Pytorch使用教程(12)-如何进行并行练习？
在使用GPU练习大模子时，往往碰面临单卡显存不敷的情况。这时，通过多卡并行的形式来扩大显存是一个有用的解决方案。PyTorch主要提供了两个类来实现多卡并行：数据并行torch.nn.DataParallel（DP）和模子并行torch.nn.DistributedDataParallel（DDP）。本文将详细介绍这两种方法。一、数据并行（torch.nn.DataParallel）
[*] 基本原理
数据并行是一种简单的多GPU并行练习方式。它通过多线程的方式，将输入数据分割成多个部分，每个部分在不同的GPU上并行处理，末了将全部GPU的输出结果汇总，计算丧失和梯度，更新模子参数。
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[*] 使用方法
使用torch.nn.DataParallel非常简单，只需要一行代码就可以实现。以下是一个示例：
import torch
import torch.nn as nn
# 检查是否有多个GPU可用
if torch.cuda.device_count() > 1:
print("Let's use", torch.cuda.device_count(), "GPUs!")
# 将模型转换为DataParallel对象
model = nn.DataParallel(model, device_ids=range(torch.cuda.device_count()))
[*]优缺点
优点：代码简单，易于使用，对小白比较友好。
缺点：GPU会出现负载不均衡的问题，一个GPU可能占用了大部分负载，而其他GPU却负载较轻，导致显存使用不均衡。
二、模子并行（torch.nn.DistributedDataParallel）
[*] 基本原理
torch.nn.DistributedDataParallel（DDP）是一种真正的多进程并行练习方式。每个进程对应一个独立的练习过程，且只对梯度等少量数据进行信息互换。每个进程包含独立的解释器和GIL（全局解释器锁），因此可以充分使用多GPU的优势，实现更高效的并行练习。
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/a3d94894d9b54467ad9cf39851e3cda1.jpeg#pic_center
[*] 使用方法
使用torch.nn.DistributedDataParallel需要进行一些额外的设置，包罗初始化GPU通讯方式、设置随机种子点、使用DistributedSampler分配数据等。以下是一个详细的示例：
初始化环境
import torch
import torch.distributed as dist
import argparse
def parse():
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--local_rank', type=int, default=0)
args = parser.parse_args()
return args
def main():
args = parse()
torch.cuda.set_device(args.local_rank)
dist.init_process_group(
'nccl', init_method='env://'
)
device = torch.device(f'cuda:{args.local_rank}')
设置随机种子点
import numpy as np
# 固定随机种子点
seed = np.random.randint(1, 10000)
np.random.seed(seed)
torch.manual_seed(seed)
torch.cuda.manual_seed_all(seed)
使用DistributedSampler分配数据
python
Copy Code
from torch.utils.data.distributed import DistributedSampler
train_dataset = ...# 你的数据集
train_sampler = DistributedSampler(train_dataset, shuffle=True)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
train_dataset, batch_size=opts.batch_size, sampler=train_sampler
)
初始化模子
model = mymodel().to(device)
model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=)
训练循环
python
Copy Code
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
for ep in range(total_epoch):
train_sampler.set_epoch(ep)
for inputs, labels in train_loader:
inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
[*]优缺点
[*]优点：每个进程对应一个独立的练习过程，显存使用更均衡，性能更优。
[*]缺点：代码相对复杂，需要进行一些额外的设置。
三、对比与选择
[*]对比
特点torch.nn.DataParalleltorch.nn.DistributedDataParallel并行方式多线程多进程显存使用可能不均衡更均衡性能一般更优代码复杂度简单复杂
[*]选择建议
[*]对于初学者或快速实验，可以选择torch.nn.DataParallel，由于它代码简单，易于使用。
[*]对于需要高效并行练习的场景，建议选择torch.nn.DistributedDataParallel，由于它可以充分使用多GPU的优势，实现更高效的练习。
四、小结
通过本文的介绍，相信读者已经对PyTorch的多GPU并行练习有了更深入的了解。在现实应用中，可以根据模子的复杂性和数据的大小选择合适的并行练习方式，并调整batch size和学习率等参数以优化模子的性能。希望这篇文章能资助你掌握PyTorch的多GPU并行练习技能。
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