【PyTorch教程】如何使用PyTorch分布式并行模块DistributedDataParallel(DDP)进行多卡训练



  • 本章的重点是学习如何使用 PyTorch 中的 Distributed Data Parallel (DDP) 库进行高效的分布式并行训练。以提高模型的训练速度。

1. 导入核心库

  • DDP 多卡训练需要导入的库有:

    作用
    torch.multiprocessing as mp原生Python多进程库的封装器
    from torch.utils.data.distributed import DistributedSampler上节所说的DistributedSampler,划分不同的输入数据到GPU
    from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP主角,核心,DDP 模块
    from torch.distributed import init_process_group, destroy_process_group两个函数,前一个初始化分布式进程组,后一个销毁分布式进程组

2. 初始化分布式进程组

  • Distributed Process Group 分布式进程组。它包含在所有 GPUs 上的所有的进程。因为 DDP 是基于多进程 (multi-process) 进行并行计算,每个 GPU 对应一个进程,所以必须先创建并定义进程组,以便进程之间可以互相发现并相互通信。

  • 首先来写一个函数 ddp_setup()

    import torch
    import os
    from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
    
    # 以下是分布式DDP需要导入的核心库
    import torch.multiprocessing as mp
    from torch.utils.data.distributed import DistributedSampler
    from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
    from torch.distributed import init_process_group, destroy_process_group
    
    
    # 初始化DDP的进程组
    def ddp_setup(rank, world_size):
        os.environ["MASTER_ADDR"] = "localhost"
        os.environ["MASTER_PORT"] = "12355"
        init_process_group(backend="nccl", rank=rank, world_size=world_size)
    
  • 其包含两个入参:

    入参含义
    rank进程组中每个进程的唯一 ID,范围是[0, world_size-1]
    world_size一个进程组中的进程总数
  • 在函数中,我们首先来设置环境变量:

    环境变量含义
    MASTER_ADDR在rank 0进程上运行的主机的IP地址。单机训练直接写 “localhost” 即可
    MASTER_PORT主机的空闲端口,不与系统端口冲突即可

    之所以称其为主机,是因为它负责协调所有进程之间的通信。

  • 最后,我们调用 init_process_group() 函数来初始化默认分布式进程组。其包含的入参如下:

    入参含义
    backend后端,通常是 nccl ,NCCL 是Nvidia Collective Communications Library,即英伟达集体通信库,用于 CUDA GPUs 之间的分布式通信
    rank进程组中每个进程的唯一ID,范围是[0, world_size-1]
    world_size一个进程组中的进程总数
  • 这样,进程组的初始化函数就准备好了。

【注意】

  • 如果你的神经网络模型中包含 BatchNorm 层,则需要将其修改为 SyncBatchNorm 层,以便在多个模型副本中同步 BatchNorm 层的运行状态。(你可以调用 torch.nn.SyncBatchNorm.convert_sync_batchnorm(model: torch.nn.Module) 函数来一键把神经网络中的所有 BatchNorm 层转换成 SyncBatchNorm 层。)

3. 包装模型

  • 训练器的写法有一处需要注意,在开始使用模型之前,我们需要使用 DDP 去包装我们的模型:

    self.model = DDP(self.model, device_ids=[gpu_id])
    
  • 入参除了 model 以外,还需要传入 device_ids: List[int] or torch.device ,它通常是由 model 所在的主机的 GPU ID 所组成的列表,


4. 分发输入数据

  • DistributedSampler 在所有分布式进程中对输入数据进行分块,确保输入数据不会出现重叠样本。

  • 每个进程将接收到指定 batch_size 大小的输入数据。例如,当你指定了 batch_size 为 32 时,且你有 4 张 GPU ,那么有效的 batch size 为:
    32 × 4 = 128 32 \times 4 = 128 32×4=128

    train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    	dataset=train_set,
        batch_size=32,
        shuffle=False,	# 必须关闭洗牌
        sampler=DistributedSampler(train_set)	# 指定分布式采样器
    )
    
  • 然后,在每轮 epoch 的一开始就调用 DistributedSamplerset_epoch(epoch: int) 方法,这样可以在多个 epochs 中正常启用 shuffle 机制,从而避免每个 epoch 中都使用相同的样本顺序。

    def _run_epoch(self, epoch: int):
        b_sz = len(next(iter(self.train_loader))[0])
        self.train_loader.sampler.set_epoch(epoch)	# 调用
        for x, y in self.train_loader:
            ...
            self._run_batch(x, y)
    

5. 保存模型参数

  • 由于我们前面已经使用 DDP(model) 包装了模型,所以现在 self.model 指向的是 DDP 包装的对象而不是 model 模型对象本身。如果此时我们想读取模型底层的参数,则需要调用 model.module

  • 由于所有 GPU 进程中的神经网络模型参数都是相同的,所以我们只需从其中一个 GPU 进程那儿保存模型参数即可。

    ckp = self.model.module.state_dict()	# 注意需要添加.module
    ...
    ...
    if self.gpu_id == 0 and epoch % self.save_step == 0:	# 从gpu:0进程处保存1份模型参数
        self._save_checkpoint(epoch)
    

6. 运行分布式训练

  • 包含 2 个新的入参 rank (代替 device) 和 world_size

  • 当调用 mp.spawn 时,rank 参数会被自动分配。

  • world_size 是整个训练过程中的进程数量。对 GPU 训练来说,指的是可使用的 GPU 数量,且每张 GPU 都只运行 1 个进程。

    def main(rank: int, world_size: int, total_epochs: int, save_step: int):
        ddp_setup(rank, world_size)	# 初始化分布式进程组
        train_set, model, optimizer = load_train_objs()
        train_loader = prepare_dataloader(train_set, batch_size=32)
        trainer = Trainer(
            model=model,
            train_loader=train_loader,
            optimizer=optimizer,
            gpu_id=rank,	# 这里变了
            save_step=save_step
        )
        trainer.train(total_epochs)
        destroy_process_group()	# 最后销毁进程组
        
    if __name__ == "__main__":
        import sys
        total_epochs = int(sys.argv[1])
        save_step = int(sys.argv[2])
        world_size = torch.cuda.device_count()
        mp.spawn(main, args=(world_size, total_epochs, save_step), nprocs=world_size)
    
  • 这里调用了 torch.multiprocessingspawn() 函数。该函数的主要作用是在多个进程中执行指定的函数,每个进程都在一个独立的 Python 解释器中运行。这样可以避免由于 Python 全局解释器锁 (GIL) 的存在而限制多线程并发性能的问题。在分布式训练中,通常每个 GPU 或计算节点都会运行一个独立的进程,通过进程之间的通信实现模型参数的同步梯度聚合

  • 可以看到调用 spawn() 函数时,传递 args 参数时并没有传递 rank ,这是因为会自动分配,详见下方表格 fn 入参介绍。

    入参含义
    fn: function每个进程中要执行的函数。该函数会以 fn(i, *args) 的形式被调用,其中 i 是由系统自动分配的唯一进程 ID ,args 是传递给该函数的参数元组
    args: tuple要传递给函数 fn 的参数
    nprocs: int要启动的进程数量
    join: bool是否等待所有进程完成后再继续执行主进程 (默认值为 True)
    daemon: bool是否将所有生成的子进程设置为守护进程 (默认为 False)

7. DDP完整训练代码

首先,创建了一个训练器 Trainer 类。

import torch
import os
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

# 以下是分布式DDP需要导入的核心库
import torch.multiprocessing as mp
from torch.utils.data.distributed import DistributedSampler
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
from torch.distributed import init_process_group, destroy_process_group


# 初始化DDP的进程组
def ddp_setup(rank: int, world_size: int):
    """
    Args:
    	rank: Unique identifier of each process.
    	world_size: Total number of processes.
    """
    os.environ["MASTER_ADDR"] = "localhost"
    os.environ["MASTER_PORT"] = "12355"
    init_process_group(backend="nccl", rank=rank, world_size=world_size)
    
 
class Trainer:
    def __init__(
        self,
        model: torch.nn.Module,
        train_loader: DataLoader,
        optimizer: torch.optim.Optimizer,
        gpu_id: int,
        save_step: int	# 保存点(以epoch计)
    ) -> None:
        self.gpu_id = gpu_id,
        self.model = DDP(model, device_ids=[self.gpu_id])	# DDP包装模型
        self.train_loader = train_loader,
        self.optimizer = optimizer,
        self.save_step = save_step
        
	def _run_batch(self, x: torch.Tensor, y: torch.Tensor):
        self.optimizer.zero_grad()
        output = self.model(x)
        loss = torch.nn.CrossEntropyLoss()(output, y)
        loss.backward()
        self.optimizer.step()
        
	def _run_epoch(self, epoch: int):
    b_sz = len(next(iter(self.train_loader))[0])
    self.train_loader.sampler.set_epoch(epoch)	# 调用set_epoch(epoch)洗牌
    print(f'[GPU{self.gpu_id}] Epoch {epoch} | Batchsize: {b_sz} | Steps: {len(self.train_loader)}')
    for x, y in self.train_loader:
        x = x.to(self.gpu_id)
        y = y.to(self.gpu_id)
        self._run_batch(x, y)
        
	def _save_checkpoint(self, epoch: int):
        ckp = self.model.module.state_dict()
        torch.save(ckp, './checkpoint.pth')
        print(f'Epoch {epoch} | Training checkpoint saved at ./checkpoint.pth')
        
	def train(self, max_epochs: int):
        for epoch in range(max_epochs):
            self._run_epoch(epoch)
            if self.gpu_id == 0 and epoch % self.save_step == 0:
                self._save_checkpoint(epoch)

然后,构建自己的数据集、数据加载器、神经网络模型和优化器。

def load_train_objs():
    train_set = MyTrainDataset(2048)
    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=dataset,
        batch_size=batch_size,
        shuffle=False,	# 必须关闭
        pin_memory=True,
     	sampler=DistributedSampler(dataset=train_set)	# 指定DistributedSampler采样器
    )

最后,定义主函数。

def main(rank: int, world_size: int, total_epochs: int, save_step: int):
    ddp_setup(rank, world_size)	# 初始化分布式进程组
    train_set, model, optimizer = load_train_objs()
    train_loader = prepare_dataloader(train_set, batch_size=32)
    trainer = Trainer(
        model=model,
        train_loader=train_loader,
        optimizer=optimizer,
        gpu_id=rank,	# 这里变了
        save_step=save_step
    )
    trainer.train(total_epochs)
    destroy_process_group()	# 最后销毁进程组
    
if __name__ == "__main__":
    import sys
    total_epochs = int(sys.argv[1])
    save_step = int(sys.argv[2])
    world_size = torch.cuda.device_count()
    mp.spawn(main, args=(world_size, total_epochs, save_step), nprocs=world_size)

至此,你就已经成功掌握了 DDP 分布式训练的核心用法了。