pytorch多GPU训练教程

pytorch多GPU训练教程

文章目录

pytorch多GPU训练教程
- [1. Torch 的两种并行化模型封装](#1. Torch 的两种并行化模型封装)
- - [1.1 DataParallel](#1.1 DataParallel)
  - [1.2 DistributedDataParallel](#1.2 DistributedDataParallel)
- [2. 多GPU训练的三种架构组织方式](#2. 多GPU训练的三种架构组织方式)
- - [2.2 数据不拆分，模型拆分（Model Parallelism）](#2.2 数据不拆分，模型拆分（Model Parallelism）)
  - [2.3 数据拆分，模型拆分（Pipeline Parallelism）](#2.3 数据拆分，模型拆分（Pipeline Parallelism）)
- [3. NCCL以及DistributedSampler](#3. NCCL以及DistributedSampler)
- - [3.1 NCCL](#3.1 NCCL)
  - [3.2 常见参数](#3.2 常见参数)
  - [3.3 DistributedSampler](#3.3 DistributedSampler)
  - [4.2 多卡训练多进程调试办法（Pycharm为例）](#4.2 多卡训练多进程调试办法（Pycharm为例）)
- 附：参考链接

1. Torch 的两种并行化模型封装

1.1 DataParallel

DataParallel 是 PyTorch 提供的一种数据并行方法，用于在单台机器上的多个 GPU 上进行模型训练。它通过将输入数据划分成多个子部分（mini-batches），并将这些子部分分配给不同的 GPU，以实现并行计算。

在前向传播过程中，输入数据会被划分成多个副本并发送到不同的设备（device）上进行计算。模型（module）会被复制到每个设备上，这意味着输入的批次（batch）会被平均分配到每个设备，但模型会在每个设备上有一个副本。每个模型副本只需要处理对应的子部分。需要注意的是，批次大小应大于GPU数量。在反向传播过程中，每个副本的梯度会被累加到原始模型中。总结来说，DataParallel会自动将数据切分并加载到相应的GPU上，将模型复制到每个GPU上，进行正向传播以计算梯度并汇总。

注意：DataParallel是单进程多线程的，仅仅能工作在单机中。

封装示例：

python 复制代码

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义模型
class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.fc(x)

# 初始化模型
model = SimpleModel()

# 使用 DataParallel 将模型分布到多个 GPU 上
model = nn.DataParallel(model)

1.2 DistributedDataParallel

DistributedDataParallel (DDP) 是 PyTorch 提供的一个用于分布式数据并行训练的模块，适用于单机多卡和多机多卡的场景。相比于 DataParallel，DDP 更加高效和灵活，能够在多个 GPU 和多个节点上进行并行训练。

DistributedDataParallel是多进程的，可以工作在单机或多机器中。DataParallel通常会慢于DistributedDataParallel。所以目前主流的方法是DistributedDataParallel。

封装示例：

python 复制代码

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

def main(rank, world_size):
    # 初始化进程组
    dist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size)
    
    # 创建模型并移动到GPU
    model = SimpleModel().to(rank)
    
    # 包装模型为DDP模型
    ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank])
    

if __name__ == "__main__":
    import os
    import torch.multiprocessing as mp

    # 世界大小：总共的进程数
    world_size = 4
    
    # 使用mp.spawn启动多个进程
    mp.spawn(main, args=(world_size,), nprocs=world_size, join=True)

2. 多GPU训练的三种架构组织方式

由于上一节的讨论，本节所有源码均由DDP封装实现。

###2.1 数据拆分，模型不拆分（Data Parallelism）

数据并行（Data Parallelism）将输入数据拆分成多个子部分（mini-batches），并分配给不同的 GPU 进行计算。每个 GPU 上都有一份完整的模型副本。这种方式适用于模型相对较小，但需要处理大量数据的场景。

由于下面的代码涉及了rank、world_size等概念，这里先做一下简要普及。

** Rank**

rank 是一个整数，用于标识当前进程在整个分布式训练中的身份。每个进程都有一个唯一的 rank。rank 的范围是 0 到 world_size - 1。

用于区分不同的进程。
可以根据 rank 来分配不同的数据和模型部分。

World Size

world_size 是一个整数，表示参与分布式训练的所有进程的总数。

确定分布式训练中所有进程的数量。
用于初始化通信组，确保所有进程能够正确地进行通信和同步。

Backend

backend 指定了用于进程间通信的后端库。常用的后端有 nccl（适用于 GPU）、gloo（适用于 CPU 和 GPU）和 mpi（适用于多种设备）。

决定了进程间通信的具体实现方式。
影响训练的效率和性能。

Init Method

init_method 指定了初始化分布式环境的方法。常用的初始化方法有 TCP、共享文件系统和环境变量。

用于设置进程间通信的初始化方式，确保所有进程能够正确加入到分布式训练中。

Local Rank

local_rank 是每个进程在其所在节点（机器）上的本地标识。不同节点上的进程可能会有相同的 local_rank。

用于将每个进程绑定到特定的 GPU 或 CPU。

python 复制代码

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
import torch.multiprocessing as mp

class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.fc(x)

def train(rank, world_size):
    dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='tcp://127.0.0.1:29500', rank=rank, world_size=world_size)
    
    model = SimpleModel().to(rank)
    ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank])
    
    criterion = nn.MSELoss().to(rank)
    optimizer = optim.SGD(ddp_model.parameters(), lr=0.01)
    
    inputs = torch.randn(64, 10).to(rank)
    targets = torch.randn(64, 1).to(rank)
    
    outputs = ddp_model(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets)
    
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()
    
    dist.destroy_process_group()

if __name__ == "__main__":
    world_size = 4
    mp.spawn(train, args=(world_size,), nprocs=world_size, join=True)

2.2 数据不拆分，模型拆分（Model Parallelism）

模型并行（Model Parallelism）将模型拆分成多个部分，并分配给不同的 GPU。输入数据不拆分，但需要通过不同的 GPU 处理模型的不同部分。这种方式适用于模型非常大，单个 GPU 无法容纳完整模型的场景。

python 复制代码

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
import torch.multiprocessing as mp

class ModelParallelModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ModelParallelModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 10).to('cuda:0')
        self.fc2 = nn.Linear(10, 1).to('cuda:1')

    def forward(self, x):
        x = x.to('cuda:0')
        x = self.fc1(x)
        x = x.to('cuda:1')
        x = self.fc2(x)
        return x

def train(rank, world_size):
    dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='tcp://127.0.0.1:29500', rank=rank, world_size=world_size)
    
    model = ModelParallelModel()
    ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank])
    
    criterion = nn.MSELoss().to('cuda:1')
    optimizer = optim.SGD(ddp_model.parameters(), lr=0.01)
    
    inputs = torch.randn(64, 10).to('cuda:0')
    targets = torch.randn(64, 1).to('cuda:1')
    
    outputs = ddp_model(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets)
    
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()
    
    dist.destroy_process_group()

if __name__ == "__main__":
    world_size = 2
    mp.spawn(train, args=(world_size,), nprocs=world_size, join=True)

2.3 数据拆分，模型拆分（Pipeline Parallelism）

流水线并行（Pipeline Parallelism）结合了数据并行和模型并行。输入数据和模型都被拆分成多个部分，每个 GPU 处理部分数据和部分模型。这种方式适用于需要平衡计算和内存需求的大规模深度学习任务。

python 复制代码

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
import torch.multiprocessing as mp

class PipelineParallelModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(PipelineParallelModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 10)
        self.fc2 = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        if self.fc1.weight.device != x.device:
            x = x.to(self.fc1.weight.device)
        x = self.fc1(x)
        if self.fc2.weight.device != x.device:
            x = x.to(self.fc2.weight.device)
        x = self.fc2(x)
        return x

def train(rank, world_size):
    dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='tcp://127.0.0.1:29500', rank=rank, world_size=world_size)
    
    model = PipelineParallelModel()
    model.fc1.to('cuda:0')
    model.fc2.to('cuda:1')
    
    ddp_model = DDP(model)
    
    criterion = nn.MSELoss().to('cuda:1')
    optimizer = optim.SGD(ddp_model.parameters(), lr=0.01)
    
    inputs = torch.randn(64, 10).to('cuda:0')
    targets = torch.randn(64, 1).to('cuda:1')
    
    outputs = ddp_model(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets)
    
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()
    
    dist.destroy_process_group()

if __name__ == "__main__":
    world_size = 2
    mp.spawn(train, args=(world_size,), nprocs=world_size, join=True)

3. NCCL以及DistributedSampler

3.1 NCCL

NCCL是一个Nvidia专门为多GPU之间提供集合通讯的通讯库，或者说是一个多GPU卡通讯的框架，它具有一定程度拓扑感知的能力，提供了包括AllReduce、Broadcast、Reduce、AllGather、ReduceScatter等集合通讯API，也支持用户去使用ncclSend()、ncclRecv()来实现各种复杂的点对点通讯，如One-to-all、All-to-one、All-to-all等，在绝大多数情况下都可以通过服务器内的PCIe、NVLink、NVSwitch等和服务器间的RoCEv2、IB、TCP网络实现高带宽和低延迟。它解决了前文提到的GPU间拓补识别、GPU间集合通信优化的问题。NCCL屏蔽了底层复杂的细节，向上提供API供训练框架调用，向下连接机内机间的GPU以完成模型参数的高效传输。

3.2 常见参数

修改环境变量或在nccl.conf中修改相关参数选项。可以改变通信特点，进而起到影响通行性能的作用。

NCCL_P2P_DISABLE 默认是开启P2P通信的，这样一般会更高效，用到点对点通信延迟会有所改善，带宽也是。

NCCL_P2P_LEVEL 开启P2P后可以设置P2P的级别，比如在那些特定条件下可以开启点对点通信，具体的可以参看文档（0-5）

NCCL_SOCKET_NTHREADS 增加它的数量可以提高socker传输的效率，但是会增加CPU的负担

NCCL_BUFFLE_SIZE 缓存数据量，缓存越大一次ring传输的数据就越大自然对带宽的压力最大，但是相应的总延迟次数会少。缺省值是4M（4194304），注意设置的时候使用bytes（字节大小）

NCCL_MAX/MIN_NCHANNELS 最小和最大的rings，rings越多对GPU的显存、带宽的压力都越大，也会影响计算性能

NCCL_CHECKS_DISABLE 在每次集合通信进行前对参数检验校对，这会增加延迟时间，在生产环境中可以设为1.缺省是0

NCCL_CHECK_POINTERS 在每次集合通信进行前对CUDA内存指针进行校验，这会增加延迟时间，在生产环境中可以设为1.缺省是0

NCCL_NET_GDR_LEVEL GDR触发的条件，默认是当GPU和NIC挂载一个swith上面时使用GDR

NCCL_IGNORE_CPU_AFFINITY 忽略CPU与应用的亲和性使用GPU与nic的亲和性为主

NCCL_ALGO 通信使用的算法，ring Tree Collnet

NCCL_IB_HCA 代表IB使用的设备：Mellanox mlx5系列的HCA设备

A40（GPU3-A40:596:596 [2] NCCL INFO NET/IB : Using [0]mlx5_0:1/IB ; OOB ib0:66.66.66.211<0>），

V100（gpu196-v100:786:786 [5] NCCL INFO NET/IB : Using [0]mlx5_0:1/IB [1]mlx5_1:1/IB ; OOB ib0:66.66.66.110<0>），

A100（GPU6-A100:686:686 [1] NCCL INFO NET/IB : Using [0]mlx5_0:1/RoCE [1]mlx5_2:1/IB [2]mlx5_3:1/IB ; OOB ib0:66.66.66.128<0>），

NCCL_IB_HCA=mlx5 会默认轮询所有的设备。

NCCL_IB_HCA=mlx5_0:1 指定其中一台设备。

a100有两个口，如果都开的话，会出现训练的浮动；如果指定只使用一个口，训练速度会下降。

3.3 DistributedSampler

DistributedSampler原理如图所示：假设当前数据集有0~10共11个样本，使用2块GPU计算。首先打乱数据顺序，然后用 11/2 =6（向上取整），然后6乘以GPU个数2 = 12，因为只有11个数据，所以再把第一个数据（索引为6的数据）补到末尾，现在就有12个数据可以均匀分到每块GPU。然后分配数据：间隔将数据分配到不同的GPU中。

BatchSampler原理: DistributedSmpler将数据分配到两个GPU上，以第一个GPU为例，分到的数据是6，9，10，1，8，7，假设batch_size=2，就按顺序把数据两两一组，在训练时，每次获取一个batch的数据，就从组织好的一个个batch中取到。注意：只对训练集处理，验证集不使用BatchSampler。

python 复制代码

train_dset = NBADataset(
    obs_len=self.cfg.past_frames,
    pred_len=self.cfg.future_frames,
    training=True)

self.train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_dset)
self.train_loader = DataLoader(train_dset, batch_size=self.cfg.train_batch_size, sampler=self.train_sampler,
                               num_workers=4, collate_fn=seq_collate)

##4. 多进程启动综合测试

###4.1 多卡训练多进程启动的两种方式

多卡训练启动有两种方式，其一是pytorch自带的torchrun，其二是自行设计多进程程序。

以下为torch,distributed.launch的简单demo：

运行方式为

shell 复制代码

# 直接运行
torchrun --nproc_per_node=4 test.py
# 等价方式
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 test.py

torchrun实际上运行的是/usr/local/mambaforge/envs/led/lib/python3.7/site-packages/torch/distributed/launch.py（根据读者的环境变化）

python -m torch.distributed.launch也会找到这个程序的python文件执行，这个命令会帮助设置一些环境变量启动backend，否则需要自行设置环境变量。

python 复制代码

import torch
import torch.distributed as dist
import torch.multiprocessing as mp
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
import os


def example(rank, world_size):
    # create default process group
    dist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size)
    # create local model
    model = nn.Linear(10, 10).to(rank)
    # construct DDP model
    ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank])
    # define loss function and optimizer
    loss_fn = nn.MSELoss()
    optimizer = optim.SGD(ddp_model.parameters(), lr=0.001)

    # forward pass
    outputs = ddp_model(torch.randn(20, 10).to(rank))
    labels = torch.randn(20, 10).to(rank)
    # backward pass
    loss_fn(outputs, labels).backward()
    # update parameters
    optimizer.step()

def main():
    world_size = 2
    mp.spawn(example,
        args=(world_size,),
        nprocs=world_size,
        join=True)

if __name__=="__main__":
    # Environment variables which need to be
    # set when using c10d's default "env"
    # initialization mode.
    os.environ["MASTER_ADDR"] = "localhost"
    os.environ["MASTER_PORT"] = "10086"
    main()
以下为multiprocessing的设计demo
import torch
import torch.distributed as dist
import torch.multiprocessing as mp
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

def setup(rank, world_size):
    dist.init_process_group(
        backend='nccl',
        init_method='tcp://localhost:12355',
        rank=rank,
        world_size=world_size
    )
    torch.cuda.set_device(rank)
    dist.barrier()

def cleanup():
    dist.destroy_process_group()

def demo_basic(rank, world_size):
    setup(rank, world_size)

    model = torch.nn.Linear(10, 10).to(rank)
    ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank])

    inputs = torch.randn(20, 10).to(rank)
    outputs = ddp_model(inputs)
    print(f"Rank {rank} outputs: {outputs}")

    cleanup()

def main():
    world_size = torch.cuda.device_count()
    mp.spawn(demo_basic, args=(world_size,), nprocs=world_size, join=True)

if __name__ == "__main__":
    main()

4.2 多卡训练多进程调试办法（Pycharm为例）

首先如果读者使用的是multiprocessing的方式，那么直接使用本地工具运行和调试即可，如果使用torchrun的方式，那么我们需要手动配置Run/Debug Configurations，根据4.1,我们要找到原型文件launch.py，以笔者的环境为例，我的launch文件在/usr/local/mambaforge/envs/led/lib/python3.7/site-packages/torch/distributed/launch.py，添加一个配置，笔者命名为torchrun，在Script path一列选择launch.py，参数

在torchrun等方式下，我们可以看到其实有多个进程或线程启动，而默认的调试窗口只能提供主进程的代码流程断点，此时需要看启动进程的pid

根据pid绑定到对应的进程上

可以看到断点可以断住第二块卡的程序了

测试代码，启动方式torchrun

python 复制代码

import time

import torch
import torch.distributed as dist
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

class ToyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ToyModel, self).__init__()
        self.net1 = nn.Linear(10, 10)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.net2 = nn.Linear(10, 5)

    def forward(self, x):
        return self.net2(self.relu(self.net1(x)))


def demo_basic():
    dist.init_process_group("nccl")
    rank = dist.get_rank()
    print(f"Start running basic DDP example on rank {rank}.")

    # create model and move it to GPU with id rank
    device_id = rank % torch.cuda.device_count()
    model = ToyModel().to(device_id)
    time.sleep(10)
    print("DDP model init start...")
    ddp_model = DDP(model, device_ids=[device_id])
    print("DDP model init end...")

    loss_fn = nn.MSELoss()
    optimizer = optim.SGD(ddp_model.parameters(), lr=0.001)

    optimizer.zero_grad()
    outputs = ddp_model(torch.randn(20, 10))
    labels = torch.randn(20, 5).to(device_id)
    loss_fn(outputs, labels).backward()
    optimizer.step()

if __name__ == "__main__":
    demo_basic()

注意：强制终止DDP的程序可能会使得显存占用未释放，此时需要找出nccl监听的端口，例如笔者是29500

附：参考链接

DP与DDP的区别：https://zhuanlan.zhihu.com/p/343951042?utm_id=0

DDP初始化：https://www.cnblogs.com/rossiXYZ/p/15584032.html

常见卡死问题：https://blog.csdn.net/weixin_42001089/article/details/122733667

https://www.cnblogs.com/azureology/p/16632988.html

https://github.com/IDEA-CCNL/Fengshenbang-LM/issues/123

NCCL：https://zhuanlan.zhihu.com/p/667221519

NCCL参数：https://zhuanlan.zhihu.com/p/661597951

init_process_group：https://blog.csdn.net/m0_37400316/article/details/107225030

参数检测：https://blog.csdn.net/weixin_46552088/article/details/138687997

分布式训练架构：https://zhuanlan.zhihu.com/p/689464092

https://zhuanlan.zhihu.com/p/706298084