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使用 PyTorch 编写分布式应用程序

译者:片刻小哥哥

项目地址:https://pytorch.apachecn.org/2.0/tutorials/intermediate/dist_tuto

原始地址:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/dist_tuto.html

作者 : Séb 阿诺德

没有10

editgithub .

先决条件:

在这个简短的教程中,我们将介绍 PyTorch 的分布式包 。我们’ 将了解如何设置分布式设置、使用 不同的通信策略,并查看 包的一些内部结构。

设置

PyTorch 中包含的分布式软件包(即“torch.distributed”)使研究人员和从业者能够轻松跨进程和机器集群并行化计算。为此,它利用消息传递语义 允许每个进程与任何其他进程通信数据。 与多处理 ( torch.multiprocessing ) 包相反, 进程可以使用不同的通信后端,并且不 限制为在同一台计算机上执行。

为了开始,我们需要能够同时运行多个进程。如果您有权访问计算集群,则应咨询本地系统管理员或使用您最喜欢的协调工具(例如, pdsh ,\ n clustershell其他 )。出于本教程的目的, 我们将使用一台计算机并使用 以下模板生成多个进程。

"""run.py:"""
#!/usr/bin/env python
import os
import torch
import torch.distributed as dist
import torch.multiprocessing as mp

def run(rank, size):
 """ Distributed function to be implemented later. """
    pass

def init_process(rank, size, fn, backend='gloo'):
 """ Initialize the distributed environment. """
    os.environ['MASTER_ADDR'] = '127.0.0.1'
    os.environ['MASTER_PORT'] = '29500'
    dist.init_process_group(backend, rank=rank, world_size=size)
    fn(rank, size)


if __name__ == "__main__":
    size = 2
    processes = []
    mp.set_start_method("spawn")
    for rank in range(size):
        p = mp.Process(target=init_process, args=(rank, size, run))
        p.start()
        processes.append(p)

    for p in processes:
        p.join()

上面的脚本生成两个进程,每个进程将设置 分布式环境,初始化进程组 ( dist.init_process_group ),最后执行给定的 运行 函数。

让’s 看一下 init_process 函数。它确保每个进程都能够使用相同的 IP 地址和端口通过主进程进行协调。请注意,我们使用 gloo 后端,但 其他后端可用。 (c.f. 第 5.1 节 ) 我们将在本教程的最后回顾 dist.init_process_group 中发生的魔法, 但是它本质上允许进程通过共享位置来相互通信。

点对点通信

发送和接收

发送和接收

从一个进程到另一个进程的数据传输称为点对点通信。这些是通过 sendrecv 函数或其 立即 对应部分 isendirecv 来实现的。

"""Blocking point-to-point communication."""

def run(rank, size):
    tensor = torch.zeros(1)
    if rank == 0:
        tensor += 1
        # Send the tensor to process 1
        dist.send(tensor=tensor, dst=1)
    else:
        # Receive tensor from process 0
        dist.recv(tensor=tensor, src=0)
    print('Rank ', rank, ' has data ', tensor[0])

在上面的示例中,两个进程都以零张量开始,然后 进程 0 递增张量并将其发送到进程 1,以便它们 最终都为 1.0。请注意,进程 1 需要分配内存 以便存储它将接收到的数据。

另请注意 send / recv阻塞 :两个进程都会停止 直到通信完成。另一方面,立即数是 非阻塞 ;脚本继续执行,方法 返回一个 Work 对象,我们可以在该对象上选择 wait()

"""Non-blocking point-to-point communication."""

def run(rank, size):
    tensor = torch.zeros(1)
    req = None
    if rank == 0:
        tensor += 1
        # Send the tensor to process 1
        req = dist.isend(tensor=tensor, dst=1)
        print('Rank 0 started sending')
    else:
        # Receive tensor from process 0
        req = dist.irecv(tensor=tensor, src=0)
        print('Rank 1 started receiving')
    req.wait()
    print('Rank ', rank, ' has data ', tensor[0])

使用立即数时,我们必须小心如何使用发送和接收的张量。 由于我们不知道数据何时会传递到其他进程, 我们不应该修改发送的张量,也不应该访问在req.wait()完成之前接收到张量。 换句话说,

  • dist.isend() 之后写入 tensor 将导致未定义的行为。
  • dist.irecv() 之后读取 tensor

将导致未定义的行为。

然而,在执行了 req.wait() 后,我们保证发生了通信, 并且存储在 tensor[0] 中的值是 1.0。

当我们想要更细粒度地控制进程的通信时,点对点通信非常有用。它们可用于 实现奇特的算法,例如 Baidu’s DeepSpeech 中使用的算法 或\ n Facebook’s 大规模 实验 .(c.f. 第 4.1 节 )

集体通信

| 分散

分散

| 收集

收集

| | 减少

减少

| All-Reduce

All-Reduce

| | 广播

广播

| 全收集

All-Gather

|

与点对点通信相反,集体允许 跨 中的所有进程进行通信模式。组是我们所有流程的子集。要创建组,我们可以将排名列表传递给 dist.new_group(group) 。默认情况下,集合体在所有进程中执行,也称为 world 。例如,为了获得所有进程上所有张量的总和,我们可以使用 `dist.all_reduce(tensor,

op,

group)` 集体。

""" All-Reduce example."""
def run(rank, size):
 """ Simple collective communication. """
    group = dist.new_group([0, 1])
    tensor = torch.ones(1)
    dist.all_reduce(tensor, op=dist.ReduceOp.SUM, group=group)
    print('Rank ', rank, ' has data ', tensor[0])

由于我们想要组中所有张量的总和,因此我们使用 dist.ReduceOp.SUM 作为归约运算符。一般来说,任何 可交换的数学运算都可以用作运算符。 PyTorch 开箱即用地附带 4 个这样的运算符, 它们全部在元素级别工作:

  • dist.ReduceOp.SUM ,
  • dist.ReduceOp.PRODUCT ,
  • dist.ReduceOp.MAX ,
  • dist.ReduceOp.MIN .

除了 `dist.all_reduce(tensor,

op,

group)` 之外,PyTorch 目前总共实现了 6 个集合。

  • `dist.broadcast(tensor,

src,

group): 将tensorsrc复制到所有其他进程。\ n*dist.reduce(tensor,

dst,

op,

group): 将op应用于每个张量并将结果存储在dst中。 *dist.all_reduce(tensor,

op,

group):与reduce相同,但 结果存储在所有进程中。 *dist.scatter(tensor,

scatter_list,

src,

group )` : 将

\(i^{\text{th}}\)

张量 scatter_list[i] 复制到 \ n \(i^{\text{th}}\)

过程。 * `dist.gather(tensor,

Gather_list,

dst,

group): 从dst中的所有进程复制tensor。 *dist.all_gather(tensor_list,

张量,

组): 在所有进程上将tensor从所有进程复制到tensor_list。 *dist.barrier(group)` : 阻止

组中的所有进程

直到每个进程都进入此函数。

分布式训练

注意: 您可以在 此 GitHub 存储库 中找到本节的示例脚本 .

现在我们了解了分布式模块的工作原理,让我们用它编写一些有用的东西。我们的目标是复制 DistributedDataParallel 的功能。 当然,这将是一个教学示例,在现实世界中 您应该使用上面链接的经过充分测试和优化的 官方版本。

很简单,我们想要实现随机梯度下降的分布式版本。我们的脚本将让所有进程根据其批量数据计算其模型的梯度,然后对其梯度进行平均。为了确保在更改进程数时 获得相似的收敛结果,我们首先必须对数据集进行分区。 (您也可以使用 tnt.dataset.SplitDataset ,\而不是下面的代码片段。)

""" Dataset partitioning helper """
class Partition(object):

    def __init__(self, data, index):
        self.data = data
        self.index = index

    def __len__(self):
        return len(self.index)

    def __getitem__(self, index):
        data_idx = self.index[index]
        return self.data[data_idx]


class DataPartitioner(object):

    def __init__(self, data, sizes=[0.7, 0.2, 0.1], seed=1234):
        self.data = data
        self.partitions = []
        rng = Random()
        rng.seed(seed)
        data_len = len(data)
        indexes = [x for x in range(0, data_len)]
        rng.shuffle(indexes)

        for frac in sizes:
            part_len = int(frac * data_len)
            self.partitions.append(indexes[0:part_len])
            indexes = indexes[part_len:]

    def use(self, partition):
        return Partition(self.data, self.partitions[partition])

通过上面的代码片段,我们现在可以使用 以下几行简单地对任何数据集进行分区:

""" Partitioning MNIST """
def partition_dataset():
    dataset = datasets.MNIST('./data', train=True, download=True,
                             transform=transforms.Compose([
                                 transforms.ToTensor(),
                                 transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
                             ]))
    size = dist.get_world_size()
    bsz = 128 / float(size)
    partition_sizes = [1.0 / size for _ in range(size)]
    partition = DataPartitioner(dataset, partition_sizes)
    partition = partition.use(dist.get_rank())
    train_set = torch.utils.data.DataLoader(partition,
                                         batch_size=bsz,
                                         shuffle=True)
    return train_set, bsz

假设我们有 2 个副本,那么每个进程将有一个包含 60000 /2 = 30000 个样本的 train_set 。我们还将批次大小除以 副本数量,以保持 总体 批次大小为 128。

我们现在可以编写通常的前向-后向优化训练代码,并添加一个函数调用来平均模型的梯度。 ( 以下内容很大程度上受到官方 PyTorch MNIST 示例 的启发。)

""" Distributed Synchronous SGD Example """
def run(rank, size):
    torch.manual_seed(1234)
    train_set, bsz = partition_dataset()
    model = Net()
    optimizer = optim.SGD(model.parameters(),
                          lr=0.01, momentum=0.5)

    num_batches = ceil(len(train_set.dataset) / float(bsz))
    for epoch in range(10):
        epoch_loss = 0.0
        for data, target in train_set:
            optimizer.zero_grad()
            output = model(data)
            loss = F.nll_loss(output, target)
            epoch_loss += loss.item()
            loss.backward()
            average_gradients(model)
            optimizer.step()
        print('Rank ', dist.get_rank(), ', epoch ',
              epoch, ': ', epoch_loss / num_batches)

剩下的工作就是实现 average_gradients(model) 函数,该函数 简单地接受一个模型并在整个世界 上平均其梯度。

""" Gradient averaging. """
def average_gradients(model):
    size = float(dist.get_world_size())
    for param in model.parameters():
        dist.all_reduce(param.grad.data, op=dist.ReduceOp.SUM)
        param.grad.data /= size

Et voilà !我们成功实现了分布式同步 SGD,并且 可以在大型计算机集群上训练任何模型。

注意: 虽然最后一句是 技术上 正确的,但还有 更多 更多技巧 需要 实现同步 SGD 的生产级实现。再次, 使用已经过测试和优化

我们自己的 Ring-Allreduce

作为额外的挑战,假设我们想要实现 DeepSpeech’s 高效环 allreduce。使用点对点集合 这很容易实现。

""" Implementation of a ring-reduce with addition. """
def allreduce(send, recv):
   rank = dist.get_rank()
   size = dist.get_world_size()
   send_buff = send.clone()
   recv_buff = send.clone()
   accum = send.clone()

   left = ((rank - 1) + size) % size
   right = (rank + 1) % size

   for i in range(size - 1):
       if i % 2 == 0:
           # Send send_buff
           send_req = dist.isend(send_buff, right)
           dist.recv(recv_buff, left)
           accum[:] += recv_buff[:]
       else:
           # Send recv_buff
           send_req = dist.isend(recv_buff, right)
           dist.recv(send_buff, left)
           accum[:] += send_buff[:]
       send_req.wait()
   recv[:] = accum[:]

在上面的脚本中, `allreduce(send,

recv)函数的签名与 PyTorch 中的签名略有不同。它需要一个recv张量,并将在其中存储所有send` 张量的总和。作为留给读者的练习,我们的版本与 DeepSpeech 中的版本之间仍然存在一个差异:它们的实现将梯度张量划分为 ,以便最佳地利用 通信带宽。 (提示: torch.chunk )

高级主题

我们现在已准备好发现 torch.distributed 的一些更高级的功能。由于要介绍的内容很多,因此本节 分为两个小节:

  1. 通信后端:我们在其中学习如何使用 MPI 和 Gloo 进行 GPU-GPU 通信。 2.初始化方法:我们了解如何在 dist.init_process_group() 中最好地设置 初始协调阶段。

通信后端

torch.distributed 最优雅的方面之一是它能够 在不同后端之上进行抽象和构建。如前所述,目前 PyTorch 中实现了三个后端:Gloo、NCCL 和 MPI。它们各自具有不同的规格和权衡,具体取决于所需的用例。可以在此处 找到支持的函数的比较表 。

Gloo 后端

到目前为止,我们已经广泛使用了 Gloo 后端 。 作为一个开发平台,它非常方便,因为它包含在 预编译的 PyTorch 二进制文件可在 Linux(自 0.2 起) 和 macOS(自 1.3 起)上运行。它支持CPU上的所有点对点和集体操作,以及GPU上的所有集体操作。 CUDA 张量的集体运算的实现不如 NCCL 后端提供的那样优化。

您肯定已经注意到,如果您将 model 放在 GPU 上,我们的 分布式 SGD 示例将不起作用。 为了使用多个 GPU,我们还要进行以下 修改:

  1. 使用 `device

=

torch.device("cuda:{}".format(rank))2.模型

=

Net()`

\(\rightarrow\)

`模型

=

\ n Net().to(设备)3.使用data,

target

=

data.to(device),

target.to(device)`

经过上述修改,我们的模型现在正在两个 GPU 上进行训练, 您可以使用 `watch

nvidia-smi` 监控它们的利用率。

MPI 后端

消息传递接口 (MPI) 是高性能计算领域的标准化工具。它允许进行点对点和 集体通信,并且是 torch.distributed API 的主要灵感。 MPI 存在多种实现(例如 Open-MPIMVAPICH2 , 英特尔 MPI ) 每个 针对不同目的进行了优化。使用 MPI 后端的优势 在于 MPI’ 在大型计算机集群上的广泛可用性和高级别的优化。 一些 最近 实现 也能够采取\利用 CUDA IPC 和 GPU Direct 技术来避免 通过 CPU 进行内存复制。

不幸的是,PyTorch’s 二进制文件无法包含 MPI 实现 ,我们’ 必须手动重新编译它。幸运的是,这个过程相当简单,因为在编译时,PyTorch 将自行查找可用的 MPI 实现。以下步骤通过安装 PyTorch from source 来安装 MPI 后端。

  1. 创建并激活 Anaconda 环境,安装以下所有先决条件 指南 ,但执行 还没有 run `python

setup.py

install。 2.选择并安装您最喜欢的 MPI 实现。请注意,启用 CUDA 感知 MPI 可能需要一些额外的步骤。在我们的案例中,我们’ 将坚持使用 Open-MPI *不* GPU 支持:conda

install

-c

conda-forge

openmpi3.现在,转到克隆的 PyTorch 存储库并执行python

setup.py

install` 。

为了测试我们新安装的后端,需要进行一些修改。

1、替换 `if

name

==

'__main\下的内容__':withinit_process(0,

0,

run,

backend='mpi'). 2.运行mpirun

-n

4

python

myscript.py` 。

这些更改的原因是 MPI 需要在生成进程之前创建自己的 环境。 MPI 还将生成自己的进程并执行 初始化方法 中描述的握手,从而使 ranksize 参数 n init_process_group 多余。这实际上非常强大,因为您可以将附加参数传递给“mpirun”,以便为每个进程定制计算资源。 (例如每个进程的核心数、手动将计算机分配到特定等级,以及一些更多 ) 这样做,您应该获得与其他 通信后端相同的熟悉输出。

NCCL 后端

NCCL 后端 提供针对 CUDA 张量的集体操作的优化实现。如果您仅使用 CUDA 张量进行集体操作, 请考虑使用此后端以获得一流的性能。 NCCL 后端包含在具有 CUDA 支持的预构建二进制文件中。

初始化方法

为了结束本教程,让 ’s 谈谈我们调用的第一个函数: `dist.init_process_group(backend,

init_method) ` 。 特别是,我们将介绍负责每个进程之间的初始协调步骤的不同初始化方法。 这些方法允许您定义如何完成此协调。 根据您的硬件设置,这些方法之一应该 自然比其他人更合适。除了以下 部分之外,您还应该查看 官方 文档

环境变量

在本教程中,我们一直在使用环境变量初始化方法。通过在所有计算机上设置以下四个环境变量, 所有进程都将能够正确 连接到主机,获取有关其他进程的信息, 最后与它们握手。

  • MASTER_PORT : 将托管等级为 0 的进程 的计算机上的空闲端口。
  • MASTER_ADDR : 将托管进程 的计算机的 IP 地址
  • WORLD_SIZE : 进程总数,以便master 知道要等待多少个worker。
  • RANK : 每个进程的排名,以便它们 将知道它是否是 worker的master。

共享文件系统

共享文件系统要求所有进程都可以访问共享文件系统,并将通过共享文件来协调它们。这意味着 每个进程都将打开该文件,写入其信息,然后等待 直到每个进程都这样做。此后,所有进程都可以轻松使用所有必需的信息。为了避免竞争条件, 文件系统必须支持通过 fcntl 锁定 。

dist.init_process_group(
    init_method='file:///mnt/nfs/sharedfile',
    rank=args.rank,
    world_size=4)

TCP

通过 TCP 初始化可以通过提供等级 0 的进程的 IP 地址和可到达的端口号来实现。 在这里,所有工作人员都能够连接到等级 0 的进程 并交换有关如何进行操作的信息。互相联系。

dist.init_process_group(
    init_method='tcp://10.1.1.20:23456',
    rank=args.rank,
    world_size=4)

致谢

我’d 要感谢 PyTorch 开发人员在他们的实现、文档和测试方面做得如此出色。当代码不清楚时,我总是可以依靠 文档测试 寻找答案。我’d 特别感谢 Soumith Chintala、 Adam Paszke 和 Natalia Gimelshein 提供富有洞察力的评论 并回答有关早期草稿的问题。


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