- 近年来，深度学习模型的规模越来越大，需要处理的数据也越来越多，单卡训练的显存空间和计算效率都越来越难以满足需求。因此，多卡并行训练成为了一个必要的解决方案
- 本文主要介绍使用 Pytorch 的
DistributedDataParallel（DDP）库进行分布式数据并行训练的方法 - 完整代码下载：wxc971231/ddp-tutorial-series
文章目录
- 1. 多卡并行简介
- 1.1 两种并行形式
- 1.2 Pytorch 中的多卡并行
- 2. 使用 DDP 进行单机多卡训练
- 2.1 原理概述
- 2.2 使用 DDP 改写单卡训练代码
1. 多卡并行简介
- 多卡并行训练主要用于解决以下几个问题：
- 相同 batch size 下加速训练：多卡并行可以将数据分为多份同时在不同的GPU上运行，从而大大加快训练速度
- 相同速度下使用更大的 batch size：多卡并行可以在多个GPU之间共享显存，允许我们设置更大的 batch size
- 增加可训练的模型规模：有些模型参数多到单卡训练无法承受，而多卡并行可以将模型放入多个GPU中，从而扩充可训练模型的规模
1.1 两种并行形式
- 多卡并行训练有数据并行和模型并行两种形式
数据并行：每个GPU都保存一个模型副本，训练数据划分成多份交给各个GPU计算梯度，然后汇总梯度更新模型参数。根据梯度汇总的方式，数据并行又可以分成Parameter Server和Ring All-Reduce两种，前者使用一个 master GPU 汇总梯度更新参数，再将参数分发给各个模型；后者以环的形式互相传递梯度，每个GPU都维护一个优化器，各自汇总梯度并自行更新模型参数。Ring All-Reduce 方案能更高效地利用所有卡的上下行带宽，是目前的主流方案模型并行：将模型切分成多个部分放在不同的GPU上并行运行，每个GPU负责处理一部分模型参数，并将处理后的结果发送到其它GPU进行合并，从而实现整体模型的更新。这种操作目前并不常见，一是因为大部分模型单卡都放得下，二是因为通讯开销比数据并行多。根据模型切分方式，模型并行也可以分成Pipelined Parallelism和Tensor Slicing两种，前者将模型的各个层放到不同的 GPU 上运行，这种做法比较通用，但是效率不高；后者针对模型中各种模块（attention、FFN 等）的张量计算操作进行拆解，把 tensor 计算分块分散到不同的机器上进行并行，效率较高但是通用性差
- 关于各种并行方法的详细说明可以参考：分布式训练、混合精度训练、梯度累加…一文带你优雅地训练大型模型
1.2 Pytorch 中的多卡并行
- 随着各种深度学习框架的日趋完善，很多并行方法已经被整合其中，这让实现多卡并行加速训练变得相对简单。Pytorch 中提供了 DP（DataParallel） 和 DDP（DistributedDataParallel） 两种数据并行方法，它们的性能对比如下
红色柱子是 DP，绿色柱子是 DDP，蓝色柱子是 DDP + Apex 混合精度训练。注意到 DDP 的表现大幅优于 DP，这是因为
- DP 使用 Parameter Server 方式汇聚梯度并更新参数，主卡计算负载和通信带宽需求相比其他卡都显著高，导致主卡的计算能力和上下行带宽成为性能瓶颈；
- DDP 使用更高效的 Ring All-Reduce 方案，基本实现了 “使用几块GPU就是几倍加速” 的效果
- 接下来本文会介绍使用 DDP 进行多卡加速的具体做法，参考自：Pytorch 官方教程
2. 使用 DDP 进行单机多卡训练
2.1 原理概述
- DDP 会在每个 GPU 上运行一个进程，每个进程中都有一套完全相同的 Trainer 副本（包括 model 和 optimizer），各个进程之间通过一个进程池进行通信。这里有几个术语
-
node：多机多卡运行时，每个机器称为一个 “node”，其中每一张卡都可以运行一个并行进程 -
world size：所有并行进程的总数，各个 node 上并行的GPU总数 -
rank：所有 node 的所有进程中，各个进程的标识符号，是从0开始计数的整数 -
local rank：当前 node 的所有进程中，各个进程的标识符号，是从0开始计数的整数 -
group：所有并行的进程组成一个 group（进程池），只有组内的进程间才可以相互通信
2.2 使用 DDP 改写单卡训练代码
- 考虑如何将以下单机单卡代码改为 DDP 单机多卡运行
# 单 GPU 训练示例
import torch
import torch.nn.functional as F
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
class Trainer:
def __init__(
self,
model: torch.nn.Module,
train_data: DataLoader,
optimizer: torch.optim.Optimizer,
gpu_id: int,
save_every: int,
) -> None:
self.gpu_id = gpu_id
self.model = model.to(gpu_id)
self.train_data = train_data
self.optimizer = optimizer
self.save_every = save_every
def _run_batch(self, source, targets):
self.optimizer.zero_grad()
output = self.model(source)
loss = F.cross_entropy(output, targets)
loss.backward()
self.optimizer.step()
def _run_epoch(self, epoch):
b_sz = len(next(iter(self.train_data))[0])
print(f"[GPU{self.gpu_id}] Epoch {epoch} | Batchsize: {b_sz} | Steps: {len(self.train_data)}")
for source, targets in self.train_data:
source = source.to(self.gpu_id)
targets = targets.to(self.gpu_id)
self._run_batch(source, targets)
def _save_checkpoint(self, epoch):
ckp = self.model.state_dict()
PATH = "checkpoint.pt"
torch.save(ckp, PATH)
print(f"Epoch {epoch} | Training checkpoint saved at {PATH}")
def train(self, max_epochs: int):
for epoch in range(max_epochs):
self._run_epoch(epoch)
if epoch % self.save_every == 0:
self._save_checkpoint(epoch)
class MyTrainDataset(Dataset):
def __init__(self, size):
self.size = size
self.data = [(torch.rand(20), torch.rand(1)) for _ in range(size)]
def __len__(self):
return self.size
def __getitem__(self, index):
return self.data[index]
def load_train_objs():
train_set = MyTrainDataset(2048) # load your dataset
model = torch.nn.Linear(20, 1) # load your model
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-3)
return train_set, model, optimizer
def prepare_dataloader(dataset: Dataset, batch_size: int):
return DataLoader(
dataset,
batch_size=batch_size,
pin_memory=True,
shuffle=True
)
def main(device, total_epochs, save_every, batch_size):
dataset, model, optimizer = load_train_objs()
train_data = prepare_dataloader(dataset, batch_size)
trainer = Trainer(model, train_data, optimizer, device, save_every)
trainer.train(total_epochs)
if __name__ == "__main__":
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser(description='simple distributed training job')
parser.add_argument('--total-epochs', type=int, default=50, help='Total epochs to train the model')
parser.add_argument('--save-every', type=int, default=10, help='How often to save a snapshot')
parser.add_argument('--batch_size', default=32, type=int, help='Input batch size on each device (default: 32)')
args = parser.parse_args()
device = 0 # shorthand for cuda:0
main(device, args.total_epochs, args.save_every, args.batch_size)- 将单卡训练代码改写为 DDP 并行的要点如下
- 引入 DDP 相关库
# 使用 DistributedDataParallel 进行单机多卡训练
import torch
import torch.nn.functional as F
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import os
# 对 python 多进程的一个 pytorch 包装，用于后续分发进程
import torch.multiprocessing as mp
# 这个 sampler 可以把采样的数据分散到各个 CPU 上
from torch.utils.data.distributed import DistributedSampler
# 实现分布式数据并行的核心类
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
# 各个进程之间通过一个进程池进行通信，这两个方法来初始化和销毁进程池
from torch.distributed import init_process_group, destroy_process_group- 在程序入口初始化进程池；在程序出口销毁进程池
def main(rank: int, world_size: int, save_every: int, total_epochs: int, batch_size: int):
# 初始化进程池
ddp_setup(rank, world_size)
# 进行训练
dataset, model, optimizer = load_train_objs()
train_data = prepare_dataloader(dataset, batch_size)
trainer = Trainer(model, train_data, optimizer, rank, save_every)
trainer.train(total_epochs)
# 销毁进程池
destroy_process_group()- 使用
DistributedDataParallel包装模型，这样模型才能在各个进程间同步参数
self.model = DDP(model, device_ids=[gpu_id]) # model 要用 DDP 包装一下- 包装后 model 变成了一个 DDP 对象，要访问其参数得这样写
self.model.module.state_dict() - 构造 Dataloader 时使用
DistributedSampler作为 sampler，这个采样器可以自动将数量为 batch_size 的数据分发到各个GPU上，并保证数据不重叠
def prepare_dataloader(dataset: Dataset, batch_size: int):
return DataLoader(
dataset,
batch_size=batch_size,
pin_memory=True,
shuffle=False, # 设置了新的 sampler，参数 shuffle 要设置为 False
sampler=DistributedSampler(dataset) # 这个 sampler 自动将数据分块后送个各个 GPU，它能避免数据重叠
)- 注意需要在各 epoch 入口调用该 sampler 对象的
set_epoch()方法，否则每个 epoch 加载的样本顺序都不变 - 运行过程中单独控制某个进程进行某些操作，比如要想保存 ckpt，由于每张卡里都有完整的模型参数，所以只需要控制一个进程保存即可。需要注意的是：使用 DDP 改写的代码会在每个 GPU 上各自运行，因此需要在程序中获取当前 GPU 的 rank（gpu_id），这样才能对针对性地控制各个 GPU 的行为
if self.gpu_id == 0 and epoch % self.save_every == 0:
self._save_checkpoint(epoch)- 使用
torch.multiprocessing.spawn方法将代码分发到各个 GPU 的进程中执行
# 利用 mp.spawn，在整个 distribution group 的 nprocs 个 GPU 上生成进程来执行 fn 方法，并能设置要传入 fn 的参数 args
# 注意不需要传入 fn 的 rank 参数，它由 mp.spawn 自动分配
world_size = torch.cuda.device_count()
mp.spawn(
fn=main,
args=(world_size, args.save_every, args.total_epochs, args.batch_size),
nprocs=world_size
)- 完整的修改版代码如下，请参考注释自行对比
# 使用 DistributedDataParallel 进行单机多卡训练
import torch
import torch.nn.functional as F
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import os
# 对 python 多进程的一个 pytorch 包装
import torch.multiprocessing as mp
# 这个 sampler 可以把采样的数据分散到各个 CPU 上
from torch.utils.data.distributed import DistributedSampler
# 实现分布式数据并行的核心类
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
# DDP 在每个 GPU 上运行一个进程，其中都有一套完全相同的 Trainer 副本（包括model和optimizer）
# 各个进程之间通过一个进程池进行通信，这两个方法来初始化和销毁进程池
from torch.distributed import init_process_group, destroy_process_group
def ddp_setup(rank, world_size):
"""
setup the distribution process group
Args:
rank: Unique identifier of each process
world_size: Total number of processes
"""
# MASTER Node（运行 rank0 进程，多机多卡时的主机）用来协调各个 Node 的所有进程之间的通信
os.environ["MASTER_ADDR"] = "localhost" # 由于这里是单机实验所以直接写 localhost
os.environ["MASTER_PORT"] = "12355" # 任意空闲端口
init_process_group(
backend="nccl", # Nvidia CUDA CPU 用这个 "nccl"
rank=rank,
world_size=world_size
)
torch.cuda.set_device(rank)
class Trainer:
def __init__(
self,
model: torch.nn.Module,
train_data: DataLoader,
optimizer: torch.optim.Optimizer,
gpu_id: int,
save_every: int,
) -> None:
self.gpu_id = gpu_id
self.model = model.to(gpu_id)
self.train_data = train_data
self.optimizer = optimizer
self.save_every = save_every # 指定保存 ckpt 的周期
self.model = DDP(model, device_ids=[gpu_id]) # model 要用 DDP 包装一下
def _run_batch(self, source, targets):
self.optimizer.zero_grad()
output = self.model(source)
loss = F.cross_entropy(output, targets)
loss.backward()
self.optimizer.step()
def _run_epoch(self, epoch):
b_sz = len(next(iter(self.train_data))[0])
print(f"[GPU{self.gpu_id}] Epoch {epoch} | Batchsize: {b_sz} | Steps: {len(self.train_data)}")
self.train_data.sampler.set_epoch(epoch) # 在各个 epoch 入口调用 DistributedSampler 的 set_epoch 方法是很重要的，这样才能打乱每个 epoch 的样本顺序
for source, targets in self.train_data:
source = source.to(self.gpu_id)
targets = targets.to(self.gpu_id)
self._run_batch(source, targets)
def _save_checkpoint(self, epoch):
ckp = self.model.module.state_dict() # 由于多了一层 DDP 包装，通过 .module 获取原始参数
PATH = "checkpoint.pt"
torch.save(ckp, PATH)
print(f"Epoch {epoch} | Training checkpoint saved at {PATH}")
def train(self, max_epochs: int):
for epoch in range(max_epochs):
self._run_epoch(epoch)
# 各个 GPU 上都在跑一样的训练进程，这里指定 rank0 进程保存 ckpt 以免重复保存
if self.gpu_id == 0 and epoch % self.save_every == 0:
self._save_checkpoint(epoch)
class MyTrainDataset(Dataset):
def __init__(self, size):
self.size = size
self.data = [(torch.rand(20), torch.rand(1)) for _ in range(size)]
def __len__(self):
return self.size
def __getitem__(self, index):
return self.data[index]
def load_train_objs():
train_set = MyTrainDataset(2048) # load your dataset
model = torch.nn.Linear(20, 1) # load your model
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-3)
return train_set, model, optimizer
def prepare_dataloader(dataset: Dataset, batch_size: int):
return DataLoader(
dataset,
batch_size=batch_size,
pin_memory=True,
shuffle=False, # 设置了新的 sampler，参数 shuffle 要设置为 False
sampler=DistributedSampler(dataset) # 这个 sampler 自动将数据分块后送个各个 GPU，它能避免数据重叠
)
def main(rank: int, world_size: int, save_every: int, total_epochs: int, batch_size: int):
# 初始化进程池
ddp_setup(rank, world_size)
# 进行训练
dataset, model, optimizer = load_train_objs()
train_data = prepare_dataloader(dataset, batch_size)
trainer = Trainer(model, train_data, optimizer, rank, save_every)
trainer.train(total_epochs)
# 销毁进程池
destroy_process_group()
if __name__ == "__main__":
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser(description='simple distributed training job')
parser.add_argument('--total-epochs', type=int, default=50, help='Total epochs to train the model')
parser.add_argument('--save-every', type=int, default=10, help='How often to save a snapshot')
parser.add_argument('--batch_size', default=32, type=int, help='Input batch size on each device (default: 32)')
args = parser.parse_args()
world_size = torch.cuda.device_count()
# 利用 mp.spawn，在整个 distribution group 的 nprocs 个 GPU 上生成进程来执行 fn 方法，并能设置要传入 fn 的参数 args
# 注意不需要 fn 的 rank 参数，它由 mp.spawn 自动分配
mp.spawn(
fn=main,
args=(world_size, args.save_every, args.total_epochs, args.batch_size),
nprocs=world_size
)
