多卡训练

1、前言

  近期做到的一些工作涉及到多卡训练，不得不感慨深度学习真的是一个烧钱的活，顺便记录一下，主要记录用法，不涉及实现原理。

2、单机多卡并行

官方DDP文档：

GETTING STARTED WITH DISTRIBUTED DATA PARALLEL

Github 仓库:

Github 中文文档

GETTING STARTED WITH DISTRIBUTED DATA PARALLEL

DataParallel

使用 nn.Dataarallel() 将模型变换一下，一行搞定

model = nn.DataParallel(model)

根据

为方便说明，我们假设模型输入为(32, input_dim)，这里的 32 表示batch_size，模型输出为(32, output_dim)，使用 4 个GPU训练。nn.DataParallel起到的作用是将这 32 个样本拆成 4 份，发送给 4 个GPU 分别做 forward，然后生成 4 个大小为(8, output_dim)的输出，然后再将这 4 个输出都收集到cuda:0上并合并成(32, output_dim)。
可以看出，nn.DataParallel没有改变模型的输入输出，因此其他部分的代码不需要做任何更改，非常方便。但弊端是，后续的loss计算只会在cuda:0上进行，没法并行，因此会导致负载不均衡的问题。

针对负载不均衡问题，一个缓解的方法是将 loss 放入模型内部计算，即在 forward 的时候计算 loss。

DistributedDatarallel

   分布式数据并行方法，通过多进程实现。

1、从一开始就会启动多个进程(进程数等于GPU数)，每个进程独享一个GPU，每个进程都会独立地执行代码。这意味着每个进程都独立地初始化模型、训练，当然，在每次迭代过程中会通过进程间通信共享梯度，整合梯度，然后独立地更新参数。

2、每个进程都会初始化一份训练数据集，通过DistributedSampler函数实现，即同样的模型喂进去不同的数据做训练，也就是所谓的数据并行。

3、进程通过local_rank变量来标识自己，local_rank为0的为master，其他是slave。这个变量是torch.distributed包帮我们创建的，使用方法如下：

import argparse  
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--local_rank", type=int, default=-1)
args = parser.parse_args()

运行代码

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 --nnodes=1 train.py

其中，nnodes 表示节点数量，单机，即为1，nproc_per_node 为每个节点的进程数量，与 GPU 数量一致。

模型保存与加载
TODO

3、遇到的问题

1、DistributedDataarallel 方法，有时候会出现进程卡死的问题，现象上即为显卡的利用率卡在 100%，未启动进程组，根据tjds排查是IO 虚拟化（也称为 VT-d 或 IOMMU）启用了ACS导致，具体原因参考 故障排除——NCCL
2.16.2 文档。

方法一：排查原因是BIOS里IO虚拟化（VT-d）默认启动了PCI访问控制服务（ACS）导致GPU间无法直接通过P2P方式通信，需在BIOS关闭此功能，具体操作参考 tjds

1、 查看ACS是否开启

执行 lspci -vvv | grep -I acsctl 如果有显示SrcValid+说明已启用ACS功能

2、 添加iommu=pt参数到grub（此步骤应该可以跳过）

编辑/etc/default/grub文件添加iommu=pt，再执行update-grub更新grub文件

3、 关闭BIOS里ACS功能

重启操作系统开机时按 del 进入 BIOS 关闭 ACS 功能，不关 VT-d 只关闭 ACS 功能，具体路径：Path: Advanced -> Chipset Configuration -> North Bridge -> IIO Configuration -> Intel VT for Directed I/O (VT-d) -> ACS Control -> Enable / Disable.

4、 检查ACS是否关闭

执行lspci -vvv | grep -I acsctl 如果全显示SrcValid-说明已关闭ACS功能

方法二：仍然使用 ‘nccl‘ 后端，禁用 GPU 的 P2P 通信。

torch.distributed.init_process_group(backend="ncll")

NCCL_P2P_DISABLE=1 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 train.py 

嫌麻烦可以写入 bashrc 环境变量。

方法三：更换后端为 ‘gloo’ , shell命令运行程序，纵享丝滑。

torch.distributed.init_process_group(backend="gloo")

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 train.py 

缺点就是 gloo 的通信在我用的时候要比 nccl 慢很多。

2、如果训练过程中使用了 Sampler 进行数据分发， dataloader 的 shuffle 不能设置为 True。

3、dataloader 设置 batch_size 时，注意尽量保证每次循环每张卡至少可以分到一个 sample，不然有时候会因某张卡等待输入卡死。

4、我在训练时，dataloader的 num_works 通过 CPU 帮助 GPU 加载数据能够提升 GPU 利用率，倒是没遇到报错。

5、dataloader 的 pin_memory (锁页内存) 按道理是可以锁住一部分内存，减少 CPU 内存拷贝的，但是我用的时候会极大降低 GPU 利用率，此处存疑。

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