多卡训练中模型并行效率评估

在多机多卡分布式训练中，模型并行是提升训练效率的关键策略之一。本文将通过实际案例，评估不同模型并行配置下的性能表现。

环境准备

pip install torch torchvision horovod

PyTorch Distributed配置示例

import torch
import torch.distributed as dist
import torch.multiprocessing as mp
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

def setup(rank, world_size):
    dist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size)

def cleanup():
    dist.destroy_process_group()

def train_model(rank, world_size):
    setup(rank, world_size)
    
    # 创建模型并移动到GPU
    model = torch.nn.Linear(1000, 10).to(rank)
    
    # 使用DDP包装
    ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank])
    
    # 模型训练逻辑
    optimizer = torch.optim.SGD(ddp_model.parameters(), lr=0.01)
    
    for epoch in range(10):
        # 训练代码...
        pass
    
    cleanup()

Horovod配置示例

import horovod.torch as hvd
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 初始化Horovod
hvd.init()

# 设置GPU
torch.cuda.set_device(hvd.local_rank())

# 创建模型和优化器
model = nn.Linear(1000, 10)
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 使用Horovod进行梯度同步
optimizer = hvd.DistributedOptimizer(optimizer,
                                    named_parameters=model.named_parameters())

# 广播参数
hvd.broadcast_parameters(model.state_dict(), root_rank=0)

性能评估方法

通过对比不同并行策略下的训练时间、GPU利用率和内存占用，可以量化模型并行的效果。建议使用torch.cuda.memory_allocated()和time.time()进行精确测量。