详解pytorch的多GPU训练的两种方式

方法一：torch.nn.DataParallel

1. 原理

如下图所示：小朋友一个人做4份作业，假设1份需要60min，共需要240min。

这里的作业就是PyTorch中要处理的data。

与此同时，他也可以先花3min把作业分配给3个同伙，大家一起60min做完。最后他再花3min把作业收起来，一共需要66min。

这个小朋友就是主GPU。他的过程是：分发 ->并行运算->结果回收。 

这就是pytorch要使用的第一种并行方法：torch.nn.DataParallel

这种方法也称为单进程多GPU训练模式:DP模式，这种并行模式下并行的多卡都是由一个进程进行控制。换句话说，在进行梯度的传播时，是在主GPU上进行的。

采用torch.nn.DataParallel进行多GPU并行训练时，与其搭配的数据读取代码是：torch.utils.data.DataLoader

2. 常用的配套代码如下

train_datasets = customData(train_txt)  #创建datasettrain_dataloaders = torch.utils.data.DataLoader(train_datasets,opt.batch_size,num_workers=train_num_workers,shuffle=True)  #创建dataloadermodel = efficientnet_b0(num_classes = opt.num_class)  #创建modeldevice_list = list(map(int,list(opt.device_id)))print("Using gpu"," ".join([str(v) for v in device_list]))device = device_list[0]  #主GPU，也就是分发任务和结果回收的GPU，也是梯度传播更新的GPUmodel = torch.nn.DataParallel(model,device_ids=device_list)model.to(device)for data in train_dataloaders:    model.train(True)   inputs, labels = data   inputs = Variable(inputs.to(device))  #将数据放到主要GPU   labels = Variable(labels.to(device)) 

3. 优缺点

• 优点：配置起来非常方便
• 缺点：GPU负载不均衡，主GPU的负载很大，而其他GPU的负载很少

方法二：torch.distributed

1. 代码说明

这个方法本来是用于多机器多卡（多节点多卡）训练的，但是也可以用于单机多卡（即将节点数设置为1）训练。

初始化的代码如下，这个一定要写在最前面。

from torch.utils.data.distributed import DistributedSampler
torch.distributed.init_process_group(backend="nccl")

这里给出一个简单的demo.py作为说明：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.autograd import Variable
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import os
from torch.utils.data.distributed import DistributedSampler
# 1) 初始化
torch.distributed.init_process_group(backend="nccl")
 
input_size = 5
output_size = 2
batch_size = 30
data_size = 90
 
# 2） 配置每个进程的gpu
local_rank = torch.distributed.get_rank()
print('local_rank',local_rank)
torch.cuda.set_device(local_rank)
device = torch.device("cuda", local_rank)
 
class RandomDataset(Dataset):
    def __init__(self, size, length):
        self.len = length
        self.data = torch.randn(length, size).to('cuda')
 
    def __getitem__(self, index):
        return self.data[index]
 
    def __len__(self):
        return self.len
 
dataset = RandomDataset(input_size, data_size)
# 3）使用DistributedSampler
rand_loader = DataLoader(dataset=dataset,
                         batch_size=batch_size,
                         sampler=DistributedSampler(dataset))
 
class Model(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, output_size):
        super(Model, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(input_size, output_size)
 
    def forward(self, input):
        output = self.fc(input)
        print("  In Model: input size", input.size(),
              "output size", output.size())
        return output
 
model = Model(input_size, output_size)
 
# 4) 封装之前要把模型移到对应的gpu
model.to(device)
 
if torch.cuda.device_count() > 1:
    print("Let's use", torch.cuda.device_count(), "GPUs!")
    # 5) 封装
    model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model,
                                                      device_ids=[local_rank],
                                                      output_device=local_rank)
 
for data in rand_loader:
    if torch.cuda.is_available():
        input_var = data
    else:
        input_var = data
 
    output = model(input_var)
    print("Outside: input size", input_var.size(), "output_size", output.size())

（1）启动方式：在torch.distributed当中提供了一个用于启动的程序torch.distributed.launch，此帮助程序可用于为每个节点启动多个进程以进行分布式训练，它在每个训练节点上产生多个分布式训练进程。

（2）启动命令：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2,3,4 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=2 torch_ddp.py

这里需要说明一下参数：

• CUDA_VISIBLE_DEVICES：设置我们可用的GPU的id
• torch.distributed.launch：用于启动多节点多GPU的训练
• nproc_per_node：表示设置的进程数量，一般情况设置为可用的GPU数量，即有多少个可用的GPU就设置多少个进程。
• local rank：关于这个参数的意义，我们将在后面的情形中进行说明。

（3）一些情形的说明：

情形1：直接运行上述的命令

运行的结果如下：

local_rank 1
local_rank 0
Let's use 4 GPUs!
Let's use 4 GPUs!
  In Model: input size torch.Size([30, 5]) output size torch.Size([30, 2])
Outside: input size torch.Size([30, 5]) output_size torch.Size([30, 2])
  In Model: input size torch.Size([15, 5]) output size torch.Size([15, 2])
Outside: input size torch.Size([15, 5]) output_size torch.Size([15, 2])
  In Model: input size torch.Size([30, 5]) output size torch.Size([30, 2])
Outside: input size torch.Size([30, 5]) output_size torch.Size([30, 2])
  In Model: input size torch.Size([15, 5]) output size torch.Size([15, 2])
Outside: input size torch.Size([15, 5]) output_size torch.Size([15, 2])

可以看到local rank的输出为0和1，其数量与我们设置的nproc_per_node是一样的，与我们设置的可用GPU的数量是无关的。这里就要说明一下local rank的意义。

local rank：表示的是当前的进程在当前节点的编号，因为我们设置了2个进程，因此进程的编号就是0和1

在很多博客中都直接说明local_rank等于进程内的GPU编号，这种说法实际上是不准确的。这个编号并不是GPU的编号！！

在使用启动命令时，torch.distributed.launch工具会默认地根据nproc_per_node传入local_rank参数，之后再通过下面的代码可以得到local_rank.

local_rank = torch.distributed.get_rank()

因为是默认传入参数local_rank，所以还可以这么写，其输出与torch.distributed.get_rank()相同

import argparse
parser = argparse.ArgumentParser()
# 注意这个参数，必须要以这种形式指定，即使代码中不使用。因为 launch 工具默认传递该参数
parser.add_argument("--local_rank", type=int)
args = parser.parse_args()
 
local_rank = args.local_rank
print('local_rank',args.local_rank)

 情形2：将nproc_per_node设置为4，即将进程数设置为可用的GPU数

运行结果如下：

local_rank 2
local_rank 3
local_rank 1
local_rank 0
Let's use 4 GPUs!
Let's use 4 GPUs!
Let's use 4 GPUs!
Let's use 4 GPUs!
  In Model: input size torch.Size([23, 5]) output size torch.Size([23, 2])
Outside: input size torch.Size([23, 5]) output_size torch.Size([23, 2])
  In Model: input size torch.Size([23, 5]) output size torch.Size([23, 2])
Outside: input size torch.Size([23, 5]) output_size torch.Size([23, 2])
  In Model: input size torch.Size([23, 5]) output size torch.Size([23, 2])
Outside: input size torch.Size([23, 5]) output_size torch.Size([23, 2])
  In Model: input size torch.Size([23, 5]) output size torch.Size([23, 2])
Outside: input size torch.Size([23, 5]) output_size torch.Size([23, 2])

可以看到，此时的local_rank共有4个，与进程数相同。并且我们设置的可用GPU的id是1，2，3，4，而local_rank的输出为0，1，2，3，可见local_rank并不是GPU的编号。

虽然在代码中模型并行的device_ids设置为local_rank，而local_rank为0，1，2，3，但是实际上还是采用可用的GPU：1，2，3，4。可以通过nvidia-smi来查看，PID为86478，86479，86480，864782。

model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model,
                                             device_ids=[local_rank],
                                             output_device=local_rank)

情形3：将nproc_per_node设置为4，但是不设置可用的GPU ID

Python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 ddp.py

此时我们再使用nvidia-smi来查看GPU的使用情况，如下。可以看到此时使用的GPU就是local rank的id。相比于情形2，我们可以总结：

当没有设置可用的GPU ID时，所采用的GPU id就等于local rank的id。本质上是将进程的编号作为GPU编号使用，因此local_rank等于进程的编号这个定义是不变的。

当设置可用的GPU ID，所采用的GPU id就等于GPU id。

情形4：将nproc_per_node设置为5，即超出了可以用的GPU数

输出结果如下，可以看到是报错的，因为进程数超出了可以用的GPU数量

local_rank 3
local_rank 2
local_rank 4
local_rank 1
local_rank 0
THCudaCheck FAIL file=/pytorch/torch/csrc/cuda/Module.cpp line=59 error=101 : invalid device ordinal
Traceback (most recent call last):
  File "ddp.py", line 18, in <module>
    torch.cuda.set_device(local_rank)
  File "/home/yckj3822/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 281, in set_device
    torch._C._cuda_setDevice(device)
RuntimeError: cuda runtime error (101) : invalid device ordinal at /pytorch/torch/csrc/cuda/Module.cpp:59

到此这篇关于详解pytorch的多GPU训练的两种方式的文章就介绍到这了,更多相关pytorch的多GPU训练内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！