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简单介绍pytorch中分布式训练DDP使用 (结合实例，快速入门)

文章目录

  • DDP原理
  • pytorch中DDP使用
  • 相关的概念
  • 使用流程
  • 如何启动
  • torch.distributed.launch
  • spawn调用方式
  • 针对实例voxceleb_trainer多卡介绍

    • DDP原理

    DistributedDataParallel（DDP）支持多机多卡分布式训练。pytorch原生支持，本文简要总结下DDP的使用，多卡下的测试，并根据实际代码介绍。

    voxceleb_trainer: 开源的声纹识别工具，简单好用，适合研究人员。

    通俗理解：

    1. DDP模式会开启N个进程，每个进程在一张显卡上加载模型，这些模型相同（被复制了N份到N个显卡），缓解GIL锁的限制。
    2. 训练阶段，每个进程通过Ring-Reduce的方法与其他进程通讯（交换各自的梯度）
    3. 各个进程使用平均后的梯度更新自己的参数，因为每个进程下模型的初始参数、更新梯度是一样的，所以更新后模型的参数也保持一致。

    DP模式出现的较早，支持单机多卡的训练，使用方法

    model=torch.nn.DataParallel(model)

    DP模式中只有一个进程，容易受到GIL的限制。master节点相当于参数服务器，向其他卡广播参数，在梯度反向传播后，每个卡将梯度汇总到master节点，master对梯度进行平均后更新参数，再将参数发送到其他卡上。

    显而易见的，这种模式会导致节点的计算任务，通讯量很重，从而导致网络阻塞，降低训练速度。

    强烈建议使用DDP

    GIL是什么？为什么DDP更快？

    GIL（全局解释器锁，可以参考GIL），主要的缺点就是：限制python进程只能利用一个CPU核心，不适合计算密集型的任务。使用多进程，才能有效利用多核的计算资源。DDP启动多进程，一定程度上避免了这个限制。

    Ring-Reduce梯度合并：各个进程独立计算梯度，每个进程将梯度依次传给下一个进程，之后再把从上一个进程拿到的梯度传给下一个进程，循环n（进程数量）次之后，所有的进程就可以得到全部的梯度。

    快的原因：每个进程只和自己上下游的两个进程进行通信，极大缓解了参数服务器的通讯阻塞现象。

    通常讲，神经网络并行有三种：

  • Data parallelism: 数据并行，可以间接增大batch_size。一般常用的DP，DDP都是这种模式
  • Model parallelism: 模型并行，把模型放在不同的显卡上，计算是并行的。可能会加速，需要看实际的通信效率。
  • Workload Partitioning：把模型放在不同的显卡上，计算是串行的，不能加速。

    • pytorch中DDP使用

    DDP推荐使用单进程单卡，就是一个模型放在一个卡上。

    也可以单进程多卡。分配有三种情况：

  • 每个进程一张卡。（官方推荐的最佳模式）
  • 每个进程多张卡，复制模式。一个模型复制在不同的卡上，每个进程等同于DP模式。但速度不如单卡单进程，一般不采用
  • 每个进程多张卡，并行模式。一个模型的不同部分分布在不同的卡上。一般用在模型很大，一张卡塞不下batch_size=1的情况。

    • 本文只介绍单卡单进程的情况。（实际没接触到大到一张卡塞不下的模型，小破实验室ε=ε=ε=┏(゜ロ゜;)┛）

    相关的概念

    先了解下相关的概念：

  • group，进程组。默认情况下只有一个组，

  • world size: 全局的并行数，

    torch.distributed.get_world_size()

  • rank: 表示当前进程的序号，用于进程间通讯。从0开始，rank=0的进程是master进程

    torch.distributed.get_rank()

  • local_rank: 每台机子上的进程的序号。

    一般情况下，用local_rank来手动设置模型是跑在当前机器的哪块GPU上。

    torch.distributed.local_rank()

    • 使用流程

    使用很简单，在代码中加入：

    model = DDP(model, device_ids=[local_rank], output_device=local_rank)

    原本的model是pytorch模型，新得到的model是DDP模型。

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

    ## main.py文件
import torch
import argparse

# 新增1:依赖
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

# 新增2：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，后面还会介绍。所以不用考虑太多，照着抄就是了。
#       argparse是python的一个系统库，用来处理命令行调用，如果不熟悉，可以稍微百度一下，很简单！
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--local_rank", default=-1)
FLAGS = parser.parse_args()
local_rank = FLAGS.local_rank

# 新增3：DDP backend初始化
#   a.根据local_rank来设定当前使用哪块GPU
torch.cuda.set_device(local_rank)
#   b.初始化DDP，使用默认backend(nccl)就行。如果是CPU模型运行，需要选择其他后端。
dist.init_process_group(backend='nccl')

# 新增4：定义并把模型放置到单独的GPU上，需要在调用`model=DDP(model)`前做哦。
#       如果要加载模型，也必须在这里做哦。
device = torch.device("cuda", local_rank)
model = nn.Linear(10, 10).to(device)
# 可能的load模型...

# 新增5：之后才是初始化DDP模型
model = DDP(model, device_ids=[local_rank], output_device=local_rank)

    除了模型部分，最重要的是数据的分发。简单来说，就是把数据集均分到不同的卡上，保证每个卡的数据不同（如果都拿整个数据，会出现冗余）。

    pytorch中使用torch.utils.data.distributed.DistributedSampler实现数据的分发。

    my_trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True)
# 新增1：使用DistributedSampler，DDP帮我们把细节都封装起来了。用，就完事儿！
#       sampler的原理，后面也会介绍。
train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(my_trainset)
# 需要注意的是，这里的batch_size指的是每个进程下的batch_size。也就是说，总batch_size是这里的batch_size再乘以并行数(world_size)。
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(my_trainset, batch_size=batch_size, sampler=train_sampler)


for epoch in range(num_epochs):
    # 新增2：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)
    # 后面这部分，则与原来完全一致了。
    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()

    上边两个不做完，基本就可以进行多卡的训练。

    模型保存：

    # 1. save模型的时候，和DP模式一样，有一个需要注意的点：保存的是model.module而不是model。
#    因为model其实是DDP model，参数是被`model=DDP(model)`包起来的。
# 2. 我只需要在进程0上保存一次就行了，避免多次保存重复的东西。
if dist.get_rank() == 0:
    torch.save(model.module, "saved_model.ckpt")

    注意点：

    1. 理论上，在没有buffer参数（如BN）的情况下，DDP性能和单卡Gradient Accumulation性能是完全一致的。并行8就等于Gradient Accumulation Step为8的单卡。
    2. 速度上，DDP比Gradient Accumulation的单卡快

    如何启动

    有两种方法：1. torch.distributed.launch启动 2. torch.multiprocessing.spawn

    torch.distributed.launch

    介绍一些参数：

  • –nnodes 有多少台机器
  • –node_rank 当前是哪台机器
  • –nproc_per_node 每台机器有多少进程

    • 实现方式：在每台机子上都运行一次torch.distributed.launch，每个torch.distributed.launch会启动n个进程，并给每个进程一个--local_rank=i的参数

    单机模式：

    ## Bash运行
# 假设我们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

    多机模式：

    –master_address: master进程的网络地址，默认是127.0.0.1（只用用于单机）

    –master_port: master进程的一个端口，默认29500，使用前需要确认端口是否被其他程序占用。

    ## Bash运行
# 假设我们在2台机器上运行，每台可用卡数是8
#    机器1：
python -m torch.distributed.launch --nnodes=2 --node_rank=0 --nproc_per_node 8 \
  --master_adderss $my_address --master_port $my_port main.py
#    机器2：
python -m torch.distributed.launch --nnodes=2 --node_rank=1 --nproc_per_node 8 \
  --master_adderss $my_address --master_port $my_port main.py

    spawn调用方式

    给出一个demo:

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

    def demo_fn(rank, world_size):
    dist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size)
    # lots of code.
    ...

def run_demo(demo_fn, world_size):
    mp.spawn(demo_fn,
             args=(world_size,),
             nprocs=world_size,
             join=True)

    相比于launch，spawn使用起来更加复杂一点，但是封装的好，方便其他人直接使用。

    DDP实现的原理和细节参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/187610959

    针对实例voxceleb_trainer多卡介绍

    voxceleb_trainer是一个开源的声纹识别工具，代码简洁。实现了多卡模式，基于spawn启动模式，简单看一下：

    和上文介绍的流程类似：

    首先设置地址，端口号，初始化进程组，并先将模型放置到单卡上，再封装为DDP模型。

    if args.distributed:
    # 针对单机多卡
    # 设置本地ip
    os.environ['MASTER_ADDR']='localhost'
    # 端口号
    os.environ['MASTER_PORT']=args.port
	# 初始化进程组
    dist.init_process_group(backend='nccl', world_size=ngpus_per_node, rank=args.gpu)
    torch.cuda.set_device(args.gpu)
    # 模型传到GPU上
    s.cuda(args.gpu)

    # BN同步
    if args.syncBN:
    s = torch.nn.SyncBatchNorm.convert_sync_batchnorm(s)
    print('----syncBN----')
    s = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(s, device_ids=[args.gpu], find_unused_parameters=False)

    print('Loaded the model on GPU {:d}'.format(args.gpu))

    以上封装在一个main_work函数中，其中数据加载变为：

    Datasets->DistributedSampler->BatchSampler->DataLoader

    train_dataset = train_dataset_loader(**vars(args))

train_sampler = train_dataset_sampler(train_dataset, **vars(args))
# 总的batch_size = args.batch_size * n_gpu (显卡数)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    train_dataset,
    batch_size=args.batch_size,
    num_workers=args.nDataLoaderThread,
    sampler=train_sampler,
    pin_memory=False,
    worker_init_fn=worker_init_fn,
    drop_last=True,
)

    spawn启动：

    torch.multiprocessing.spawn(fn, args=(), nprocs=1, join=True, daemon=False, start_method='spawn')

  • fn: 传入的函数，定义main(rank, *args)，在定义的时候，第一个参数留rank, 程序自动分配rank的值，告诉函数当前是在哪块GPU上进行的。
  • args: 传入的fn参数，tuple类型
  • nprocs: 进程个数
  • join：是否加入同一进程组

    • 例如：

    mp.spawn(main_worker, nprocs=n_gpus, args=(n_gpus, args))

    看到这里点个大拇指，关注一下~

    后边更新：DDP的一些细节

    来源：栋次大次

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