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DDP

作者:互联网

Distributed data parallel

1. Preface

​ 首先了解DP(data parallel),DP的本质是先将整个batch加载到主线程上,然后将batch分成小块传输到别的GPU进行工作。(其batchsize为总batchsize)

​ DP将模型参数默认放在GPU-0上,本质上是将训练参数从GPU-0拷贝到其他GPU训练,用GPU-0进行梯度的汇总和模型的更新,因此GPU-0的使用内存、使用率会出现负载不均衡现象。

流程

	1. 主线程将batch data切分为小块传输到其他GPU,同时将GPU-0的model也**浅拷贝**到其他GPU上。
	2. 每个GPU在各自线程上独立并行前向传播,将模型输出传输到GPU-0上,随后GPU-0计算loss。
	3. GPU-0将loss分散给子GPU,每个GPU反向传播计算梯度。
	4. GPU-0 汇总梯度(reduce gradient),进行梯度下降,更新GPU-0上的模型参数。
	5. GPU-0将模型参数复制到其他GPU,开始下一轮训练。

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缺点:

	1. 数据复制冗余\线程创建销毁麻烦\每次forward前都需要复制模型到GPU,速度慢、消耗大。
	2. 主GPU负荷过重(收集output/分发loss/汇总梯度/主GPU上更新参数) 。
2. Distributed data parallel

​ DDP(分布式数据并行),通过提高batchsize增加并行度,通过ring-reduce的数据交换方法提高通信效率,启动多个进程来突破GIL的限制,从而提高训练速度。

流程

  1. 启动多进程,将batch data按进程数切分(sampler确保各进程读取的数据不同),每块GPU上加载各自的模型。

  2. 由于每个进程都有minibatch data及model copy,因此这种方法不需要进行data broadcast。

  3. 每块GPU前向传播,计算输出结果。

  4. 每块GPU计算loss,反向传播计算梯度,随后通过ring-reduce方法同步更新梯度。

    (各进程汇总平均梯度后,主GPU负责将梯度broadcast到所有进程,各进程用该梯度更新参数。)

  5. 每块GPU各自更新模型参数,继续下一步训练。

    (由于forward/compute loss/gradient descent都是在每个GPU上独立进行的,且模型的初始参数相同,更新的梯度通过ring-reduce后也相同,所以更新出的模型参数也相同)

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ring-reduce梯度合并

​ 与DP的梯度更新方法不同,DDP采用的是一种分布式的通信方法,每个进程只和上下游进程通信,缓解了通信阻塞现象。

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​ 流程:各进程独立计算梯度,每个进程将梯度传递给下个进程后,再将上个进程拿到的梯度传递给下个进程,循环进程数量后,所有进程可以得到全部梯度。

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3. DDP Usage
  1. 重要参数:

    参数 意义
    group 进程组,默认1
    world size 并行GPU数
    rank 进程ID
    local_rank 当前进程ID
  2. code

    import torch
    import argparse
    import torch.distributed as dist
    from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
        
    # 从外面得到local_rank参数,在调用DDP的时候,其会自动给出这个参数
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("--local_rank", default=-1)
    FLAGS = parser.parse_args()
    local_rank = FLAGS.local_rank
    nprocs = torch.cuda.device_count()
    
    # DDP backend初始化
    torch.cuda.set_device(local_rank)
    # 初始化DDP,使用默认backend(nccl)
    dist.init_process_group(backend='nccl')
    dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='tcp://127.0.0.1:33456', world_size=nprocs, rank=local_rank)
    
    # 定义并把模型放置到单独的GPU
    device = torch.device("cuda", local_rank)
    model = nn.Linear(10, 10).to(device)
    model = torch.nn.SyncBatchNorm.convert_sync_batchnorm(model) # 同步BN
    model = DDP(model, device_ids=[local_rank], output_device=local_rank, find_unused_parameters=True)
    
    # dataloader & sampler
    inputDatasets = ...
    train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(inputDatasets, shuffle=True)
    dataloaders = DataLoader(inputDatasets, batch_size=batch_size, shuffle=False, drop_last=True, sampler=train_sampler,num_workers=4, prefetch_factor=2, pin_memory=True, worker_init_fn=worker_init_fn)
    
    for epoch in range(num_epochs):
        # 设置sampler的epoch,DistributedSampler需要这个来维持各个进程之间的相同随机数种子
        trainloader.sampler.set_epoch(epoch)
        for data, label in trainloader:
            prediction = model(data)
            loss = loss_fn(prediction, label)
            loss.backward()
            optimizer = optim.SGD(ddp_model.parameters(), lr=0.001)
            optimizer.step()
    
    # 多进程启动方法
    # 1. Bash launch 运行(假设只在一台机器上运行,可用卡数是8)
    python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 8 main.py
    # 2. torch.multiprocessing.spawn调用,推荐!
    mp.spawn(demo_fn, args=(world_size), nprocs=world_size, join=True)
    
  3. 注意事项

    1. 保存和读取模型,只用一个进程保存。

    2. 注意使用dist.barrier()来对进程进行同步。

    3. loss的汇总计算

      def reduce_tensor(tensor: torch.Tensor, proc):
          default_device = torch.device('cuda', proc)
          rt = tensor.clone().to(default_device)
          dist.all_reduce(rt, op=dist.reduce_op.SUM)
          rt /= dist.get_world_size() 
          return rt
      
4. Reference

https://zhuanlan.zhihu.com/p/178402798

https://www.cnblogs.com/yh-blog/p/12877922.html

https://zhuanlan.zhihu.com/p/100012827

标签:torch,梯度,DDP,rank,进程,GPU,local
来源: https://www.cnblogs.com/ljwgis/p/15471530.html