pytorch分布式训练

1 基本概念

rank：进程号，在多进程上下文中，我们通常假定rank 0是第一个进程或者主进程，其它进程分别具有1，2，3不同rank号，这样总共具有4个进程
node：物理节点，可以是一个容器也可以是一台机器，节点内部可以有多个GPU；nnodes指物理节点数量， nproc_per_node指每个物理节点上面进程的数量
local_rank：指在一个node上进程的相对序号，local_rank在node之间相互独立
WORLD_SIZE：全局进程总个数，即在一个分布式任务中rank的数量
Group：进程组，一个分布式任务对应了一个进程组。只有用户需要创立多个进程组时才会用到group来管理，默认情况下只有一个group

如下图所示，共有3个节点(机器)，每个节点上有4个GPU，每台机器上起4个进程，每个进程占一块GPU，那么图中一共有12个rank，nproc_per_node=4，nnodes=3，每个节点都一个对应的node_rank。

「注意」 rank与GPU之间没有必然的对应关系，一个rank可以包含多个GPU；一个GPU也可以为多个rank服务（多进程共享GPU），在torch的分布式训练中习惯默认一个rank对应着一个GPU，因此local_rank可以当作GPU号

backend 通信后端，可选的包括：nccl（NVIDIA推出）、gloo（Facebook推出）、mpi（OpenMPI）。一般建议GPU训练选择nccl，CPU训练选择gloo
master_addr与master_port 主节点的地址以及端口，供init_method 的tcp方式使用。因为pytorch中网络通信建立是从机去连接主机，运行ddp只需要指定主节点的IP与端口，其它节点的IP不需要填写。这个两个参数可以通过环境变量或者init_method传入

# 方式1：
os.environ['MASTER_ADDR'] = 'localhost'
os.environ['MASTER_PORT'] = '12355'
dist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size)
# 方式2：
dist.init_process_group("nccl", init_method="tcp://localhost:12355",rank=rank, world_size=world_size)

2. 使用分布式训练模型

使用DDP分布式训练，一共就如下个步骤：

初始化进程组 dist.init_process_group
设置分布式采样器 DistributedSampler
使用DistributedDataParallel封装模型
使用torchrun 或者 mp.spawn 启动分布式训练

2.1 初始化进程组

进程组初始化如下:

torch.distributed.init_process_group(backend, init_method=None, world_size=-1, rank=-1, store=None,...)

backend: 指定分布式的后端，torch提供了NCCL, GLOO,MPI三种可用的后端，通常CPU的分布式训练选择GLOO, GPU的分布式训练就用NCCL即可
init_method：初始化方法，可以是TCP连接、File共享文件系统、ENV环境变量三种方式
- init_method='tcp://ip:port'：通过指定rank 0（即：MASTER进程）的IP和端口，各个进程进行信息交换。需指定 rank 和 world_size 这两个参数
- init_method='file://path'：通过所有进程都可以访问共享文件系统来进行信息共享。需要指定rank和world_size参数
- init_method=env://：从环境变量中读取分布式的信息(os.environ)，主要包括 MASTER_ADDR, MASTER_PORT, RANK, WORLD_SIZE。其中，rank和world_size可以选择手动指定，否则从环境变量读取

tcp和env两种方式比较类似（其实env就是对tcp的一层封装），都是通过网络地址的方式进行通信，也是最常用的初始化方法

「case 1」

import os, argparse
import torch
import torch.distributed as distparse = argparse.ArgumentParser()
parse.add_argument('--init_method', type=str)
parse.add_argument('--rank', type=int)
parse.add_argument('--ws', type=int)
args = parse.parse_args()if args.init_method == 'TCP':dist.init_process_group('nccl', init_method='tcp://127.0.0.1:28765', rank=args.rank, world_size=args.ws)
elif args.init_method == 'ENV':dist.init_process_group('nccl', init_method='env://')rank = dist.get_rank()
print(f"rank = {rank} is initialized")
# 单机多卡情况下，localrank = rank. 严谨应该是local_rank来设置device
torch.cuda.set_device(rank)
tensor = torch.tensor([1, 2, 3, 4]).cuda()
print(tensor)

假设单机双卡的机器上运行，则「开两个终端」，同时运行下面的命令

# TCP方法
python3 test_ddp.py --init_method=TCP --rank=0 --ws=2
python3 test_ddp.py --init_method=TCP --rank=1 --ws=2
# ENV方法
MASTER_ADDR='localhost' MASTER_PORT=28765 RANK=0 WORLD_SIZE=2 python3 test_gpu.py --init_method=ENV
MASTER_ADDR='localhost' MASTER_PORT=28765 RANK=1 WORLD_SIZE=2 python3 test_gpu.py --init_method=ENV

如果开启的进程未达到 word_size 的数量，则所有进程会一直等待，直到都开始运行，可以得到输出如下：

# rank0 的终端：
rank 0 is initialized
tensor([1, 2, 3, 4], device='cuda:0')
# rank1的终端
rank 1 is initialized
tensor([1, 2, 3, 4], device='cuda:1')

在初始化DDP的时候，能够给后端提供主进程的地址端口、本身的RANK，以及进程数量即可。初始化完成后，就可以执行很多分布式的函数了，比如dist.get_rank, dist.all_gather等等

2.2 分布式训练数据加载

DistributedSampler把所有数据分成N份(N为worldsize), 并能正确的分发到不同的进程中，每个进程可以拿到一个数据的子集，不重叠，不交叉

torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(dataset,num_replicas=None, rank=None, shuffle=True, seed=0, drop_last=False)

dataset: 需要加载的完整数据集
num_replicas：把数据集分成多少份，默认是当前dist的world_size
rank: 当前进程的id，默认dist的rank
shuffle：是否打乱
drop_last: 如果数据长度不能被world_size整除，可以考虑是否将剩下的扔掉
seed：随机数种子。这里需要注意，从源码中可以看出，真正的种子其实是 self.seed+self.epoch 这样的好处是，不同的epoch每个进程拿到的数据是不一样，因此需要在每个epoch开始前设置下：sampler.set_epoch(epoch)

「case 2」

sampler = DistributedSampler(dataset)
loader = DataLoader(dataset, sampler=sampler)
for epoch in range(start_epoch, n_epochs):sampler.set_epoch(epoch) # 设置epoch 更新种子train(loader)

2.3 模型分布式封装

将单机模型使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 进行封装

torch.cuda.set_device(local_rank)
model = Model().cuda()
model = DistributedDataParallel(model, device_ids=[local_rank])

「注意」 要调用model内的函数或者属性，使用model.module.xxxx

这样在多卡训练时，每个进程有一个model副本和optimizer，使用自己的数据进行训练，之后反向传播计算完梯度的时候，所有进程的梯度会进行all-reduce操作进行同步，进而保证每个卡上的模型更新梯度是一样的，模型参数也是一致的。

在save和load模型时候，为了减小所有进程同时读写磁盘，一般处理方法是以主进程为主

「case 3」

model = DistributedDataParallel(model, device_ids=[local_rank])
CHECKPOINT_PATH ="./model.checkpoint"
if rank == 0:torch.save(ddp_model.state_dict(), CHECKPOINT_PATH)
# barrier()其他保证rank 0保存完成
dist.barrier()
map_location = {"cuda:0": f"cuda:{local_rank}"}
model.load_state_dict(torch.load(CHECKPOINT_PATH, map_location=map_location))
# 后面正常训练代码
optimizer = xxx
for epoch:for data in Dataloader:model(data)xxx# 训练完成 只需要保存rank 0上的即可# 不需要dist.barrior()， all_reduce 操作保证了同步性if rank == 0:torch.save(ddp_model.state_dict(), CHECKPOINT_PATH)

2.4 启动分布式训练

如case1所示我们手动运行多个程序，相对繁琐。实际上本身DDP就是一个python 的多进程，因此完全可以直接通过多进程的方式来启动分布式程序。 torch提供了以下两种启动工具来更加方便的运行torch的DDP程序。

2.4.1 mp.spawn

使用torch.multiprocessing（python的multiprocessing的封装类) 来自动生成多个进程

mp.spawn(fn, args=(), nprocs=1, join=True, daemon=False)

fn: 进程的入口函数，该函数的第一个参数会被默认自动加入当前进*程的rank，即实际调用： fn(rank, *args)
nprocs: 进程数量，即：world_size
args: 函数fn的其他常规参数以tuple的形式传递

「case 4」

import torch
import torch.distributed as dist
import torch.multiprocessing as mpdef fn(rank, ws, nums):dist.init_process_group('nccl', init_method='tcp://127.0.0.1:28765',rank=rank, world_size=ws)rank = dist.get_rank()print(f"rank = {rank} is initialized")torch.cuda.set_device(rank)tensor = torch.tensor(nums).cuda()print(tensor)if __name__ == "__main__":ws = 2mp.spawn(fn, nprocs=ws, args=(ws, [1, 2, 3, 4]))

直接执行一次命令 python3 test_ddp.py 即可，输出如下：

rank = 0 is initialized
rank = 1 is initialized
tensor([1, 2, 3, 4], device='cuda:1')
tensor([1, 2, 3, 4], device='cuda:0')

这种方式同时适用于TCP和ENV初始化

2.4.2 launch/run

使用torch提供的 torch.distributed.launch工具，可以以模块的形式直接执行

python3 -m torch.distributed.launch --配置 train.py --args参数

常用配置有:

--nnodes: 使用的机器数量，单机的话，就默认是1了
--nproc_per_node: 单机的进程数，即单机的worldsize
--master_addr/port: 使用的主进程rank0的地址和端口
--node_rank: 当前的进程rank

在单机情况下，只有--nproc_per_node 是必须指定的，--master_addr/port和node_rank都是可以由launch通过环境自动配置

「case5 test_dist.py」

import torch
import torch.distributed as dist
import torch.multiprocessing as mp
import osdist.init_process_group('nccl', init_method='env://')rank = dist.get_rank()
local_rank = os.environ['LOCAL_RANK']
master_addr = os.environ['MASTER_ADDR']
master_port = os.environ['MASTER_PORT']
print(f"rank = {rank} is initialized in {master_addr}:{master_port}; local_rank = {local_rank}")
torch.cuda.set_device(rank)
tensor = torch.tensor([1, 2, 3, 4]).cuda()
print(tensor)

输入如下命令

python3 -m torch.distribued.launch --nproc_per_node=2 test_dist.py

得到如下输出

rank = 0 is initialized in 127.0.0.1:29500; local_rank = 0
rank = 1 is initialized in 127.0.0.1:29500; local_rank = 1
tensor([1, 2, 3, 4], device='cuda:1')
tensor([1, 2, 3, 4], device='cuda:0')

注意：torch1.10开始用终端命令torchrun来代替torch.distributed.launch，具体来说，torchrun实现了launch的一个超集，不同的地方在于：

完全使用环境变量配置各类参数，如RANK,LOCAL_RANK, WORLD_SIZE等，尤其是local_rank不再支持用命令行隐式传递的方式
能够更加优雅的处理某个worker失败的情况，重启worker。需要代码中有load_checkpoint(path)和save_checkpoint(path) 这样有worker失败的话，可以通过load最新的模型，重启所有的worker接着训练。具体参考 imagenet-torchrun
训练的节点数目可以弹性变化

上面的命令可以写成如下

torchrun --nproc_per_node=2 test_dist.py

torchrun或者launch对上面ENV的初始化方法支持最完善，TCP初始化方法的可能会出现问题，因此尽量使用env来初始化dist

3. 分布式做evaluation

分布式做evaluation的时候，一般需要先所有进程的输出结果进行gather，再进行指标的计算，两个常用的函数:

dist.all_gather(tensor_list, tensor) : 将所有进程的tensor进行收集并拼接成新的tensorlist返回
dist.all_reduce(tensor, op) 这是对tensor的in-place的操作, 对所有进程的某个tensor进行合并操作，op可以是求和等

「case 6 test_ddp.py」

import torch
import torch.distributed as distdist.init_process_group('nccl', init_method='env://')
rank = dist.get_rank()
torch.cuda.set_device(rank)tensor = torch.arange(2) + 1 + 2 * rank
tensor = tensor.cuda()
print(f"rank {rank}: {tensor}")tensor_list = [torch.zeros_like(tensor).cuda() for _ in range(2)]
dist.all_gather(tensor_list, tensor)
print(f"after gather, rank {rank}: tensor_list: {tensor_list}")dist.barrier()
dist.all_reduce(tensor, op=dist.ReduceOp.SUM)
print(f"after reduce, rank {rank}: tensor: {tensor}")

通过torchrun --nproc_per_node=2 test_ddp.py 输出结果如下:

rank 1: tensor([3, 4], device='cuda:1')
rank 0: tensor([1, 2], device='cuda:0')
after gather, rank 1: tensor_list: [tensor([1, 2], device='cuda:1'), tensor([3, 4], device='cuda:1')]
after gather, rank 0: tensor_list: [tensor([1, 2], device='cuda:0'), tensor([3, 4], device='cuda:0')]
after reduce, rank 0: tensor: tensor([4, 6], device='cuda:0')
after reduce, rank 1: tensor: tensor([4, 6], device='cuda:1')

在evaluation的时候，可以拿到所有进程中模型的输出，最后统一计算指标，基本流程如下

pred_list = []
for data in Dataloader:pred = model(data)batch_pred = [torch.zeros_like(label) for _ in range(world_size)]dist.all_gather(batch_pred, pred)pred_list.extend(batch_pred)
pred_list = torch.cat(pred_list, 1)
# 所有进程pred_list是一致的，保存所有数据模型预测的值

4. 常用函数

torch.distributed.get_rank(group=None) 获取当前进程的rank
torch.distributed.get_backend(group=None) 获取当前任务（或者指定group）的后端
data_loader_train = torch.utils.data.DataLoader(dataset=data_set, batch_size=32,num_workers=16,pin_memory=True)
- num_workers: 加载数据的进程数量，默认只有1个，增加该数量能够提升数据的读入速度。(注意：该参数>1，在低版本的pytorch可能会触发python的内存溢出）
- pin_memory: 锁页内存，加快数据在内存上的传递速度。若数据加载成为训练速度的瓶颈，可以考虑将这两个参数加上

进程内指定显卡，很多场景下使用分布式都是默认一张卡对应一个进程，所以通常，我们会设置进程能够看到卡数

# 方式1：在进程内部设置可见的device
torch.cuda.set_device(args.local_rank)
# 方式2：通过ddp里面的device_ids指定
ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank]) 
# 方式3：通过在进程内修改环境变量
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = loac_rank