from a BertForSequenceClassification model).\\n\"\n     ]\n    },\n    {\n     \"name\": \"stdout\",\n     \"output_type\": \"stream\",\n     \"text\": [\n      \"[{'entity': 'B-PER', 'score': 0.9971501, 'index': 4, 'word': 'Wolfgang', 'start': 11, 'end': 19}, {'entity': 'B-LOC', 'score': 0.9986046, 'index': 9, 'word': 'Berlin', 'start': 34, 'end': 40}]\\n\"\n     ]\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification, pipeline\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# Model Repository on huggingface.co\\n\",\n    \"model_id = \\\"dslim/bert-large-NER\\\"\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# Load Model and Tokenizer\\n\",\n    \"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)\\n\",\n    \"model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained(model_id)\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# Create a pipeline for token classification\\n\",\n    \"token_clf = pipeline(\\\"token-classification\\\", model=model, tokenizer=tokenizer,device=0)\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# Test pipeline\\n\",\n    \"example = \\\"My name is Wolfgang and I live in Berlin\\\"\\n\",\n    \"ner_results = token_clf(example)\\n\",\n    \"print(ner_results)\\n\",\n    \"# [{'entity': 'B-PER', 'score': 0.9971501, 'index': 4, 'word': 'Wolfgang', 'start': 11, 'end': 19}, {'entity': 'B-LOC', 'score': 0.9986046, 'index': 9, 'word': 'Berlin', 'start': 34, 'end': 40}]\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 6,\n   \"id\": \"a40b9220\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2024-03-02T11:22:01.981430Z\",\n     \"start_time\": \"2024-03-02T11:22:01.974966Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"# !pip install seqeval\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 7,\n   \"id\": \"e40e6244\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2024-03-02T11:22:46.095354Z\",\n     \"start_time\": \"2024-03-02T11:22:02.917902Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"name\": \"stdout\",\n     \"output_type\": \"stream\",\n     \"text\": [\n      \"Overall f1 score for our model is 95.76%\\n\",\n      \"The avg. Latency of the model is 11.38ms\\n\"\n     ]\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"from evaluate import evaluator\\n\",\n    \"from datasets import load_dataset\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# load eval dataset\\n\",\n    \"eval_dataset = load_dataset(\\\"conll2003\\\", split=\\\"validation\\\")\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# define evaluator\\n\",\n    \"task_evaluator = evaluator(\\\"token-classification\\\")\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# run baseline\\n\",\n    \"results = task_evaluator.compute(\\n\",\n    \"    model_or_pipeline=token_clf,\\n\",\n    \"    data=eval_dataset,\\n\",\n    \"    metric=\\\"seqeval\\\",\\n\",\n    \")\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"print(f\\\"Overall f1 score for our model is {results['overall_f1']*100:.2f}%\\\")\\n\",\n    \"print(f\\\"The avg. Latency of the model is {results['latency_in_seconds']*1000:.2f}ms\\\")\\n\",\n    \"# Overall f1 score for our model is 95.76\\n\",\n    \"# The avg. Latency of the model is 18.70ms\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"ff5e2fa3\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## with ds\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 4,\n   \"id\": \"4d5355eb\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2024-03-03T02:40:08.566911Z\",\n     \"start_time\": \"2024-03-03T02:40:05.498945Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"name\": \"stderr\",\n     \"output_type\": \"stream\",\n     \"text\": [\n      \"Some weights of the model checkpoint at dslim/bert-large-NER were not used when initializing BertForTokenClassification: ['bert.pooler.dense.bias', 'bert.pooler.dense.weight']\\n\",\n      \"- This IS expected if you are initializing BertForTokenClassification from the checkpoint of a model trained on another task or with another architecture (e.g. initializing a BertForSequenceClassification model from a BertForPreTraining model).\\n\",\n      \"- This IS NOT expected if you are initializing BertForTokenClassification from the checkpoint of a model that you expect to be exactly identical (initializing a BertForSequenceClassification model from a BertForSequenceClassification model).\\n\"\n     ]\n    },\n    {\n     \"name\": \"stdout\",\n     \"output_type\": \"stream\",\n     \"text\": [\n      \"[2024-03-03 10:40:06,641] [INFO] [logging.py:96:log_dist] [Rank -1] DeepSpeed info: version=0.12.5, git-hash=unknown, git-branch=unknown\\n\",\n      \"[2024-03-03 10:40:06,643] [WARNING] [config_utils.py:69:_process_deprecated_field] Config parameter replace_method is deprecated. This parameter is no longer needed, please remove from your call to DeepSpeed-inference\\n\",\n      \"[2024-03-03 10:40:06,644] [WARNING] [config_utils.py:69:_process_deprecated_field] Config parameter mp_size is deprecated use tensor_parallel.tp_size instead\\n\",\n      \"[2024-03-03 10:40:06,645] [INFO] [logging.py:96:log_dist] [Rank -1] quantize_bits = 8 mlp_extra_grouping = False, quantize_groups = 1\\n\"\n     ]\n    },\n    {\n     \"name\": \"stderr\",\n     \"output_type\": \"stream\",\n     \"text\": [\n      \"Using /home/whaow/.cache/torch_extensions/py310_cu118 as PyTorch extensions root...\\n\",\n      \"Detected CUDA files, patching ldflags\\n\",\n      \"Emitting ninja build file /home/whaow/.cache/torch_extensions/py310_cu118/transformer_inference/build.ninja...\\n\",\n      \"Building extension module transformer_inference...\\n\",\n      \"Allowing ninja to set a default number of workers... (overridable by setting the environment variable MAX_JOBS=N)\\n\"\n     ]\n    },\n    {\n     \"name\": \"stdout\",\n     \"output_type\": \"stream\",\n     \"text\": [\n      \"ninja: no work to do.\\n\",\n      \"Time to load transformer_inference op: 0.0867311954498291 seconds\\n\",\n      \"[2024-03-03 10:40:07,822] [INFO] [logging.py:96:log_dist] [Rank -1] DeepSpeed-Inference config: {'layer_id': 0, 'hidden_size': 1024, 'intermediate_size': 4096, 'heads': 16, 'num_hidden_layers': -1, 'dtype': torch.float16, 'pre_layer_norm': False, 'norm_type': <NormType.LayerNorm: 1>, 'local_rank': -1, 'stochastic_mode': False, 'epsilon': 1e-12, 'mp_size': 1, 'scale_attention': True, 'triangular_masking': False, 'local_attention': False, 'window_size': 1, 'rotary_dim': -1, 'rotate_half': False, 'rotate_every_two': True, 'return_tuple': True, 'mlp_after_attn': True, 'mlp_act_func_type': <ActivationFuncType.GELU: 1>, 'specialized_mode': False, 'training_mp_size': 1, 'bigscience_bloom': False, 'max_out_tokens': 1024, 'min_out_tokens': 1, 'scale_attn_by_inverse_layer_idx': False, 'enable_qkv_quantization': False, 'use_mup': False, 'return_single_tuple': False, 'set_empty_params': False, 'transposed_mode': False, 'use_triton': False, 'triton_autotune': False, 'num_kv': -1, 'rope_theta': 10000}\\n\"\n     ]\n    },\n    {\n     \"name\": \"stderr\",\n     \"output_type\": \"stream\",\n     \"text\": [\n      \"Loading extension module transformer_inference...\\n\",\n      \"The model 'InferenceEngine' is not supported for token-classification. Supported models are ['AlbertForTokenClassification', 'BertForTokenClassification', 'BigBirdForTokenClassification', 'BioGptForTokenClassification', 'BloomForTokenClassification', 'BrosForTokenClassification', 'CamembertForTokenClassification', 'CanineForTokenClassification', 'ConvBertForTokenClassification', 'Data2VecTextForTokenClassification', 'DebertaForTokenClassification', 'DebertaV2ForTokenClassification', 'DistilBertForTokenClassification', 'ElectraForTokenClassification', 'ErnieForTokenClassification', 'ErnieMForTokenClassification', 'EsmForTokenClassification', 'FalconForTokenClassification', 'FlaubertForTokenClassification', 'FNetForTokenClassification', 'FunnelForTokenClassification', 'GPT2ForTokenClassification', 'GPT2ForTokenClassification', 'GPTBigCodeForTokenClassification', 'GPTNeoForTokenClassification', 'GPTNeoXForTokenClassification', 'IBertForTokenClassification', 'LayoutLMForTokenClassification', 'LayoutLMv2ForTokenClassification', 'LayoutLMv3ForTokenClassification', 'LiltForTokenClassification', 'LongformerForTokenClassification', 'LukeForTokenClassification', 'MarkupLMForTokenClassification', 'MegaForTokenClassification', 'MegatronBertForTokenClassification', 'MobileBertForTokenClassification', 'MPNetForTokenClassification', 'MptForTokenClassification', 'MraForTokenClassification', 'NezhaForTokenClassification', 'NystromformerForTokenClassification', 'PhiForTokenClassification', 'QDQBertForTokenClassification', 'RemBertForTokenClassification', 'RobertaForTokenClassification', 'RobertaPreLayerNormForTokenClassification', 'RoCBertForTokenClassification', 'RoFormerForTokenClassification', 'SqueezeBertForTokenClassification', 'XLMForTokenClassification', 'XLMRobertaForTokenClassification', 'XLMRobertaXLForTokenClassification', 'XLNetForTokenClassification', 'XmodForTokenClassification', 'YosoForTokenClassification'].\\n\"\n     ]\n    },\n    {\n     \"name\": \"stdout\",\n     \"output_type\": \"stream\",\n     \"text\": [\n      \"------------------------------------------------------\\n\",\n      \"Free memory : 19.513794 (GigaBytes)  \\n\",\n      \"Total memory: 23.649719 (GigaBytes)  \\n\",\n      \"Requested memory: 0.289062 (GigaBytes) \\n\",\n      \"Setting maximum total tokens (input + output) to 1024 \\n\",\n      \"WorkSpace: 0x7f420a000000 \\n\",\n      \"------------------------------------------------------\\n\",\n      \"[{'entity': 'B-PER', 'score': 0.9971312, 'index': 4, 'word': 'Wolfgang', 'start': 11, 'end': 19}, {'entity': 'B-LOC', 'score': 0.99859935, 'index': 9, 'word': 'Berlin', 'start': 34, 'end': 40}]\\n\"\n     ]\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"import torch\\n\",\n    \"from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification,pipeline\\n\",\n    \"from transformers import pipeline\\n\",\n    \"from deepspeed.module_inject import HFBertLayerPolicy\\n\",\n    \"import deepspeed\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# Model Repository on huggingface.co\\n\",\n    \"model_id = \\\"dslim/bert-large-NER\\\"\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# load model and tokenizer\\n\",\n    \"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)\\n\",\n    \"model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained(model_id)\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# init deepspeed inference engine\\n\",\n    \"ds_model = deepspeed.init_inference(\\n\",\n    \"    model=model,      # Transformers models\\n\",\n    \"    mp_size=1,        # Number of GPU\\n\",\n    \"    dtype=torch.half, # dtype of the weights (fp16)\\n\",\n    \"    # injection_policy={\\\"BertLayer\\\" : HFBertLayerPolicy}, # replace BertLayer with DS HFBertLayerPolicy\\n\",\n    \"    replace_method=\\\"auto\\\", # Lets DS autmatically identify the layer to replace\\n\",\n    \"    replace_with_kernel_inject=True, # replace the model with the kernel injector\\n\",\n    \")\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# create acclerated pipeline\\n\",\n    \"ds_clf = pipeline(\\\"token-classification\\\", model=ds_model, tokenizer=tokenizer, device=0)\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# Test pipeline\\n\",\n    \"example = \\\"My name is Wolfgang and I live in Berlin\\\"\\n\",\n    \"ner_results = ds_clf(example)\\n\",\n    \"print(ner_results)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 9,\n   \"id\": \"247deeef\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2024-03-02T11:24:31.008935Z\",\n     \"start_time\": \"2024-03-02T11:24:31.002373Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"from deepspeed.ops.transformer.inference import DeepSpeedTransformerInference\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"assert isinstance(ds_model.module.bert.encoder.layer[0], DeepSpeedTransformerInference) == True, \\\"Model not sucessfully initalized\\\"\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 10,\n   \"id\": \"20992b94\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2024-03-02T11:25:11.428014Z\",\n     \"start_time\": \"2024-03-02T11:24:50.332888Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"name\": \"stdout\",\n     \"output_type\": \"stream\",\n     \"text\": [\n      \"Overall f1 score for our model is 95.76%\\n\",\n      \"The avg. Latency of the model is 5.70ms\\n\"\n     ]\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"# run baseline\\n\",\n    \"ds_results = task_evaluator.compute(\\n\",\n    \"    model_or_pipeline=ds_clf,\\n\",\n    \"    data=eval_dataset,\\n\",\n    \"    metric=\\\"seqeval\\\",\\n\",\n    \")\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"print(f\\\"Overall f1 score for our model is {ds_results['overall_f1']*100:.2f}%\\\")\\n\",\n    \"print(f\\\"The avg. Latency of the model is {ds_results['latency_in_seconds']*1000:.2f}ms\\\")\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# Overall f1 score for our model is 95.64\\n\",\n    \"# The avg. Latency of the model is 9.33ms\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 11,\n   \"id\": \"1683d6a6\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2024-03-02T11:26:06.390087Z\",\n     \"start_time\": \"2024-03-02T11:25:59.381787Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"name\": \"stdout\",\n     \"output_type\": \"stream\",\n     \"text\": [\n      \"Payload sequence length is: 128\\n\"\n     ]\n    },\n    {\n     \"name\": \"stderr\",\n     \"output_type\": \"stream\",\n     \"text\": [\n      \"/home/whaow/workspaces/learning/transformers/src/transformers/pipelines/base.py:1101: UserWarning: You seem to be using the pipelines sequentially on GPU. In order to maximize efficiency please use a dataset\\n\",\n      \"  warnings.warn(\\n\"\n     ]\n    },\n    {\n     \"name\": \"stdout\",\n     \"output_type\": \"stream\",\n     \"text\": [\n      \"Vanilla model: P95 latency (ms) - 20.937479849726515; Average latency (ms) - 15.34 +\\\\- 3.84;\\n\",\n      \"Optimized model: P95 latency (ms) - 6.9052001495037985; Average latency (ms) - 6.78 +\\\\- 0.14;\\n\",\n      \"Improvement through optimization: 3.03x\\n\"\n     ]\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"from time import perf_counter\\n\",\n    \"import numpy as np\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"payload=\\\"Hello my name is Philipp. I am getting in touch with you because i didn't get a response from you. What do I need to do to get my new card which I have requested 2 weeks ago? Please help me and answer this email in the next 7 days. Best regards and have a nice weekend \\\"*2\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"print(f'Payload sequence length is: {len(tokenizer(payload)[\\\"input_ids\\\"])}')\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"def measure_latency(pipe):\\n\",\n    \"    latencies = []\\n\",\n    \"    \\n\",\n    \"    # warm up\\n\",\n    \"    for _ in range(10):\\n\",\n    \"        _ = pipe(payload)\\n\",\n    \"        \\n\",\n    \"    # Timed run\\n\",\n    \"    for _ in range(300):\\n\",\n    \"        start_time = perf_counter()\\n\",\n    \"        _ = pipe(payload)\\n\",\n    \"        latency = perf_counter() - start_time\\n\",\n    \"        latencies.append(latency)\\n\",\n    \"    # Compute run statistics\\n\",\n    \"    time_avg_ms = 1000 * np.mean(latencies)\\n\",\n    \"    time_std_ms = 1000 * np.std(latencies)\\n\",\n    \"    time_p95_ms = 1000 * np.percentile(latencies,95)\\n\",\n    \"    return f\\\"P95 latency (ms) - {time_p95_ms}; Average latency (ms) - {time_avg_ms:.2f} +\\\\- {time_std_ms:.2f};\\\", time_p95_ms\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"vanilla_model = measure_latency(token_clf)\\n\",\n    \"ds_opt_model = measure_latency(ds_clf)\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"print(f\\\"Vanilla model: {vanilla_model[0]}\\\")\\n\",\n    \"print(f\\\"Optimized model: {ds_opt_model[0]}\\\")\\n\",\n    \"print(f\\\"Improvement through optimization: {round(vanilla_model[1]/ds_opt_model[1],2)}x\\\")\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# Payload sequence length is: 128\\n\",\n    \"# Vanilla model: P95 latency (ms) - 30.401047450277474; Average latency (ms) - 29.68 +\\\\- 0.54;\\n\",\n    \"# Optimized model: P95 latency (ms) - 10.401162500056671; Average latency (ms) - 10.10 +\\\\- 0.17;\\n\",\n    \"# Improvement through optimization: 2.92x\\n\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": null,\n   \"id\": \"366392b5\",\n   \"metadata\": {},\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": []\n  }\n ],\n \"metadata\": {\n  \"kernelspec\": {\n   \"display_name\": \"Python 3 (ipykernel)\",\n   \"language\": \"python\",\n   \"name\": \"python3\"\n  },\n  \"language_info\": {\n   \"codemirror_mode\": {\n    \"name\": \"ipython\",\n    \"version\": 3\n   },\n   \"file_extension\": \".py\",\n   \"mimetype\": \"text/x-python\",\n   \"name\": \"python\",\n   \"nbconvert_exporter\": \"python\",\n   \"pygments_lexer\": \"ipython3\",\n   \"version\": \"3.10.13\"\n  },\n  \"toc\": {\n   \"base_numbering\": 1,\n   \"nav_menu\": {},\n   \"number_sections\": true,\n   \"sideBar\": true,\n   \"skip_h1_title\": false,\n   \"title_cell\": \"Table of Contents\",\n   \"title_sidebar\": \"Contents\",\n   \"toc_cell\": false,\n   \"toc_position\": {},\n   \"toc_section_display\": true,\n   \"toc_window_display\": false\n  }\n },\n \"nbformat\": 4,\n \"nbformat_minor\": 5\n}\n"
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    - mha\\n\",\n    \"        - embedding (input: wte, output: lm_head)\\n\",\n    \"- 单卡做基线，没有通信的开销。存在划分，必然就存在通信。\\n\",\n    \"- 集成进 accelerate\\n\",\n    \"    - accelerate 的几个 backends\\n\",\n    \"        - deepspeed\\n\",\n    \"        - fsdp\\n\",\n    \"        - megtron-lm\\n\",\n    \"    - https://huggingface.co/docs/accelerate/usage_guides/megatron_lm\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 4,\n   \"id\": \"255931d1-73e4-458d-8e11-be9b2213afd1\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2024-08-19T15:01:25.026547Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2024-08-19T15:01:25.025940Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2024-08-19T15:01:25.039200Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2024-08-19T15:01:25.037014Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2024-08-19T15:01:25.026505Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/html\": [\n       \"<img 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$X=\\\\begin{bmatrix}X_1,X_2\\\\end{bmatrix},A=\\\\begin{bmatrix}A_1\\\\\\\\A_2\\\\end{bmatrix}$\\n\",\n    \"    - $Y=\\\\text{GeLU}(XA)=\\\\text{GeLU}(X_1A_1+X_2A_2)$\\n\",\n    \"    - 有两点\\n\",\n    \"        - GeLU 的非线性导致 $\\\\text{GeLU}(X_1A_1+X_2A_2)\\\\neq \\\\text{GeLU}(X_1A_1)+\\\\text{GeLU}(X_2A_2)$\\n\",\n    \"        - $X_iA_i\\\\in\\\\mathbb R^{(b\\\\ell),k'}$\\n\",\n    \"- 列分快\\n\",\n    \"    - $A=\\\\begin{bmatrix}A_1,A_2\\\\end{bmatrix}$\\n\",\n    \"    - $Y=\\\\text{GeLU}(XA)=\\\\text{GeLU}(X\\\\begin{bmatrix}A_1,A_2\\\\end{bmatrix})=[\\\\text{GeLU}(XA_1),\\\\text{GeLU}(XA_2)]$\\n\",\n    \"        - $XA_i\\\\in \\\\mathbb R^{b\\\\ell,k'/2}$\\n\",\n    \"    - 如果不同的 splits 放在不同的卡上，不同的卡需要维护全部的数据 $X$（数据未进行分块）\\n\",\n    \" \\n\",\n    \"\\n\",\n    \"$$\\n\",\n    \"Z=\\\\text{GeLU}(XA)B\\n\",\n    \"$$\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"对于矩阵 B 自然进行行分块：\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"- $B=\\\\begin{bmatrix}B_1\\\\\\\\B_2\\\\end{bmatrix}$\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"$$\\n\",\n    \"\\\\begin{split}\\n\",\n    \"Z=&\\\\text{GeLU}(XA)B\\\\\\\\\\n\",\n    \"=&\\\\left[\\\\text{GeLU}(XA_1),\\\\text{GeLU}(XA_2)\\\\right]\\\\begin{bmatrix}B_1\\\\\\\\B_2\\\\end{bmatrix}\\\\\\\\\\n\",\n    \"=&\\\\text{GeLU}(XA_1)B_1 + \\\\text{GeLU}(XA_2)B_2\\n\",\n    \"\\\\end{split}\\n\",\n    \"$$\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"- 最后对两张卡计算结果的加和是一种 all-reduce 的过程\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"9331b191-2a9e-44e6-b7c0-8722a21f1634\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"### mha\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"42ec7e68-89b1-4d99-94e1-5a2847c8f92c\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- 多头自注意力按照 num heads ($h$) 对 Q，K，V 三个 projection matrix 按列拆分 ($(k,k)\\\\rightarrow (k,k/h)$ )\\n\",\n    \"    - 对于 $O$：按行拆分\\n\",\n    \"- 每个头的输出为 $Y_i=\\\\text{softmax}\\\\left(\\\\frac{(XQ_i)(XK_i)^T}{\\\\sqrt{d_k}}\\\\right)V_i\\\\in \\\\mathbb R^{\\\\ell,k/h}$\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"$$\\n\",\n    \"[Y_1,Y_2]\\\\begin{bmatrix}B_1\\\\\\\\B_2\\\\end{bmatrix}=Y_1B_1+Y_2B_2\\n\",\n    \"$$\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"c41b3cad-c2e0-457d-9d9d-5c2a09fbe318\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"### embedding\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"attachments\": {},\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"887065b5-24ac-4acd-b8eb-1a160334e96a\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- 如果词表数量是64000，嵌入式表示维度为5120，类型采用32 位精度浮点数，那么整层参数需要的显存大约为64000 × 5120 × 4 /1024/1024 = 1250MB，反向梯度同样需要1250MB，仅仅存储就需要将近2.5GB。\\n\",\n    \"    - [[personal chatgpt] Llama2 7B vs. Llama3 8B （词表、attention 及 mlp）](https://www.bilibili.com/video/BV18E421A7TQ/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=dfcff7d11c82750f8988463a5bfa98f3)\\n\",\n    \"- wte: $E_{H\\\\times v}=[E_1,E_2]$\\n\",\n    \"    - column-wise（v，vocab-size dimension）\\n\",\n    \"    - 1-50000: 1-25000, 25001-50000\\n\",\n    \"    - all-reduce (weight/tensor sum)\\n\",\n    \"- lm head: $[Y_1,Y_2]=[XE_1,XE_2]$\\n\",\n    \"    - all-gather: (weight/tensor concat)\\n\",\n    \"        - 存在通信的问题：$(b\\\\times s)\\\\times v$（$v$ 万级别的）\\n\",\n    \"    - softmax：logits => probs\\n\",\n    \"    - $XE_i\\\\in\\\\mathbb R^{(b\\\\times s)\\\\frac v2}$\\n\",\n    \"    - $\\\\text{rowsum}(\\\\exp(XE_1))$, 长度为 $bs$ 的列向量，同理长度为 $bs$ 的列向量，两个列向量 all-reduce 继续得到长度为 bs 的列向量\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 30,\n   \"id\": \"bee06bdb-ba4f-4b1b-ab66-c98ae88fb1e9\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2024-08-24T03:25:57.376351Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2024-08-24T03:25:57.375725Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2024-08-24T03:25:57.388509Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2024-08-24T03:25:57.386192Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2024-08-24T03:25:57.376307Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/html\": [\n       \"<img 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 \"        [ 0.0349,  0.3211,  1.5736, -0.8455,  1.3123,  0.6872, -1.0892, -0.3553],\\n\",\n       \"        [-1.4181,  0.8963,  0.0499,  2.2667,  1.1790, -0.4345, -1.3864, -1.2862]])\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 10,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"A = torch.randn(5, 8)  # 5行12列的随机矩阵\\n\",\n    \"A\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 11,\n   \"id\": \"bd3960c1-fbca-4c1a-8982-d53f31b413c2\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2024-08-19T16:03:05.116891Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2024-08-19T16:03:05.116261Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2024-08-19T16:03:05.139822Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2024-08-19T16:03:05.138009Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2024-08-19T16:03:05.116846Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/plain\": [\n       \"tensor([[0.3971, 0.2558, 0.1423, 0.0070, 0.1139, 0.0168, 0.0554, 0.0116],\\n\",\n       \"        [0.0460, 0.5071, 0.0659, 0.0240, 0.0471, 0.0557, 0.0452, 0.2090],\\n\",\n       \"        [0.2693, 0.0444, 0.0317, 0.0809, 0.0244, 0.1532, 0.1161, 0.2799],\\n\",\n       \"        [0.0719, 0.0957, 0.3348, 0.0298, 0.2578, 0.1380, 0.0234, 0.0487],\\n\",\n       \"        [0.0136, 0.1375, 0.0590, 0.5415, 0.1825, 0.0363, 0.0140, 0.0155]])\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 11,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"softmax = F.softmax(A, dim=1)\\n\",\n    \"softmax\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 15,\n   \"id\": \"f6f95c87-29df-4f46-a48a-a5a82a42f7a9\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2024-08-19T16:03:57.340369Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2024-08-19T16:03:57.339743Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2024-08-19T16:03:57.350532Z\",\n     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[ 0.0349,  0.3211,  1.5736, -0.8455],\\n\",\n       \"        [-1.4181,  0.8963,  0.0499,  2.2667]])\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 16,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"A_1\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 17,\n   \"id\": \"2b376a33-a91c-4cb8-ac82-60536a18d799\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2024-08-19T16:04:03.662121Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2024-08-19T16:04:03.661432Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2024-08-19T16:04:03.676800Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2024-08-19T16:04:03.674641Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2024-08-19T16:04:03.662076Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/plain\": [\n       \"tensor([[ 0.6784, -1.2345, -0.0431, -1.6047],\\n\",\n       \"        [-0.7279, -0.5594, -0.7688,  0.7624],\\n\",\n       \"        [-0.7581,  1.0783, 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   - https://arxiv.org/pdf/2205.05198\\n\",\n    \"        - （Megatron 3）\\n\",\n    \"    - Only applicable when using TP.\\n\",\n    \"    - It reduces **activation memory** required as it prevents the same copies to be on the tensor parallel ranks post all-reduce by replacing then with reduce-scatter and no-op operation would be replaced by all-gather.\\n\",\n    \"    - https://zhuanlan.zhihu.com/p/522198082\\n\",\n    \"    - LayerNorm和Dropout的计算被平摊到了各个设备上，减少了计算资源的浪费；\\n\",\n    \"    - LayerNorm和Dropout所产生的激活值也被平摊到了各个设备上，进一步降低了显存开销。\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"存在划分，必然就存在通信。在 Megatron1, 2 中，Transformer核的TP通信是由正向两个Allreduce以及后向两个Allreduce组成的。Megatron 3由于对sequence维度进行了划分，Allreduce在这里已经不合适了。为了收集在各个设备上的sequence parallel所产生的结果，需要插入Allgather算子；而为了使得TP所产生的结果可以传入sequence parallel层，需要插入reduce-scatter算子。在下图中， \\n\",\n    \" 所代表的就是前向Allgather，反向reduce scatter，\\n\",\n    \" 则是相反的操作。这么一来，我们可以清楚地看到，Megatron-3中，一共有4个Allgather和4个reduce-scatter算子。乍一看，通信的操作比Megatron-1 2都多得多，但其实不然。因为一般而言，一个Allreduce其实就相当于1个Reduce-scatter和1个Allgather，所以他们的总通信量是一样的。\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": null,\n   \"id\": \"bea85869-58a4-4ffe-95a4-3bd8221086bf\",\n   \"metadata\": {},\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": []\n  }\n ],\n \"metadata\": {\n  \"kernelspec\": {\n   \"display_name\": \"Python 3 (ipykernel)\",\n   \"language\": \"python\",\n   \"name\": \"python3\"\n  },\n  \"language_info\": {\n   \"codemirror_mode\": {\n    \"name\": \"ipython\",\n    \"version\": 3\n   },\n   \"file_extension\": \".py\",\n   \"mimetype\": \"text/x-python\",\n   \"name\": \"python\",\n   \"nbconvert_exporter\": \"python\",\n   \"pygments_lexer\": \"ipython3\",\n   \"version\": \"3.10.13\"\n  }\n },\n \"nbformat\": 4,\n \"nbformat_minor\": 5\n}\n"
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    "content": "{\n \"cells\": [\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"06bb0ab6\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"```\\n\",\n    \"deepspeed --num_gpus 2 --num_nodes 1 torch_nccl_test.py\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"torchrun --nproc_per_node 2 --nnodes 1 torch_nccl_test.py\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"torchrun --nproc_per_node 1 example_chat_completion.py \\\\\\n\",\n    \"    --ckpt_dir llama-2-7b-chat/ \\\\\\n\",\n    \"    --tokenizer_path tokenizer.model \\\\\\n\",\n    \"    --max_seq_len 512 --max_batch_size 6\\n\",\n    \"    \\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# on diffusion models\\n\",\n    \"accelerate launch train_unconditional.py \\\\\\n\",\n    \"  --dataset_name=\\\"huggan/smithsonian_butterflies_subset\\\" \\\\\\n\",\n    \"  --resolution=64 \\\\\\n\",\n    \"  --output_dir={model_name} \\\\\\n\",\n    \"  --train_batch_size=32 \\\\\\n\",\n    \"  --num_epochs=50 \\\\\\n\",\n    \"  --gradient_accumulation_steps=1 \\\\\\n\",\n    \"  --learning_rate=1e-4 \\\\\\n\",\n    \"  --lr_warmup_steps=500 \\\\\\n\",\n    \"  --mixed_precision=\\\"no\\\"\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"```\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"0b8ec541\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- torchrun：以前称为 `torch.distributed.launch`\\n\",\n    \"    - 与直接使用python执行脚本相比，torchrun自动处理多进程的初始化和配置，使得在分布式设置中运行脚本更加容易。它主要用于利用PyTorch的分布式包torch.distributed进行训练。\\n\",\n    \"- deepspeed 是一个深度学习优化库，\\n\",\n    \"    - ZeRO optimization stage\\n\",\n    \"- accelerate 是由Hugging Face提供的一个库\\n\",\n    \"    - `accelerate.commands.launch`\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"d78dacd9\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## deepspeed\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"effa47bc\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- `which deepspeed`\\n\",\n    \"    - `~/anaconda3/envs/trl/bin/deepspeed`\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"868d71e3\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"```\\n\",\n    \"{\\n\",\n    \"   \\\"name\\\": \\\"Python: Debug DeepSpeed\\\",\\n\",\n    \"   \\\"type\\\": \\\"python\\\",\\n\",\n    \"   \\\"request\\\": \\\"launch\\\",\\n\",\n    \"   \\\"program\\\": \\\"/home/nouamane/miniconda3/envs/dev/bin/deepspeed\\\",\\n\",\n    \"   \\\"justMyCode\\\": true,\\n\",\n    \"   \\\"console\\\": \\\"integratedTerminal\\\",\\n\",\n    \"   \\\"args\\\": [\\n\",\n    \"       \\\"--num_nodes=1\\\",\\n\",\n    \"       \\\"--num_gpus=2\\\",\\n\",\n    \"       \\\"/home/nouamane/projects/llm/Megatron-DeepSpeed/pretrain_gpt.py\\\",\\n\",\n    \"   ]\\n\",\n    \"},\\n\",\n    \"```\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"191afffa\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## accelerate\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"0b663133\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- `accelerate config`\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"fac0aa74\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"```\\n\",\n    \"{\\n\",\n    \"    \\\"version\\\": \\\"0.2.0\\\",\\n\",\n    \"    \\\"configurations\\\": [\\n\",\n    \"        {\\n\",\n    \"            \\\"name\\\": \\\"Launch sft_llama2\\\",\\n\",\n    \"            \\\"type\\\": \\\"debugpy\\\",\\n\",\n    \"            \\\"request\\\": \\\"launch\\\",\\n\",\n    \"            \\\"module\\\": \\\"accelerate.commands.launch\\\",\\n\",\n    \"            \\\"console\\\": \\\"integratedTerminal\\\",\\n\",\n    \"            \\\"justMyCode\\\": false,\\n\",\n    \"            \\\"args\\\": [\\n\",\n    \"                \\\"${workspaceFolder}/examples/research_projects/stack_llama_2/scripts/sft_llama2.py\\\",\\n\",\n    \"                \\\"--output_dir=./sft\\\",\\n\",\n    \"                \\\"--max_steps=500\\\",\\n\",\n    \"                \\\"--logging_steps=10\\\",\\n\",\n    \"                \\\"--save_steps=10\\\",\\n\",\n    \"                \\\"--per_device_train_batch_size=2\\\",\\n\",\n    \"                \\\"--per_device_eval_batch_size=1\\\",\\n\",\n    \"                \\\"--gradient_accumulation_steps=2\\\",\\n\",\n    \"                \\\"--gradient_checkpointing=False\\\",\\n\",\n    \"                \\\"--group_by_length=False\\\",\\n\",\n    \"                \\\"--learning_rate=1e-4\\\",\\n\",\n    \"                \\\"--lr_scheduler_type=cosine\\\",\\n\",\n    \"                \\\"--warmup_steps=100\\\",\\n\",\n    \"                \\\"--weight_decay=0.05\\\",\\n\",\n    \"                \\\"--optim=paged_adamw_32bit\\\",\\n\",\n    \"                \\\"--bf16=True\\\",\\n\",\n    \"                \\\"--remove_unused_columns=False\\\",\\n\",\n    \"                \\\"--run_name=sft_llama2\\\",\\n\",\n    \"                \\\"--report_to=wandb\\\"\\n\",\n    \"            ],\\n\",\n    \"        },\\n\",\n    \"        {\\n\",\n    \"            \\\"name\\\": \\\"Launch dpo_llama2\\\",\\n\",\n    \"            \\\"type\\\": \\\"debugpy\\\",\\n\",\n    \"            \\\"request\\\": \\\"launch\\\",\\n\",\n    \"            \\\"module\\\": \\\"accelerate.commands.launch\\\",\\n\",\n    \"            \\\"console\\\": \\\"integratedTerminal\\\",\\n\",\n    \"            \\\"justMyCode\\\": false,\\n\",\n    \"            \\\"args\\\": [\\n\",\n    \"                \\\"${workspaceFolder}/examples/research_projects/stack_llama_2/scripts/dpo_llama2.py\\\",\\n\",\n    \"                \\\"--model_name_or_path=sft/final_checkpoint\\\",\\n\",\n    \"                \\\"--output_dir=dpo\\\"\\n\",\n    \"            ],\\n\",\n    \"        }\\n\",\n    \"    ]\\n\",\n    \"}\\n\",\n    \"```\"\n   ]\n  }\n ],\n \"metadata\": {\n  \"kernelspec\": {\n   \"display_name\": \"Python 3 (ipykernel)\",\n   \"language\": \"python\",\n   \"name\": \"python3\"\n  },\n  \"language_info\": {\n   \"codemirror_mode\": {\n    \"name\": \"ipython\",\n   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    "path": "tutorials/deepspeed_accelerate/utils/helloworld.py",
    "content": "from accelerate import Accelerator\nfrom accelerate.utils import gather_object\n\naccelerator = Accelerator()\n\n# each GPU creates a string\nmessage = [ f\"Hello this is GPU {accelerator.process_index}\" ] \n\n# collect the messages from all GPUs\nmessages = gather_object(message)\n\n# output the messages only on the main process with accelerator.print() \naccelerator.print(messages)"
  },
  {
    "path": "tutorials/deepspeed_accelerate/utils/multi_gpus_inference.py",
    "content": "from accelerate import Accelerator\nfrom accelerate.utils import gather_object\nfrom transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer\nfrom statistics import mean\nimport torch, time, json\n\naccelerator = Accelerator()\n\n# 10*10 Prompts. Source: https://www.penguin.co.uk/articles/2022/04/best-first-lines-in-books\nprompts_all=[\n    \"The King is dead. Long live the Queen.\",\n    \"Once there were four children whose names were Peter, Susan, Edmund, and Lucy.\",\n    \"The story so far: in the beginning, the universe was created.\",\n    \"It was a bright cold day in April, and the clocks were striking thirteen.\",\n    \"It is a truth universally acknowledged, that a single man in possession of a good fortune, must be in want of a wife.\",\n    \"The sweat wis lashing oafay Sick Boy; he wis trembling.\",\n    \"124 was spiteful. Full of Baby's venom.\",\n    \"As Gregor Samsa awoke one morning from uneasy dreams he found himself transformed in his bed into a gigantic insect.\",\n    \"I write this sitting in the kitchen sink.\",\n    \"We were somewhere around Barstow on the edge of the desert when the drugs began to take hold.\",\n] * 10\n\n# load a base model and tokenizer\nmodel_path = \"meta-llama/Llama-2-7b-hf\"\nmodel = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(\n    model_path,    \n    device_map={\"\": accelerator.process_index},\n    torch_dtype=torch.bfloat16,\n)\ntokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)   \n\n# sync GPUs and start the timer\naccelerator.wait_for_everyone()\nstart=time.time()\n\n# divide the prompt list onto the available GPUs \nwith accelerator.split_between_processes(prompts_all) as prompts:\n    # store output of generations in dict\n    results=dict(outputs=[], num_tokens=0)\n\n    # have each GPU do inference, prompt by prompt\n    for prompt in prompts:\n        prompt_tokenized=tokenizer(prompt, return_tensors=\"pt\").to(\"cuda\")\n        output_tokenized = model.generate(**prompt_tokenized, max_new_tokens=100)[0]\n\n        # remove prompt from output \n        output_tokenized=output_tokenized[len(prompt_tokenized[\"input_ids\"][0]):]\n\n        # store outputs and number of tokens in result{}\n        results[\"outputs\"].append( tokenizer.decode(output_tokenized) )\n        results[\"num_tokens\"] += len(output_tokenized)\n\n    results=[ results ] # transform to list, otherwise gather_object() will not collect correctly\n\n# collect results from all the GPUs\nresults_gathered=gather_object(results)\n\nif accelerator.is_main_process:\n    timediff=time.time()-start\n    num_tokens=sum([r[\"num_tokens\"] for r in results_gathered ])\n\n    print(f\"tokens/sec: {num_tokens//timediff}, time {timediff}, total tokens {num_tokens}, total prompts {len(prompts_all)}\")"
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    "content": "{\n \"cells\": [\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"62e120e0-03f6-4526-886e-e766f515ca82\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"### rlhf dataflow\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"ff3b4b6a-0ec5-4d71-8510-2302fd48ddde\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"```\\n\",\n    \"actor, critic, reward, ref = initialize_models()\\n\",\n    \"```\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"- https://github.com/zhaochenyang20/Awesome-ML-SYS-Tutorial/blob/main/rlhf/verl/readme.md\\n\",\n    \"    - actor 在 RLHF 会进行 auto-regressive decoding，而 critic, reward 和 reference 则只会 prefill，不会 decode。所以，我们将 actor 的推理特定称为 rollout，而其他模型的推理称为 inference。\\n\",\n    \"- https://github.com/zhaochenyang20/Awesome-ML-SYS-Tutorial/blob/main/rlhf/OpenRLHF/readme.md#%E6%9B%B4%E6%96%B0%E6%B5%81%E7%A8%8B\\n\",\n    \"    - 准备一个 batch 的 prompts；\\n\",\n    \"    - 将这个 batch 的 prompts 输入给 **Actor**，解码得到 **responses**；\\n\",\n    \"    - 将 prompt + responses 输入给 Critic/Reward/Reference，分别计算得得到所有 token 的 values、最后一个 token 的 reward 和所有 token 的 log probs，按照强化学习的术语，称这些数据为经验（experiences）了；\\n\",\n    \"    - 根据 experiences 多轮计算 actor loss 和 critic loss 并更新 Actor 和 Critic 模型。\\n\",\n    \"        - 对于第 4 步，我们当然可以一轮 experiences 就更新一次 actor 和 critic（on-policy），但是为了尽可能利用这个 batch 的 experiences，我们对 actor 和 critic 做多轮更新（off-policy）。我们将 experiences 中多轮更新开始前的 log probs 和 values 称为 old log probs 和 old values（reward 不会多轮计算）。在每一轮中，actor 和 critic 会生成 new log probs 和 new values，然后在 old 的基础上计算 actor loss 和 critic loss，然后更新参数。\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"bc3e04a4-39b1-486d-923a-3205d7be9ae5\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- openrlhf\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"```python\\n\",\n    \"# --------------------------------------------------------------\\n\",\n    \"# 初始化RLHF中的四个模型\\n\",\n    \"# --------------------------------------------------------------\\n\",\n    \"actor, critic, reward, ref = initialize_models()\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# --------------------------------------------------------------\\n\",\n    \"# 训练\\n\",\n    \"# --------------------------------------------------------------\\n\",\n    \"# 对于每一个batch的数据\\n\",\n    \"for i in steps: \\n\",\n    \"    # 先收集经验值\\n\",\n    \"    exps = generate_experience(prompts, actor, critic, reward, ref)\\n\",\n    \"    \\n\",\n    \"    # 一个batch的经验值将被用于计算ppo_epochs次loss，更新ppo_epochs次模型\\n\",\n    \"    # 这也意味着，当你计算一次新loss时，你用的是更新后的模型\\n\",\n    \"    for j in ppo_epochs:\\n\",\n    \"        actor_loss = cal_actor_loss(exps, actor)\\n\",\n    \"        critic_loss = cal_critic_loss(exps, critic)\\n\",\n    \"        \\n\",\n    \"        actor.backward(actor_loss)\\n\",\n    \"        actor.step()\\n\",\n    \"        \\n\",\n    \"        critc.backward(critic_loss)\\n\",\n    \"        critic.step()\\n\",\n    \"```\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"9ce0ec72-52f0-492d-a305-93f454ebf833\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"### controler\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"2f0ec956-1faa-4b3b-8956-5019fe45db34\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- 一个很自然的想法是用 single controller 来管理整个工作流程，然后每个子模块（Actor、Critic、Reward、Reference）再各自由一个 single controller 来管理。然而，这种 naive 的实现里，两层控制结构都是 single controller，因此系统内的通讯 overhead 非常大。一个可能不太直观的点是——最高层负责总调度的 single controller 承担的通讯压力，反而比每个子模块的 single controller 要小。\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"e83fb806-f242-4a67-8535-8d739566e20b\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"### hybrid engine\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"a294f24d-bc7c-4cdf-8924-99ae6ba04852\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- 四个子模块分别需要什么 engine：\\n\",\n    \"    - actor model 需要 **training engine** 和 **rollout engine**。前者是用现代 training engine，比如 Megatron 或者 FSDP，后者得用现代推理引擎，比如 SGLang 或者 vllm 作为 rollout engine。这里思考一个小问题，为什么不能拿着 training engine 得到的 logits 做 sampling 然后 decode，貌似也可以用去 rollout？简单来说，太慢了，用训练引擎做 decode 的效果自然不如专用的推理引擎。\\n\",\n    \"    - critic model 需要 training engine 和 inference engine。前者还是是现代的训练引擎，但是后者，可以用现代的推理引擎的高效 prefill 来得到 value 么？其实不能，critic model 的 inference 会直接复用 training engine 的 forward 来得到 value，所以 critic 的 inference engine 和 training engine 其实是同一个。其中的原因在此旧事重提：\\n\",\n    \"    - reference model 和 reward model 只需要 inference，因为二者不需要训练，但是如同我之前提到的一样，用现代推理引擎得到的 log probs 和 reward 的精度不如用现代训练引擎得到的精度，所以这里选择用 training engine 的 forward 来做 inference，得到 log probs 和 reward。\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"0b421212-2e9d-4895-8a7b-e0f6b7f113b3\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- 有了 single controller 和 multi-controller 的概念后，这里引入veRL 的第二个核心概念：**hybrid engine**。\\n\",\n    \"    - 在 RLHF 流程中，actor model 的 **generation 和 rollout** 占据了绝大多数运行时间（在 veRL 是 58.9%）。并且，由于 **PPO 是 on-policy** 算法，经验（experiences）必须来自于被 train 的模型本身，\\n\",\n    \"    - 因此，**rollout 和 training 是必须串行的**。如果这两者使用不同的资源组，比如 rollout 用 2 张卡，而 training 用 4 张卡，rollout 的时候 training 的资源闲置，training 的时候 rollout 的资源闲置，无论如何都会浪费大量的计算资源。由此，veRL 将 training 和 rollout engine 放置在同一个资源组中串行执行。training 时，将 rollout engine 的显存回收（offload 到 CPU 上 或者直接析构掉），rollout 时，再将 training engine 的显存释放掉。这种将 **actor model 的不同 engine** 放置在同一个资源组上的方案，就称为 hybrid engine。\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": null,\n   \"id\": \"8eff7434-5554-4344-aa59-076bcfdd646d\",\n   \"metadata\": {},\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": []\n  }\n ],\n \"metadata\": {\n  \"kernelspec\": {\n   \"display_name\": \"Python 3 (ipykernel)\",\n   \"language\": \"python\",\n   \"name\": \"python3\"\n  },\n  \"language_info\": {\n   \"codemirror_mode\": {\n    \"name\": \"ipython\",\n    \"version\": 3\n   },\n   \"file_extension\": \".py\",\n   \"mimetype\": \"text/x-python\",\n   \"name\": \"python\",\n   \"nbconvert_exporter\": \"python\",\n   \"pygments_lexer\": \"ipython3\",\n   \"version\": \"3.10.13\"\n  }\n },\n \"nbformat\": 4,\n \"nbformat_minor\": 5\n}\n"
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    "path": "tutorials/infra/mfu_flops.ipynb",
    "content": "{\n \"cells\": [\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 1,\n   \"id\": \"b5940ee0-e20d-4b00-a15f-a4933fb9c7c9\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2025-02-22T11:40:02.314968Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2025-02-22T11:40:02.314169Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2025-02-22T11:40:03.867579Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2025-02-22T11:40:03.866699Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2025-02-22T11:40:02.314912Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"import torch\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"eaf56b60-954c-4a32-82ca-7e07e046927d\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- mfu：Model FLOPS Utilization\\n\",\n    \"    - 评估GPU算力利用率\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"d7534b13-4b15-4466-af37-0a498f1e67e3\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- h100 & h800\\n\",\n    \"- A100 & A800\\n\",\n    \"- L40 > H20 > L20\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 2,\n   \"id\": \"35448c30-2b08-4d36-8a38-01d548b33421\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2025-02-22T11:40:14.532129Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2025-02-22T11:40:14.531649Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2025-02-22T11:40:14.539762Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2025-02-22T11:40:14.538386Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2025-02-22T11:40:14.532107Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"def get_device_flops(unit=\\\"T\\\"):\\n\",\n    \"    def unit_convert(number, level):\\n\",\n    \"        units = [\\\"B\\\", \\\"K\\\", \\\"M\\\", \\\"G\\\", \\\"T\\\", \\\"P\\\"]\\n\",\n    \"        if number <= 0:\\n\",\n    \"            return number\\n\",\n    \"        ptr = 0\\n\",\n    \"        while ptr < len(units) and units[ptr] != level:\\n\",\n    \"            number /= 1000\\n\",\n    \"            ptr += 1\\n\",\n    \"        return number\\n\",\n    \"    device_name = torch.cuda.get_device_name()\\n\",\n    \"    flops = float(\\\"inf\\\")  # INF flops for unkown gpu type\\n\",\n    \"    if \\\"H100\\\" in device_name or \\\"H800\\\" in device_name:\\n\",\n    \"        flops = 989e12\\n\",\n    \"    elif \\\"A100\\\" in device_name or \\\"A800\\\" in device_name:\\n\",\n    \"        flops = 312e12\\n\",\n    \"    elif \\\"L40\\\" in device_name:\\n\",\n    \"        flops = 181.05e12\\n\",\n    \"    elif \\\"L20\\\" in device_name:\\n\",\n    \"        flops = 119.5e12\\n\",\n    \"    elif \\\"H20\\\" in device_name:\\n\",\n    \"        flops = 148e12\\n\",\n    \"    elif \\\"910B\\\" in device_name:\\n\",\n    \"        flops = 354e12\\n\",\n    \"    flops_unit = unit_convert(flops, unit)\\n\",\n    \"    return flops_unit\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 3,\n   \"id\": \"3771cd34-c9a4-4194-b7a2-9824cfb5c5b5\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2025-02-22T11:40:19.062660Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2025-02-22T11:40:19.061478Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2025-02-22T11:40:19.128933Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2025-02-22T11:40:19.127632Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2025-02-22T11:40:19.062610Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/plain\": [\n       \"inf\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 3,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"get_device_flops()\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": null,\n   \"id\": \"7e6f47a3-8d92-4be1-ae4c-2da7e5589583\",\n   \"metadata\": {},\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": []\n  }\n ],\n \"metadata\": {\n  \"kernelspec\": {\n   \"display_name\": \"Python 3 (ipykernel)\",\n   \"language\": \"python\",\n   \"name\": \"python3\"\n  },\n  \"language_info\": {\n   \"codemirror_mode\": {\n    \"name\": \"ipython\",\n    \"version\": 3\n   },\n   \"file_extension\": \".py\",\n   \"mimetype\": \"text/x-python\",\n   \"name\": \"python\",\n   \"nbconvert_exporter\": \"python\",\n   \"pygments_lexer\": \"ipython3\",\n   \"version\": \"3.10.13\"\n  }\n },\n \"nbformat\": 4,\n \"nbformat_minor\": 5\n}\n"
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  {
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    "content": "{\n \"cells\": [\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"eddac2c9-cbb5-49f4-8409-2dfeafcc72b0\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- 注意安装时，一定要先看下 ninja 是否已经安装；需要保证其已经安装\\n\",\n    \"    - 安装过程中可以用 `btop` 命令看 cpu 进程编译的过程（依赖 ninja，如果不安装 ninja 的话，将只有非常有限的 cpu 进程来 compile）\\n\",\n    \"        - https://github.com/Dao-AILab/flash-attention?tab=readme-ov-file#installation-and-features\\n\",\n    \"        - Without ninja, compiling can take a very long time (2h) since it does not use multiple CPU cores. With ninja compiling takes 3-5 minutes on a 64-core machine using CUDA toolkit.\"\n   ]\n  }\n ],\n \"metadata\": {\n  \"kernelspec\": {\n   \"display_name\": \"Python 3 (ipykernel)\",\n   \"language\": \"python\",\n   \"name\": \"python3\"\n  },\n  \"language_info\": {\n   \"codemirror_mode\": {\n    \"name\": \"ipython\",\n    \"version\": 3\n   },\n   \"file_extension\": \".py\",\n   \"mimetype\": \"text/x-python\",\n   \"name\": \"python\",\n   \"nbconvert_exporter\": \"python\",\n   \"pygments_lexer\": \"ipython3\",\n   \"version\": \"3.10.13\"\n  }\n },\n \"nbformat\": 4,\n \"nbformat_minor\": 5\n}\n"
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  {
    "path": "tutorials/infra/openrlhf/openrlhf_basics.ipynb",
    "content": "{\n \"cells\": [\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 1,\n   \"id\": \"e3366160-86a9-4886-a63a-02bf9cc55fac\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2025-02-23T02:52:04.666883Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2025-02-23T02:52:04.666285Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2025-02-23T02:52:04.676284Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2025-02-23T02:52:04.674515Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2025-02-23T02:52:04.666837Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"from IPython.display import Image\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"f992795b-056e-4867-aa62-7629b67bc1a4\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"### PPO 的四个module\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"75e3c606-42d0-41a5-ad07-4e4c9ba9ec7c\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- actor, critic, reference, reward\\n\",\n    \"    - 早期的 trl ppov1 实现，colocate actor/critic\\n\",\n    \"        - critic a mlp head;\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 3,\n   \"id\": \"b20402e6-d988-4738-b7df-bb2d070b7487\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2025-02-17T14:46:04.627899Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2025-02-17T14:46:04.627285Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2025-02-17T14:46:04.639430Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2025-02-17T14:46:04.637342Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2025-02-17T14:46:04.627852Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/html\": [\n       \"<img src=\\\"./imgs/openrlhf_ppo.png\\\" width=\\\"500\\\"/>\"\n      ],\n      \"text/plain\": [\n       \"<IPython.core.display.Image object>\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 3,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"Image(url='./imgs/openrlhf_ppo.png', width=500)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 4,\n   \"id\": \"d80fe8b6-7539-4201-b09e-eabed4222f2f\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2025-02-17T14:47:22.185745Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2025-02-17T14:47:22.185167Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2025-02-17T14:47:22.198500Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2025-02-17T14:47:22.196344Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2025-02-17T14:47:22.185700Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/html\": [\n       \"<img src=\\\"./imgs/openrlhf_flow.png\\\" width=\\\"500\\\"/>\"\n      ],\n      \"text/plain\": [\n       \"<IPython.core.display.Image object>\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 4,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"Image(url='./imgs/openrlhf_flow.png', width=500)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"f771d18a-555c-4d40-b661-175641dd2f64\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"### 代码细节\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"83e0e070-7b27-493c-9a36-b9ade183cbfc\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- 训练入口\\n\",\n    \"    - train_ppo_ray.py\\n\",\n    \"- 在main中我们启动了driver进程，并执行训练函数train(args)，这里主要做了如下几件事：\\n\",\n    \"    - 在 ray 集群上部署 Actor/Ref/Critic/RM 实例\\n\",\n    \"    - 在 ray 集群上部署 vllm_engines 实例\\n\",\n    \"    - 配置 Actor 和 vllm_engines 之间的通讯，用于传递权重\\n\",\n    \"    - 训练 Actor 和 Critic 模型\\n\",\n    \"- 谈到“Actor”时，会使用Ray-Actor和PPO-Actor来做区分，从之前的介绍中可知，Ray-Actor是指部署在Ray集群中的远端class，PPO-Actor/Ref/Critic/RM都属于Ray-Actor。\\n\",\n    \"- colocate_actor_ref\\n\",\n    \"    - 是否共同部署；\\n\",\n    \"    - `num_gpus_per_actor=0.75 if pg else 1,`\\n\",\n    \"    - 当我们在pg（placement group）指向的预留资源中分配模型实例时，再进一步指定每个实例占据一张gpu的多少部分\\n\",\n    \"        - 等于1说明每个实例占满一张gpu，即“非共同部署”\\n\",\n    \"        - 小于1说明每个实例只占部分gpu，即“共同部署”，例如PPO-Actor/Ref共同部署在一张卡上\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"```\\n\",\n    \"# NOTE(wuxibin): Why don't we allocate 0.5 gpu for each actor when colocate models?\\n\",\n    \"# Say we have 1 node with 4 GPUs, and num_gpus_per_node for each model is 4.\\n\",\n    \"# If we allocate 0.5 gpu for both actor and ref model, then gpu allocation is\\n\",\n    \"#   |actor|actor|actor|actor|  ref | ref  | ref  | ref |\\n\",\n    \"#   |GPU0 |GPU0 |GPU1 |GPU1 | GPU2 | GPU2 | GPU3 | GPU3 |\\n\",\n    \"#\\n\",\n    \"# So 0.75/0.25 gpu is a tricky to let Ray spread all models evenly on all gpus.\\n\",\n    \"#   |actor| ref  |actor| ref  |actor| ref  |actor|ref  |\\n\",\n    \"#   |GPU0 | GPU0 |GPU1 | GPU1 |GPU2 | GPU2 |GPU3 | GPU3 |\\n\",\n    \"```\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 3,\n   \"id\": \"5f554ca9-3272-4da7-920a-13bc66762e80\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2025-02-23T02:52:16.814832Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2025-02-23T02:52:16.814185Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2025-02-23T02:52:16.826479Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2025-02-23T02:52:16.824848Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2025-02-23T02:52:16.814783Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/html\": [\n       \"<img src=\\\"https://pic3.zhimg.com/v2-a7445701e230850618a1a055ad9a8cec_r.jpg\\\" width=\\\"600\\\"/>\"\n      ],\n      \"text/plain\": [\n       \"<IPython.core.display.Image object>\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 3,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"Image(url='https://pic3.zhimg.com/v2-a7445701e230850618a1a055ad9a8cec_r.jpg', width=600)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"2bf35a7d-5aed-46b1-a76b-f86346edee4e\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- PPORayActorGroup中维护着self._actor_handlers，它是一个List[ray.actor.ActorHandle]，列表中每个元素表示某个远端Ray-Actor的引用，而这个远端Ray-Actor可以是PPO-Actor/Ref/Critic/RM实例。如前文所说，我们可以在ray集群中的任何位置调用这个handler，来对相应的远端Ray-Actor执行操作。\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"228a2b30-d6d2-4c68-bd38-afcfbc41f70c\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"### scripts\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"21a58614-9444-4b07-a925-bc68dacd4fb9\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- openrlhf.cli.train_ppo_ray\\n\",\n    \"    - actor_num_gpus_per_node\\n\",\n    \"    - ref_num_gpus_per_node\\n\",\n    \"    - critic_num_gpus_per_node（经典 ppo，GRPO/RLOO 不再需要）\\n\",\n    \"    - reward_num_gpus_per_node（经典 ppo，GRPO/RLOO 不再需要）\\n\",\n    \"    - vllm_num_engines\"\n   ]\n  }\n ],\n \"metadata\": {\n  \"kernelspec\": {\n   \"display_name\": \"Python 3 (ipykernel)\",\n   \"language\": \"python\",\n   \"name\": \"python3\"\n  },\n  \"language_info\": {\n   \"codemirror_mode\": {\n    \"name\": \"ipython\",\n    \"version\": 3\n   },\n   \"file_extension\": \".py\",\n   \"mimetype\": \"text/x-python\",\n   \"name\": \"python\",\n   \"nbconvert_exporter\": \"python\",\n   \"pygments_lexer\": \"ipython3\",\n   \"version\": \"3.10.13\"\n  }\n },\n \"nbformat\": 4,\n \"nbformat_minor\": 5\n}\n"
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  {
    "path": "tutorials/infra/openrlhf/openrlhf_分布式训练流程.ipynb",
    "content": "{\n \"cells\": [\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 1,\n   \"id\": \"fd92f5c0-59af-4d30-8ed5-127092e76cf7\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2025-02-23T02:31:11.620598Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2025-02-23T02:31:11.619971Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2025-02-23T02:31:11.631327Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2025-02-23T02:31:11.629597Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2025-02-23T02:31:11.620550Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"from IPython.display import Image\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"f45bfe7f-b84a-4398-9cb5-f645dc985d59\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"https://zhuanlan.zhihu.com/p/12871616401\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"- 为每个actor分配其对应的critic/reward/ref，并启动每个分组的训练：\\n\",\n    \"    - https://github.com/OpenRLHF/OpenRLHF/blob/bb46342711a203c457df2fbca5967fd0549557e0/openrlhf/trainer/ray/launcher.py#L278-L299\\n\",\n    \"- 为每个actor分配对应的vllm_engine，并使用vllm_engine进行推理：\\n\",\n    \"    - https://github.com/OpenRLHF/OpenRLHF/blob/bb46342711a203c457df2fbca5967fd0549557e0/openrlhf/trainer/ppo_utils/experience_maker.py#L627\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 3,\n   \"id\": \"2644d0dc-5b7d-4e4b-97b4-737f36c3b770\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2025-02-23T02:31:26.567943Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2025-02-23T02:31:26.566836Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2025-02-23T02:31:26.579870Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2025-02-23T02:31:26.577670Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2025-02-23T02:31:26.567879Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/html\": [\n       \"<img src=\\\"https://pica.zhimg.com/v2-c46a2e47aa48f3c0a42eecc5003e28ee_1440w.jpg\\\" width=\\\"600\\\"/>\"\n      ],\n      \"text/plain\": [\n       \"<IPython.core.display.Image object>\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 3,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"Image(url='https://pica.zhimg.com/v2-c46a2e47aa48f3c0a42eecc5003e28ee_1440w.jpg', width=600)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"b759338d-3350-4dc4-a3cc-61cf550e8b2a\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- 在这个例子中，4类模型分开部署在node0和node1上。以Actor为例，它分布在“node0的gpu0/1 + node1的gpu0/1”上。这一点是由Ray实现的：我们自己定制化资源分配的方案，进而管控模型的分配方式\\n\",\n    \"    - 而当实际训练时，我们还可进一步引入Deepspeed zero做优化：以Actor为例，上图中的4个Actor构成zero中的数据并行组（world_size = 4），根据zero的配置，我们可以在这4张卡间做optimizer(1)/gradients(1)/weights(2)的切片\\n\",\n    \"- 部署vllm_engines\\n\",\n    \"    - 对于Actor模型，在收集exp阶段我们可以采用vllm之类的框架加速(prompt, responses)的生成。在这个例子中：\\n\",\n    \"        - 1个vllm_engine维护着一个vllm实例，每个vllm实例下维护一个完整的Actor模型，这里我们还假设一个vllm实例按tp_size = 2的方法切割模型。\\n\",\n    \"        - 在node2中，共有4个vllm_engines（也即4个vllm实例），这种分配方式是通过Ray实现的。而每个vllm实例内的分布式推理则是由vllm自己管控。\\n\",\n    \"- Actor与vllm_engines之间的通讯\\n\",\n    \"    - 首先，对ds_rank0 + all_vllm_ranks创建一个通讯组。在本例中:\\n\",\n    \"        - node0/gpu0上的actor是ds_rank0，node2中所有的gpu构成all_vllm_ranks。\\n\",\n    \"    - 我们就是把这两者纳入一个通讯组内，这个通讯组的world_size = 9。如果我们多一台node3来做vllm_engines，那么这个通讯组的world_size = 17，以此类推。\\n\",\n    \"        - 假设我们使用ds_zero1/2，则ds_rank0上维护的是完整的actor权重，我们把ds_rank0上的权重broadcast到每一个vllm_rank，如有设置tp，vllm会自动帮我们完整接下来的模型切割。\\n\",\n    \"        - 假设我们使用ds_zero3，则ds_rank0上只维护部分actor权重，那么：\\n\",\n    \"            - ds_rank0先从ds_actor组内all gather回完整的模型权重\\n\",\n    \"            - 再将完整的模型权重brocast给每一个vllm_rank\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 4,\n   \"id\": \"35512e05-9a6b-4f85-be6b-fb36fda8da72\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2025-02-23T02:31:45.542271Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2025-02-23T02:31:45.541639Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2025-02-23T02:31:45.555336Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2025-02-23T02:31:45.553313Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2025-02-23T02:31:45.542222Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/html\": [\n       \"<img src=\\\"https://pic2.zhimg.com/v2-b91c1b4dd04d93e8b06674f47099304f_1440w.jpg\\\" width=\\\"600\\\"/>\"\n      ],\n      \"text/plain\": [\n       \"<IPython.core.display.Image object>\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 4,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"Image(url='https://pic2.zhimg.com/v2-b91c1b4dd04d93e8b06674f47099304f_1440w.jpg', width=600)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": null,\n   \"id\": \"1b36098d-e93b-4288-a90e-2e3628dacd23\",\n   \"metadata\": {},\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": []\n  }\n ],\n \"metadata\": {\n  \"kernelspec\": {\n   \"display_name\": \"Python 3 (ipykernel)\",\n   \"language\": \"python\",\n   \"name\": \"python3\"\n  },\n  \"language_info\": {\n   \"codemirror_mode\": {\n    \"name\": \"ipython\",\n    \"version\": 3\n   },\n   \"file_extension\": \".py\",\n   \"mimetype\": \"text/x-python\",\n   \"name\": \"python\",\n   \"nbconvert_exporter\": \"python\",\n   \"pygments_lexer\": \"ipython3\",\n   \"version\": \"3.10.13\"\n  }\n },\n \"nbformat\": 4,\n \"nbformat_minor\": 5\n}\n"
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    "content": "{\n \"cells\": [\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 2,\n   \"id\": \"44b82127-b91e-4ff0-8785-680b027f8075\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2025-02-17T14:39:24.689777Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2025-02-17T14:39:24.689496Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2025-02-17T14:39:24.697483Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2025-02-17T14:39:24.695485Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2025-02-17T14:39:24.689756Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"from IPython.display import Image\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"7718836e-106a-4b60-b4a6-516c20ead168\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- 统一的 (面相 ai 的) e2e 的分布式架构\\n\",\n    \"    - https://www.youtube.com/watch?v=oH9pJavu-PU\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 3,\n   \"id\": \"fceacacd-df17-4e46-ae10-0094766446c1\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2025-02-17T14:39:26.164784Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2025-02-17T14:39:26.164182Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2025-02-17T14:39:26.182776Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2025-02-17T14:39:26.180677Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2025-02-17T14:39:26.164735Z\"\n    },\n    \"scrolled\": true\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/html\": [\n       \"<img src=\\\"https://docs.ray.io/en/latest/_images/ray-air.svg\\\" width=\\\"400\\\"/>\"\n      ],\n      \"text/plain\": [\n       \"<IPython.core.display.Image object>\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 3,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"Image(url='https://docs.ray.io/en/latest/_images/ray-air.svg', width=400)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"e336a544-db1a-46e1-aac7-8cde03d8b707\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## core api\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 4,\n   \"id\": \"af274ae5-c623-4c74-93a2-020e7bb09855\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2025-02-17T14:39:27.632316Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2025-02-17T14:39:27.631731Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2025-02-17T14:39:27.643710Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2025-02-17T14:39:27.641631Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2025-02-17T14:39:27.632269Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/html\": [\n       \"<img src=\\\"./imgs/ray_1.png\\\" width=\\\"400\\\"/>\"\n      ],\n      \"text/plain\": [\n       \"<IPython.core.display.Image object>\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 4,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"Image(url='./imgs/ray_1.png', width=400)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 5,\n   \"id\": \"dc371a37-5664-4d6f-bfd5-f46d7878ed67\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2025-02-17T14:39:29.716399Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2025-02-17T14:39:29.715829Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2025-02-17T14:39:29.727699Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2025-02-17T14:39:29.725596Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2025-02-17T14:39:29.716351Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/html\": [\n       \"<img src=\\\"./imgs/ray_2.png\\\" width=\\\"400\\\"/>\"\n      ],\n      \"text/plain\": [\n       \"<IPython.core.display.Image object>\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 5,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"Image(url='./imgs/ray_2.png', width=400)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 6,\n   \"id\": 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\"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2025-02-17T14:39:34.129588Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2025-02-17T14:39:34.128987Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2025-02-17T14:39:34.141216Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2025-02-17T14:39:34.139093Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2025-02-17T14:39:34.129540Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/html\": [\n       \"<img src=\\\"./imgs/ray_4.png\\\" width=\\\"400\\\"/>\"\n      ],\n      \"text/plain\": [\n       \"<IPython.core.display.Image object>\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 7,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"Image(url='./imgs/ray_4.png', width=400)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 8,\n   \"id\": \"5eeaf09c-9e5d-4df9-a58e-898cc97146f6\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": 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View the dashboard at \\u001b[1m\\u001b[32m127.0.0.1:8265 \\u001b[39m\\u001b[22m\\n\"\n     ]\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"import ray\\n\",\n    \"ray.init()\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"@ray.remote\\n\",\n    \"def f(x):\\n\",\n    \"    return x * x\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 6,\n   \"id\": \"5780d0f6-12dd-48a6-bff4-df93c26b2320\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2025-02-23T02:38:11.828623Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2025-02-23T02:38:11.827972Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2025-02-23T02:38:12.243492Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2025-02-23T02:38:12.241582Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2025-02-23T02:38:11.828577Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"name\": \"stdout\",\n     \"output_type\": \"stream\",\n     \"text\": [\n      \"The final result is: [0, 1, 4, 9]\\n\"\n     ]\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"futures = [f.remote(i) for i 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function\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"f7642e46-8469-4b55-bd65-624829dfece7\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## basics\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"31861ef7-8fc2-479e-b820-84909ab16361\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"### single controller vs. multi controller\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"f703415b-300c-478b-9a61-dd2f07886a18\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- single-controller 实现RL dataflow\\n\",\n    \"- multi-controller 实现各个 LLM component\\n\",\n    \"    - 训练：fsdp，megtron-lm，deepspeed\\n\",\n    \"    - 推理：vllm、sglang\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 4,\n   \"id\": \"bc84e544-e748-4680-9da9-d144813c2930\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2025-02-17T15:27:37.885991Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2025-02-17T15:27:37.885390Z\",\n     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pool.map(process_data, data)\\n\",\n    \"    \\n\",\n    \"    print(results)\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"main()\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"0730b45b-5031-4c9f-b727-c9c5d06054cb\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## conpoments\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 17,\n   \"id\": \"a05786b0-41e1-4aa2-ac0d-ed6a82451a8b\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2025-02-17T15:47:33.075362Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2025-02-17T15:47:33.074750Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2025-02-17T15:47:33.088817Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2025-02-17T15:47:33.086677Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2025-02-17T15:47:33.075316Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/html\": [\n       \"<img src=\\\"./imgs/verl_components.png\\\" width=\\\"500\\\"/>\"\n      ],\n      \"text/plain\": [\n       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\"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"```\\n\",\n    \"# RLHF Single Process Controller\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# initialize worker groups\\n\",\n    \"actor_wg = ...\\n\",\n    \"critic_wg = ...\\n\",\n    \"ref_wg = ...\\n\",\n    \"reward_wg = ...\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# ppo actor/rollout\\n\",\n    \"for prompt_batch in dataloader:\\n\",\n    \"    batch = actor_wg.generate_sequences(prompt_batch)\\n\",\n    \"    values = critic_wg.compute_values(batch)\\n\",\n    \"    ref_log_prob = ref_wg.compute_log_prob(batch)\\n\",\n    \"    score = reward_wg.compute_reward(batch)\\n\",\n    \"    returns, advantage = compute_advantage(score, ref_log_prob, values)\\n\",\n    \"    actor_wg.update(batch, advantage)\\n\",\n    \"    critic_wg.update(batch, returns)\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"```\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 18,\n   \"id\": \"800ee7ce-003f-4525-ba7b-b8014909dfc2\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     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注意在训练阶段更新 actor 时，存在 actor 与 rollout 的参数同步（sync weights，NCLL）；\\n\",\n    \"    - weight sync is expensive\\n\",\n    \"        - A100 rdma 带宽：50GB/s\\n\",\n    \"        - 405B 的 llama：60s;\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"ac1e4848-0513-498e-ba5a-ae73210fb490\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"### 核心源码\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"3e3fe075-9ed9-435e-8d82-2e60b0bb7484\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"```python\\n\",\n    \"trainer = RayPPOTrainer(config=config,\\n\",\n    \"                        tokenizer=tokenizer,\\n\",\n    \"                        role_worker_mapping=role_worker_mapping,\\n\",\n    \"                        resource_pool_manager=resource_pool_manager,\\n\",\n    \"                        ray_worker_group_cls=ray_worker_group_cls,\\n\",\n    \"                        reward_fn=reward_fn,\\n\",\n    \"                        val_reward_fn=val_reward_fn)\\n\",\n    \"trainer.init_workers()\\n\",\n    \"trainer.fit()\\n\",\n    \"```\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"- **RayPPOTrainer**\\n\",\n    \"    - **init_workers**：设置 worker group（`WorkerGroup`）\\n\",\n    \"        - 多个 worker 共享资源，实际是跑在一个进程中的。\\n\",\n    \"        - `actor_rollout_wg` （`ActorRolloutRefWorker`）\\n\",\n    \"            - generate_sequences\\n\",\n    \"            - compute_log_prob\\n\",\n    \"        - `ref_policy_wg`（`ActorRolloutRefWorker`）\\n\",\n    \"            - compute_ref_log_prob\\n\",\n    \"        - `critic_wg`（`CriticWorker`）\\n\",\n    \"        - `rm_wg`（`RewardModelWorker`）\\n\",\n    \"    - **fit**\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"```python\\n\",\n    \"def fit():\\n\",\n    \"    # Training loop\\n\",\n    \"    for epoch in range(total_epochs):\\n\",\n    \"        for batch in dataloader:  \\n\",\n    \"            # batch: input_ids, attention_mask, position_ids\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"            sequences = actor_rollout_wg.generate_sequences(batch)   # no_grad\\n\",\n    \"            # batch: input_ids, attention_mask, position_ids, prompts, responses\\n\",\n    \"            # (现在input_ids,attention_mask,position_id涵盖整个prompts+responses)\\n\",\n    \"            batch = batch.repeat().union(sequence)  # 相当于每个response复制了n份\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"            log_probs = actor_rollout_wg.compute_log_prob(batch)   # no_grad\\n\",\n    \"            # batch: +log_probs(per sequence)\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"            ref_policy_wg.compute_ref_log_prob(batch)  # no_grad\\n\",\n    \"            # batch: +ref_log_prob(per sequence)\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"            values = critic_wg.compute_values(batch)  # no_grad\\n\",\n    \"            # batch: +values(per token)\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"            rewards = rm_wg.compute_rm_score(batch)  # no_grad\\n\",\n    \"            reward_tensor = self.reward_fn(batch)  # rule based\\n\",\n    \"            # batch: +rm_scores(per token), token_level_scores(per token)\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"            apply_kl_penalty(...)  # no_grad\\n\",\n    \"            # batch: +token_level_rewards\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"            advantages = compute_advantage(batch)  # 本地运行\\n\",\n    \"            # batch: +advantage(per token), returns(per token)\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"            critic_wg.update_critic(batch)\\n\",\n    \"            actor_rollout_wg.update_actor(batch)\\n\",\n    \"```\\n\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"2abbee28-de14-457e-9332-611ddd2f97b8\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## parameters\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"ee191667-8175-4998-9736-ffe750d56848\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"### actor_rollout_ref.actor\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"ac0ed575-d882-42c3-955a-ace55f00f368\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- ppo_mini_batch_size、ppo_micro_batch_size_per_gpu\\n\",\n    \"    - 出现在 update policy 时；\\n\",\n    \"    - ppo_mini_batch_size\\n\",\n    \"    - ppo_mini_batch_size//ppo_micro_batch_size_per_gpu：相当于 gradient accumulation\\n\",\n    \"- 关于 batch size 即为多少的样本，算fwd、loss、bwd，更新 model\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"241713e8-b94f-4675-a9b9-c751de8dc2b1\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"### actor_rollout_ref.rollout\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"92d8353e-d1fd-4c4b-a662-bdac892365da\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"> vllm 相关的参数？\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"- name\\n\",\n    \"- gpu_memory_utilization\\n\",\n    \"- tensor_model_parallel_size\\n\",\n    \"- n\"\n   ]\n  }\n ],\n \"metadata\": {\n  \"kernelspec\": {\n   \"display_name\": \"Python 3 (ipykernel)\",\n   \"language\": \"python\",\n   \"name\": \"python3\"\n  },\n  \"language_info\": {\n   \"codemirror_mode\": {\n    \"name\": \"ipython\",\n    \"version\": 3\n   },\n   \"file_extension\": \".py\",\n   \"mimetype\": \"text/x-python\",\n   \"name\": \"python\",\n   \"nbconvert_exporter\": \"python\",\n   \"pygments_lexer\": \"ipython3\",\n   \"version\": \"3.10.13\"\n  }\n },\n \"nbformat\": 4,\n \"nbformat_minor\": 5\n}\n"
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    "content": "{\n \"cells\": [\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 13,\n   \"id\": \"c43875ce-045f-4d01-9ea6-b60d4c46c601\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2024-06-15T03:12:24.262987Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2024-06-15T03:12:24.262633Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2024-06-15T03:12:24.271264Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2024-06-15T03:12:24.268981Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2024-06-15T03:12:24.262963Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"from IPython.display import Image\\n\",\n    \"import numpy as np\\n\",\n    \"import time\\n\",\n    \"import torch\\n\",\n    \"from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer\\n\",\n    \"import os\\n\",\n    \"os.environ['http_proxy'] = 'http://127.0.0.1:7890'\\n\",\n    \"os.environ['https_proxy'] = 'http://127.0.0.1:7890'\\n\",\n    \"np.set_printoptions(precision=3)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"01509095-61e2-4012-ada4-8194d47e969b\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- attention mechanism （Transformer 最特色的）\\n\",\n    \"    - $X\\\\in\\\\mathbb R^{\\\\ell\\\\times d}$\\n\",\n    \"    - $W_k\\\\in\\\\mathbb R^{d\\\\times d_k},W_q\\\\in\\\\mathbb R^{d\\\\times d_k},W_v\\\\in\\\\mathbb R^{d\\\\times d_v}$\\n\",\n    \"    - $Q=XW_q\\\\in\\\\mathbb R^{\\\\ell\\\\times d_k}, K=XW_k\\\\in\\\\mathbb R^{\\\\ell\\\\times d_k}, V=XW_v\\\\in\\\\mathbb R^{\\\\ell\\\\times d_v}$\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"$$\\n\",\n    \"\\\\left(\\\\text{Attention}(Q,K,V)=\\\\text{softmax}\\\\left(\\\\frac{QK^T}{\\\\sqrt{d_k}}\\\\right)V\\\\right)\\\\in \\\\mathbb R^{\\\\ell\\\\times d_v}\\n\",\n    \"$$\\n\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 3,\n   \"id\": \"eba27bc3-1a8e-403d-9853-2849c1919132\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2024-06-15T01:59:15.133701Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2024-06-15T01:59:15.133125Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2024-06-15T01:59:15.144843Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2024-06-15T01:59:15.142842Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2024-06-15T01:59:15.133657Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/html\": [\n       \"<img src=\\\"https://miro.medium.com/v2/resize:fit:828/format:webp/1*uyuyOW1VBqmF5Gtv225XHQ.gif\\\" width=\\\"500\\\"/>\"\n      ],\n      \"text/plain\": [\n       \"<IPython.core.display.Image object>\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 3,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"Image(url='https://miro.medium.com/v2/resize:fit:828/format:webp/1*uyuyOW1VBqmF5Gtv225XHQ.gif', width=500)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"33e6a107-727f-4c5d-956c-646a24a94fc5\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- KV cache 会显著地提升 inference/generate 的性能，降低时延；\\n\",\n    \"- generate 的 seq 越长，占用的显存增长得也会更多；\\n\",\n    \"    - gpt 8K vs. 32k, input/output prices 是翻倍的关系\\n\",\n    \"- KV-cache Memory Usage\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"    $$\\n\",\n    \"    2 \\\\times \\\\text{precision} \\\\times n_{\\\\text{layers}} \\\\times d_{\\\\text{model}} \\\\times \\\\text{seqlen} \\\\times \\\\text{batch}\\n\",\n    \"    $$\\n\",\n    \"    \\n\",\n    \"    - 2 = two matrices for K and V\\n\",\n    \"    - precision = bytes per parameter (e.g., 4 for fp32)\\n\",\n    \"    - $n_{\\\\text{layers}}$ = layers in the model\\n\",\n    \"    - $d_{\\\\text{model}}$ = dimension of embeddings\\n\",\n    \"    - seqlen = length of context in tokens\\n\",\n    \"    - batch = batch size\\n\",\n    \"    - OPT-30B: $2*2*48*128*1024*7168$\\n\",\n    \"        - precision：2（fp16 inference）\\n\",\n    \"        - 48 layers，128 batch\\n\",\n    \"        - K/V shape: seqlen 1024, d_model 7168 (7*1024)\\n\",\n    \"            - https://github.com/meta-llama/llama3/blob/main/llama/model.py#L129-L144\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 11,\n   \"id\": \"ca2985d1-5354-455d-8f26-a66f5d9154f8\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2024-06-15T03:08:50.749174Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2024-06-15T03:08:50.748551Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2024-06-15T03:08:50.760900Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2024-06-15T03:08:50.759381Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2024-06-15T03:08:50.749128Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/plain\": [\n       \"168.0\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 11,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"# KV-cache: 168GB\\n\",\n    \"# Model: 2*30B=60GB\\n\",\n    \"2*2*48*128*1024*7168/(1024*1024*1024)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 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generation.\\n\",\n      \"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:50256 for open-end generation.\\n\",\n      \"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:50256 for open-end generation.\\n\",\n      \"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:50256 for open-end generation.\\n\",\n      \"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:50256 for open-end generation.\\n\",\n      \"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:50256 for open-end generation.\\n\",\n      \"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:50256 for open-end generation.\\n\",\n      \"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:50256 for open-end generation.\\n\",\n      \"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:50256 for open-end generation.\\n\"\n     ]\n    },\n    {\n     \"name\": \"stdout\",\n     \"output_type\": \"stream\",\n     \"text\": [\n      \"with KV caching: 22.736 +- 0.364 seconds\\n\"\n     ]\n    },\n    {\n     \"name\": \"stderr\",\n     \"output_type\": \"stream\",\n     \"text\": [\n      \"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:50256 for open-end generation.\\n\",\n      \"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:50256 for open-end generation.\\n\",\n      \"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:50256 for open-end generation.\\n\",\n      \"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:50256 for open-end generation.\\n\",\n      \"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:50256 for open-end generation.\\n\",\n      \"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:50256 for open-end generation.\\n\",\n      \"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:50256 for open-end generation.\\n\",\n      \"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:50256 for open-end generation.\\n\",\n      \"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:50256 for open-end generation.\\n\"\n     ]\n    },\n    {\n     \"name\": \"stdout\",\n     \"output_type\": \"stream\",\n     \"text\": [\n      \"without KV caching: 65.567 +- 0.079 seconds\\n\"\n     ]\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"device = \\\"cuda\\\" if torch.cuda.is_available() else \\\"cpu\\\"\\n\",\n    \"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(\\\"gpt2-xl\\\")\\n\",\n    \"model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(\\\"gpt2-xl\\\").to(device)\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"for use_cache in (True, False):\\n\",\n    \"    times = []\\n\",\n    \"    for _ in range(10):  # measuring 10 generations\\n\",\n    \"        start = time.time()\\n\",\n    \"        model.generate(**tokenizer(\\\"What is KV caching?\\\", return_tensors=\\\"pt\\\").to(device), \\n\",\n    \"                       use_cache=use_cache, max_new_tokens=1000)\\n\",\n    \"        times.append(time.time() - start)\\n\",\n    \"    print(f\\\"{'with' if use_cache else 'without'} KV caching: {round(np.mean(times), 3)} +- {round(np.std(times), 3)} seconds\\\")\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"70fae4c1-ee62-4c46-860d-f725b43c4d59\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## encoder-decoder vs. decoder only \"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 2,\n   \"id\": \"531aa1d9-b49a-49a9-977d-01391c5af548\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2024-06-15T01:59:10.811339Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2024-06-15T01:59:10.810736Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2024-06-15T01:59:10.828409Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2024-06-15T01:59:10.826324Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2024-06-15T01:59:10.811296Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/html\": [\n       \"<img src=\\\"../imgs/multi-turn-bi-uni.png\\\" width=\\\"500\\\"/>\"\n      ],\n      \"text/plain\": [\n       \"<IPython.core.display.Image object>\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 2,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"Image(url='../imgs/multi-turn-bi-uni.png', width=500)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"1a44bfa8-f06a-4f66-8680-80ef70c81d70\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- Bidirectional vs. Unidirectional\\n\",\n    \"    - BERT：**Bidirectional** Encoder Representations from Transformers），双向注意力\\n\",\n    \"    - GPT：Unidirectional，单向注意力；\\n\",\n    \"- 以多轮对话为例，从计算复杂度的角度探索为什么 decoder-only 更优\\n\",\n    \"- 定义\\n\",\n    \"    - $L$: past sequence length\\n\",\n    \"    - $\\\\ell$: 新的输入的长度\\n\",\n    \"    - $d$：embedding dimension\\n\",\n    \"- decoder only\\n\",\n    \"    - KVcache: $K_{past}, V_{past}$\\n\",\n    \"    - 每次新输入时，计算键值（$K_{new}, V_{new}$），时间复杂度为 $O(\\\\ell\\\\cdot d)$，也需要计算 Query $Q_{new}$\\n\",\n    \"    - 计算注意力，\\n\",\n    \"        - $Q=Q_{new}\\\\in \\\\mathbb R^{\\\\ell \\\\cdot d}$\\n\",\n    \"        - $K=[K_{past}, K_{new}]\\\\in \\\\mathbb R^{(L+\\\\ell)\\\\cdot d}$\\n\",\n    \"        - $V=[V_{past}, V_{new}]\\\\in \\\\mathbb R^{(L+\\\\ell)\\\\cdot d}$\\n\",\n    \"        - $A=QK^T\\\\in \\\\mathbb R^{\\\\ell\\\\cdot(\\\\ell+L)}$\\n\",\n    \"            - $q_i$ 要跟 $L+i$ 的 K 计算 score vector；\\n\",\n    \"        - $\\\\text{softmax}(A)\\\\cdot V\\\\in \\\\mathbb R^{\\\\ell\\\\cdot d}$\\n\",\n    \"- 对于 encoder-decoder\\n\",\n    \"    - At every turn, the new input has to be **encoded again**; for unidirectional attention, only the newly added message needs to be encoded.\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"776d34b8-fb9f-4c5c-9e8a-5da36bcacc31\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## demo tests\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 14,\n   \"id\": \"b899c2af-0dfd-4b0f-911f-90871ed979e2\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2024-06-15T03:12:27.943412Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2024-06-15T03:12:27.942777Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2024-06-15T03:12:27.954101Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2024-06-15T03:12:27.952051Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2024-06-15T03:12:27.943368Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"L, l, d = 5, 2, 3\\n\",\n    \"K_past = np.random.randn(L, 3)\\n\",\n    \"V_past = np.random.randn(L, 3)\\n\",\n    \"Q_past = np.random.randn(L, 3)\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"Q_new = np.random.randn(l, 3)\\n\",\n    \"K_new = np.random.randn(l, 3)\\n\",\n    \"V_new = np.random.randn(l, 3)\\n\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 15,\n   \"id\": \"5d64c607-7446-4e34-8af1-a73304404595\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2024-06-15T03:12:29.265147Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2024-06-15T03:12:29.264565Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2024-06-15T03:12:29.274820Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2024-06-15T03:12:29.272751Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2024-06-15T03:12:29.265104Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"def create_custom_matrix(n):\\n\",\n    \"    # 创建一个全为负无穷的矩阵\\n\",\n    \"    matrix = np.full((n, n), -np.inf)\\n\",\n    \"    \\n\",\n    \"    # 将下三角部分（包括对角线）设置为0\\n\",\n    \"    lower_triangle_indices = np.tril_indices(n)\\n\",\n    \"    matrix[lower_triangle_indices] = 0\\n\",\n    \"    \\n\",\n    \"    return matrix\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 16,\n   \"id\": \"47d36d5f-0346-4942-8feb-ecb960b4d257\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2024-06-15T03:12:32.874580Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2024-06-15T03:12:32.874010Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2024-06-15T03:12:32.895045Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2024-06-15T03:12:32.892941Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2024-06-15T03:12:32.874537Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/plain\": [\n       \"array([[  0., -inf, -inf, -inf, -inf],\\n\",\n       \"       [  0.,   0., -inf, -inf, -inf],\\n\",\n       \"       [  0.,   0.,   0., -inf, -inf],\\n\",\n       \"       [  0.,   0.,   0.,   0., -inf],\\n\",\n       \"       [  0.,   0.,   0.,   0.,   0.]])\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 16,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"M1 = create_custom_matrix(5)\\n\",\n    \"M1\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 17,\n   \"id\": \"7b5e6d32-0d9f-4709-80ff-6caaa53c4c82\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2024-06-15T03:12:34.859637Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2024-06-15T03:12:34.859046Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2024-06-15T03:12:34.965931Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2024-06-15T03:12:34.964704Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2024-06-15T03:12:34.859595Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/plain\": [\n       \"array([[1.   , 0.   , 0.   , 0.   , 0.   ],\\n\",\n       \"       [0.622, 0.378, 0.   , 0.   , 0.   ],\\n\",\n       \"       [0.592, 0.352, 0.056, 0.   , 0.   ],\\n\",\n       \"       [0.629, 0.271, 0.022, 0.079, 0.   ],\\n\",\n       \"       [0.532, 0.147, 0.039, 0.079, 0.203]])\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 17,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"import scipy as sp\\n\",\n    \"sp.special.softmax((Q_past.dot(K_past.T))/np.sqrt(3) + M1, axis=1)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 18,\n   \"id\": \"c1d8c0ad-14e2-4fff-a1e4-5354b3f625eb\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2024-06-15T03:12:39.289794Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2024-06-15T03:12:39.289465Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2024-06-15T03:12:39.301259Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2024-06-15T03:12:39.299343Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2024-06-15T03:12:39.289773Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/plain\": [\n       \"array([[  0., -inf, -inf, -inf, -inf, -inf, -inf],\\n\",\n       \"       [  0.,   0., -inf, -inf, -inf, -inf, -inf],\\n\",\n       \"       [  0.,   0.,   0., -inf, -inf, -inf, -inf],\\n\",\n       \"       [  0.,   0.,   0.,   0., -inf, -inf, -inf],\\n\",\n       \"       [  0.,   0.,   0.,   0.,   0., -inf, -inf],\\n\",\n       \"       [  0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0., -inf],\\n\",\n       \"       [  0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.]])\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 18,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"M2 = create_custom_matrix(7)\\n\",\n    \"M2\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 19,\n   \"id\": \"59462841-c0d5-48c6-ae27-0203986e6716\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2024-06-15T03:12:41.233938Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2024-06-15T03:12:41.233351Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2024-06-15T03:12:41.250652Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2024-06-15T03:12:41.248574Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2024-06-15T03:12:41.233894Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/plain\": [\n       \"array([[1.   , 0.   , 0.   , 0.   , 0.   , 0.   , 0.   ],\\n\",\n       \"       [0.622, 0.378, 0.   , 0.   , 0.   , 0.   , 0.   ],\\n\",\n       \"       [0.592, 0.352, 0.056, 0.   , 0.   , 0.   , 0.   ],\\n\",\n       \"       [0.629, 0.271, 0.022, 0.079, 0.   , 0.   , 0.   ],\\n\",\n       \"       [0.532, 0.147, 0.039, 0.079, 0.203, 0.   , 0.   ],\\n\",\n       \"       [0.245, 0.136, 0.156, 0.119, 0.122, 0.222, 0.   ],\\n\",\n       \"       [0.162, 0.211, 0.233, 0.112, 0.13 , 0.079, 0.072]])\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 19,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"Q = np.concatenate([Q_past, Q_new], axis=0)\\n\",\n    \"K = np.concatenate([K_past, K_new], axis=0)\\n\",\n    \"sp.special.softmax((Q.dot(K.T))/np.sqrt(3) + M2, axis=1)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 20,\n   \"id\": \"f2bd9aee-2ce2-42dd-a1ef-dd395fdc0ab7\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2024-06-15T03:12:43.797936Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2024-06-15T03:12:43.797321Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2024-06-15T03:12:43.811805Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2024-06-15T03:12:43.809734Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2024-06-15T03:12:43.797891Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/plain\": [\n       \"array([[0.353, 0.169, 0.114, 0.157, 0.206],\\n\",\n       \"       [0.218, 0.132, 0.537, 0.067, 0.046],\\n\",\n       \"       [0.287, 0.171, 0.027, 0.141, 0.374],\\n\",\n       \"       [0.443, 0.191, 0.015, 0.055, 0.296],\\n\",\n       \"       [0.532, 0.147, 0.039, 0.079, 0.203]])\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 20,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"import scipy as sp\\n\",\n    \"sp.special.softmax((Q_past.dot(K_past.T))/np.sqrt(3), axis=1)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 21,\n   \"id\": \"d97d5ab0-3d42-4d81-ac77-94ae21e65c5a\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2024-06-15T03:12:45.775877Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2024-06-15T03:12:45.775283Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2024-06-15T03:12:45.789304Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2024-06-15T03:12:45.787277Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2024-06-15T03:12:45.775835Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/plain\": [\n       \"array([[0.227, 0.109, 0.074, 0.101, 0.132, 0.148, 0.21 ],\\n\",\n       \"       [0.159, 0.097, 0.393, 0.049, 0.033, 0.188, 0.081],\\n\",\n       \"       [0.229, 0.137, 0.022, 0.113, 0.3  , 0.044, 0.156],\\n\",\n       \"       [0.406, 0.175, 0.014, 0.051, 0.272, 0.012, 0.07 ],\\n\",\n       \"       [0.404, 0.112, 0.029, 0.06 , 0.154, 0.063, 0.178],\\n\",\n       \"       [0.201, 0.112, 0.128, 0.097, 0.1  , 0.182, 0.18 ],\\n\",\n       \"       [0.162, 0.211, 0.233, 0.112, 0.13 , 0.079, 0.072]])\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 21,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"sp.special.softmax((Q.dot(K.T))/np.sqrt(3), axis=1)\"\n   ]\n  }\n ],\n \"metadata\": {\n  \"kernelspec\": {\n   \"display_name\": \"Python 3 (ipykernel)\",\n   \"language\": \"python\",\n   \"name\": \"python3\"\n  },\n  \"language_info\": {\n   \"codemirror_mode\": {\n    \"name\": \"ipython\",\n    \"version\": 3\n   },\n   \"file_extension\": \".py\",\n   \"mimetype\": \"text/x-python\",\n 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    "content": "{\n \"cells\": [\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 1,\n   \"id\": \"d44f881a-b276-41cd-8859-847ffb01f6c5\",\n   \"metadata\": {\n    \"tags\": []\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"from IPython.display import Image\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 14,\n   \"id\": \"cbe3acb3-4b7a-4dac-bf9d-5810c9f50468\",\n   \"metadata\": {\n    \"tags\": []\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/html\": [\n       \"<img src=\\\"https://developer-blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2012/12/pinned-1024x541.jpg\\\" width=\\\"400\\\"/>\"\n      ],\n      \"text/plain\": [\n       \"<IPython.core.display.Image object>\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 14,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"# https://developer.nvidia.com/blog/how-optimize-data-transfers-cuda-cc\\n\",\n    \"Image(url='https://developer-blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2012/12/pinned-1024x541.jpg', \\n\",\n    \"      width=400)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"7838db39-f313-4215-b9c3-0e76373d4ca8\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## basics\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"5c9c6fce-af3b-4d24-bb30-4ce658c5713c\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- Host (CPU)\\n\",\n    \"    - pinned memory 定义在 host（cpu）上；\\n\",\n    \"- HtoD: host to device\\n\",\n    \"- DtoH: device to host\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"As you can see in the figure, pinned memory is used as a staging area for transfers from the device to the host. We can avoid the cost of the transfer between pageable and pinned host arrays by directly allocating our host arrays in pinned memory. \"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 1,\n   \"id\": \"ba17c53e-adb1-4dde-9cf0-93be234d4d1c\",\n   \"metadata\": {\n    \"tags\": []\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"import torch\\n\",\n    \"import time\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"6965acc8-9fcf-4d95-a4b2-4545d3a3fc30\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"### host to device\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 2,\n   \"id\": \"3cce09c8-785f-47b0-a6e6-871f72180d63\",\n   \"metadata\": {\n    \"tags\": []\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/plain\": [\n       \"0.3839099407196045\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 2,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"# 创建一个大的Tensor以便看到明显的时间差异\\n\",\n    \"size = (20000, 20000)\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# 普通内存Tensor\\n\",\n    \"normal_tensor = torch.FloatTensor(*size)\\n\",\n    \"# 将普通Tensor复制到GPU并计时\\n\",\n    \"t0 = time.time()\\n\",\n    \"normal_tensor_gpu = normal_tensor.to(\\\"cuda\\\")\\n\",\n    \"time.time() - 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t0\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 5,\n   \"id\": \"e2c1a088-d6fd-4cb4-958f-5005cd8bb97f\",\n   \"metadata\": {\n    \"tags\": []\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/plain\": [\n       \"0.06072068214416504\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 5,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"# 为了使用pinned memory，首先在CPU上创建一个pinned memory Tensor\\n\",\n    \"pinned_tensor_cpu = torch.randn(*size).pin_memory()\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# 确保GPU操作完成\\n\",\n    \"torch.cuda.synchronize()\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# 使用非阻塞方式复制到Pinned内存并计时\\n\",\n    \"t0 = time.time()\\n\",\n    \"pinned_tensor_cpu.copy_(gpu_tensor, non_blocking=True)\\n\",\n    \"torch.cuda.synchronize()  # 等待数据传输完成\\n\",\n    \"time.time() - t0\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"a1e73f4f-b880-4f89-a00d-365aea6f4832\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"### non_blocking\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"1822126b-87ef-4c48-8bf9-166fe4916de6\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- Use `tensor.to(non_blocking=True)` when it’s applicable to **overlap data transfers**\\n\",\n    \"    - 使用non_blocking=True将异步地将数据移动到GPU，而不会阻塞CPU，\\n\",\n    \"```\\n\",\n    \"cudaMemcpy(d_a, a, numBytes, cudaMemcpyHostToDevice);\\n\",\n    \"increment<<<1,N>>>(d_a)\\n\",\n    \"cudaMemcpy(a, d_a, numBytes, cudaMemcpyDeviceToHost);\\n\",\n    \"```\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"- `d_a`: device \\n\",\n    \"- 第一行是将数据从Host（CPU内存）拷贝到device（GPU显存）。注意此时还是在Host上执行的，也就是说这个时候Host上的CPU在将数据拷贝到Device上，所以必须得等到第一行运行结束后，才会进入到第二行代码\\n\",\n    \"    - `cudaMemcpy(void* dst, const void* src, size_t count, cudaMemcpyKind kind)`\\n\",\n    \"- 第二行代码是在Device上启动(launch)和执行(execute)的。注意分成启动和执行两步骤。一旦第二行启动后，主机上的CPU就会立马执行第三行，并不会再去等执行了\\n\",\n    \"- 第三行代码是将数据从Device拷贝到Host，但是此时的data transfer需要等到第二行Device执行结束才能开始。\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"52c5d092-ea6b-42b9-9a84-b307b38a0c17\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"```\\n\",\n    \"model.train()\\n\",\n    \"# Reset the gradients to None\\n\",\n    \"optimizer.zero_grad(set_to_none=True)\\n\",\n    \"scaler = GradScaler()\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"for i, (features, target) in enumerate(dataloader):\\n\",\n    \"    # these two calls are nonblocking and overlapping\\n\",\n    \"    features = features.to('cuda:0', non_blocking=True)\\n\",\n    \"    target = target.to('cuda:0', non_blocking=True)\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"    # Forward pass with mixed precision\\n\",\n    \"    with torch.cuda.amp.autocast(): # autocast as a context manager\\n\",\n    \"        output = model(features)\\n\",\n    \"        loss = criterion(output, target)\\n\",\n    \"```\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"- 当您设置non_blocking=True时，数据传输（CPU到GPU的复制）是异步的，这意味着它不会阻塞程序的执行。因此，在features和target被复制到GPU的同时，CPU可以继续执行下面的代码，直到实际需要使用这些变量的值进行计算。\\n\",\n    \"- 在异步数据传输的情况下，当执行到model(features)时，如果features和target还没有完全复制到GPU完成，GPU会等待这个复制结束，然后开始计算。这个等待过程是自动管理的。如果复制过程在模型开始计算之前完成，则不会有任何等待时间。\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"945ae04a-b2ab-4ed0-96a2-7aa1eee6cc75\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## cuda 编程\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"05dec573-2eb6-4b7a-86b5-bbd85522e8b8\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- https://github.com/NVIDIA-developer-blog/code-samples.git\\n\",\n    \"    - code-samples/series/cuda-cpp/optimize-data-transfers/bandwidthtest.cu\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"```\\n\",\n    \"$ nvcc bandwidthtest.cu -o a.out\\n\",\n    \"$ ./a.out\\n\",\n    \"```\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"eded3232-11cb-4a0a-a047-642b0e37eafd\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"```\\n\",\n    \"Device: NVIDIA GeForce RTX 4090\\n\",\n    \"Transfer size (MB): 16\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"Pageable transfers\\n\",\n    \"  Host to Device bandwidth (GB/s): 5.959241\\n\",\n    \"  Device to Host bandwidth (GB/s): 5.124604\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"Pinned transfers\\n\",\n    \"  Host to Device bandwidth (GB/s): 13.453977\\n\",\n    \"  Device to Host bandwidth (GB/s): 13.369578\\n\",\n    \"```\"\n   ]\n  }\n ],\n \"metadata\": {\n  \"kernelspec\": {\n   \"display_name\": \"Python 3 (ipykernel)\",\n   \"language\": \"python\",\n   \"name\": \"python3\"\n  },\n  \"language_info\": {\n   \"codemirror_mode\": {\n    \"name\": \"ipython\",\n    \"version\": 3\n   },\n   \"file_extension\": \".py\",\n   \"mimetype\": \"text/x-python\",\n   \"name\": \"python\",\n   \"nbconvert_exporter\": \"python\",\n   \"pygments_lexer\": \"ipython3\",\n   \"version\": \"3.10.13\"\n  }\n },\n \"nbformat\": 4,\n \"nbformat_minor\": 5\n}\n"
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{},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"torch.backends.cuda.matmul.allow_tf32, torch.backends.cudnn.allow_tf32\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 3,\n   \"id\": \"a08c1fd8-d8ae-4973-b3cf-41a5291d81c3\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2024-06-10T01:27:49.283862Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2024-06-10T01:27:49.283259Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2024-06-10T01:27:49.478536Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2024-06-10T01:27:49.477238Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2024-06-10T01:27:49.283819Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"a_full = torch.randn(10240, 10240, dtype=torch.double, device='cuda')\\n\",\n    \"b_full = torch.randn(10240, 10240, dtype=torch.double, device='cuda')\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 4,\n   \"id\": \"8d56e474-131f-4d8f-bba8-d28bf86e959c\",\n   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\"2024-06-08T03:32:36.802615Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"a = a_full.float()\\n\",\n    \"b = b_full.float()\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"f98e32ee-5642-4cbd-aa15-15a4e2ac41c7\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"### tf32 disabled\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 7,\n   \"id\": \"84d84d78-e971-4e51-a3b2-e64b055b1071\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2024-06-08T03:32:36.814224Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2024-06-08T03:32:36.814011Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2024-06-08T03:32:36.822252Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2024-06-08T03:32:36.821420Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2024-06-08T03:32:36.814203Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"# Do matmul with TF32 disabled.\\n\",\n    \"torch.backends.cuda.matmul.allow_tf32 = False\\n\",\n    \"ab_fp32 = a @ b \"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 8,\n   \"id\": \"2209506a-b17a-434f-9dde-49c988c4d4f7\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2024-06-08T03:32:36.822974Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2024-06-08T03:32:36.822797Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2024-06-08T03:32:36.867005Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2024-06-08T03:32:36.866227Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2024-06-08T03:32:36.822960Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/plain\": [\n       \"(tensor(0.0028, device='cuda:0', dtype=torch.float64),\\n\",\n       \" tensor(3.4570e-05, device='cuda:0', dtype=torch.float64))\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 8,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"error = (ab_fp32 - ab_full).abs().max()  # 0.0031\\n\",\n    \"relative_error = error / mean  # 0.000039\\n\",\n    \"error, 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    "content": "{\n \"cells\": [\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 1,\n   \"id\": \"b0a97a05-9889-4b5a-8b71-68b964ceee97\",\n   \"metadata\": {},\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"from IPython.display import Image\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"ff9d3010-2a57-42bd-99d8-32b8a38a9c97\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- 基于 clustering 的 weights quantization\\n\",\n    \"    - k-means clustering\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 2,\n   \"id\": \"b98ef69b-c787-4d4c-858f-1ba6dd93101d\",\n   \"metadata\": {},\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/html\": [\n       \"<img src=\\\"../../imgs/quant-clustering.jpeg\\\" width=\\\"400\\\"/>\"\n      ],\n      \"text/plain\": [\n       \"<IPython.core.display.Image object>\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 2,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"Image(url='../../imgs/quant-clustering.jpeg', width=400)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 3,\n   \"id\": \"e0bc6f7a-7c7f-47df-8d41-866be87e8aff\",\n   \"metadata\": {},\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"name\": \"stdout\",\n     \"output_type\": \"stream\",\n     \"text\": [\n      \"重新排序后的量化索引矩阵：\\n\",\n      \" [[3 0 2 1]\\n\",\n      \" [1 1 0 3]\\n\",\n      \" [0 3 1 0]\\n\",\n      \" [3 1 2 2]]\\n\",\n      \"重新排序后的质心值：\\n\",\n      \" [-1.   0.   1.5  2. ]\\n\"\n     ]\n    },\n    {\n     \"name\": \"stderr\",\n     \"output_type\": \"stream\",\n     \"text\": [\n      \"/home/whaow/anaconda3/lib/python3.10/site-packages/sklearn/cluster/_kmeans.py:1416: FutureWarning: The default value of `n_init` will change from 10 to 'auto' in 1.4. Set the value of `n_init` explicitly to suppress the warning\\n\",\n      \"  super()._check_params_vs_input(X, default_n_init=10)\\n\"\n     ]\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"import numpy as np\\n\",\n    \"from sklearn.cluster import KMeans\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# 原始权重矩阵\\n\",\n    \"weights = np.array([\\n\",\n    \"    [2.09, -0.98, 1.48, 0.09],\\n\",\n    \"    [0.05, -0.14, -1.08, 2.12],\\n\",\n    \"    [-0.91, 1.92, 0, -1.03],\\n\",\n    \"    [1.87, 0, 1.53, 1.49]\\n\",\n    \"])\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# K-means聚类\\n\",\n    \"kmeans = KMeans(n_clusters=4)\\n\",\n    \"kmeans.fit(weights.reshape(-1, 1))\\n\",\n    \"cluster_indices = kmeans.predict(weights.reshape(-1, 1)).reshape(weights.shape)\\n\",\n    \"centroids = kmeans.cluster_centers_.flatten()\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# 根据质心值排序\\n\",\n    \"sorted_indices = np.argsort(centroids)\\n\",\n    \"sorted_centroids = centroids[sorted_indices]\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# 创建索引映射\\n\",\n    \"index_map = {old_idx: new_idx for new_idx, old_idx in enumerate(sorted_indices)}\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# 更新量化索引矩阵\\n\",\n    \"new_cluster_indices = np.vectorize(index_map.get)(cluster_indices)\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"print(\\\"重新排序后的量化索引矩阵：\\\\n\\\", new_cluster_indices)\\n\",\n    \"print(\\\"重新排序后的质心值：\\\\n\\\", sorted_centroids)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": null,\n   \"id\": \"53023ecf-0d0e-481f-8c59-32ca6e807ef6\",\n   \"metadata\": {},\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": []\n  }\n ],\n \"metadata\": {\n  \"kernelspec\": {\n   \"display_name\": \"Python 3 (ipykernel)\",\n   \"language\": \"python\",\n   \"name\": \"python3\"\n  },\n  \"language_info\": {\n   \"codemirror_mode\": {\n    \"name\": \"ipython\",\n    \"version\": 3\n   },\n   \"file_extension\": \".py\",\n   \"mimetype\": \"text/x-python\",\n   \"name\": \"python\",\n   \"nbconvert_exporter\": \"python\",\n   \"pygments_lexer\": \"ipython3\",\n   \"version\": \"3.10.13\"\n  }\n },\n \"nbformat\": 4,\n \"nbformat_minor\": 5\n}\n"
  },
  {
    "path": "tutorials/quant/fp32_fp16_bf16_tf32.ipynb",
    "content": "{\n \"cells\": [\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 1,\n   \"id\": \"87db10f3-0b7d-44c2-ad9c-cd6b79927dbc\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2024-06-11T16:08:30.246573Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2024-06-11T16:08:30.245977Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2024-06-11T16:08:30.256247Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2024-06-11T16:08:30.254083Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2024-06-11T16:08:30.246526Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"from IPython.display import Image\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"5f4151e0-f6dd-4a3b-8069-ac6dae648747\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## dtypes\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 4,\n   \"id\": \"445570b1-75ae-45aa-bb77-861dcba59abb\",\n   \"metadata\": {\n    \"execution\": {\n     \"iopub.execute_input\": \"2024-06-11T16:09:19.227448Z\",\n     \"iopub.status.busy\": \"2024-06-11T16:09:19.226787Z\",\n     \"iopub.status.idle\": \"2024-06-11T16:09:19.239600Z\",\n     \"shell.execute_reply\": \"2024-06-11T16:09:19.237506Z\",\n     \"shell.execute_reply.started\": \"2024-06-11T16:09:19.227399Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/html\": [\n       \"<img src=\\\"../../imgs/tf32.jpeg\\\" width=\\\"400\\\"/>\"\n      ],\n      \"text/plain\": [\n       \"<IPython.core.display.Image object>\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 4,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"# fp32\\n\",\n    \"# tf32: 没有32位\\n\",\n    \"# fp16\\n\",\n    \"# bf16\\n\",\n    \"Image(url='../../imgs/tf32.jpeg', width=400)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"67a9f980-e5d7-4b28-93cb-ab8a4e1a0602\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## AMP (automatic mixed precision)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"2e722d05-19c2-41ed-bf67-71fc06ebda95\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"```\\n\",\n    \"import torch\\n\",\n    \"from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# 创建模型和优化器\\n\",\n    \"model = ...\\n\",\n    \"optimizer = ...\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# 创建 GradScaler\\n\",\n    \"scaler = GradScaler()\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"for data, target in dataloader:\\n\",\n    \"    optimizer.zero_grad()\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"    # 在前向传播中启用 autocast\\n\",\n    \"    with autocast():\\n\",\n    \"        output = model(data)\\n\",\n    \"        loss = loss_function(output, target)\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"    # 反向传播和优化步骤\\n\",\n    \"    scaler.scale(loss).backward()\\n\",\n    \"    scaler.step(optimizer)\\n\",\n    \"    scaler.update()\\n\",\n    \"```\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"742771af-226b-4972-8cd5-159f6e755cb7\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"\\n\",\n    \"- 关键操作使用 fp32；\\n\",\n    \"    - 保留关键操作（如梯度累积和权重更新）使用 FP32，这些操作对训练稳定性和精度非常重要。\\n\",\n    \"    - 非关键操作（如前向传播中的大部分计算）使用 FP16，提高了计算效率和内存利用率。\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"- 动态损失缩放：\\n\",\n    \"    - 动态损失缩放技术通过缩放损失值，确保在 FP16 中进行计算时不会出现溢出或下溢问题。\\n\",\n    \"    - 这有助于在训练过程中保持数值稳定，减少由于精度不足导致的训练问题。\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"- 损失缩放（loss scaling）: `scaler.scale(loss)`\\n\",\n    \"    - `*scale (1024)`\\n\",\n    \"- 反向传播计算梯度：`(loss * 1024).backward()`\\n\",\n    \"- 梯度缩放还原：\\n\",\n    \"    - 在 scaler.step(optimizer) 中，会将放大的梯度还原到原始范围，即除以 1024。\\n\",\n    \"        - 具体来说，scaler.step(optimizer) 会对每个参数的梯度进行缩放还原，`param.grad = param.grad / 1024`，从而恢复梯度的实际大小。\\n\",\n    \"- 动态调整缩放因子：\\n\",\n    \"    - 在 scaler.update() 中，会检查是否在前面的步骤中发生了数值溢出。\\n\",\n    \"    - 如果检测到数值溢出，缩放因子会减小（例如乘以 0.5）。\\n\",\n    \"    - 如果没有检测到溢出，缩放因子可能会增大（例如乘以 2），以优化计算性能。\"\n   ]\n  }\n ],\n \"metadata\": {\n  \"kernelspec\": {\n   \"display_name\": \"Python 3 (ipykernel)\",\n   \"language\": \"python\",\n   \"name\": \"python3\"\n  },\n  \"language_info\": {\n   \"codemirror_mode\": {\n    \"name\": \"ipython\",\n    \"version\": 3\n   },\n   \"file_extension\": \".py\",\n   \"mimetype\": \"text/x-python\",\n   \"name\": \"python\",\n   \"nbconvert_exporter\": \"python\",\n   \"pygments_lexer\": \"ipython3\",\n   \"version\": \"3.10.13\"\n  }\n },\n \"nbformat\": 4,\n \"nbformat_minor\": 5\n}\n"
  },
  {
    "path": "tutorials/quant/基本概念.ipynb",
    "content": "{\n \"cells\": [\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"3177e01b-67c8-4b89-b02d-91af215c3e01\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## quantization_config\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"4e960d5c-5014-46d0-b0cd-2895ee3a5f5f\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- quantization_method\\n\",\n    \"    - llm_int8\\n\",\n    \"    - fp4\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"89462a58-6f31-433e-a953-47b6035197ac\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## bitsandbytes (bnb)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"deea5242-d7ff-4ba8-b204-bc29a51c8dc7\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- `load_in_4bit/load_in_8bit`\\n\",\n    \"- `bnb.nn.Linear4bit`\\n\"\n   ]\n  }\n ],\n \"metadata\": {\n  \"kernelspec\": {\n   \"display_name\": \"Python 3 (ipykernel)\",\n   \"language\": \"python\",\n   \"name\": \"python3\"\n  },\n  \"language_info\": {\n   \"codemirror_mode\": {\n    \"name\": \"ipython\",\n    \"version\": 3\n   },\n   \"file_extension\": \".py\",\n   \"mimetype\": \"text/x-python\",\n   \"name\": \"python\",\n   \"nbconvert_exporter\": \"python\",\n   \"pygments_lexer\": \"ipython3\",\n   \"version\": \"3.10.13\"\n  }\n },\n \"nbformat\": 4,\n \"nbformat_minor\": 5\n}\n"
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    "content": "{\n \"cells\": [\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"dc9ae700\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- https://www.nvidia.com/en-us/data-center/tensor-cores/\"\n   ]\n  }\n ],\n \"metadata\": {\n  \"kernelspec\": {\n   \"display_name\": \"Python 3 (ipykernel)\",\n   \"language\": \"python\",\n   \"name\": \"python3\"\n  },\n  \"language_info\": {\n   \"codemirror_mode\": {\n    \"name\": \"ipython\",\n    \"version\": 3\n   },\n   \"file_extension\": \".py\",\n   \"mimetype\": \"text/x-python\",\n   \"name\": \"python\",\n   \"nbconvert_exporter\": \"python\",\n   \"pygments_lexer\": \"ipython3\",\n   \"version\": \"3.10.13\"\n  },\n  \"toc\": {\n   \"base_numbering\": 1,\n   \"nav_menu\": {},\n   \"number_sections\": true,\n   \"sideBar\": true,\n   \"skip_h1_title\": false,\n   \"title_cell\": \"Table of Contents\",\n   \"title_sidebar\": \"Contents\",\n   \"toc_cell\": false,\n   \"toc_position\": {},\n   \"toc_section_display\": true,\n   \"toc_window_display\": false\n  }\n },\n \"nbformat\": 4,\n \"nbformat_minor\": 5\n}\n"
  },
  {
    "path": "tutorials/tensor_parallel.ipynb",
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weight matrix （tensor）粒度\\n\",\n    \"    - https://arxiv.org/abs/1909.08053（Megatron）\\n\",\n    \"    - https://www.deepspeed.ai/tutorials/automatic-tensor-parallelism/\\n\",\n    \"    - https://zhuanlan.zhihu.com/p/450689346\\n\",\n    \"- 数学上：矩阵分块 (block matrix)\\n\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"45c5aa6f\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## 分块矩阵\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 7,\n   \"id\": \"196567f4\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-06-11T14:00:50.084632Z\",\n     \"start_time\": \"2023-06-11T14:00:50.075146Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"image/png\": 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[\n    \"Z_tensor.shape\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 20,\n   \"id\": \"cb14f84e\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-06-11T14:20:02.324077Z\",\n     \"start_time\": \"2023-06-11T14:20:02.314550Z\"\n    },\n    \"scrolled\": true\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/plain\": [\n       \"True\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 20,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"np.allclose(Z_normal, Z_tensor)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"9547f949\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## FFN\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"cb1f8044\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- h -> 4h\\n\",\n    \"- 4h -> h\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"0db1c97b\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"### ffn of bert\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 85,\n   \"id\": \"12035927\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-10-30T14:48:01.166983Z\",\n     \"start_time\": \"2023-10-30T14:48:00.550270Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"from transformers import AutoModel\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 86,\n   \"id\": \"cca336dc\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-10-30T14:48:02.185564Z\",\n     \"start_time\": \"2023-10-30T14:48:02.179977Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"import os\\n\",\n    \"os.environ[\\\"http_proxy\\\"] = \\\"http://127.0.0.1:7890\\\"\\n\",\n    \"os.environ[\\\"https_proxy\\\"] = \\\"http://127.0.0.1:7890\\\"\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 87,\n   \"id\": \"476c2101\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     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 \"\\n\",\n    \"- 本节用到的矩阵 `Wq`, `Wk`, `Wv`, `Wo`\\n\",\n    \"```\\n\",\n    \"Attention(\\n\",\n    \"          (q_proj): Linear(in_features=32, out_features=32, bias=False)\\n\",\n    \"          (k_proj): Linear(in_features=32, out_features=32, bias=False)\\n\",\n    \"          (v_proj): Linear(in_features=32, out_features=32, bias=False)\\n\",\n    \"          (o_proj): Linear(in_features=32, out_features=32, bias=False)\\n\",\n    \"        )\\n\",\n    \"```\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 92,\n   \"id\": \"8dcde288\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-10-30T14:48:40.079218Z\",\n     \"start_time\": \"2023-10-30T14:48:40.068616Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/plain\": [\n       \"BertAttention(\\n\",\n       \"  (self): BertSelfAttention(\\n\",\n       \"    (query): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)\\n\",\n       \"    (key): 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num_heads*head_dim\\n\",\n    \"q = Wq(input)\\n\",\n    \"k = Wk(input)\\n\",\n    \"v = Wv(input)\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# bsz, seq_len, num_heads, head_dim\\n\",\n    \"# bsz, num_heads, seq_len, head_dim\\n\",\n    \"q = q.view(bsz, seq_len, num_heads, head_dim).transpose(1, 2)\\n\",\n    \"# bsz, num_heads, seq_len, head_dim\\n\",\n    \"k = k.view(bsz, seq_len, num_heads, head_dim).transpose(1, 2)\\n\",\n    \"v = v.view(bsz, seq_len, num_heads, head_dim).transpose(1, 2)\\n\",\n    \"v.shape\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 80,\n   \"id\": \"6fced150\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-10-30T14:46:14.097377Z\",\n     \"start_time\": \"2023-10-30T14:46:14.088002Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/plain\": [\n       \"torch.Size([1, 4, 5, 5])\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 80,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"# bsz, num_heads, seq_len, seq_len\\n\",\n    \"attn_weights = torch.matmul(q, k.transpose(2, 3))/math.sqrt(head_dim)\\n\",\n    \"attn_weights.shape\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 81,\n   \"id\": \"03b63234\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-10-30T14:46:15.213702Z\",\n     \"start_time\": \"2023-10-30T14:46:15.205215Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/plain\": [\n       \"torch.Size([1, 4, 5, 8])\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 81,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"attn_weights = F.softmax(attn_weights, dim=-1)\\n\",\n    \"attn_output = torch.matmul(attn_weights, v)\\n\",\n    \"attn_output.shape\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 82,\n   \"id\": \"31a61a2e\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-10-30T14:46:17.268669Z\",\n     \"start_time\": \"2023-10-30T14:46:17.257795Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/plain\": [\n       \"torch.Size([1, 5, 32])\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 82,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"attn_output = attn_output.transpose(1, 2).contiguous()\\n\",\n    \"attn_output = attn_output.reshape(bsz, seq_len, num_heads*head_dim)\\n\",\n    \"attn_output.shape\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 83,\n   \"id\": \"b7e73c25\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-10-30T14:46:18.612422Z\",\n     \"start_time\": \"2023-10-30T14:46:18.604286Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/plain\": [\n       \"torch.Size([1, 5, 32])\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 83,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"attn_output_non_tp = Wo(attn_output)\\n\",\n    \"attn_output_non_tp.shape\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 84,\n   \"id\": \"444ca6c4\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-10-30T14:46:19.625503Z\",\n     \"start_time\": \"2023-10-30T14:46:19.614018Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/plain\": [\n       \"tensor([[[ 0.0731,  0.0677,  0.0727, -0.3610, -0.0888, -0.3159, -0.0285,\\n\",\n       \"          -0.1515, -0.4439, -0.0367,  0.0444,  0.0269,  0.1433,  0.3953,\\n\",\n       \"           0.0253, -0.1142, -0.0564, -0.1178,  0.1610, -0.1232,  0.2266,\\n\",\n       \"           0.0408, -0.1204, -0.2883, -0.0732,  0.0348, -0.0089, -0.3937,\\n\",\n       \"           0.1204, -0.2409,  0.1285,  0.0552],\\n\",\n       \"         [ 0.1096,  0.1074,  0.0774, -0.3172, -0.0989, -0.3062,  0.0372,\\n\",\n       \"          -0.0621, -0.3667, -0.1536,  0.0455,  0.0594,  0.2223,  0.3104,\\n\",\n       \"           0.1757, -0.1498, -0.0395,  0.0674,  0.1414, -0.2221,  0.1329,\\n\",\n       \"           0.0447, -0.0861, -0.1599, -0.0812,  0.0468,  0.0103, -0.3880,\\n\",\n       \"           0.0983, -0.3005,  0.0234,  0.1525],\\n\",\n       \"         [ 0.0118,  0.1357,  0.0765, -0.3419, -0.1109, -0.1634,  0.0464,\\n\",\n       \"           0.0475, -0.3440, -0.2165,  0.0274,  0.1135,  0.1785,  0.3927,\\n\",\n       \"           0.2349, -0.1480, -0.0856,  0.1393,  0.1821, -0.2603,  0.0897,\\n\",\n       \"           0.0013, -0.2009, -0.2599, -0.1740, -0.0713,  0.0056, -0.3991,\\n\",\n       \"           0.1248, -0.3200,  0.0341,  0.1129],\\n\",\n       \"         [ 0.1523,  0.1830, -0.0887, -0.2846, -0.2219, -0.2086, -0.0073,\\n\",\n       \"          -0.0146, -0.3242, -0.2261,  0.0575,  0.0102,  0.1226,  0.3818,\\n\",\n       \"           0.1889, -0.1162, -0.0030,  0.1127,  0.1804, -0.0721,  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\"execution_count\": 36,\n   \"id\": \"615b22f6\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-10-30T14:16:54.282822Z\",\n     \"start_time\": \"2023-10-30T14:16:54.276675Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"n_devices = 2\\n\",\n    \"num_heads = num_heads // n_devices\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 38,\n   \"id\": \"7001ad90\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-10-30T14:17:27.139701Z\",\n     \"start_time\": \"2023-10-30T14:17:27.130028Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/plain\": [\n       \"torch.Size([32, 32])\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 38,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"Wq.weight.shape\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": null,\n   \"id\": \"d49d8fc7\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-10-30T14:21:52.617671Z\",\n     \"start_time\": \"2023-10-30T14:21:52.607969Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"name\": \"stdout\",\n     \"output_type\": \"stream\",\n     \"text\": [\n      \"torch.Size([16, 32])\\n\",\n      \"torch.Size([16, 32])\\n\"\n     ]\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"Wq_blocks = Wq.weight.split(num_heads * head_dim, dim=0)\\n\",\n    \"print(Wq_blocks[0].shape)\\n\",\n    \"print(Wq_blocks[1].shape)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 44,\n   \"id\": \"49e3ece5\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-10-30T14:21:51.337689Z\",\n     \"start_time\": \"2023-10-30T14:21:51.329734Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"Wk_blocks = Wk.weight.split(num_heads * head_dim, dim=0)\\n\",\n    \"Wv_blocks = Wv.weight.split(num_heads * head_dim, dim=0)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 46,\n   \"id\": \"f8ce6dab\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-10-30T14:22:29.581590Z\",\n     \"start_time\": \"2023-10-30T14:22:29.571815Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"name\": \"stdout\",\n     \"output_type\": \"stream\",\n     \"text\": [\n      \"torch.Size([32, 16])\\n\",\n      \"torch.Size([32, 16])\\n\"\n     ]\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"Wo_blocks = Wo.weight.split(num_heads * head_dim, dim=1)\\n\",\n    \"print(Wo_blocks[0].shape)\\n\",\n    \"print(Wo_blocks[1].shape)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 49,\n   \"id\": \"e8276b81\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-10-30T14:24:28.809821Z\",\n     \"start_time\": \"2023-10-30T14:24:28.797173Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/plain\": [\n       \"torch.Size([1, 5, 16])\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 49,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"# first device\\n\",\n    \"q1 = F.linear(input, Wq_blocks[0])\\n\",\n    \"k1 = F.linear(input, Wk_blocks[0])\\n\",\n    \"v1 = F.linear(input, Wv_blocks[0])\\n\",\n    \"q1.shape\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 50,\n   \"id\": \"05f73682\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-10-30T14:26:24.257645Z\",\n     \"start_time\": \"2023-10-30T14:26:24.248022Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"q1 = q1.view(bsz, seq_len, num_heads, head_dim).transpose(1, 2)\\n\",\n    \"k1 = k1.view(bsz, seq_len, num_heads, head_dim).transpose(1, 2)\\n\",\n    \"v1 = v1.view(bsz, seq_len, num_heads, head_dim).transpose(1, 2)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 67,\n   \"id\": \"aa80610f\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": 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    \"          -0.0621, -0.3667, -0.1536,  0.0455,  0.0594,  0.2223,  0.3104,\\n\",\n       \"           0.1757, -0.1498, -0.0395,  0.0674,  0.1414, -0.2221,  0.1329,\\n\",\n       \"           0.0447, -0.0861, -0.1599, -0.0812,  0.0468,  0.0103, -0.3880,\\n\",\n       \"           0.0983, -0.3005,  0.0234,  0.1525],\\n\",\n       \"         [ 0.0118,  0.1357,  0.0765, -0.3419, -0.1109, -0.1634,  0.0464,\\n\",\n       \"           0.0475, -0.3440, -0.2165,  0.0274,  0.1135,  0.1785,  0.3927,\\n\",\n       \"           0.2349, -0.1480, -0.0856,  0.1393,  0.1821, -0.2603,  0.0897,\\n\",\n       \"           0.0013, -0.2009, -0.2599, -0.1740, -0.0713,  0.0056, -0.3991,\\n\",\n       \"           0.1248, -0.3200,  0.0341,  0.1129],\\n\",\n       \"         [ 0.1523,  0.1830, -0.0887, -0.2846, -0.2219, -0.2086, -0.0073,\\n\",\n       \"          -0.0146, -0.3242, -0.2261,  0.0575,  0.0102,  0.1226,  0.3818,\\n\",\n       \"           0.1889, -0.1162, -0.0030,  0.1127,  0.1804, -0.0721,  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    "content": "import os\nimport torch\nimport torch.distributed as dist\nimport torch.multiprocessing as mp\nimport time\n\n\ndef init_process(rank, size, fn, backend='nccl'):\n    \"\"\" Initialize the distributed environment. \"\"\"\n    os.environ['MASTER_ADDR'] = '127.0.0.1'\n    os.environ['MASTER_PORT'] = '29500'\n    dist.init_process_group(backend, rank=rank, world_size=size)\n    fn(rank, size)\n\n# def run(rank, size):\n#     \"\"\" Distributed function to be implemented later. \"\"\"\n#     time.sleep(2)\n#     print(rank, size)\n\n\n# gloo\n# def run(rank, size):\n#     tensor = torch.zeros(1)\n#     if rank == 0:\n#         tensor += 1\n#         # Send the tensor to process 1\n#         dist.send(tensor=tensor, dst=1)\n#     else:\n#         # Receive tensor from process 0\n#         dist.recv(tensor=tensor, src=0)\n#     print('Rank ', rank, ' has data ', tensor[0])\n    \n# def run(rank, size):\n#     # torch.cuda.set_device(rank)\n#     tensor = torch.zeros(1).to(rank)\n#     # req = None\n#     if rank == 0:\n#         tensor += 1\n#         # Send the tensor to process 1\n#         req = dist.send(tensor=tensor, dst=1)\n#     else:\n#         # Receive tensor from process 0\n#         print('init tentor', tensor)\n#         req = dist.recv(tensor=tensor, src=0)\n#     # req.wait()\n#     print(f'Rank: {rank}, has data {tensor}')\n    \n\"\"\" All-Reduce example.\"\"\"\ndef run(rank, size):\n    \"\"\" Simple collective communication. \"\"\"\n    group = dist.new_group([0, 1])\n    if rank == 0:\n        tensor = torch.tensor([1., 2., 3.])\n    else:\n        tensor = torch.tensor([4., 5., 6.])\n    tensor = tensor.to(rank)\n    print(f'Rank: {rank}, random tensor: {tensor}')\n    dist.all_reduce(tensor, op=dist.ReduceOp.SUM, group=group)\n    print(f'Rank: {rank}, has data: {tensor}')\n\nif __name__ == \"__main__\":\n    size = 2\n    processes = []\n    mp.set_start_method(\"spawn\")\n    for rank in range(size):\n        p = mp.Process(target=init_process, args=(rank, size, run))\n        p.start()\n        processes.append(p)\n\n    # for p in processes:\n    #     p.join()\n    \n    print('finished')"
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Functions                    | Optimized for | Float32 | Float16 |\\n\",\n    \"|:-------:|:-----------------------------------------------------:|:-------------:|:-------:|:-------:|\\n\",\n    \"| MPI     | All                                                   | CPU, GPU      | Yes     | No      |\\n\",\n    \"| GLOO    | All (on CPU), broadcast & all-reduce (on GPU)         | CPU           | Yes     | Yes     |\\n\",\n    \"| NCCL    | broadcast, all reduce, reduce and all gather (on GPU) | GPU only      | Yes     | Yes     |\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"PyTorch (built from source) comes with `NCCL and GLOO pre-installed`, so it can be more convenient for a user to use one of those two. Otherwise, MPI needs to be compiled and installed on the machine.\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"f255e92e\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## Point-to-Point Communication\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 6,\n   \"id\": \"60e8fe17\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2024-02-21T14:15:41.943982Z\",\n     \"start_time\": \"2024-02-21T14:15:41.933239Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/html\": [\n       \"<img src=\\\"https://pytorch.org/tutorials/_images/send_recv.png\\\" width=\\\"400\\\"/>\"\n      ],\n      \"text/plain\": [\n       \"<IPython.core.display.Image object>\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 6,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"Image(url='https://pytorch.org/tutorials/_images/send_recv.png', width=400)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"ef031c72\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- send & recv\\n\",\n    \"    - recv 是阻塞式的\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"97471839\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"```\\n\",\n    \"def run(rank, size):\\n\",\n    \"    torch.cuda.set_device(rank)\\n\",\n    \"    tensor = torch.zeros(1).to(rank)\\n\",\n    \"    if rank == 0:\\n\",\n    \"        tensor += 1\\n\",\n    \"        # Send the tensor to process 1\\n\",\n    \"        dist.send(tensor=tensor, dst=1)\\n\",\n    \"    else:\\n\",\n    \"        # Receive tensor from process 0\\n\",\n    \"        print('init tentor', tensor)\\n\",\n    \"        dist.recv(tensor=tensor, src=0)\\n\",\n    \"    print(f'Rank: {rank}, has data {tensor}')\\n\",\n    \"```\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"0d625ecf\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"```\\n\",\n    \"init tentor tensor([0.], device='cuda:1')\\n\",\n    \"Rank: 1, has data tensor([1.], device='cuda:1')\\n\",\n    \"Rank: 0, has data tensor([1.], device='cuda:0')\\n\",\n    \"```\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"- 因为 recv 是阻塞式的，不会打印出 `Rank: 1, has data tensor([0.], device='cuda:1')` 的情况\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"fcb8dbfe\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## Collective Communication\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 8,\n   \"id\": \"c1dee8d3\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2024-02-21T14:22:08.461175Z\",\n     \"start_time\": \"2024-02-21T14:22:08.451594Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/html\": [\n       \"<img src=\\\"https://pytorch.org/tutorials/_images/all_reduce.png\\\" width=\\\"400\\\"/>\"\n      ],\n      \"text/plain\": [\n       \"<IPython.core.display.Image object>\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 8,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"Image(url='https://pytorch.org/tutorials/_images/all_reduce.png', width=400)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"ff81e440\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"```\\n\",\n    \"\\\"\\\"\\\" All-Reduce example.\\\"\\\"\\\"\\n\",\n    \"def run(rank, size):\\n\",\n    \"    \\\"\\\"\\\" Simple collective communication. \\\"\\\"\\\"\\n\",\n    \"    group = dist.new_group([0, 1])\\n\",\n    \"    if rank == 0:\\n\",\n    \"        tensor = torch.tensor([1., 2., 3.])\\n\",\n    \"    else:\\n\",\n    \"        tensor = torch.tensor([4., 5., 6.])\\n\",\n    \"    tensor = tensor.to(rank)\\n\",\n    \"    print(f'Rank: {rank}, random tensor: {tensor}')\\n\",\n    \"    dist.all_reduce(tensor, op=dist.ReduceOp.SUM, group=group)\\n\",\n    \"    print(f'Rank: {rank}, has data: {tensor}')\\n\",\n    \"```\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"44998a21\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"```\\n\",\n    \"Rank: 1, random tensor: tensor([4., 5., 6.], device='cuda:1')\\n\",\n    \"Rank: 0, random tensor: tensor([1., 2., 3.], device='cuda:0')\\n\",\n    \"Rank: 1, has data: tensor([5., 7., 9.], device='cuda:1')\\n\",\n    \"Rank: 0, has data: tensor([5., 7., 9.], device='cuda:0')\\n\",\n    \"```\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"f30d7d71\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## 多进程管理\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"2dfdd7ce\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"```\\n\",\n    \"if __name__ == \\\"__main__\\\":\\n\",\n    \"    size = 2\\n\",\n    \"    processes = []\\n\",\n    \"    mp.set_start_method(\\\"spawn\\\")\\n\",\n    \"    for rank in range(size):\\n\",\n    \"        p = mp.Process(target=init_process, args=(rank, size, run))\\n\",\n    \"        p.start()\\n\",\n    \"        processes.append(p)\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"    for p in processes:\\n\",\n    \"        p.join()\\n\",\n    \"    \\n\",\n    \"    print('finished')\\n\",\n    \"```\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"2a9fb893\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- 通过 `mp.set_start_method(\\\"spawn\\\")` 设置进程的启动方式为`spawn`\\n\",\n    \"    - `spawn` 方式会为每个子进程创建一个全新的Python解释器进程，\\n\",\n    \"    - `mp.get_start_method()` => `fork`（ubuntu system）\\n\",\n    \"    - https://docs.python.org/zh-cn/3/library/multiprocessing.html\\n\",\n    \"- 通过在一个循环中对所有进程调用 `join()` 方法，主进程会等待所有子进程执行完成后再继续执行。\\n\",\n    \"    - `join()`方法确保主进程在所有子进程完成它们的任务之前不会继续执行，这是确保数据完整性和避免竞争条件的重要机制。\"\n   ]\n  }\n ],\n \"metadata\": {\n  \"kernelspec\": {\n   \"display_name\": \"Python 3 (ipykernel)\",\n   \"language\": \"python\",\n   \"name\": \"python3\"\n  },\n  \"language_info\": {\n   \"codemirror_mode\": {\n    \"name\": \"ipython\",\n    \"version\": 3\n   },\n   \"file_extension\": \".py\",\n   \"mimetype\": \"text/x-python\",\n   \"name\": \"python\",\n   \"nbconvert_exporter\": \"python\",\n   \"pygments_lexer\": \"ipython3\",\n   \"version\": \"3.10.13\"\n  },\n  \"toc\": {\n   \"base_numbering\": 1,\n   \"nav_menu\": {},\n   \"number_sections\": true,\n   \"sideBar\": true,\n   \"skip_h1_title\": false,\n   \"title_cell\": \"Table of Contents\",\n   \"title_sidebar\": \"Contents\",\n   \"toc_cell\": false,\n   \"toc_position\": {},\n   \"toc_section_display\": true,\n   \"toc_window_display\": false\n  }\n },\n \"nbformat\": 4,\n \"nbformat_minor\": 5\n}\n"
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Ensuring P2P and IB communications are disabled.\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 1,\n   \"id\": \"fdc6a9c4\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2024-02-24T02:29:49.967935Z\",\n     \"start_time\": \"2024-02-24T02:29:49.952881Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"from IPython.display import Image\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"1fa6a933\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## pytorch 分布式相关api\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"f94143b9\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- `torch.distributed.init_process_group()` ，初始化进程组。\\n\",\n    \"- `torch.distributed.get_rank()`，可以获得当前进程的 rank；\\n\",\n    \"- `torch.distributed.get_world_size()`，可以获得进程组的进程数量。\\n\",\n    \"- `torch.distributed.barrier()`，同步进程组内的所有进程，阻塞所有进程直到所有进程都执行到操作。\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"82de9501\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## 集合通信\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"8de7b0c5\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"NCCL支持集合通信操作（Collective Operations）：\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"- `Broadcast`，进程组内的一个进程将Tensor广播给其他进程。\\n\",\n    \"- `AllReduce`，进程组内所有进程进行规约操作，最终所有进程得到统一的Tensor。\\n\",\n    \"- `ReduceScatter`，进程组内所有进程先进行reduce操作，再进行scatter操作，每个进程得到Tensor的一部分。\\n\",\n    \"- `AllGather`，进程组内所有进程的Tensor聚合成一个Tensor列表，并且最终所有进程都有一个Tensor列表副本。\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"0ebfc646\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"```\\n\",\n    \"torchrun --nproc_per_node 2 --nnodes 1 torch_nccl_test.py\\n\",\n    \"# deepspeed --num_gpus 2 --num_nodes 1 torch_nccl_test.py  \\n\",\n    \"```\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"142ba99d\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"### scatter\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 10,\n   \"id\": \"dc30af63\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2024-02-24T03:37:12.988127Z\",\n     \"start_time\": \"2024-02-24T03:37:12.977325Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/html\": [\n       \"<img src=\\\"https://pytorch.org/tutorials/_images/scatter.png\\\" width=\\\"400\\\"/>\"\n      ],\n      \"text/plain\": [\n       \"<IPython.core.display.Image object>\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 10,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"Image(url='https://pytorch.org/tutorials/_images/scatter.png', width=400)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"2f83f27b\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"```\\n\",\n    \"def dist_scatter():\\n\",\n    \"    dist.barrier()\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"    rank = dist.get_rank()\\n\",\n    \"    world_size = dist.get_world_size()\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"    tensor = torch.zeros(world_size)\\n\",\n    \"    before_tensor = tensor.clone()\\n\",\n    \"    if dist.get_rank() == 0:\\n\",\n    \"        # Assumes world_size of 2.\\n\",\n    \"        # Only tensors, all of which must be the same size.\\n\",\n    \"        t_ones = torch.ones(world_size)\\n\",\n    \"        t_fives = torch.ones(world_size) * 5\\n\",\n    \"        scatter_list = [t_ones, t_fives]\\n\",\n    \"    else:\\n\",\n    \"        scatter_list = None\\n\",\n    \"    dist.scatter(tensor, scatter_list, src=0)\\n\",\n    \"    logging.info(f\\\"scatter, rank: {rank}, before scatter: {repr(before_tensor)} after scatter: {repr(tensor)}\\\")\\n\",\n    \"    dist.barrier()\\n\",\n    \"```\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"a4ce4957\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"### gather\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 3,\n   \"id\": \"b9015e6f\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2024-02-24T02:30:17.471410Z\",\n     \"start_time\": \"2024-02-24T02:30:17.463396Z\"\n    },\n    \"scrolled\": true\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/html\": [\n       \"<img src=\\\"https://pytorch.org/tutorials/_images/gather.png\\\" width=\\\"400\\\"/>\"\n      ],\n      \"text/plain\": [\n       \"<IPython.core.display.Image object>\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 3,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"Image(url='https://pytorch.org/tutorials/_images/gather.png', width=400)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"e73008a6\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"```\\n\",\n    \"def dist_gather():\\n\",\n    \"    dist.barrier()\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"    rank = dist.get_rank()\\n\",\n    \"    world_size = dist.get_world_size()\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"    tensor = torch.tensor([rank*2+1], dtype=torch.float32)\\n\",\n    \"    before_tensor = tensor.clone()\\n\",\n    \"    \\n\",\n    \"    gather_list = [torch.zeros(1) for _ in range(world_size)] if rank == 0 else None\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"    dist.gather(tensor, gather_list, dst=0)\\n\",\n    \"    \\n\",\n    \"    logging.info(f\\\"gather, rank: {rank}, before gather: {repr(before_tensor)} after gather: {repr(gather_list)}\\\")\\n\",\n    \"    dist.barrier()\\n\",\n    \"```\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"f5a859f4\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"### broadcast\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 5,\n   \"id\": \"33c548f7\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2024-02-24T03:22:17.045135Z\",\n     \"start_time\": \"2024-02-24T03:22:17.033897Z\"\n    },\n    \"scrolled\": true\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/html\": [\n       \"<img src=\\\"https://pytorch.org/tutorials/_images/broadcast.png\\\" width=\\\"400\\\"/>\"\n      ],\n      \"text/plain\": [\n       \"<IPython.core.display.Image object>\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 5,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"Image(url='https://pytorch.org/tutorials/_images/broadcast.png', width=400)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"2133b659\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"```\\n\",\n    \"def dist_broadcast():\\n\",\n    \"    dist.barrier()\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"    rank = dist.get_rank()\\n\",\n    \"    world_size = dist.get_world_size()\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"    src_rank = 0\\n\",\n    \"    tensor = torch.tensor(world_size) if rank == src_rank else torch.zeros(1, dtype=torch.int64)\\n\",\n    \"    before_tensor = tensor.clone()\\n\",\n    \"    dist.broadcast(tensor, src=src_rank)\\n\",\n    \"    logging.info(f\\\"broadcast, rank: {rank}, before broadcast tensor: {repr(before_tensor)} after broadcast tensor: {repr(tensor)}\\\")\\n\",\n    \"    dist.barrier()\\n\",\n    \"```\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"53929bd0\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"### reduce\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 6,\n   \"id\": \"df144e60\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2024-02-24T03:27:49.065384Z\",\n     \"start_time\": \"2024-02-24T03:27:49.055947Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/html\": [\n       \"<img src=\\\"https://pytorch.org/tutorials/_images/reduce.png\\\" width=\\\"400\\\"/>\"\n      ],\n      \"text/plain\": [\n       \"<IPython.core.display.Image object>\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 6,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"Image(url='https://pytorch.org/tutorials/_images/reduce.png', width=400)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"485768c1\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- `def reduce(tensor, dst, op=ReduceOp.SUM, group=None, async_op=False):`\\n\",\n    \"    - 默认的 reduce 操作是 SUM\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"```\\n\",\n    \"def dist_reduce():\\n\",\n    \"    dist.barrier()\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"    rank = dist.get_rank()\\n\",\n    \"    world_size = dist.get_world_size()\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"    tensor = torch.tensor([rank*2 + 1], dtype=torch.float32)\\n\",\n    \"    before_tensor = tensor.clone()\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"    dist.reduce(tensor, op=ReduceOp.SUM, dst=0)\\n\",\n    \"    \\n\",\n    \"    logging.info(f\\\"reduce, rank: {rank}, before reduce: {repr(before_tensor)} after reduce: {repr(tensor)}\\\")\\n\",\n    \"    dist.barrier()\\n\",\n    \"```\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"a17e8f36\",\n   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\"def dist_allreduce():\\n\",\n    \"    dist.barrier()\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"    rank = dist.get_rank()\\n\",\n    \"    # world_size = torch.distributed.get_world_size()\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"    if rank == 0:\\n\",\n    \"        tensor = torch.tensor([1., 2.])\\n\",\n    \"    else:\\n\",\n    \"        tensor = torch.tensor([2., 3.])\\n\",\n    \"    input_tensor = tensor.clone()\\n\",\n    \"    dist.all_reduce(tensor)\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"    logging.info(f\\\"all_reduce, rank: {rank}, before allreduce tensor: {repr(input_tensor)}, after allreduce tensor: {repr(tensor)}\\\")\\n\",\n    \"    dist.barrier()\\n\",\n    \"```\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"cfe9a2a8\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"### all gather\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 8,\n   \"id\": \"d1e9bd77\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2024-02-24T03:31:45.820932Z\",\n     \"start_time\": \"2024-02-24T03:31:45.810483Z\"\n    },\n    \"scrolled\": false\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/html\": [\n       \"<img src=\\\"https://pytorch.org/tutorials/_images/all_gather.png\\\" width=\\\"400\\\"/>\"\n      ],\n      \"text/plain\": [\n       \"<IPython.core.display.Image object>\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 8,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"Image(url='https://pytorch.org/tutorials/_images/all_gather.png', width=400)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"15b42e0a\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- gather + broadcast\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"4b9c7ba4\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"```\\n\",\n    \"def dist_allgather():\\n\",\n    \"    print_rank_0(\\\"allgather:\\\")\\n\",\n    \"    dist.barrier()\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"    rank = dist.get_rank()\\n\",\n    \"    world_size = dist.get_world_size()\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"    input_tensor = torch.tensor(rank)\\n\",\n    \"    tensor_list = [torch.zeros(1, dtype=torch.int64) for _ in range(world_size)]\\n\",\n    \"    dist.all_gather(tensor_list, input_tensor)\\n\",\n    \"    logging.info(f\\\"allgather, rank: {rank}, input_tensor: {repr(input_tensor)}, output tensor_list: {tensor_list}\\\")\\n\",\n    \"    dist.barrier()\\n\",\n    \"```\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"b03a40f4\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"### reduce-scatter\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 9,\n   \"id\": \"35f8f79d\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2024-02-24T03:34:22.894968Z\",\n     \"start_time\": \"2024-02-24T03:34:22.885114Z\"\n    },\n    \"scrolled\": true\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"data\": {\n      \"text/html\": [\n       \"<img src=\\\"https://docs.nvidia.com/deeplearning/nccl/user-guide/docs/_images/reducescatter.png\\\" width=\\\"400\\\"/>\"\n      ],\n      \"text/plain\": [\n       \"<IPython.core.display.Image object>\"\n      ]\n     },\n     \"execution_count\": 9,\n     \"metadata\": {},\n     \"output_type\": \"execute_result\"\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"Image(url='https://docs.nvidia.com/deeplearning/nccl/user-guide/docs/_images/reducescatter.png', width=400)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"4d042207\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- 先 reduce + 再 scatter\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"```\\n\",\n    \"def dist_reducescatter():\\n\",\n    \"    dist.barrier()\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"    rank = dist.get_rank()\\n\",\n    \"    world_size = dist.get_world_size()\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"    output = torch.empty(1, dtype=torch.int64)\\n\",\n    \"    input_list = [torch.tensor(rank*2+1), torch.tensor(rank*2+2)]\\n\",\n    \"    dist.reduce_scatter(output, input_list, op=ReduceOp.SUM)\\n\",\n    \"    dist.barrier()\\n\",\n    \"    logging.info(f\\\"reduce_scatter, rank: {rank}, input_list: {input_list}, tensor: {repr(output)}\\\")\\n\",\n    \"    dist.barrier()\\n\",\n    \"```\"\n   ]\n  }\n ],\n \"metadata\": {\n  \"kernelspec\": {\n   \"display_name\": \"Python 3 (ipykernel)\",\n   \"language\": \"python\",\n   \"name\": \"python3\"\n  },\n  \"language_info\": {\n   \"codemirror_mode\": {\n    \"name\": \"ipython\",\n    \"version\": 3\n   },\n   \"file_extension\": \".py\",\n   \"mimetype\": \"text/x-python\",\n   \"name\": \"python\",\n   \"nbconvert_exporter\": \"python\",\n   \"pygments_lexer\": \"ipython3\",\n   \"version\": \"3.10.13\"\n  },\n  \"toc\": {\n   \"base_numbering\": 1,\n   \"nav_menu\": {},\n   \"number_sections\": true,\n   \"sideBar\": true,\n   \"skip_h1_title\": false,\n   \"title_cell\": \"Table of Contents\",\n   \"title_sidebar\": \"Contents\",\n   \"toc_cell\": false,\n   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  {
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    "content": "# encoding: utf8\n\nimport logging\nimport torch\nimport torch.distributed as dist\nfrom torch.distributed import ReduceOp\n\n\ndef print_rank_0(msg, *args, **kwargs):\n    rank = dist.get_rank()\n    if rank == 0:\n        logging.info(msg, *args, **kwargs)\n\n\ndef dist_allgather():\n    print_rank_0(\"allgather:\")\n    dist.barrier()\n\n    rank = dist.get_rank()\n    world_size = dist.get_world_size()\n\n    input_tensor = torch.tensor(rank * 2 + 1)\n    tensor_list = [torch.zeros(1, dtype=torch.int64) for _ in range(world_size)]\n    dist.all_gather(tensor_list, input_tensor)\n    logging.info(f\"allgather, rank: {rank}, input_tensor: {repr(input_tensor)}, output tensor_list: {tensor_list}\")\n    dist.barrier()\n\n\ndef dist_allreduce():\n    print_rank_0(\"all_reduce:\")\n    dist.barrier()\n\n    rank = dist.get_rank()\n    # world_size = torch.distributed.get_world_size()\n\n    if rank == 0:\n        tensor = torch.tensor([1., 2.])\n    else:\n        tensor = torch.tensor([2., 3.])\n    input_tensor = tensor.clone()\n    dist.all_reduce(tensor)\n\n    logging.info(f\"all_reduce, rank: {rank}, before allreduce tensor: {repr(input_tensor)}, after allreduce tensor: {repr(tensor)}\")\n    dist.barrier()\n\n\ndef dist_reducescatter():\n    print_rank_0(\"reduce_scatter:\")\n    dist.barrier()\n\n    rank = dist.get_rank()\n    world_size = dist.get_world_size()\n\n    output = torch.empty(1, dtype=torch.int64)\n    input_list = [torch.tensor(rank*2+1), torch.tensor(rank*2+2)]\n    dist.reduce_scatter(output, input_list, op=ReduceOp.SUM)\n    dist.barrier()\n    logging.info(f\"reduce_scatter, rank: {rank}, input_list: {input_list}, tensor: {repr(output)}\")\n    dist.barrier()\n\n\ndef dist_broadcast():\n    print_rank_0(\"broadcast:\")\n    dist.barrier()\n\n    rank = dist.get_rank()\n    world_size = dist.get_world_size()\n\n    src_rank = 0\n    tensor = torch.tensor(world_size) if rank == src_rank else torch.zeros(1, dtype=torch.int64)\n    before_tensor = tensor.clone()\n    dist.broadcast(tensor, src=src_rank)\n    logging.info(f\"broadcast, rank: {rank}, before broadcast tensor: {repr(before_tensor)} after broadcast tensor: {repr(tensor)}\")\n    dist.barrier()\n\n\ndef dist_scatter():\n    print_rank_0(\"scatter:\")\n    dist.barrier()\n\n    rank = dist.get_rank()\n    world_size = dist.get_world_size()\n\n    tensor = torch.zeros(world_size)\n    before_tensor = tensor.clone()\n    if dist.get_rank() == 0:\n        # Assumes world_size of 2.\n        # Only tensors, all of which must be the same size.\n        t_ones = torch.ones(world_size)\n        t_fives = torch.ones(world_size) * 5\n        # [[1, 1], [5, 5]]\n        scatter_list = [t_ones, t_fives]\n    else:\n        scatter_list = None\n    dist.scatter(tensor, scatter_list, src=0)\n    logging.info(f\"scatter, rank: {rank}, before scatter: {repr(before_tensor)} after scatter: {repr(tensor)}\")\n    dist.barrier()\n\ndef dist_gather():\n    print_rank_0(\"gather:\")\n    dist.barrier()\n\n    rank = dist.get_rank()\n    world_size = dist.get_world_size()\n\n    tensor = torch.tensor([rank*2+1], dtype=torch.float32)\n    before_tensor = tensor.clone()\n    \n    gather_list = [torch.zeros(1) for _ in range(world_size)] if rank == 0 else None\n\n    dist.gather(tensor, gather_list, dst=0)\n    \n    logging.info(f\"gather, rank: {rank}, before gather: {repr(before_tensor)} after gather: {repr(gather_list)}\")\n    dist.barrier()\n    \n    \ndef dist_reduce():\n    print_rank_0(\"reduce:\")\n    dist.barrier()\n\n    rank = dist.get_rank()\n    world_size = dist.get_world_size()\n\n    tensor = torch.tensor([rank*2 + 1], dtype=torch.float32)\n    before_tensor = tensor.clone()\n\n    dist.reduce(tensor, op=ReduceOp.SUM, dst=0)\n    \n    logging.info(f\"reduce, rank: {rank}, before reduce: {repr(before_tensor)} after reduce: {repr(tensor)}\")\n    dist.barrier()\n\n\ndef main():\n    dist.init_process_group(\"nccl\")\n\n    rank = dist.get_rank()\n    local_rank = rank % torch.cuda.device_count()\n    torch.set_default_device(f\"cuda:{local_rank}\")\n    logging.info(f'main, rank: {rank}, local_rank: {local_rank}, default_device: cuda:{local_rank}')\n    \n    # dist_scatter()\n    # dist_gather()\n    # dist_broadcast()\n    # dist_reduce()\n    # dist_allreduce()\n    # dist_allgather()\n    dist_reducescatter()\n\n    \n\n\nif __name__ == \"__main__\":\n    logging.basicConfig(format=logging.BASIC_FORMAT, level=logging.INFO)\n    main()"
  },
  {
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    "content": "{\n \"cells\": [\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 1,\n   \"id\": \"d23284e9\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-06-07T14:15:58.107182Z\",\n     \"start_time\": \"2023-06-07T14:15:58.096621Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"from IPython.display import Image\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"65a4e201\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## `torchrun`/`python -m torch.distributed.run`\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"baa6cf00\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- `test.py`\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"    ```\\n\",\n    \"    import os\\n\",\n    \"    print('LOCAL_RANK', os.getenv('LOCAL_RANK', '0'))\\n\",\n    \"    print('WORLD_SIZE', os.getenv('WORKER_SIZE', '1'))\\n\",\n    \"    ```\\n\",\n    \"- `torchrun --nproc_per_node 2 test.py`（双卡 gpu）\\n\",\n    \"- 输出\\n\",\n    \"    ```\\n\",\n    \"    LOCAL_RANK 1\\n\",\n    \"    WORLD_SIZE 1        # 第二张卡\\n\",\n    \"    LOCAL_RANK 0\\n\",\n    \"    WORLD_SIZE 1        # 第一张卡\\n\",\n    \"    ```\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"404a384c\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## DDP\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"386f6c6b\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- scattering inputs and gathering outputs.\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"013f9909\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"```\\n\",\n    \"# 单机八卡\\n\",\n    \"torchrun --standalone --nproc_per_node=8 train.py ...\\n\",\n    \"```\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"722d6574\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## 模型并行\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"d3cb06e9\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- forward 函数内的，数据拷贝（如从 cuda:0 到 cuda:1）可能会成为性能瓶颈；\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"c889141b\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## 环境变量配置\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"06c50be5\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"### `CUDA_VISIBLE_DEVICES`\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"0215ef7d\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- Setting `CUDA_VISIBLE_DEVICES=1` mean your script will only see one GPU which is GPU 1. \\n\",\n    \"However, inside your script it will be **cuda:0** and **not cuda:1**. Because it only see one GPU and its **index start at 0**.\\n\",\n    \"- For example if you do: CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,4,5, your script will see 3 GPUs with index 0, 1 and 2.\\n\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 1,\n   \"id\": \"9ce995d3\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-06-12T15:29:37.062325Z\",\n     \"start_time\": \"2023-06-12T15:29:37.046968Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"name\": \"stdout\",\n     \"output_type\": \"stream\",\n     \"text\": [\n      \"env: CUDA_VISIBLE_DEVICES=1\\n\"\n     ]\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"%env CUDA_VISIBLE_DEVICES=1\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 2,\n   \"id\": \"2560be72\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-06-12T15:29:40.556200Z\",\n     \"start_time\": \"2023-06-12T15:29:38.515955Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    {\n     \"ename\": \"RuntimeError\",\n     \"evalue\": \"CUDA error: invalid device ordinal\\nCUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call, so the stacktrace below might be incorrect.\\nFor debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.\\nCompile with `TORCH_USE_CUDA_DSA` to enable device-side assertions.\\n\",\n     \"output_type\": \"error\",\n     \"traceback\": [\n      \"\\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\\u001b[0m\",\n      \"\\u001b[0;31mRuntimeError\\u001b[0m                              Traceback (most recent call last)\",\n      \"Cell \\u001b[0;32mIn[2], line 5\\u001b[0m\\n\\u001b[1;32m      2\\u001b[0m \\u001b[38;5;66;03m# import os\\u001b[39;00m\\n\\u001b[1;32m      3\\u001b[0m \\u001b[38;5;66;03m# os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1'\\u001b[39;00m\\n\\u001b[1;32m      4\\u001b[0m a \\u001b[38;5;241m=\\u001b[39m torch\\u001b[38;5;241m.\\u001b[39mTensor(\\u001b[38;5;241m1\\u001b[39m)\\u001b[38;5;241m.\\u001b[39mto(\\u001b[38;5;124m'\\u001b[39m\\u001b[38;5;124mcuda:0\\u001b[39m\\u001b[38;5;124m'\\u001b[39m)\\n\\u001b[0;32m----> 5\\u001b[0m a \\u001b[38;5;241m=\\u001b[39m \\u001b[43mtorch\\u001b[49m\\u001b[38;5;241;43m.\\u001b[39;49m\\u001b[43mTensor\\u001b[49m\\u001b[43m(\\u001b[49m\\u001b[38;5;241;43m1\\u001b[39;49m\\u001b[43m)\\u001b[49m\\u001b[38;5;241;43m.\\u001b[39;49m\\u001b[43mto\\u001b[49m\\u001b[43m(\\u001b[49m\\u001b[38;5;124;43m'\\u001b[39;49m\\u001b[38;5;124;43mcuda:1\\u001b[39;49m\\u001b[38;5;124;43m'\\u001b[39;49m\\u001b[43m)\\u001b[49m\\n\",\n      \"\\u001b[0;31mRuntimeError\\u001b[0m: CUDA error: invalid device ordinal\\nCUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call, so the stacktrace below might be incorrect.\\nFor debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.\\nCompile with `TORCH_USE_CUDA_DSA` to enable device-side assertions.\\n\"\n     ]\n    }\n   ],\n   \"source\": [\n    \"import torch\\n\",\n    \"# import os\\n\",\n    \"# os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1'\\n\",\n    \"a = torch.Tensor(1).to('cuda:0')\\n\",\n    \"a = torch.Tensor(1).to('cuda:1')\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"426d64fd\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## 单机多卡 => 多机多卡\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"48fa800e\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"- torchrun ==> slurm（集群管理，cluster）\\n\",\n    \"- 英伟达，单机多卡服务器，DGX\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"id\": \"1e91d170\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"### local_rank => global_rank\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": 3,\n   \"id\": \"4df0bf7d\",\n   \"metadata\": {\n    \"ExecuteTime\": {\n     \"end_time\": \"2023-06-07T14:16:11.652223Z\",\n     \"start_time\": \"2023-06-07T14:16:11.623667Z\"\n    }\n   },\n   \"outputs\": [\n    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