分布式訓練的實現

一、分布式訓練概述

分布式訓練是指通過將訓練任務分配給多個計算節點，從而實現加速訓練的一種方式。在傳統的單節點訓練中，計算資源有限，只能串行地完成任務。而在分布式訓練中，各個計算節點可以並行地執行部分任務，然後將結果匯總，從而提高訓練效率和性能。

分布式訓練對於大規模深度神經網絡模型的訓練尤為重要，因為這類模型需要處理海量數據和複雜計算，單節點訓練無法滿足實時性和效率的需求。因此，分布式訓練成為了當前深度學習領域的一個熱門話題。

二、數據並行與模型並行

分布式訓練的實現從策略上可以分為數據並行和模型並行兩種方式。

1.數據並行

數據並行是指在分布式環境下，將原始數據劃分到多個計算節點中，各個節點針對不同的數據進行訓練，之後將每個節點的梯度結果匯總，得到最終的模型參數。數據並行的主要優點是簡單易實現，對於數據量較大的場景可以生成更多的梯度樣本，提高系統訓練效率。

在數據並行的實現中，需要注意如何劃分數據和如何進行梯度的同步。這裡我們參照PyTorch框架的實現方式，將數據按照Batch Size的大小進行劃分，將每個Batch分配給不同的計算節點進行訓練。在節點訓練完畢後，將各個節點的梯度結果計算平均數，並將結果同步到主節點中，從而更新模型參數。

2.模型並行

模型並行是指將模型分解成多部分，在分布式環境下分配給不同的計算節點進行訓練，之後將各個節點的結果進行合併，得到最終的模型參數。模型並行相對於數據並行的優勢在於可以處理更大規模的模型以及更多計算任務，使得整個系統的訓練效率更快。

在模型並行的實現中，需要注意如何將模型進行分解、如何進行模型的同步和變量複製。這裡我們參照TensorFlow框架的實現方式，使用參數服務器進行模型分解和變量複製，在節點訓練完畢後，將各個節點的結果進行合併，從而得到更新後的模型。

三、代碼示例

1.數據並行

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

def setup(rank, world_size):
    dist.init_process_group("mpi")
    torch.cuda.set_device(rank)

def teardown():
    dist.destroy_process_group()

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 512)
        self.fc2 = nn.Linear(512, 10)
    
    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 784)
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return nn.functional.log_softmax(x, dim=1)

def train(rank, world_size):
    setup(rank, world_size)

    train_set = torchvision.datasets.MNIST(root="./data", train=True, download=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor())
    train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_set, num_replicas=world_size, rank=rank)
    train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=64, shuffle=False, sampler=train_sampler)

    net.to(rank)
    net = DDP(net, device_ids=[rank])

    criterion = nn.NLLLoss()
    optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)

    for epoch in range(num_epochs):
        for data, target in train_loader:
            optimizer.zero_grad()
            output = net(data.to(rank))
            loss = criterion(output, target.to(rank))
            loss.backward()
            optimizer.step()

    teardown()

if __name__ == "__main__":
    world_size = 2
    mp.spawn(train, args=(world_size,), nprocs=world_size, join=True)

2.模型並行

import tensorflow as tf
import horovod.tensorflow as hvd

def model_fn(features, labels, mode):
    inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(28, 28))
    x = tf.keras.layers.Flatten()(inputs)
    x = tf.keras.layers.Dense(128, activation="relu")(x)
    outputs = tf.keras.layers.Dense(10, activation="softmax")(x)
    model = tf.keras.models.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

    loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()
    optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(0.1 * hvd.size())
    optimizer = hvd.DistributedOptimizer(optimizer)

    model.compile(loss=loss_fn, optimizer=optimizer, metrics=["accuracy"])
    return model

if __name__ == "__main__":
    hvd.init()

    train_set = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
    train_set = (train_set[0][::hvd.size()], train_set[1][::hvd.size()])
    train_set = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(train_set).shuffle(1000).batch(64)

    model = tf.keras.estimator.model_to_estimator(model_fn=model_fn)

    train_spec = tf.estimator.TrainSpec(input_fn=lambda: train_set, max_steps=10000 // hvd.size())
    eval_spec = tf.estimator.EvalSpec(input_fn=lambda: train_set, steps=10)

    tf.estimator.train_and_evaluate(model, train_spec, eval_spec)

    hvd.shutdown()