多卡训练中模型并行实现方法
在多卡训练场景下，模型并行是一种重要的分布式训练策略，能够有效提升大规模模型的训练效率。本文将详细介绍如何在PyTorch和Horovod框架下实现模型并行。
PyTorch模型并行实现
使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel进行模型并行的关键步骤如下：
import torch
import torch.distributed as dist
import torch.nn as nn
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
# 初始化分布式环境
os.environ['MASTER_ADDR'] = 'localhost'
os.environ['MASTER_PORT'] = '12355'
dist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size)
# 创建模型并移动到GPU
model = MyModel().cuda()
model = DDP(model, device_ids=[rank])
# 定义优化器
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
Horovod模型并行配置
Horovod通过集成到PyTorch训练流程中实现模型并行：
import horovod.torch as hvd
import torch.nn.functional as F
# 初始化Horovod
hvd.init()
# 设置GPU设备
torch.cuda.set_device(hvd.local_rank())
# 广播参数
hvd.broadcast_parameters(model.state_dict(), root_rank=0)
hvd.broadcast_optimizer_state(optimizer, root_rank=0)
# 优化器设置
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
optimizer = hvd.DistributedOptimizer(optimizer,
named_parameters=model.named_parameters())
关键配置建议
- 批量大小调整：每个GPU上保持相同的局部批次大小，总批次大小等于局部批次大小乘以GPU数量
- 梯度同步策略：使用all-reduce操作进行梯度聚合，避免数据竞争
- 内存优化：启用gradient checkpointing技术减少显存占用
性能调优提示
- 使用
torch.cuda.set_per_process_memory_fraction()控制GPU内存分配 - 通过
torch.backends.cudnn.benchmark=True启用CUDNN自动调优 - 合理设置
num_workers参数优化数据加载效率
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