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[原创][深度][PyTorch] DDP入门教程

编程入门 行业动态 更新时间:2024-10-25 12:15:47

引言

本文首发于 知乎

DistributedDataParallel（DDP）是一个支持多机多卡训练、分布式训练的工程方法。PyTorch现已原生支持DDP，可以直接通过torch.distributed使用，超方便，不再需要难以安装的apex库啦！

概览

想要让你的PyTorch神经网络在多卡环境上跑得又快又好？那你definitely需要这一篇！

No one knows DDP better than I do!
– – magic_frog（手动狗头）

本文是DDP系列三篇（基本原理与入门，实现原理与源代码解析，实战）中的第一篇。本系列力求深入浅出，简单易懂，猴子都能看得懂（误）。本篇主要在下述四个方面展开描述：

DDP的原理？

在分类上，DDP属于Data Parallel。简单来讲，就是通过提高batch size来增加并行度。

为什么快？

DDP通过Ring-Reduce的数据交换方法提高了通讯效率，并通过启动多个进程的方式减轻Python GIL的限制，从而提高训练速度。

DDP有多快？

一般来说，DDP都是显著地比DP快，能达到略低于卡数的加速比（例如，四卡下加速3倍）。所以，其是目前最流行的多机多卡训练方法。

怎么用DDP?

有点长，但是给你一个简单、完整的示例！

请欢快地开始阅读吧！

Quick Start

不想看原理？给你一个最简单的DDP PyTorch例子！

依赖

PyTorch(gpu)>=1.5，python>=3.6

环境准备

推荐使用官方打好的PyTorch docker，避免乱七八糟的环境问题影响心情。

# Dockerfile
# Start FROM Nvidia PyTorch image https://ngc.nvidia/catalog/containers/nvidia:pytorch
FROM nvcr.io/nvidia/pytorch:20.03-py3

代码

单GPU代码

## main.py文件
import torch

# 构造模型
model = nn.Linear(10, 10).to(local_rank)

# 前向传播
outputs = model(torch.randn(20, 10).to(rank))
labels = torch.randn(20, 10).to(rank)
loss_fn = nn.MSELoss()
loss_fn(outputs, labels).backward()
# 后向传播
optimizer = optim.SGD(ddp_model.parameters(), lr=0.001)
optimizer.step()

## Bash运行
python main.py

加入DDP的代码

## main.py文件
import torch
# 新增：
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

# 新增：从外面得到local_rank参数
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--local_rank", default=-1)
FLAGS = parser.parse_args()
local_rank = FLAGS.local_rank

# 新增：DDP backend初始化
torch.cuda.set_device(local_rank)
dist.init_process_group(backend='nccl')  # nccl是GPU设备上最快、最推荐的后端

# 构造模型
device = torch.device("cuda", local_rank)
model = nn.Linear(10, 10).to(device)
# 新增：构造DDP model
model = DDP(model, device_ids=[local_rank], output_device=local_rank)

# 前向传播
outputs = model(torch.randn(20, 10).to(rank))
labels = torch.randn(20, 10).to(rank)
loss_fn = nn.MSELoss()
loss_fn(outputs, labels).backward()
# 后向传播
optimizer = optim.SGD(ddp_model.parameters(), lr=0.001)
optimizer.step()


## Bash运行
# 改变：使用torch.distributed.launch启动DDP模式，
#   其会给main.py一个local_rank的参数。这就是之前需要"新增:从外面得到local_rank参数"的原因
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 4 main.py

DDP的原理

大白话原理

假如我们有N张显卡，

  1. （缓解GIL限制）在DDP模式下，会有N个进程被启动，每个进程在一张卡上加载一个模型，这些模型的参数在数值上是相同的。
  2. （Ring-Reduce加速）在模型训练时，各个进程通过一种叫Ring-Reduce的方法与其他进程通讯，交换各自的梯度，从而获得所有进程的梯度；
  3. （实际上就是Data Parallelism）各个进程用平均后的梯度更新自己的参数，因为各个进程的初始参数、更新梯度是一致的，所以更新后的参数也是完全相同的。

是不是很简单呢？

与DP模式的不同

那么，DDP对比Data Parallel（DP）模式有什么不同呢？

DP模式是很早就出现的、单机多卡的、参数服务器架构的多卡训练模式，在PyTorch，即是：

model = torch.nn.DataParallel(model)

在DP模式中，总共只有一个进程（受到GIL很强限制）。master节点相当于参数服务器，其会向其他卡广播其参数；在梯度反向传播后，各卡将梯度集中到master节点，master节点对搜集来的参数进行平均后更新参数，再将参数统一发送到其他卡上。这种参数更新方式，会导致master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。

但是DP也有优点，优点就是代码实现简单。要速度还是要方便，看官可以自行选用噢。

DDP为什么能加速？

本节对上面出现的几个概念进行一下介绍，看完了你就知道为什么DDP这么快啦！

Python GIL

GIL是个很捉急的东西，如果大家有被烦过的话，相信会相当清楚。如果不了解的同学，可以自行百度一下噢。
这里简要介绍下其最大的特征（缺点）：Python GIL的存在使得，一个python进程只能利用一个CPU核心，不适合用于计算密集型的任务。
使用多进程，才能有效率利用多核的计算资源。
而DDP启动多进程训练，一定程度地突破了这个限制。

Ring-Reduce

Ring-Reduce是一种分布式程序的通讯方法。
因为提高通讯效率，Ring-Reduce比DP的parameter server快。
其避免了master阶段的通讯阻塞现象，n个进程的耗时是o(n)。
详细的介绍见: https://www.zhihu/question/57799212/answer/612786337

简单说明

  1. 各进程独立计算梯度。
  2. 每个进程将梯度依次传递给下一个进程，之后再把从上一个进程拿到的梯度传递给下一个进程。循环n次（进程数量）之后，所有进程就可以得到全部的梯度了。

可以看到，每个进程只跟自己上下游两个进程进行通讯，极大地缓解了参数服务器的通讯阻塞现象！

并行计算


统一来讲，神经网络中的并行有以下三种形式：

  • Data Parallelism
    • 这是最常见的形式，通俗来讲，就是增大batch size。
      • 平时我们看到的多卡并行就属于这种。比如DP、DDP都是。这能让我们方便地利用多卡计算资源。
    • 能加速。
  • Model Parallelism
    • 把模型放在不同GPU上，计算是并行的。
    • 有可能是加速的，看通讯效率。
  • Workload Partitioning
    • 把模型放在不同GPU上，但计算是串行的。
    • 不能加速。

如何在PyTorch中使用DDP

看到这里，你应该对DDP是怎么运作的，为什么能加速有了一定的了解，下面就让我们学习一下怎么使用DDP吧！

DDP模式

DDP有不同的使用模式。DDP的官方最佳实践是，每一张卡对应一个单独的GPU模型（也就是一个进程），在下面介绍中，都会默认遵循这个pattern。
举个例子：我有两台机子，每台8张显卡，那就是2x8=16个进程，并行数是16。

但是，我们也是可以给每个进程分配多张卡的。总的来说，分为以下三种情况：

  1. 每个进程一张卡。这是DDP的最佳使用方法。
  2. 每个进程多张卡，复制模式。一个模型复制在不同卡上面，每个进程都实质等同于DP模式。这样做是能跑得通的，但是，速度不如上一种方法，一般不采用。
  3. 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面。例如，网络的前半部分在0号卡上，后半部分在1号卡上。这种场景，一般是因为我们的模型非常大，大到一张卡都塞不下batch size = 1的一个模型。

在本文中，先不会讲每个进程多张卡要怎么操作，免得文章过于冗长。在这里，只是让你知道有这个东西，用的时候再查阅文档。

基本概念

下面介绍一些PyTorch分布式编程的基础概念。

group

即进程组。默认情况下，只有一个组。这个可以先不管，一直用默认的就行。

world size

表示全局的并行数，简单来讲，就是2x8=16。

# 获取world size，在不同进程里都是一样的，得到16
torch.distributed.get_world_size()

rank

表现当前进程的序号，用于进程间通讯。对于16的world sizel来说，就是0,1,2,…,15。
注意：rank=0的进程就是master进程。

# 获取rank，每个进程都有自己的序号，各不相同
torch.distributed.get_rank()

local_rank

又一个序号。这是每台机子上的进程的序号。机器一上有0,1,2,3,4,5,6,7，机器二上也有0,1,2,3,4,5,6,7

# 获取local_rank。一般情况下，你需要用这个local_rank来手动设置当前模型是跑在当前机器的哪块GPU上面的。
torch.distributed.local_rank()

详细流程

精髓

DDP的使用非常简单，因为它不需要修改你网络的配置。其精髓只有一句话

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

原本的model就是你的PyTorch模型，新得到的model，就是你的DDP模型。
最重要的是，后续的模型关于前向传播、后向传播的用法，和原来完全一致！DDP把分布式训练的细节都隐藏起来了，不需要暴露给用户，非常优雅！

（对于有时间的人，如果你想知道DDP的底层原理和底层实现，请看DDP第二篇进阶部分）

准备工作

在套model = DDP(model)之前，我们还是需要做一番准备功夫，把环境准备好。
这里需要注意的是，我们的程序虽然会在16个进程上跑起来，但是它们跑的是同一份代码，所以在写程序的时候要处理好不同进程的关系。

## 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)

前向与后向传播

有一个很重要的概念，就是数据的并行化。
我们知道，DDP同时起了很多个进程，但是他们用的是同一份数据，那么就会有数据上的冗余性。也就是说，你平时一个epoch如果是一万份数据，现在就要变成1*16=16万份数据了。
那么，我们需要使用一个特殊的sampler，来使得各个进程上的数据各不相同，进而让一个epoch还是1万份数据。

幸福的是，PyTorch也帮我们做好了！

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()

其他需要注意的地方

保存参数

# 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. 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")

理论速度

理论上，DDP性能和单卡Gradient Accumulation性能是完全一致的。

  • 并行度为8的DDP 等于Gradient Accumulation Step为8的单卡
  • 速度上，DDP当然比Gradient Accumulation的单卡快；但是，不是最快的，还有加速空间。请见进阶中的实战：多accumulation下的进一步加速
  • 如果要对齐性能，需要确保喂进去的数据，在DDP下和在单卡Gradient Accumulation下是一致的。
    • 这个说起来简单，但对于复杂模型，可能是相当困难的。

调用方式

像我们在QuickStart里面看到的，DDP模型下，python源代码的调用方式和原来的不一样了。
现在，需要用torch.distributed.launch来启动训练。

  • 作用
    • 在这里，我们给出分布式训练的重要参数：
    • 有多少台机器？
      • –nnodes
    • 当前是哪台机器？
      • –node_rank
    • 每台机器有多少个进程？
      • –nproc_per_node
    • 高级参数（可以先不看，多机模式才会用到）
      • 通讯的address
      • 通讯的port
  • 实现方式
    • 我们需要在每一台机子（总共m台）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
      • 这就是之前需要"新增:从外面得到local_rank参数"的原因
    • 这样我们就得到n*m个进程，world_size=n*m

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

复习一下，master进程就是rank=0的进程。
在使用多机模式前，需要介绍两个参数：

  • 通讯的address
    • –master_address
    • 也就是master进程的网络地址
    • 默认是：127.0.0.1，只能用于单机。
  • 通讯的port
    • –master_port
    • 也就是master进程的一个端口，要先确认这个端口没有被其他程序占用了哦。一般情况下用默认的就行
    • 默认是：29500
## 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

小技巧

# 假设我们只用4,5,6,7号卡
CUDA_VISIBLE_DEVICES="4,5,6,7" python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 4 main.py
# 假如我们还有另外一个实验要跑，也就是同时跑两个不同实验。
#    这时，为避免master_port冲突，我们需要指定一个新的。这里我随便敲了一个。
CUDA_VISIBLE_DEVICES="4,5,6,7" python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 4 --master_port 53453 main.py

mp.spawn

PyTorch引入了torch.multiprocessing.spawn，可以使得单卡、DDP下的外部调用一致，即不用使用torch.distributed.launch。 python main.py一句话搞定DDP模式。

给一个mp.spawn的文档：代码文档

下面给一个简单的demo：

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)

mp.spawn与launch各有利弊，请按照自己的情况选用。
按照笔者个人经验，如果算法程序是提供给别人用的，那么mp.spawn更方便，因为不用解释launch的用法；但是如果是自己使用，launch更有利，因为你的内部程序会更简单，支持单卡、多卡DDP模式也更简单。

总结

既然看到了这里，不妨点个赞/喜欢吧！

在本篇中，我们介绍了DDP的加速原理，和基本用法。如果你能充分理解文章内容，那么，你可以说对DDP初步入门了，可以开始改造你的算法程序，来吃掉多卡训练速度提升这波红利了！
在DDP系列的后面两篇中，我们还会介绍DDP的底层实现方法，以及DDP的一些实战。这些属于进阶的文章，如果你的DDP程序运行情况不理想/没有获得速度提升，或者你比较有探究精神/学习兴趣浓厚，那么一定不要错过后面这两篇.

最后让我们来总结一下所有的代码，这份是一份能直接跑的代码，推荐收藏一下！

################
## main.py文件
import argparse
from tqdm import tqdm
import torch
import torchvision
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
# 新增：
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

### 1. 基础模块 ### 
# 假设我们的模型是这个，与DDP无关
class ToyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ToyModel, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x
# 假设我们的数据是这个
def get_dataset():
    transform = torchvision.transforms.Compose([
        torchvision.transforms.ToTensor(),
        torchvision.transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
    ])
    my_trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
    # DDP：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，第二篇中有介绍。
    train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(my_trainset)
    # DDP：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=16, num_workers=2, sampler=train_sampler)
    return trainloader
    
### 2. 初始化我们的模型、数据、各种配置  ####
# DDP：从外部得到local_rank参数
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--local_rank", default=-1, type=int)
FLAGS = parser.parse_args()
local_rank = FLAGS.local_rank

# DDP：DDP backend初始化
torch.cuda.set_device(local_rank)
dist.init_process_group(backend='nccl')  # nccl是GPU设备上最快、最推荐的后端

# 准备数据，要在DDP初始化之后进行
trainloader = get_dataset()

# 构造模型
model = ToyModel().to(local_rank)
# DDP: Load模型要在构造DDP模型之前，且只需要在master上加载就行了。
ckpt_path = None
if dist.get_rank() == 0 and ckpt_path is not None:
    model.load_state_dict(torch.load(ckpt_path))
# DDP: 构造DDP model
model = DDP(model, device_ids=[local_rank], output_device=local_rank)

# DDP: 要在构造DDP model之后，才能用model初始化optimizer。
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001)

# 假设我们的loss是这个
loss_func = nn.CrossEntropyLoss().to(local_rank)

### 3. 网络训练  ###
model.train()
iterator = tqdm(range(100))
for epoch in iterator:
    # DDP：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:
        data, label = data.to(local_rank), label.to(local_rank)
        optimizer.zero_grad()
        prediction = model(data)
        loss = loss_func(prediction, label)
        loss.backward()
        iterator.desc = "loss = %0.3f" % loss
        optimizer.step()
    # DDP:
    # 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. 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.state_dict(), "%d.ckpt" % epoch)

################
## Bash运行
# DDP: 使用torch.distributed.launch启动DDP模式
# 使用CUDA_VISIBLE_DEVICES，来决定使用哪些GPU
# CUDA_VISIBLE_DEVICES="0,1" python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 2 main.py

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