并行训练可以分为数据并行和模型并行。
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模型并行
模型并行主要应用于模型相比显存来说更大，一块 device 无法加载的场景，通过把模型切割为几个部分，分别加载到不同的 device 上。比如早期的 AlexNet，当时限于显卡，模型就是分别加载在两块显卡上的。
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数据并行
这个是日常会应用的比较多的情况。每一个 device 上会加载一份模型，然后把数据分发到每个 device 并行进行计算，加快训练速度。
如果要再细分，又可以分为单机多卡，多机多卡。这里主要讨论数据并行的单机多卡的情况。
2. Pytorch 并行训练常用的 API 有两个：
- torch.nn.DataParallel(DP)
- torch.nn.DistributedDataParallel(DDP)
DP 相比 DDP 使用起来更友好（代码少），但是 DDP 支持多机多卡，训练速度更快，而且负载相对要均衡一些。所以优先选用 DDP 吧。
2.1 训练模型的过程在开始怎么调用并行的接口之前，了解并行的过程是有必要的。首先来看下模型训练的过程。
2.2 DP 2.2.1 DP 的计算过程DP 并行的具体过程可以参考下图两幅图。
上图清晰的表达了 torch.nn.DataParallel 的计算过程。
- 将 inputs 从主 GPU 分发到所有 GPU 上
- 将 model 从主 GPU 分发到所有 GPU 上
- 每个 GPU 分别独立进行前向传播，得到 outputs
- 将每个 GPU 的 outputs 发回主 GPU
- 在主 GPU 上，通过 loss function 计算出 loss，对 loss function 求导，求出损失梯度
- 计算得到的梯度分发到所有 GPU 上
- 反向传播计算参数梯度
- 将所有梯度回传到主 GPU，通过梯度更新模型权重
- 不断重复上面的过程
API 如下。
torch.nn.DataParallel(module, device_ids=None, output_device=None, dim=0)
使用非常简单。一句代码就搞定。
net = torch.nn.DataParallel(model, device_ids=[0, 1, 2])2.3 DDP 2.3.1 DDP 的过程
大体上的过程和 DP 类似，具体可以参考下图。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ydf7YnuO-1632744811950)(pytorch 并行训练.assets/image-20210927190934348.png)]
与 DataParallel 的单进程控制多 GPU 不同，在 distributed 的帮助下，我们只需要编写一份代码，torch 就会自动将其分配给n个进程，分别在 n 个 GPU 上运行。不再有主 GPU，每个 GPU 执行相同的任务。对每个 GPU 的训练都是在自己的过程中进行的。每个进程都从磁盘加载其自己的数据。分布式数据采样器可确保加载的数据在各个进程之间不重叠。损失函数的前向传播和计算在每个 GPU 上独立执行。因此，不需要收集网络输出。在反向传播期间，梯度下降在所有GPU上均被执行，从而确保每个 GPU 在反向传播结束时最终得到平均梯度的相同副本。
2.3.2 应用开始之前需要先熟悉几个概念。
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group
即进程组。默认情况下，只有一个组，一个 job 即为一个组，也即一个 world。
当需要进行更加精细的通信时，可以通过 new_group 接口，使用 world 的子集，创建新组，用于集体通信等。
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world size
表示全局进程个数。如果是多机多卡就表示机器数量，如果是单机多卡就表示 GPU 数量。
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rank
表示进程序号，用于进程间通讯，表征进程优先级。rank = 0 的主机为 master 节点。 如果是多机多卡就表示对应第几台机器，如果是单机多卡，由于一个进程内就只有一个 GPU，所以 rank 也就表示第几块 GPU。
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local_rank
表示进程内，GPU 编号，非显式参数，由 torch.distributed.launch 内部指定。例如，多机多卡中 rank = 3，local_rank = 0 表示第 3 个进程内的第 1 块 GPU。
DDP 的应用流程如下：
- 在使用 distributed 包的任何其他函数之前，需要使用 init_process_group 初始化进程组，同时初始化 distributed 包。
- 如果需要进行小组内集体通信，用 new_group 创建子分组
- 创建分布式并行（DistributedDataParallel）模型 DDP(model, device_ids=device_ids)
- 为数据集创建 Sampler
- 使用启动工具 torch.distributed.launch 在每个主机上执行一次脚本，开始训练
- 使用 destory_process_group() 销毁进程组
1. 添加参数 --local_rank
# 每个进程分配一个 local_rank 参数，表示当前进程在当前主机上的编号。例如：rank=2, local_rank=0 表示第 3 个节点上的第 1 个进程。
# 这个参数是torch.distributed.launch传递过来的，我们设置位置参数来接受，local_rank代表当前程序进程使用的GPU标号
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--local_rank', default=-1, type=int,
help='node rank for distributed training')
args = parser.parse_args()
print(args.local_rank))
2.初始化使用nccl后端
dist.init_process_group(backend='nccl')
# When using a single GPU per process and per
# DistributedDataParallel, we need to divide the batch size
# ourselves based on the total number of GPUs we have
device_ids=[1,3]
ngpus_per_node=len(device_ids)
args.batch_size = int(args.batch_size / ngpus_per_node)
#ps 检查nccl是否可用
#torch.distributed.is_nccl_available ()
3.使用DistributedSampler
#别忘了设置pin_memory=true
#使用 DistributedSampler 对数据集进行划分。它能帮助我们将每个 batch 划分成几个 partition，在当前进程中只需要获取和 rank 对应的那个 partition 进行训练
train_dataset = MyDataset(train_filelist, train_labellist, args.sentence_max_size, embedding, word2id)
train_sampler = t.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_dataset)
train_dataloader = DataLoader(train_dataset,
pin_memory=true,
shuffle=(train_sampler is None),
batch_size=args.batch_size,
num_workers=args.workers,
sampler=train_sampler )
#DataLoader：num_workers这个参数决定了有几个进程来处理data loading。0意味着所有的数据都会被load进主进程
#注意 testset不用sampler
4.分布式训练
#使用 DistributedDataParallel 包装模型，它能帮助我们为不同 GPU 上求得的梯度进行 all reduce（即汇总不同 GPU 计算所得的梯度，并同步计算结果）。
#all reduce 后不同 GPU 中模型的梯度均为 all reduce 之前各 GPU 梯度的均值. 注意find_unused_parameters参数！
net = textCNN(args,vectors=t.FloatTensor(wvmodel.vectors))
if args.cuda:
# net.cuda(device_ids[0])
net.cuda()
if len(device_ids)>1:
net=torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(net,find_unused_parameters=True)
5.最后，把数据和模型加载到当前进程使用的 GPU 中，正常进行正反向传播：
for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
if args.cuda:
data, target = data.cuda(), target.cuda()
output = net(images)
loss = criterion(output, target)
...
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
6.在使用时，命令行调用 torch.distributed.launch 启动器启动：
#pytorch 为我们提供了 torch.distributed.launch 启动器，用于在命令行分布式地执行 python 文件。
#--nproc_per_node参数指定为当前主机创建的进程数。一般设定为=NUM_GPUS_YOU_HAVE当前主机的 GPU 数量，每个进程独立执行训练脚本。
#这里是单机多卡，所以node=1，就是一台主机，一台主机上--nproc_per_node个进程
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 main.py
可以参考如下代码：
- DDP1
- [DDP2](
如果有的话就是简单，一行代码搞定。
3.2 DDP 的优势1. 每个进程对应一个独立的训练过程，且只对梯度等少量数据进行信息交换。
DDP 在每次迭代中，每个进程具有自己的 optimizer ，并独立完成所有的优化步骤，进程内与一般的训练无异。在各进程梯度计算完成之后，各进程需要将梯度进行汇总平均，然后再由 rank=0 的进程，将其 broadcast 到所有进程。之后，各进程用该梯度来独立的更新参数。而 DP是梯度汇总到主 GPU，反向传播更新参数，再广播参数给其他的 GPU。
DDP 中由于各进程中的模型，初始参数一致 (初始时刻进行一次 broadcast)，而每次用于更新参数的梯度也一致，因此，各进程的模型参数始终保持一致。
而在**DP** 中，全程维护一个 optimizer，对各 GPU 上梯度进行求和，而在主 GPU 进行参数更新，之后再将模型参数 broadcast 到其他 GPU。
相较于**DP，DDP**传输的数据量更少，因此速度更快，效率更高。
2. 每个进程包含独立的解释器和 GIL。
一般使用的 Python 解释器 CPython：是用 C 语言实现 Pyhon，是目前应用最广泛的解释器。全局锁使 Python 在多线程效能上表现不佳，全局解释器锁（Global Interpreter Lock）是 Python 用于同步线程的工具，使得任何时刻仅有一个线程在执行。
由于每个进程拥有独立的解释器和 GIL，消除了来自单个 Python 进程中的多个执行线程，模型副本或 GPU 的额外解释器开销和 GIL-thrashing ，因此可以减少解释器和 GIL 使用冲突。这对于严重依赖 Python runtime 的 models 而言，比如说包含 RNN 层或大量小组件的 models 而言，这尤为重要。
参考-
Pytorch模型并行
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Training Neural Nets on Larger Batches: Practical Tips for 1-GPU, Multi-GPU & Distributed setups
