torchgpipe — torchgpipe 0.0.7 documentation

目录

  1. GPipe Pipeline 概述
  2. 核心模块解析
  3. 关键函数与类
  4. 跨设备同步实现
  5. 总结

GPipe Pipeline 概述

GPipe 是一种管道并行(pipeline parallelism)实现,通常用于分布式深度学习中大模型的训练。它将模型划分为多个分区,每个分区放在不同的设备上,数据在设备之间逐步传递以完成计算。GPipe 使用检查点和数据依赖管理来优化显存利用并确保计算顺序。


核心模块解析

Fork 和 Join 的作用

forkjoin 用于在计算图中建立伪依赖关系,确保反向传播的顺序。具体来说:

这种机制保证了反向传播的顺序正确,特别适合在多设备或多分区的流水线并行中使用。

依赖控制与同步