pytorch分布式模型并行

PyTorch分布式模型并行是一種利用多臺機器上的多個GPU進行模型訓練的技術，以提高訓練速度和擴展性。以下是使用PyTorch實現分布式模型并行的基本步驟：

1. 初始化進程組： 在每個進程中，使用torch.distributed.init_process_group函數初始化進程組。這個函數需要指定通信后端（如nccl、gloo或mpi）和進程ID等信息。

   import torch
   import torch.distributed as dist
   from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
   
   def setup(rank, world_size):
       dist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size)
   
   def cleanup():
       dist.destroy_process_group()
   
   def demo_basic(rank, world_size):
       setup(rank, world_size)
       model = ...  # 創建模型
       ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank])
       # 訓練代碼
       cleanup()
   
   if __name__ == "__main__":
       world_size = 4
       torch.multiprocessing.spawn(demo_basic, args=(world_size,), nprocs=world_size, join=True)
   

2. 定義模型： 創建一個模型，并使用DistributedDataParallel（DDP）包裝模型。DDP會自動處理模型的梯度聚合和通信。

3. 數據并行： 使用DistributedSampler來確保每個進程處理不同的數據子集，以避免數據重復和通信瓶頸。

   from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
   from torch.utils.data.distributed import DistributedSampler
   
   class MyDataset(Dataset):
       def __init__(self):
           self.data = ...  # 數據加載
   
       def __len__(self):
           return len(self.data)
   
       def __getitem__(self, idx):
           return self.data[idx]
   
   dataset = MyDataset()
   sampler = DistributedSampler(dataset, num_replicas=world_size, rank=rank)
   dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, sampler=sampler)
   

4. 訓練循環： 在每個進程中，使用DDP包裝的模型進行訓練。

   for data, target in dataloader:
       data, target = data.to(rank), target.to(rank)
       output = ddp_model(data)
       loss = ...  # 計算損失
       optimizer.zero_grad()
       loss.backward()
       optimizer.step()
   

5. 清理： 在訓練結束后，調用cleanup函數銷毀進程組。

通過以上步驟，你可以使用PyTorch實現分布式模型并行，從而加速大型模型的訓練過程。