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65ced1fa
编写于
2月 21, 2022
作者:
S
sneaxiy
提交者:
GitHub
2月 21, 2022
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差异文件
fix alignment bug (#39747)
上级
496aadfb
变更
2
隐藏空白更改
内联
并排
Showing
2 changed file
with
11 addition
and
17 deletion
+11
-17
paddle/fluid/operators/optimizers/distributed_fused_lamb_init_op.cu
...id/operators/optimizers/distributed_fused_lamb_init_op.cu
+10
-16
python/paddle/fluid/tests/unittests/test_distributed_fused_lamb_op_with_clip.py
...sts/unittests/test_distributed_fused_lamb_op_with_clip.py
+1
-1
未找到文件。
paddle/fluid/operators/optimizers/distributed_fused_lamb_init_op.cu
浏览文件 @
65ced1fa
...
...
@@ -63,19 +63,6 @@ static size_t GetAlignSize(size_t n, size_t alignment) {
return
remainder
==
0
?
n
:
n
+
alignment
-
remainder
;
}
// gcd(x, y) = gcd(y, x % y)
// gcd(x, 0) = x
static
size_t
GCD
(
size_t
x
,
size_t
y
)
{
while
(
y
>
0
)
{
auto
tmp
=
x
;
x
=
y
;
y
=
tmp
%
y
;
}
return
x
;
}
static
size_t
LCM
(
size_t
x
,
size_t
y
)
{
return
x
/
GCD
(
x
,
y
)
*
y
;
}
// Shard the ParamGradInfo list by the numel size [start_size, end_size)
// The final results should be:
//
...
...
@@ -155,11 +142,18 @@ static size_t FillAlignmentPaddingInfo(std::vector<ParamGradInfo> *infos,
size_t
total_numel_sum_with_padding
=
0
;
size_t
n
=
infos
->
size
();
auto
lcm
=
LCM
(
alignment
,
nranks
);
for
(
size_t
i
=
0
;
i
<
n
;
++
i
)
{
auto
&
info
=
(
*
infos
)[
i
];
size_t
numel_with_padding
=
GetAlignSize
(
info
.
numel
,
i
+
1
==
n
?
lcm
:
alignment
);
size_t
numel_with_padding
;
if
(
i
+
1
==
n
)
{
// the total fused numel must be a factor of alignment * nranks
numel_with_padding
=
GetAlignSize
(
info
.
numel
+
total_numel_sum_with_padding
,
alignment
*
nranks
)
-
total_numel_sum_with_padding
;
}
else
{
numel_with_padding
=
GetAlignSize
(
info
.
numel
,
alignment
);
}
info
.
numel_with_padding
=
numel_with_padding
;
info
.
numel_offset
=
total_numel_sum_with_padding
;
total_numel_sum_with_padding
+=
numel_with_padding
;
...
...
python/paddle/fluid/tests/unittests/test_distributed_fused_lamb_op_with_clip.py
浏览文件 @
65ced1fa
...
...
@@ -72,7 +72,7 @@ class TestDistributedFusedLambWithClip(unittest.TestCase):
def
test_1
(
self
):
run_test
(
clip_after_allreduce
=
True
,
max_global_norm
=
0.01
)
def
_
test_2
(
self
):
def
test_2
(
self
):
run_test
(
clip_after_allreduce
=
False
,
max_global_norm
=
0.01
)
...
...
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