import{s as ce,o as de,n as pe}from"../chunks/scheduler.9bc65507.js";import{S as fe,i as Me,g as o,s as i,r as d,A as he,h as s,f as l,c as a,j as re,u as f,x as p,k as oe,y as me,a as n,v as M,d as h,t as m,w as _}from"../chunks/index.707bf1b6.js";import{T as se}from"../chunks/Tip.c2ecdbf4.js";import{C as tt}from"../chunks/CodeBlock.54a9f38d.js";import{H as et}from"../chunks/Heading.342b1fa6.js";function _e(K){let r,T=`oneccl_bindings_for_pytorch 1.12.0 prebuilt wheel does not work with PyTorch 1.12.1 (it is for PyTorch 1.12.0)
PyTorch 1.12.1 should work with oneccl_bindings_for_pytorch 1.12.100`;return{c(){r=o("p"),r.textContent=T},l(c){r=s(c,"P",{"data-svelte-h":!0}),p(r)!=="svelte-is6c7w"&&(r.textContent=T)},m(c,C){n(c,r,C)},p:pe,d(c){c&&l(r)}}}function Te(K){let r,T="<code>oneccl_bindings_for_pytorch</code>の1.12.0プリビルトホイールはPyTorch 1.12.1と互換性がありません（これはPyTorch 1.12.0用です）。PyTorch 1.12.1を使用する場合は、<code>oneccl_bindings_for_pytorch</code>バージョン1.12.100を使用する必要があります。";return{c(){r=o("p"),r.innerHTML=T},l(c){r=s(c,"P",{"data-svelte-h":!0}),p(r)!=="svelte-qkrsq0"&&(r.innerHTML=T)},m(c,C){n(c,r,C)},p:pe,d(c){c&&l(r)}}}function Ce(K){let r,T,c,C,y,nt,$,Zt="1つのCPUでのトレーニングが遅すぎる場合、複数のCPUを使用できます。このガイドは、PyTorchベースのDDPを使用した分散CPUトレーニングに焦点を当てています。",it,U,at,g,Ht='<a href="https://github.com/oneapi-src/oneCCL" rel="nofollow">Intel® oneCCL</a>（集合通信ライブラリ）は、allreduce、allgather、alltoallなどの収集通信を実装した効率的な分散ディープラーニングトレーニング用のライブラリです。oneCCLの詳細については、<a href="https://spec.oneapi.com/versions/latest/elements/oneCCL/source/index.html" rel="nofollow">oneCCLドキュメント</a>と<a href="https://spec.oneapi.com/versions/latest/elements/oneCCL/source/index.html" rel="nofollow">oneCCL仕様</a>を参照してください。',rt,J,At="モジュール<code>oneccl_bindings_for_pytorch</code>（バージョン1.12以前は<code>torch_ccl</code>）は、PyTorch C10D ProcessGroup APIを実装し、外部のProcessGroupとして動的にロードでき、現在はLinuxプラットフォームでのみ動作します。",ot,b,Gt='<a href="https://github.com/intel/torch-ccl" rel="nofollow">torch-ccl</a>の詳細情報を確認してください。',st,x,pt,v,kt="Wheelファイルは、以下のPythonバージョン用に利用可能です:",ct,I,Vt='<thead><tr><th align="center">Extension Version</th> <th align="center">Python 3.6</th> <th align="center">Python 3.7</th> <th align="center">Python 3.8</th> <th align="center">Python 3.9</th> <th align="center">Python 3.10</th></tr></thead> <tbody><tr><td align="center">1.13.0</td> <td align="center"></td> <td align="center">√</td> <td align="center">√</td> <td align="center">√</td> <td align="center">√</td></tr> <tr><td align="center">1.12.100</td> <td align="center"></td> <td align="center">√</td> <td align="center">√</td> <td align="center">√</td> <td align="center">√</td></tr> <tr><td align="center">1.12.0</td> <td align="center"></td> <td align="center">√</td> <td align="center">√</td> <td align="center">√</td> <td align="center">√</td></tr> <tr><td align="center">1.11.0</td> <td align="center"></td> <td align="center">√</td> <td align="center">√</td> <td align="center">√</td> <td align="center">√</td></tr> <tr><td align="center">1.10.0</td> <td align="center">√</td> <td align="center">√</td> <td align="center">√</td> <td align="center">√</td> <td align="center"></td></tr></tbody>',dt,j,ft,P,Wt=`where <code>{pytorch_version}</code> should be your PyTorch version, for instance 1.13.0.
Check more approaches for <a href="https://github.com/intel/torch-ccl" rel="nofollow">oneccl_bind_pt installation</a>.
Versions of oneCCL and PyTorch must match.`,Mt,u,ht,L,Yt='<code>{pytorch_version}</code> は、あなたのPyTorchのバージョン（例：1.13.0）に置き換える必要があります。重要なのは、oneCCLとPyTorchのバージョンが一致していることです。<a href="https://github.com/intel/torch-ccl" rel="nofollow">oneccl_bind_ptのインストール</a>に関するさらなるアプローチを確認できます。',mt,w,_t,E,Tt,X,Qt="この基準ベースのMPI実装を使用して、Intel®アーキテクチャ上で柔軟で効率的、スケーラブルなクラスタメッセージングを提供します。このコンポーネントは、Intel® oneAPI HPC Toolkitの一部です。",Ct,R,St="oneccl_bindings_for_pytorchはMPIツールセットと一緒にインストールされます。使用する前に環境をソース化する必要があります。",ut,B,zt="for Intel® oneCCL >= 1.12.0",wt,N,yt,Z,Ft="for Intel® oneCCL whose version < 1.12.0",$t,H,Ut,A,gt,G,Dt='IPEXは、Float32およびBFloat16の両方でCPUトレーニングのパフォーマンス最適化を提供します。詳細は<a href="./perf_train_cpu">こちらのシングルCPUセクション</a>をご参照ください。',Jt,k,qt="以下の「トレーナーでの使用」は、Intel® MPIライブラリでmpirunを使用する例を示しています。",bt,V,xt,W,Ot="トレーナーでのマルチCPU分散トレーニングを有効にするために、ユーザーはコマンド引数に <strong><code>--ddp_backend ccl</code></strong> を追加する必要があります。",vt,Y,Kt='例を見てみましょう。<a href="https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/pytorch/question-answering" rel="nofollow">質問応答の例</a>',It,Q,te="以下のコマンドは、1つのXeonノードで2つのプロセスを使用してトレーニングを有効にします。1つのプロセスが1つのソケットで実行されます。OMP_NUM_THREADS/CCL_WORKER_COUNT変数は、最適なパフォーマンスを調整するために調整できます。",jt,S,Pt,z,ee="以下のコマンドは、2つのXeonプロセッサ（node0とnode1、node0をメインプロセスとして使用）で合計4つのプロセスを使用してトレーニングを有効にします。ppn（ノードごとのプロセス数）は2に設定され、1つのソケットごとに1つのプロセスが実行されます。最適なパフォーマンスを得るために、OMP_NUM_THREADS/CCL_WORKER_COUNT変数を調整できます。",Lt,F,le="node0では、各ノードのIPアドレスを含む構成ファイルを作成し、その構成ファイルのパスを引数として渡す必要があります。",Et,D,Xt,q,ne="ノード0で次のコマンドを実行すると、ノード0とノード1で<strong>4DDP</strong>がBF16自動混合精度で有効になります。",Rt,O,Bt,lt,Nt;return y=new et({props:{title:"Efficient Training on Multiple CPUs",local:"efficient-training-on-multiple-cpus",headingTag:"h1"}}),U=new et({props:{title:"Intel® oneCCL Bindings for PyTorch",local:"intel-oneccl-bindings-for-pytorch",headingTag:"h2"}}),x=new et({props:{title:"Intel® oneCCL Bindings for PyTorch installation:",local:"intel-oneccl-bindings-for-pytorch-installation",headingTag:"h3"}}),j=new tt({props:{code:"cGlwJTIwaW5zdGFsbCUyMG9uZWNjbF9iaW5kX3B0JTNEJTNEJTdCcHl0b3JjaF92ZXJzaW9uJTdEJTIwLWYlMjBodHRwcyUzQSUyRiUyRmRldmVsb3Blci5pbnRlbC5jb20lMkZpcGV4LXdobC1zdGFibGUtY3B1",highlighted:'pip install oneccl_bind_pt=={<span class="hljs-attribute">pytorch_version} -f https</span>://developer<span class="hljs-variable">.intel</span><span class="hljs-variable">.com</span>/ipex-whl-stable-cpu',wrap:!1}}),u=new se({props:{warning:!0,$$slots:{default:[_e]},$$scope:{ctx:K}}}),w=new se({props:{warning:!0,$$slots:{default:[Te]},$$scope:{ctx:K}}}),E=new et({props:{title:"Intel® MPI library",local:"intel-mpi-library",headingTag:"h2"}}),N=new tt({props:{code:"b25lY2NsX2JpbmRpbmdzX2Zvcl9weXRvcmNoX3BhdGglM0QlMjQocHl0aG9uJTIwLWMlMjAlMjJmcm9tJTIwb25lY2NsX2JpbmRpbmdzX2Zvcl9weXRvcmNoJTIwaW1wb3J0JTIwY3dkJTNCJTIwcHJpbnQoY3dkKSUyMiklMEFzb3VyY2UlMjAlMjRvbmVjY2xfYmluZGluZ3NfZm9yX3B5dG9yY2hfcGF0aCUyRmVudiUyRnNldHZhcnMuc2g=",highlighted:`oneccl_bindings_for_pytorch_path=$(<span class="hljs-keyword">python</span> -c <span class="hljs-string">&quot;from oneccl_bindings_for_pytorch import cwd; print(cwd)&quot;</span>)
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<span class="hljs-keyword">source</span> $torch_ccl_path/<span class="hljs-keyword">env</span>/setvars.sh`,wrap:!1}}),A=new et({props:{title:"IPEX installation:",local:"ipex-installation",headingTag:"h4"}}),V=new et({props:{title:"Usage in Trainer",local:"usage-in-trainer",headingTag:"h2"}}),S=new tt({props:{code:"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",highlighted:` export CCL_WORKER_COUNT=1
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 export MASTER_ADDR=xxx.xxx.xxx.xxx #node0 ip
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