当代研究生应当掌握的并行训练方法(单机多卡)

又到适宜划水的周五啦,机器在学习,人很无聊。在打开 b 站 “学习” 之前看着那空着一半的显卡决定写点什么喂饱它们~因此,从 V100-PICE/V100/K80 中各拿出 4 张卡,试验一下哪种分布式学习库速度最快!这下终于能把剩下的显存吃完啦,又是老师的勤奋好学生啦(我真是个小机灵鬼)!

Take-Away

笔者使用 PyTorch 编写了不同加速库在 ImageNet 上的使用示例(单机多卡),需要的同学可以当作 quickstart 将需要的部分 copy 到自己的项目中(Github 请点击下面链接):

  1. nn.DataParallel 简单方便的 nn.DataParallel

2. torch.distributed 使用 torch.distributed 加速并行训练

3. torch.multiprocessing 使用 torch.multiprocessing 取代启动器

4. apex 使用 apex 再加速

5. horovod horovod 的优雅实现

这里,笔者记录了使用 4 块 Tesla V100-PICE 在 ImageNet 进行了运行时间的测试,测试结果发现 Apex 的加速效果最好,但与 Horovod/Distributed 差别不大,平时可以直接使用内置的 Distributed。Dataparallel 较慢,不推荐使用。(后续会补上 V100/K80 上的测试结果,穿插了一些试验所以中断了)

图 1:在 ImageNet 2012 上训练和测试一个 epoch 所需的时间(V100-PICE)

简要记录一下不同库的分布式训练方式,当作代码的 README(我真是个小机灵鬼)~

简单方便的 nn.DataParallel

DataParallel 可以帮助我们(使用单进程控)将模型和数据加载到多个 GPU 中,控制数据在 GPU 之间的流动,协同不同 GPU 上的模型进行并行训练(细粒度的方法有 scatter,gather 等等)。

DataParallel 使用起来非常方便,我们只需要用 DataParallel 包装模型,再设置一些参数即可。需要定义的参数包括:参与训练的 GPU 有哪些,device_ids=gpus;用于汇总梯度的 GPU 是哪个,output_device=gpus[0] 。DataParallel 会自动帮我们将数据切分 load 到相应 GPU,将模型复制到相应 GPU,进行正向传播计算梯度并汇总:

model = nn.DataParallel(model.cuda(), device_ids=gpus, output_device=gpus[0])

值得注意的是,模型和数据都需要先 load 进 GPU 中,DataParallel 的 module 才能对其进行处理,否则会报错:

# 这里要 model.cuda()
model = nn.DataParallel(model.cuda(), device_ids=gpus, output_device=gpus[0])

for epoch in range(100):
   for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
      # 这里要 images/target.cuda()
      images = images.cuda(non_blocking=True)
      target = target.cuda(non_blocking=True)
      ...
      output = model(images)
      loss = criterion(output, target)
      ...
      optimizer.zero_grad()
      loss.backward()
      optimizer.step()

汇总一下,DataParallel 并行训练部分主要与如下代码段有关:

# main.py
import torch
import torch.distributed as dist

gpus = [0, 1, 2, 3]
torch.cuda.set_device('cuda:{}'.format(gpus[0]))

train_dataset = ...

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=...)

model = ...
model = nn.DataParallel(model.to(device), device_ids=gpus, output_device=gpus[0])

optimizer = optim.SGD(model.parameters())

for epoch in range(100):
   for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
      images = images.cuda(non_blocking=True)
      target = target.cuda(non_blocking=True)
      ...
      output = model(images)
      loss = criterion(output, target)
      ...
      optimizer.zero_grad()
      loss.backward()
      optimizer.step()

在使用时,使用 python 执行即可:

python main.py

在 ImageNet 上的完整训练代码,请点击Github

使用 torch.distributed 加速并行训练

在 pytorch 1.0 之后,官方终于对分布式的常用方法进行了封装,支持 all-reduce,broadcast,send 和 receive 等等。通过 MPI 实现 CPU 通信,通过 NCCL 实现 GPU 通信。官方也曾经提到用 DistributedDataParallel 解决 DataParallel 速度慢,GPU 负载不均衡的问题,目前已经很成熟了~

与 DataParallel 的单进程控制多 GPU 不同,在 distributed 的帮助下,我们只需要编写一份代码,torch 就会自动将其分配给 n 个进程,分别在 n 个 GPU 上运行。

在 API 层面,pytorch 为我们提供了 torch.distributed.launch 启动器,用于在命令行分布式地执行 python 文件。在执行过程中,启动器会将当前进程的(其实就是 GPU的)index 通过参数传递给 python,我们可以这样获得当前进程的 index:

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--local_rank', default=-1, type=int,
                    help='node rank for distributed training')
args = parser.parse_args()
print(args.local_rank)

接着,使用 init_process_group 设置GPU 之间通信使用的后端和端口:

dist.init_process_group(backend='nccl')

之后,使用 DistributedSampler 对数据集进行划分。如此前我们介绍的那样,它能帮助我们将每个 batch 划分成几个 partition,在当前进程中只需要获取和 rank 对应的那个 partition 进行训练:

train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_dataset)

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=..., sampler=train_sampler)

然后,使用 DistributedDataParallel 包装模型,它能帮助我们为不同 GPU 上求得的梯度进行 all reduce(即汇总不同 GPU 计算所得的梯度,并同步计算结果)。all reduce 后不同 GPU 中模型的梯度均为 all reduce 之前各 GPU 梯度的均值:

model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[args.local_rank])

最后,把数据和模型加载到当前进程使用的 GPU 中,正常进行正反向传播:

torch.cuda.set_device(args.local_rank)

model.cuda()

for epoch in range(100):
   for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
      images = images.cuda(non_blocking=True)
      target = target.cuda(non_blocking=True)
      ...
      output = model(images)
      loss = criterion(output, target)
      ...
      optimizer.zero_grad()
      loss.backward()
      optimizer.step()

汇总一下,torch.distributed 并行训练部分主要与如下代码段有关:

# main.py
import torch
import argparse
import torch.distributed as dist

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--local_rank', default=-1, type=int,
                    help='node rank for distributed training')
args = parser.parse_args()

dist.init_process_group(backend='nccl')
torch.cuda.set_device(args.local_rank)

train_dataset = ...
train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_dataset)

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=..., sampler=train_sampler)

model = ...
model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[args.local_rank])

optimizer = optim.SGD(model.parameters())

for epoch in range(100):
   for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
      images = images.cuda(non_blocking=True)
      target = target.cuda(non_blocking=True)
      ...
      output = model(images)
      loss = criterion(output, target)
      ...
      optimizer.zero_grad()
      loss.backward()
      optimizer.step()

在使用时,调用 torch.distributed.launch 启动器启动:

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 main.py

在 ImageNet 上的完整训练代码,请点击Github

使用 torch.multiprocessing 取代启动器

有的同学可能比较熟悉 torch.multiprocessing,也可以手动使用 torch.multiprocessing 进行多进程控制。绕开 torch.distributed.launch 自动控制开启和退出进程的一些小毛病~

使用时,只需要调用 torch.multiprocessing.spawn,torch.multiprocessing 就会帮助我们自动创建进程。如下面的代码所示,spawn 开启了 nprocs=4 个线程,每个线程执行 main_worker 并向其中传入 local_rank(当前进程 index)和 args(即 4 和 myargs)作为参数:

import torch.multiprocessing as mp

mp.spawn(main_worker, nprocs=4, args=(4, myargs))

这里,我们直接将原本需要 torch.distributed.launch 管理的执行内容,封装进 main_worker 函数中,其中 proc 对应 local_rank(当前进程 index),ngpus_per_node 对应 4, args 对应 myargs:

def main_worker(proc, ngpus_per_node, args):

   dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='tcp://127.0.0.1:23456', world_size=4, rank=gpu)
   torch.cuda.set_device(args.local_rank)

   train_dataset = ...
   train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_dataset)

   train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=..., sampler=train_sampler)

   model = ...
   model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[args.local_rank])

   optimizer = optim.SGD(model.parameters())

   for epoch in range(100):
      for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
          images = images.cuda(non_blocking=True)
          target = target.cuda(non_blocking=True)
          ...
          output = model(images)
          loss = criterion(output, target)
          ...
          optimizer.zero_grad()
          loss.backward()
          optimizer.step()

在上面的代码中值得注意的是,由于没有 torch.distributed.launch 读取的默认环境变量作为配置,我们需要手动为 init_process_group 指定参数:

dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='tcp://127.0.0.1:23456', world_size=4, rank=gpu)

汇总一下,添加 multiprocessing 后并行训练部分主要与如下代码段有关:

# main.py
import torch
import torch.distributed as dist
import torch.multiprocessing as mp

mp.spawn(main_worker, nprocs=4, args=(4, myargs))

def main_worker(proc, ngpus_per_node, args):

   dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='tcp://127.0.0.1:23456', world_size=4, rank=gpu)
   torch.cuda.set_device(args.local_rank)

   train_dataset = ...
   train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_dataset)

   train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=..., sampler=train_sampler)

   model = ...
   model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[args.local_rank])

   optimizer = optim.SGD(model.parameters())

   for epoch in range(100):
      for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
          images = images.cuda(non_blocking=True)
          target = target.cuda(non_blocking=True)
          ...
          output = model(images)
          loss = criterion(output, target)
          ...
          optimizer.zero_grad()
          loss.backward()
          optimizer.step()

在使用时,直接使用 python 运行就可以了:

python main.py

在 ImageNet 上的完整训练代码,请点击Github

使用 Apex 再加速

Apex 是 NVIDIA 开源的用于混合精度训练和分布式训练库。Apex 对混合精度训练的过程进行了封装,改两三行配置就可以进行混合精度的训练,从而大幅度降低显存占用,节约运算时间。此外,Apex 也提供了对分布式训练的封装,针对 NVIDIA 的 NCCL 通信库进行了优化。

在混合精度训练上,Apex 的封装十分优雅。直接使用 amp.initialize 包装模型和优化器,apex 就会自动帮助我们管理模型参数和优化器的精度了,根据精度需求不同可以传入其他配置参数。

from apex import amp

model, optimizer = amp.initialize(model, optimizer)

在分布式训练的封装上,Apex 在胶水层的改动并不大,主要是优化了 NCCL 的通信。因此,大部分代码仍与 torch.distributed 保持一致。使用的时候只需要将 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 替换为 apex.parallel.DistributedDataParallel 用于包装模型。在 API 层面,相对于 torch.distributed ,它可以自动管理一些参数(可以少传一点):

from apex.parallel import DistributedDataParallel

model = DistributedDataParallel(model)
# # torch.distributed
# model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[args.local_rank])
# model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[args.local_rank], output_device=args.local_rank)

在正向传播计算 loss 时,Apex 需要使用 amp.scale_loss 包装,用于根据 loss 值自动对精度进行缩放:

with amp.scale_loss(loss, optimizer) as scaled_loss:
   scaled_loss.backward()

汇总一下,Apex 的并行训练部分主要与如下代码段有关:

# main.py
import torch
import argparse
import torch.distributed as dist

from apex.parallel import DistributedDataParallel

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--local_rank', default=-1, type=int,
                    help='node rank for distributed training')
args = parser.parse_args()

dist.init_process_group(backend='nccl')
torch.cuda.set_device(args.local_rank)

train_dataset = ...
train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_dataset)

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=..., sampler=train_sampler)

model = ...
model, optimizer = amp.initialize(model, optimizer)
model = DistributedDataParallel(model, device_ids=[args.local_rank])

optimizer = optim.SGD(model.parameters())

for epoch in range(100):
   for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
      images = images.cuda(non_blocking=True)
      target = target.cuda(non_blocking=True)
      ...
      output = model(images)
      loss = criterion(output, target)
      optimizer.zero_grad()
      with amp.scale_loss(loss, optimizer) as scaled_loss:
         scaled_loss.backward()
      optimizer.step()

在使用时,调用 torch.distributed.launch 启动器启动:

UDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 main.py

在 ImageNet 上的完整训练代码,请点击Github

Horovod 的优雅实现

Horovod 是 Uber 开源的深度学习工具,它的发展吸取了 Facebook "Training ImageNet In 1 Hour" 与百度 "Ring Allreduce" 的优点,可以无痛与 PyTorch/Tensorflow 等深度学习框架结合,实现并行训练。

在 API 层面,Horovod 和 torch.distributed 十分相似。在 mpirun 的基础上,Horovod 提供了自己封装的 horovodrun 作为启动器。

与 torch.distributed.launch 相似,我们只需要编写一份代码,horovodrun 启动器就会自动将其分配给 n 个进程,分别在 n 个 GPU 上运行。在执行过程中,启动器会将当前进程的(其实就是 GPU的)index 注入 hvd,我们可以这样获得当前进程的 index:

import horovod.torch as hvd

hvd.local_rank()

与 init_process_group 相似,Horovod 使用 init 设置GPU 之间通信使用的后端和端口:

hvd.init()

接着,使用 DistributedSampler 对数据集进行划分。如此前我们介绍的那样,它能帮助我们将每个 batch 划分成几个 partition,在当前进程中只需要获取和 rank 对应的那个 partition 进行训练:

train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_dataset)

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=..., sampler=train_sampler)

之后,使用 broadcast_parameters 包装模型参数,将模型参数从编号为 root_rank 的 GPU 复制到所有其他 GPU 中:

hvd.broadcast_parameters(model.state_dict(), root_rank=0)

然后,使用 DistributedOptimizer 包装优化器。它能帮助我们为不同 GPU 上求得的梯度进行 all reduce(即汇总不同 GPU 计算所得的梯度,并同步计算结果)。all reduce 后不同 GPU 中模型的梯度均为 all reduce 之前各 GPU 梯度的均值:

hvd.DistributedOptimizer(optimizer, named_parameters=model.named_parameters(), compression=hvd.Compression.fp16)

最后,把数据加载到当前 GPU 中。在编写代码时,我们只需要关注正常进行正向传播和反向传播:

torch.cuda.set_device(args.local_rank)

for epoch in range(100):
   for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
      images = images.cuda(non_blocking=True)
      target = target.cuda(non_blocking=True)
      ...
      output = model(images)
      loss = criterion(output, target)
      ...
      optimizer.zero_grad()
      loss.backward()
      optimizer.step()

汇总一下,Horovod 的并行训练部分主要与如下代码段有关:

# main.py
import torch
import horovod.torch as hvd

hvd.init()
torch.cuda.set_device(hvd.local_rank())

train_dataset = ...
train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(
    train_dataset, num_replicas=hvd.size(), rank=hvd.rank())

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=..., sampler=train_sampler)

model = ...
model.cuda()

optimizer = optim.SGD(model.parameters())

optimizer = hvd.DistributedOptimizer(optimizer, named_parameters=model.named_parameters())
hvd.broadcast_parameters(model.state_dict(), root_rank=0)

for epoch in range(100):
   for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
       images = images.cuda(non_blocking=True)
       target = target.cuda(non_blocking=True)
       ...
       output = model(images)
       loss = criterion(output, target)
       ...
       optimizer.zero_grad()
       loss.backward()
       optimizer.step()

在使用时,调用 horovodrun 启动器启动:

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 horovodrun -np 4 -H localhost:4 --verbose python main.py

在 ImageNet 上的完整训练代码,请点击Github

尾注:

本文中使用的 V100-PICE (前 4 个 GPU)的配置:

图 2:配置详情

本文中使用的 V100 (前 4 个 GPU)的配置:

图 3:配置详情

本文中使用的 K80 (前 4 个 GPU)的配置:

图 4:配置详情

笔者本身是 CV 研究生,今天摸鱼的时候一时兴起研究了一下,后面再慢慢完善~工业界的同学应该有自己的 best practice,feel free to 提 PR 或者留言~

发布于 2019-12-20

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