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：

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。
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）
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゜;)┛）

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：

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。
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ipos.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