详解 PyTorch 分布式 Autograd：RPC 的基石

人工智能

2023-11-01 18:40:05

在上一篇文章中，我们深入探讨了分布式 PyTorch Autograd 的设计理念。现在，让我们踏入源码的领域，从 RPC（远程过程调用）这个基本构件开始，一探究竟。

RPC：分布式计算的桥梁

分布式 Autograd 的实现离不开 RPC 的支持。RPC 是一种机制，允许进程跨越网络相互调用函数或方法。在 PyTorch 中，RPC 被广泛用于在不同进程之间传输张量和梯度。

RPC 封装在分布式 Autograd 中

在 PyTorch 中，RPC 被封装在一个名为 torch.distributed.rpc 的模块中。此模块提供了多种函数和类，用于管理 RPC 进程，发送和接收消息，以及处理远程错误。

RPC 基本操作

在 RPC 中，有几个基本操作至关重要：

创建 RPC 进程组： 使用 init_rpc() 函数创建由一个或多个进程组成的 RPC 进程组。
发送 RPC 消息： 使用 rpc_sync() 或 rpc_async() 函数发送 RPC 消息。rpc_sync() 等待响应，而 rpc_async() 在后台发送消息。
接收 RPC 消息： 使用 register_rpc_handler() 函数注册一个处理特定类型 RPC 消息的处理程序。
处理 RPC 错误： 使用 get_rpc_handlers() 函数获取 RPC 错误处理程序。

RPC 在分布式 Autograd 中的作用

在分布式 Autograd 中，RPC 扮演着至关重要的角色：

传递张量和梯度： RPC 用于在不同进程之间传输张量和梯度。
同步前向传播： 分布式 Autograd 使用 RPC 同步各进程的前向传播计算。
执行反向传播： 分布式 Autograd 依赖 RPC 执行跨进程的反向传播。

示例代码

以下示例演示了如何在 PyTorch 分布式 Autograd 中使用 RPC 发送和接收张量：

import torch.distributed.rpc as rpc

# 创建 RPC 进程组
rpc.init_rpc("worker1", rank=0, world_size=2)

# 发送张量
tensor = torch.randn(3, 3)
rpc.rpc_sync("worker2", torch.distributed.rpc.TensorPipeRpcBackend, tensor)

# 接收张量
received_tensor = rpc.rpc_sync("worker2", torch.distributed.rpc.TensorPipeRpcBackend).to("cuda")