Pytorch分布式训练

用单机单卡训练模型的时代已经过去,单机多卡已经成为主流配置。如何最大化发挥多卡的作用呢?本文介绍Pytorch中的DistributedDataParallel方法。

1. DataParallel

其实Pytorch早就有数据并行的工具DataParallel,它是通过单进程多线程的方式实现数据并行的。

简单来说,DataParallel有一个参数服务器的概念,参数服务器所在线程会接受其他线程传回来的梯度与参数,整合后进行参数更新,再将更新后的参数发回给其他线程,这里有一个单对多的双向传输。因为Python语言有GIL限制,所以这种方式并不高效,比方说实际上4卡可能只有2~3倍的提速。

2. DistributedDataParallel

Pytorch目前提供了更加高效的实现,也就是DistributedDataParallel。从命名上比DataParallel多了一个分布式的概念。首先 DistributedDataParallel是能够实现多机多卡训练的,但考虑到大部分的用户并没有多机多卡的环境,本篇博文主要介绍单机多卡的用法。

从原理上来说,DistributedDataParallel采用了多进程,避免了python多线程的效率低问题。一般来说,每个GPU都运行在一个单独的进程内,每个进程会独立计算梯度。

同时DistributedDataParallel抛弃了参数服务器中一对多的传输与同步问题,而是采用了环形的梯度传递,这里引用知乎上的图例。这种环形同步使得每个GPU只需要和自己上下游的GPU进行进程间的梯度传递,避免了参数服务器一对多时可能出现的信息阻塞。

《Pytorch分布式训练》

3. DistributedDataParallel示例

下面给出一个非常精简的单机多卡示例,分为六步实现单机多卡训练。

第一步,首先导入相关的包。

import argparse
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

第二步,加一个参数,local_rank。这比较好理解,相当于就是告知当前的程序跑在那一块GPU上,也就是下面的第三行代码。local_rank是通过pytorch的一个启动脚本传过来的,后面将说明这个脚本是啥。最后一句是指定通信方式,这个选nccl就行。

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--local_rank", default=-1, type=int)
args = parser.parse_args()

torch.cuda.set_device(args.local_rank)

dist.init_process_group(backend='nccl')

第三步,包装Dataloader。这里需要的是将sampler改为DistributedSampler,然后赋给DataLoader里面的sampler。

为什么需要这样做呢?因为每个GPU,或者说每个进程都会从DataLoader里面取数据,指定DistributedSampler能够让每个GPU取到不重叠的数据。

读者可能会比较好奇,在下面指定了batch_size为24,这是说每个GPU都会被分到24个数据,还是所有GPU平分这24条数据呢?答案是,每个GPU在每个iter时都会得到24条数据,如果你是4卡,一个iter中总共会处理24*4=96条数据。

train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(my_trainset)

trainloader = torch.utils.data.DataLoader(my_trainset,batch_size=24,num_workers=4,sampler=train_sampler)

第四步,使用DDP包装模型。device_id仍然是args.local_rank。

model = DDP(model, device_ids=[args.local_rank])

第五步,将输入数据放到指定GPU。后面的前后向传播和以前相同。

for imgs,labels in trainloader:
        
    imgs=imgs.to(args.local_rank)
    labels=labels.to(args.local_rank)
    
    optimizer.zero_grad()
    output=net(imgs)
    loss_data=loss(output,labels)
    loss_data.backward()
    optimizer.step()

第六步,启动训练。torch.distributed.launch就是启动脚本,nproc_per_node是GPU数。

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 2 main.py

通过以上六步,我们就让模型跑在了单机多卡上。是不是也没有那么麻烦,但确实要比DataParallel复杂一些,考虑到加速效果,不妨试一试。

4. DistributedDataParallel注意点

DistributedDataParallel是多进程方式执行的,那么有些操作就需要小心了。如果你在代码中写了一行print,并使用4卡训练,那么你将会在控制台看到四行print。我们只希望看到一行,那该怎么做呢?
像下面一样加一个判断即可,这里的get_rank()得到的是进程的标识,所以输出操作只会在进程0中执行。

if dist.get_rank() == 0:
    print("hah")

你会经常需要dist.get_rank()的。因为有很多操作都只需要在一个进程里执行,比如保存模型,如果不加以上判断,四个进程都会写模型,可能出现写入错误;另外load预训练模型权重时,也应该加入判断,只load一次;还有像输出loss等一些场景。

【参考】https://zhuanlan.zhihu.com/p/178402798

    原文作者:cwpeng
    原文地址: https://www.cnblogs.com/Thinker-pcw/p/16479677.html
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