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[源码解析] PyTorch分布式优化器(2)----数据并行优化器_1

2024-08-12 02:14分类: 茶道 阅读:

 

本系列介绍分布式优化器,分为三篇文章,分别是基石篇,DP/DDP/Horovod 之中数据并行的优化器,PyTorch 分布式优化器,按照深度递进。

本文介绍数据并行DP/DDP/Horovod 之中的优化器。

PyTorch分布式其他文章如下:

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[源码解析] PyTorch分布式优化器(1)----基石篇

为了更好的说明,本文代码会依据具体情况来进行相应精简。

常规优化器主要功能就是使用梯度来进行优化,然后更新当前参数 : ,而且是严格有条理的进行。

数据并行之中的优化器就是另外一种情况,因为每个worker自己计算梯度,所以优化器主要技术难点是:

  • 每个worker有自己的优化器?还是只有一个worker才有优化器,由他统一做优化?
  • 如果只有一个优化器,如何把各个worker的梯度合并起来,每个worker都传给这唯一的优化器?
  • 如果每个worker有自己优化器,本地优化器优化到本地模型之中,如何确保每个worker之中的模型始终保持一致?

这随着具体框架方案不同而有具体分别。

2.1 流程

DP 之中,我们需要注意的是,PyTorch 使用了多线程并行,所以应用之中只有一个优化器,这个优化器也是普通类型的优化器,其流程如下:

  1. 每个 GPU 在单独的线程上将针对各自的输入数据独立并行地进行 forward 计算,计算输出。
  2. 在 master GPU 之上收集(gather)输出。
  3. 在主GPU之上 计算损失。
  4. 把损失在 GPUs 之间 scatter。
  5. 在各个GPU之上运行后向传播,计算参数梯度。
  6. 在 GPU 0 之上归并梯度。
  7. 进行梯度下降,并用梯度更新主GPU上的模型参数
  8. 将更新后的模型参数复制到剩余的从属 GPU 中,进行后续迭代。

DP 修改了 forward 和 backward 方法,把每个线程的梯度归并在一起然后做优化,所以虽然是数据并行,但是优化器不需要做修改

2.2 使用

具体使用如下:

 

我们给出一个简化的图示如下,每个thread进行梯度计算,最后把梯度归并到GPU 0,在GPU 0之上进行优化:

 
 

下图来自快手八卦的论文,图中罗列了原生训练过程与DDP/Horovod的对比。

  • 上面的 vanilla 就是原生训练过程,其中 U 部分对应的就是优化器过程。常规优化器主要功能就是根据梯度来更新模型当前参数 : 。
  • 下面部分就是DDP/Horovod优化过程,可以看到,其后向计算和归并梯度是部分并行的

img

3.1 流程

DDP 之中,依然使用的是普通优化器,但采用的是多进程方式,每个进程都完成训练的全部流程,只是在后向计算时候需要使用 all-reduce 来归并梯度。每个进程拥有自己独立的优化器,优化器也是常规优化器

这里有两个特点:

  • 每个进程维护自己的优化器,并在每次迭代中执行一个完整的优化步骤。虽然这可能看起来是多余的,但由于梯度已经聚合(gather)并跨进程平均,因此梯度对于每个进程都是相同的,这意味着不需要参数广播步骤,减少了在节点之间传输张量所花费的时间。
  • All-Reduce 操作是在后向传播之中完成的。
    • 在 DDP 初始化时候会生成一个Reducer,其内部会注册 autograd_hook。
    • autograd_hook 在反向传播时候进行梯度同步

DDP 选择了在 PyTorch 内核角度修改,在 DistributedDataParallel 模型的初始化和前向操作中做了处理。

具体逻辑如下:

  1. DDP 使用多进程并行加载数据,在 host 之上,每个worker进程都会把数据从硬盘加载到 page-locked memory。分布式 minibatch sampler 保证每个进程加载到的数据是彼此不重叠的。
  2. 不需要广播数据,而是并行把 minibatch 数据从 page-locked memory 加载到每个GPU,每个GPU都拥有模型的一个副本,所以也不需要拷贝模型。
  3. 在每个GPU之上运行前向传播,计算输出,每个GPU都执行同样的训练,不需要有主 GPU。
  4. 在每个GPU之上计算损失,运行后向传播来计算梯度,在计算梯度同时对梯度执行all-reduce操作
  5. 更新模型参数。因为每个GPU都从完全相同的模型开始训练,并且梯度被all-reduced,因此每个GPU在反向传播结束时最终得到平均梯度的相同副本,所有GPU上的权重更新都相同,这样所有 worker 上的模型都一致,也就不需要模型同步了

因为也是在模型的前向后向操作之中进行修改,所以优化器也不需要修改,每个worker分别在自己本地进程之中进行优化

3.2 优化器状态

这里要留意的是,如何保证各个进程的优化器状态相同?

DDP 与优化器实际上没有关联,DDP不对此负责,所以需要用户协同操作来保证各进程之间的优化器状态相同。这就围绕着两个环节:

  • 优化器参数初始值相同。优化器初始值相同由 “用户在DDP模型创建后才初始化optimizer” 来确保。
  • 优化器参数每次更新值相同。每次更新的梯度都是all-reduce过的,所以各个优化器拿到的梯度delta数值是一样的。

3.3 使用

其示例如下:

 

图示如下:

 
 

Horovod 并没有对模型 fw/bw 进行修改(可能因为没有Facebook自己修改那么顺手),而是对优化器进行了修改,实现了一个 DistributedOptimizer。

我们以 horovod/torch/optimizer.py 为例。

 

DistributedOptimizer 包装了另一个torch.optim.optimizer,其作用是:

  • 在worker 并行执行计算出每个梯度之后,在 "将梯度应用于模型权重之前“ 这个时间点使用allreduce来合并梯度。
  • 使用方法来确保所有allreduce操作在将梯度应用于模型之前会完成。

其具体实现是 ,而对于梯度的归并有两个途径,一个是通过 hook,一个是显性调用了 synchronize 函数,我们接下来逐一介绍。

4.1 hook 同步梯度

hook 就是采用了 PyTorch 的 hook 方法,和 DDP 的思路非常类似,即在梯度计算函数之上注册了hook,其作用是在计算完梯度之后调用hook,这样all-reduce 就是在计算梯度过程中自动完成的,不需要等待 step 方法显式调用来完成(类似 DP 那样),具体来说就是:

  1. 在每个GPU之上计算损失,运行后向传播来计算梯度,在计算梯度同时对梯度执行all-reduce操作
  2. 更新模型参数。因为每个GPU都从完全相同的模型开始训练,并且梯度被all-reduced,因此每个GPU在反向传播结束时最终得到平均梯度的相同副本,所有GPU上的权重更新都相同,也就不需要模型同步了。

注:代码主要分为两部分,处理 groups 相关 和 普通情况。

groups 是 PyTorch 的相关配置,作用是把梯度 allreduce 操作放在一起进行,因为代码比较复杂并且与本文主体逻辑不相关,所以我们略过这部分,只看普通非分组情况

 
4.1.1 注册 hooks

Hook 功能分为两步骤,第一部分是注册 hooks。

 

_make_hook 会构建 hooks,返回了 hook 函数,该函数会在反向传播时候被调用,其内部执行了all-reduce。

 
4.1.2 归并梯度

第二个阶段是归并,就是在反向传播阶段调用了 hook 函数,进行 all-reduce

 
4.1.2.1 MPI 函数

具体 MPI 函数位于 horovod/torch/mpi_ops.py

这里要点是:allreduce_async_ 返回了一个 handle,后续可以控制,比如 poll 或者 synchronize。

 

_allreduce_async 位于 horovod/torch/mpi_ops.py,其从 MPI 库之中提取函数进行处理。

 
4.1.2.2 原理图

这个图和DDP类似,因此略过。

4.2 step 同步梯度

step 是另外一个进行all-reduce 操作的途径。

step函数定义如下,可以看到,如果需要强制同步,就调用self.synchronize(),否则就调用基类的 step 函数来更新参数。

 
4.2.1 synchronize

上面提到了 synchronize,我们下面就仔细研究一下。

从注释中可以了解, 是用来强制allreduce 操作完成,这对于梯度裁剪(gradient
clipping)或者其他有 in place 梯度修改的操作特别有用,这些操作需要在之前完成。

需要和 一起合作。

 
4.2.2 梯度裁剪

首先要了解什么是梯度爆炸,梯度爆炸指的是在模型训练过程之中,因为梯度变得太大而使得模型不稳定,容易直接跳过最优解。梯度裁剪(gradient clipping)就是一种解决梯度爆炸的技术 :如果梯度变得太大,那么就调节它使其保持较小的状态,这样可以避免模型越过最优点。

为了和梯度裁剪协同,需要在 step 之前调用 synchronize 以强制 all-reduce 完成。源码中的例子如下:

 
4.2.3 实现

我们接下来看看 synchronize 的实现。这里最重要的是 outputs = synchronize(handle) 调用了 horovod.torch.mpi_ops.synchronize 完成了同步操作,这地方很容易让新手误解,因为名字相同,容易误会成递归。

 
4.2.4 MPI 同步操作

代码位于 horovod/torch/mpi_ops.py,直接调用了MPI 库函数,有兴趣同学可以自己深入研究。

 
4.2.5 图示

目前逻辑如下图所示:

 

至此,数据并行优化器分析完毕,下一篇我们介绍PyTorch 分布式优化器,敬请期待。

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