PyTorch分布式DPP启动方式（包含完整用例）

PyTorch分布式DPP启动方式

• • 1 基本使用
  • • 1.1 单卡版本
    • 1.2 多卡分布式
  • 2 分布式用例
  • • 2.1 单机多卡
    • 2.2 多机分布式
    • • 2.2.1 方式一：每个进程占用一张卡
      • 2.2.2 方式二：单个进程占用多张卡
      • 2.2.3 方式三：利用launch

本篇主要讲解单卡到分布式中DDP(DistributeDataParallel )的使用基础，包括如何使用DDP和相关的一些基础问题。
主要涵盖如下问题：

1、单卡到分布式的过程中，用户代码需要怎么调整？ 单卡变成分布式中处理过程差异，以及用户要干什么。 2、DDP的启动方式有几种？ 差异在哪？ DDP的启动方式与代码修改如何对应，单进程单卡、单进程多卡、单卡多进程的模式如何启动。

选择分布式前用户首先需要明白自己的场景，是需要数据并行与还是需要考虑模型并行。因为DDP指的是数据并行的分布式，一般适用于单张GPU能够加载一个完全的模型，这一点在PyTorch的-DDP官网文档有说明。明确这点后，再继续往下看：

1 基本使用

直接放一个简单的列子来看一下，单卡到多卡用户的代码如何修改。这里采用一个简单的MNIST分类例子来分析，从单卡代码到分布式变动了哪些地方。

1.1 单卡版本

import torch
import torchvision
import torch.utils.data.distributed
from torchvision import transforms


def main():
    # 数据加载部分，直接利用torchvision中的datasets
    trans = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (1.0,))])
    data_set = torchvision.datasets.MNIST("./", train=True, transform=trans, target_transform=None, download=True)
    data_loader_train = torch.utils.data.DataLoader(dataset=data_set, batch_size=256)
    # 网络搭建，调用torchvision中的resnet
    net = torchvision.models.resnet101(num_classes=10)
    net.conv1 = torch.nn.Conv1d(1, 64, (7, 7), (2, 2), (3, 3), bias=False)
    net = net.cuda()
    # 定义loss与opt
    criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
    opt = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001)
    # 网络训练	
    for epoch in range(10):
        for i, data in enumerate(data_loader_train):
            images, labels = data
            images = torch.tensor(images).cuda()
            labels = torch.tensor(labels).cuda()
            opt.zero_grad()
            outputs = net(images)
            loss = criterion(outputs, labels)
            loss.backward()
            opt.step()
            if i % 10 == 0:
                print("loss: {}".format(loss.item()))
    # 保存checkpoint
    torch.save(net, "my_net.pth")


if __name__ == "__main__":
    main()

1.2 多卡分布式

import torch
import torchvision
import torch.utils.data.distributed
from torchvision import transforms


def main():
    trans = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (1.0,))])
    data_set = torchvision.datasets.MNIST("./", train=True, transform=trans, target_transform=None, download=True)
    data_loader_train = torch.utils.data.DataLoader(dataset=data_set, batch_size=256)

    net = torchvision.models.resnet101(num_classes=10)
    net.conv1 = torch.nn.Conv1d(1, 64, (7, 7), (2, 2), (3, 3), bias=False)
    net = net.cuda()
    criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
    opt = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001)
    for epoch in range(10):
        for i, data in enumerate(data_loader_train):
            images, labels = data
            images = torch.tensor(images).cuda()
            labels = torch.tensor(labels).cuda()
            opt.zero_grad()
            outputs = net(images)
            loss = criterion(outputs, labels)
            loss.backward()
            opt.step()
            if i % 10 == 0:
                print("loss: {}".format(loss.item()))
    torch.save(net, "my_net.pth")

用Comparer对比，如下图所示：

可以看出，主要变动的位置包括：

启动的方式引入了一个多进程机制；

引入了几个环境变量；

DataLoader多了一个sampler参数；

网络被一个DistributedDataParallel(net)又包裹了一层；

ckpt的保存方式发生了变化。

这些修改都是为了适配数据流动过程的变化，来对比一下单卡与分布式的过程中的数据流的变化：

从图片的对比可知，分布式使得数据的切分（batch_data)以及前向计算后的数据传递发生了变化(all_reduce)，对应到ddp里面： 1、由于分布式采用的是多进程模式，要保证不同进程拿到的是不同的数据，需要在正向传播时对数据的分配进行调整，所以dataloader里面多了一个sampler参数。 2、反向传播计算后需要对参数进行共享通信，所以多了一个allreduce的处理。 还有一些需要处理的地方，比如大部分情况下，分布式的进程之间执行的都是相同的代码，但是有些只需处理一次的工作，比如ckpt的保存，就需要指定单个进程来完成。 于是需要对进程进行编号，指定特定编号的进程去完成特定的工作，这个编号是rank。 单机多卡、多机模式如何启动？ 继续看：

2 分布式用例

DDP的启动方式形式上有多种，内容上是统一的：都是启动多进程来完成运算。 先来看一般单机多卡的形式：

2.1 单机多卡

单机多卡，可以直接用Process启动，也可以用torch.multiprocessing.spawn，还可以用launch启动（多机启动中会介绍)。这里主要介绍前两种，在前面提到MNIST用例中用的是Process格式，摘取启动的位置：

# Process格式：
if __name__ == "__main__":
    world_size= 3
    processes = []
    # 创建进程组
    for rank in range(world_size):
        p = Process(target=main, args=(rank, world_size))
        p.start()
        processes.append(p)
    for p in processes:
        p.join()

spawn本质上就是简化了Process的抒写，其spawn格式如下：

# spawn格式：
def main():
    world_size= 3
    mp.spawn(main,
        args=(world_size,),
        nprocs=world_size,
        join=True)

来一份采用spawn的完整用例

import os
import torch
import torch.distributed as dist
import torch.multiprocessing as mp
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
os.environ['MASTER_ADDR'] = 'localhost'
os.environ['MASTER_PORT'] = '12355'

def example(rank, world_size):
    # 初始化
    dist.init_process_group("gloo", rank=rank, world_size=world_size)
    # 创建模型
    model = nn.Linear(10, 10).to(rank)
    # 放入DDP
    ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank]) 
    loss_fn = nn.MSELoss()
    optimizer = optim.SGD(ddp_model.parameters(), lr=0.001)
    # 进行前向后向计算
    for i in range(1000):
        outputs = ddp_model(torch.randn(20, 10).to(rank))
        labels = torch.randn(20, 10).to(rank)
        loss_fn(outputs, labels).backward()
        optimizer.step()

def main():
    world_size = 2
    mp.spawn(example,
        args=(world_size,),
        nprocs=world_size,
        join=True)

if __name__=="__main__":
    main()

2.2 多机分布式

多机的启动方式可以是直接传递参数并在代码内部解析环境变量，或者通过torch.distributed.launch来启动，两者在格式上面有一定的区别，总之要保证代码与启动方式对应。

2.2.1 方式一：每个进程占用一张卡

首先，看一下如何实现多机的一个进程占用一张卡的使用，需要注意的位置：

dist.init_process_group里面的rank需要根据node以及GPU的数量计算；

world_size的大小=节点数 x GPU 数量。

ddp 里面的device_ids需要指定对应显卡。 示例代码： demo.py

import torch
import torch.distributed as dist
import torch.multiprocessing as mp
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
import argparse

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--world_size", type=int)
parser.add_argument("--node_rank", type=int)
parser.add_argument("--master_addr", default="127.0.0.1", type=str)
parser.add_argument("--master_port", default="12355", type=str)
args = parser.parse_args()


def example(local_rank, node_rank, local_size, world_size):
    # 初始化
    rank = local_rank + node_rank * local_size
    dist.init_process_group("nccl",
                            init_method="tcp://{}:{}".format(args.master_addr, args.master_port),
                            rank=rank,
                            world_size=world_size)
    # 创建模型
    model = nn.Linear(10, 10).to(rank)
    # 放入DDP
    ddp_model = DDP(model, device_ids=[local_rank]，output_device=local_rank) 
    loss_fn = nn.MSELoss()
    optimizer = optim.SGD(ddp_model.parameters(), lr=0.001)
    # 进行前向后向计算
    for i in range(1000):
        outputs = ddp_model(torch.randn(20, 10).to(rank))
        labels = torch.randn(20, 10).to(rank)
        loss_fn(outputs, labels).backward()
        optimizer.step()


def main():
    local_size = torch.cuda.device_count()
    print("local_size: %s" % local_size)
    mp.spawn(example,
        args=(args.node_rank, local_size, args.world_size,),
        nprocs=local_size,
        join=True)


if __name__=="__main__":
    main()

启动方式： 假设一共有两台机器（节点1和节点2），每个节点上有8张卡，节点1的IP地址为127.0.0.1 占用的端口22335（端口可以更换），启动的方式如下：

>>> #节点1
>>>python python demo.py --world_size=16 --node_rank=0 --master_addr="127.0.0.1" --master_port=22335
>>> #节点2
>>>python python demo.py --world_size=16 --node_rank=2 --master_addr="127.0.0.1" --master_port=22335

2.2.2 方式二：单个进程占用多张卡

进一步，看单进程多卡的代码和启动方式，代码中需要注意的位置：

dist.init_process_group里面的rank等于节点编号；

world_size等于节点的总数量；

DDP不需要指定device。 示例代码

import torchvision
from torchvision import transforms
import torch.distributed as dist
import torch.utils.data.distributed
import argparse

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--rank", default=0, type=int)
parser.add_argument("--world_size", default=1, type=int)
parser.add_argument("--master_addr", default="127.0.0.1", type=str)
parser.add_argument("--master_port", default="12355", type=str)
args = parser.parse_args()


def main(rank, world_size):
    # 一个节点就一个rank，节点的数量等于world_size
    dist.init_process_group("gloo",
                            init_method="tcp://{}:{}".format(args.master_addr, args.master_port),
                            rank=rank,
                            world_size=world_size)
    trans = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (1.0,))])
    data_set = torchvision.datasets.MNIST('~/DATA/', train=True,
                                          transform=trans, target_transform=None, download=True)
    train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(data_set)
    data_loader_train = torch.utils.data.DataLoader(dataset=data_set,
                                                    batch_size=256,
                                                    sampler=train_sampler,
                                                    num_workers=16,
                                                    pin_memory=True)
    net = torchvision.models.resnet101(num_classes=10)
    net.conv1 = torch.nn.Conv1d(1, 64, (7, 7), (2, 2), (3, 3), bias=False)
    net = net.cuda()
    # net中不需要指定设备！
    net = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(net)
    criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
    opt = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001)
    for epoch in range(1):
        for i, data in enumerate(data_loader_train):
            images, labels = data
            images, labels = images.cuda(), labels.cuda()
            opt.zero_grad()
            outputs = net(images)
            loss = criterion(outputs, labels)
            loss.backward()
            opt.step()
            if i % 10 == 0:
                print("loss: {}".format(loss.item()))


if __name__ == '__main__':
    main(args.rank, args.world_size)
    

启动方式

>>> #节点1
>>>python python demo.py --world_size=16 --node_rank=0 --master_addr="127.0.0.1" --master_port=22335
>>> #节点2
>>>python python demo.py --world_size=16 --node_rank=2 --master_addr="127.0.0.1" --master_port=22335

2.2.3 方式三：利用launch

从torch.distributed.launch的源码，可以看出launch实际上主要完成的工作： 1、参数定义与传递。解析环境变量，并将变量传递到子进程中。 2、起多进程。调用subprocess.Popen启动多进程。 用launch方式需要注意的位置： 需要添加一个解析 local_rank的参数： parser.add_argument("–local_rank", type=int) dist初始化的方式 int_method取env： dist.init_process_group(“gloo”, init_method=‘env://’) DDP的设备都需要指定local_rank net = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(net, device_ids=[args.local_rank], output_device=args.local_rank) 示例代码： MNIST.py

import torch
import torchvision
import torch.utils.data.distributed
import argparse
import torch.distributed as dist
from torchvision import transforms

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--local_rank", type=int)  # 增加local_rank
args = parser.parse_args()
torch.cuda.set_device(args.local_rank)

def main():
    dist.init_process_group("nccl", init_method='env://')    # init_method方式修改
    trans = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (1.0,))])
    data_set = torchvision.datasets.MNIST('~/DATA/', train=True,
                                          transform=trans, target_transform=None, download=True)
    data_loader_train = torch.utils.data.DataLoader(dataset=data_set,
                                                    batch_size=256,
                                                    sampler=train_sampler,
                                                    num_workers=16,
                                                    pin_memory=True)
    net = torchvision.models.resnet101(num_classes=10)
    net.conv1 = torch.nn.Conv1d(1, 64, (7, 7), (2, 2), (3, 3), bias=False)
    net = net.cuda()
    # DDP 输出方式修改：
    net = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(net, device_ids=[args.local_rank],
                                                    output_device=args.local_rank)
    criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
    opt = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001)
    for epoch in range(1):
        for i, data in enumerate(data_loader_train):
            images, labels = data 
            # 要将数据送入指定的对应的gpu中
            images.to(args.local_rank, non_blocking=True)
            labels.to(args.local_rank, non_blocking=True)
            opt.zero_grad()
            outputs = net(images)
            loss = criterion(outputs, labels)
            loss.backward()
            opt.step()
            if i % 10 == 0:
                print("loss: {}".format(loss.item()))


if __name__ == "__main__":
    main()
    

启动方式： 假设一共有两台机器（节点1和节点2），每个节点上有8张卡，节点1的IP地址为192.168.1.1 占用的端口12355（端口可以更换），启动的方式如下：

>>> #节点1
>>>python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8
           --nnodes=2 --node_rank=0 --master_addr="192.168.1.1"
           --master_port=12355 MNIST.py
>>> #节点2
>>>python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8
           --nnodes=2 --node_rank=1 --master_addr="192.168.1.1"
           --master_port=12355 MNIST.py

上例子中，如果只要启动一台机器，只需要将nnodes数量改为1，就是单机多卡的另一种方式。设置如下：

>>> #节点1
>>>python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8
           --nnodes=1 --node_rank=0 --master_addr="192.168.1.1"
           --master_port=12355 MNIST.py

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原文首发于：PyTorch分布式训练基础–DDP使用 参考： https://developer.nvidia.com/nccl https://pytorch.apachecn.org/docs https://pytorch.org/docs/stable/distributed.html#launch-utility https://pytorch.org/docs/master/notes/ddp.html https://discuss.pytorch.org/t/cuda-error-out-of-memory-when-load-models/38011