前言

2025 年了，现在大量深度学习模型需要在多卡机上训练，尤其是大语言模型。企业越来越多地部署千卡/万卡集群。所以大家最好从小养成分布式训练/推理的好习惯。分布式这种 system 领域的概念真是一通百通，学了之后到处都有用。

什么是分布式训练？

分布式训练是一种利用多台计算机或设备共同完成深度学习模型训练的方法。通过将数据和计算任务分配到多个设备上，可以显著提高训练的速度和效率。

PyTorch DDP 简介

PyTorch 的分布式数据并行（DDP）模块是用于加速深度学习模型训练的工具之一。它允许用户将模型和数据分布在多台设备或计算机上，从而加速训练过程。

为什么使用 DDP？

  1. 加速训练：DDP 可以将训练任务分配到多台设备上，从而显著加快训练速度。
  2. 节省资源：通过分布式训练，可以充分利用多台设备的计算资源，减少训练时间。
  3. 支持大规模模型：DDP 特别适合大规模深度学习模型的训练，可以有效处理数十亿参数的模型。

如何使用 DDP？

  1. 安装 PyTorch：调用torch.distributed包就好
  2. 定义模型和数据：定义您的深度学习模型和训练数据。
  3. 创建 DDP 实例：使用 PyTorch 的DistributedDataParallel模块创建 DDP 实例。
  4. 训练模型：使用 DDP 实例训练模型。

示例代码

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
import torch
import torch.distributed as dist
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义模型
model = nn.Linear(5, 3)

# 初始化DDP
dist.init_process_group('nccl', init_method='env://', world_size=4, rank=0)

# 创建DDP实例
ddp_model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[0])

# 定义优化器和损失函数
optimizer = optim.SGD(ddp_model.parameters(), lr=0.01)
criterion = nn.MSELoss()

# 训练模型
for input, target in dataset:
    optimizer.zero_grad()
    output = ddp_model(input)
    loss = criterion(output, target)
    loss.backward()
    optimizer.step()

优势和挑战

优势：

  • 加速训练：DDP 可以显著加快模型训练的速度。
  • 支持大规模模型：DDP 特别适合大规模深度学习模型的训练。

挑战：

  • 通信开销：DDP 需要设备之间的通信，这可能会增加训练时间。
  • 同步问题：确保所有设备同步更新模型参数是 DDP 的一个挑战。