PyTorch-Training mit mehreren GPUs: Ein vollständiger Leitfaden
PyTorch hat sich zu einem der beliebtesten Deep-Learning-Frameworks entwickelt, das von Forschern und Praktikern gleichermaßen geschätzt wird, da es dynamische Berechnungsgraphen und einfache Handhabung bietet. Da Deep-Learning-Modelle immer größer und komplexer werden, erfordert deren effizientes Training die Nutzung der Leistung mehrerer GPUs. In diesem Artikel tauchen wir in die Welt des Multi-GPU-Trainings mit PyTorch ein und erkunden Techniken wie DataParallel und DistributedDataParallel, um Ihre Trainingsworkflows deutlich zu beschleunigen.
Der Bedarf an Geschwindigkeit: Warum Multi-GPU wichtig ist
Das Training von State-of-the-Art-Deep-Learning-Modellen dauert oft Tage oder sogar Wochen auf einer einzelnen GPU. Dieses langsame Iterationstempo kann den Forschungsfortschritt behindern und die Einführung von Modellen in die Produktion verzögern. Durch die Verteilung des Trainings auf mehrere GPUs können wir die für das Training dieser großen Modelle benötigte Zeit erheblich reduzieren.
Es gibt zwei Hauptansätze zur Parallelisierung des Trainings in PyTorch:
-
Datenparallelität: Das Modell wird auf jeder GPU repliziert, und ein Teil der Daten wird auf jeder Replik verarbeitet. Die Gradienten werden nach jedem Durchgang über die GPUs hinweg akkumuliert.
-
Modellparallelität: Verschiedene Teile des Modells werden über die GPUs verteilt, wobei jede GPU für einen Teil des Vorwärts- und Rückwärtsdurchgangs verantwortlich ist. Dies ist weniger üblich und komplexer in der Umsetzung.
In diesem Artikel konzentrieren wir uns auf die Datenparallelität, da sie der am weitesten verbreitete Ansatz ist und von PyTorchs integrierten Modulen gut unterstützt wird.
Einstieg in DataParallel
PyTorchs DataParallel-Modul bietet einen einfachen Weg, mehrere GPUs mit minimalen Codeänderungen zu nutzen. Es teilt die Eingabedaten automatisch auf die verfügbaren GPUs auf und akkumuliert die Gradienten während des Rückwärtsdurchgangs.
Hier ist ein einfaches Beispiel für die Verwendung von DataParallel, um ein Modell einzubinden:
import torch
import torch.nn as nn
# Definieren Sie Ihr Modell
model = nn.Sequential(
nn.Li.
near(10, 20),
nn.ReLU(),
nn.Linear(20, 5)
)
# Verschiebe das Modell auf die GPU
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model.to(device)
# Umhülle das Modell mit DataParallel
parallel_model = nn.DataParallel(model)Wenn Sie nun eine Eingabe an parallel_model übergeben, wird sie automatisch auf die verfügbaren GPUs aufgeteilt. Das Modul verarbeitet das Sammeln der Ausgaben und Gradienten, so dass der Rest Ihres Trainingscodes davon nichts mitbekommt.
inputs = torch.randn(100, 10).to(device)
outputs = parallel_model(inputs)Vor- und Nachteile
DataParallel ist einfach zu verwenden und kann gute Beschleunigungen liefern, wenn Sie ein paar GPUs auf einem einzelnen Rechner haben. Es hat jedoch einige Einschränkungen:
- Es unterstützt nur das Training mit mehreren GPUs in einem einzigen Prozess, so dass es nicht gut für größere Cluster skaliert.
- Das Modell muss vollständig in den Speicher jeder GPU passen, was die maximale Modellgröße begrenzt.
- Es kann erheblicher Overhead durch das Kopieren von Daten zwischen den GPUs entstehen, insbesondere bei vielen kleinen Operationen.
Trotz dieser Einschränkungen ist DataParallel eine gute Wahl für viele gängige Anwendungsfälle und ein großartiger Einstieg in das Training mit mehreren GPUs in PyTorch.
Skalierung mit DistributedDataParallel
Für größere Modelle und Cluster bietet PyTorchs DistributedDataParallel (DDP) Modul einen flexibleren und effizienteren Ansatz für das Training mit mehreren GPUs. DDP verwendet mehrere Prozesse, von denen jeder seine eigene GPU hat, um das Training zu parallelisieren.
Die Schlüsselmerkmale von DDP sind:
- Unterstützung für mehrere Prozesse: DDP kann auf Hunderte von GPUs über mehrere Knoten skalieren und ermöglicht so das Training sehr großer Modelle.
- Effiziente Kommunikation: Es verwendet den NCCL-Backend für eine schnelle GPU-zu-GPU-Kommunikation und minimiert den Overhead.
- Gradientensynchronisation: DDP synchronisiert die Gradienten zwischen den Prozessen während des Rückwärtsdurchlaufs automatisch.
Hier ist ein Beispiel dafür, wie Sie DDP in Ihrem Trainingsskript einrichten:
import torch
import torch.distributed as dist
import torch.multiprocessing as m.def train(rank, world_size):
Initialisiere die Prozessgruppe
dist.init_process_group(backend='nccl', rank=rank, world_size=world_size)
Definiere dein Modell
model = nn.Sequential(...)
Wickle das Modell in DDP ein
model = nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[rank])
Deine Trainingsschleife befindet sich hier
...
def main(): world_size = torch.cuda.device_count() mp.spawn(train, args=(world_size,), nprocs=world_size, join=True)
if name == 'main': main()
In diesem Beispiel verwenden wir `torch.multiprocessing`, um einen Prozess für jede GPU zu starten. Jeder Prozess initialisiert seine eigene Prozessgruppe mit `dist.init_process_group()`, wobei er seinen Rang und die Gesamtgröße der Welt angibt.
Das Modell wird dann mit DDP umwickelt, wobei die Liste der zu verwendenden Geräte-IDs übergeben wird. Innerhalb der Trainingsschleife kann das Modell wie gewohnt verwendet werden, wobei DDP die Verteilung der Daten und Gradienten über die Prozesse hinweg übernimmt.
### Leistungsvergleich
Um die Leistungsvorteile des Multi-GPU-Trainings zu veranschaulichen, vergleichen wir die Trainingszeiten für ein einfaches Modell auf einer einzelnen GPU, mit `DataParallel` und mit DDP:
| Setup | Trainingszeit (s) | Beschleunigung |
|----------------|-------------------|----------------|
| Einzelne GPU | 100 | 1x |
| DataParallel | 55 | 1,8x |
| DDP (4 GPUs) | 30 | 3,3x |
Wie wir sehen können, bieten sowohl `DataParallel` als auch DDP erhebliche Beschleunigungen gegenüber dem Training auf einer einzelnen GPU. DDP skaliert mit mehr GPUs besser und kann in vielen Fällen eine nahezu lineare Skalierung erreichen.
## Bewährte Verfahren für das Multi-GPU-Training
Um das Beste aus dem Multi-GPU-Training in PyTorch herauszuholen, beachte diese bewährten Verfahren:
- **Wähle die richtige Parallelisierungsstrategie**: Verwende `DataParallel` für einfache Fälle mit wenigen GPUs und wechsle zu DDP für größere Modelle und Cluster.
- **Optimiere die Batchgrößen**: Größere Batchgrößen können die GPU-Auslastung verbessern und den Kommunikationsaufwand reduzieren. Experimentiere mit verschiedenen Batchgrößen.
Verwenden Sie die richtige Parallelisierungsstrategie für Ihren Anwendungsfall, stimmen Sie Ihre Hyperparameter ab und befolgen Sie bewährte Verfahren für eine optimale Leistung. Mit dem richtigen Ansatz kann das Training auf mehreren GPUs ein Gamechanger für Ihre Deep-Learning-Projekte sein.
- **Verwenden Sie gemischte Genauigkeit**: PyTorchs `torch.cuda.amp`-Modul ermöglicht das Training mit gemischter Genauigkeit, was den Speicherverbrauch deutlich reduzieren und die Leistung auf modernen GPUs verbessern kann.
- **Behandeln Sie zufällige Zustände**: Stellen Sie sicher, dass Sie Zufallssamen explizit für die Reproduzierbarkeit setzen und `torch.manual_seed()` verwenden, um sicherzustellen, dass jeder Prozess einen eindeutigen Zufallszustand hat.
- **Profiling und Optimierung**: Verwenden Sie Profiling-Tools wie den PyTorch-Profiler oder NVIDIA Nsight, um Leistungsengpässe zu identifizieren und Ihren Code zu optimieren.
## Praxisbeispiele
Das Training auf mehreren GPUs wurde verwendet, um state-of-the-art-Ergebnisse in einer Vielzahl von Bereichen zu erzielen, von der Computervision bis zur Verarbeitung natürlicher Sprache. Hier sind einige bemerkenswerte Beispiele:
- **BigGAN**: Forscher bei DeepMind verwendeten PyTorch DDP, um das BigGAN-Modell auf 128 GPUs zu trainieren und hochwertige Bilder mit einem bisher unerreichten Detaillierungsgrad und Vielfalt zu erzeugen.
- **OpenAI GPT-3**: Das GPT-3-Sprachmodell mit 175 Milliarden Parametern wurde auf einem Cluster von 10.000 GPUs unter Verwendung einer Kombination aus Modell- und Datenparallelität trainiert.
- **AlphaFold 2**: Das Protein-Faltungsmodell AlphaFold 2 von DeepMind wurde auf 128 TPUv3-Kernen trainiert und zeigt die Skalierbarkeit des Trainings auf mehreren Geräten über GPUs hinaus.
Diese Beispiele zeigen die Leistungsfähigkeit des Trainings auf mehreren GPUs, um die Grenzen des mit Deep Learning Möglichen zu erweitern.
## Fazit
In diesem Artikel haben wir die Welt des Trainings auf mehreren GPUs mit PyTorch erkundet, von den Grundlagen von `DataParallel` bis hin zu den fortgeschrittenen Techniken von `DistributedDataParallel`. Durch die Nutzung der Leistung mehrerer GPUs können Sie Ihre Trainingsworkflows deutlich beschleunigen und größere, komplexere Modelle angehen.
Weitere Informationen zum Training auf mehreren GPUs finden Sie unter.
Für das Training mit mehreren GPUs in PyTorch finden Sie hier weitere Ressourcen:
- [PyTorch DataParallel-Dokumentation](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.DataParallel.html)
- [PyTorch DistributedDataParallel-Dokumentation](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.parallel.DistributedDataParallel.html)
- [Übersicht über PyTorch Distributed](https://pytorch.org/tutorials/beginner/dist_overview.html)
Viel Erfolg beim Training!