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distributed_training_gpu.md 9.29 KB
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bichaoyang authored 2022-01-11 20:25 . fix issue of tutorial

分布式并行训练 (GPU)

GPU 进阶 分布式并行

本篇教程我们主要讲解,如何在GPU硬件平台上,利用MindSpore的数据并行及自动并行模式训练ResNet-50网络。如需了解并行模型等相关背景和概念,可参考分布式并行训练(Ascend)

你可以在这里下载完整的样例代码:

https://gitee.com/mindspore/docs/tree/master/docs/sample_code/distributed_training

目录结构如下:

└─sample_code
    ├─distributed_training
    │      resnet.py
    │      resnet50_distributed_training_gpu.py
    │      run_gpu.sh
    ...

其中,resnet.pyresnet50_distributed_training.py等文件是定义网络结构的脚本。run_gpu.sh是执行脚本。

准备环节

下载数据集

本样例采用CIFAR-10数据集,由10类32*32的彩色图片组成,每类包含6000张图片。其中训练集共50000张图片,测试集共10000张图片。

CIFAR-10数据集下载链接:http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-binary.tar.gz

将数据集下载并解压到本地路径下,解压后的文件夹为cifar-10-batches-bin

配置分布式环境

调用集合通信库

在GPU硬件平台上,MindSpore分布式并行训练的通信使用的是NCCL。

GPU平台上,MindSpore暂不支持用户进行:

get_local_rankget_local_sizeget_world_rank_from_group_rankget_group_rank_from_world_rankcreate_group操作。

下面是调用集合通信库的代码样例:

from mindspore import context
from mindspore.communication import init

if __name__ == "__main__":
    context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="GPU")
    init("nccl")
    ...

其中,

  • mode=context.GRAPH_MODE:使用分布式训练需要指定运行模式为图模式。
  • init("nccl"):使能NCCL通信,并完成分布式训练初始化操作。

数据并行模式加载数据集

在GPU硬件平台上,加载数据集的处理流程和Ascend 910 AI处理器一致。可参考数据并行模式加载数据集

定义网络

在GPU硬件平台上,网络的定义和Ascend 910 AI处理器一致,可以参考ResNet网络样例脚本

定义损失函数及优化器

定义损失函数

在GPU硬件平台上,损失函数的定义和Ascend 910 AI处理器一致。可参考定义损失函数

定义优化器

采用Momentum优化器作为参数更新工具,这里定义与单机一致,不再展开,具体可以参考样例代码中的实现。

训练网络

context.set_auto_parallel_context是配置并行训练参数的接口,必须在初始化网络之前调用。常用参数包括:

  • parallel_mode:分布式并行模式,默认为单机模式ParallelMode.STAND_ALONE。可选数据并行ParallelMode.DATA_PARALLEL及自动并行ParallelMode.AUTO_PARALLEL
  • parameter_broadcast:训练开始前自动广播0号卡上数据并行的参数权值到其他卡上,默认值为False
  • gradients_mean:反向计算时,框架内部会将数据并行参数分散在多台机器的梯度值进行收集,得到全局梯度值后再传入优化器中更新。默认值为False,设置为True对应allreduce_mean操作,False对应allreduce_sum操作。
  • device_numglobal_rank建议采用默认值,框架内会调用HCCL接口获取。

如脚本中存在多个网络用例,请在执行下个用例前调用context.reset_auto_parallel_context将所有参数还原到默认值。

在下面的样例中我们指定并行模式为自动并行,用户如需切换为数据并行模式只需将parallel_mode改为DATA_PARALLEL

from mindspore import context, Model
from mindspore.nn import Momentum
from mindspore.train.callback import LossMonitor
from mindspore.context import ParallelMode
from resnet import resnet50

context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="GPU")

def test_train_cifar(epoch_size=10):
    context.set_auto_parallel_context(parallel_mode=ParallelMode.AUTO_PARALLEL, gradients_mean=True)
    loss_cb = LossMonitor()
    data_path = os.getenv('DATA_PATH')
    dataset = create_dataset(data_path)
    batch_size = 32
    num_classes = 10
    net = resnet50(batch_size, num_classes)
    loss = SoftmaxCrossEntropyExpand(sparse=True)
    opt = Momentum(filter(lambda x: x.requires_grad, net.get_parameters()), 0.01, 0.9)
    model = Model(net, loss_fn=loss, optimizer=opt)
    model.train(epoch_size, dataset, callbacks=[loss_cb], dataset_sink_mode=False)

其中,

  • dataset_sink_mode=True:表示采用数据集的下沉模式,即训练的计算下沉到硬件平台中执行。
  • LossMonitor:能够通过回调函数返回Loss值,用于监控损失函数。

运行脚本

在GPU硬件平台上,MindSpore采用OpenMPI的mpirun进行分布式训练。下面以使用8张卡的分布式训练脚本为例,演示如何运行脚本:

你可以在这里找到样例的运行脚本:

https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/docs/sample_code/distributed_training/run_gpu.sh

如果通过root用户执行脚本,mpirun需要加上--allow-run-as-root参数。

#!/bin/bash

echo "=============================================================================================================="
echo "Please run the script as: "
echo "bash run_gpu.sh DATA_PATH"
echo "For example: bash run_gpu.sh /path/dataset"
echo "It is better to use the absolute path."
echo "=============================================================================================================="
DATA_PATH=$1
export DATA_PATH=${DATA_PATH}

rm -rf device
mkdir device
cp ./resnet50_distributed_training.py ./resnet.py ./device
cd ./device
echo "start training"
mpirun -n 8 pytest -s -v ./resnet50_distributed_training.py > train.log 2>&1 &

脚本会在后台运行,日志文件会保存到device目录下,共跑了10个epoch,每个epoch有234个step,关于Loss部分结果保存在train.log中。选取部分示例,如下:

epoch: 1 step: 1, loss is 2.3025854
epoch: 1 step: 1, loss is 2.3025854
epoch: 1 step: 1, loss is 2.3025854
epoch: 1 step: 1, loss is 2.3025854
epoch: 1 step: 1, loss is 2.3025854
epoch: 1 step: 1, loss is 2.3025854
epoch: 1 step: 1, loss is 2.3025854
epoch: 1 step: 1, loss is 2.3025854

运行多机脚本

若训练涉及多机,则需要额外在mpirun命令中设置多机配置。你可以直接在mpirun命令中用-H选项进行设置,比如mpirun -n 16 -H DEVICE1_IP:8,DEVICE2_IP:8 python hello.py,表示在ip为DEVICE1_IP和DEVICE2_IP的机器上分别起8个进程运行程序;或者也可以构造一个如下这样的hostfile文件,并将其路径传给mpirun--hostfile的选项。hostfile文件每一行格式为[hostname] slots=[slotnum],hostname可以是ip或者主机名。

DEVICE1 slots=8
DEVICE2 slots=8

两机十六卡的执行脚本如下,需要传入变量DATA_PATHHOSTFILE,表示数据集的路径和hostfile文件的路径。更多mpirun的选项设置可见OpenMPI的官网。

#!/bin/bash

DATA_PATH=$1
HOSTFILE=$2

rm -rf device
mkdir device
cp ./resnet50_distributed_training.py ./resnet.py ./device
cd ./device
echo "start training"
mpirun -n 16 --hostfile $HOSTFILE -x DATA_PATH=$DATA_PATH -x PATH -mca pml ob1 pytest -s -v ./resnet50_distributed_training.py > train.log 2>&1 &

在GPU上进行分布式训练时,模型参数的保存和加载可参考分布式训练模型参数保存和加载

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