PyTorch 分布式 Autograd (6) ---- 引擎(下) [附代码]

2023-09-06 04:24:23

引擎设计回顾

在之前的文章中，我们介绍了 PyTorch 分布式 Autograd 引擎的设计原理，包括其主要组件和工作流程。简单回顾一下，该引擎主要由以下部分组成：

Engine： 协调分布式反向传播的中心组件，负责收集梯度、执行反向传播计算并同步梯度。
Streams： 用于管理和调度分布式任务的抽象概念，可将计算划分为多个独立的流，以便并行执行。
Dependencies： 记录反向传播过程中各个节点之间的依赖关系，以便引擎能够正确地执行反向传播计算。

2. 收集梯度

在反向传播过程中，引擎首先需要收集各个节点的梯度。梯度是标量或向量，用于表示损失函数对模型参数的导数。在 PyTorch 中，梯度存储在张量中，可以通过 backward() 方法进行计算。

在分布式环境中，收集梯度需要考虑数据并行和模型并行的区别。数据并行是指将模型复制到多个节点上，每个节点负责计算一部分数据的梯度，然后将梯度汇总到主节点。模型并行是指将模型拆分成多个部分，每个节点负责计算一部分模型的梯度，然后将梯度汇总到主节点。

3. 执行反向传播计算

收集到梯度后，引擎就开始执行反向传播计算。反向传播计算是根据反向传播算法进行的，该算法通过链式法则计算出每个模型参数的梯度。在 PyTorch 中，反向传播计算可以通过 backward() 方法进行执行。

4. 同步梯度

在分布式环境中，反向传播计算完成后，需要将各个节点的梯度同步到主节点。同步梯度的目的是为了保证模型参数的一致性，以便后续的优化算法能够正确地更新模型参数。

PyTorch 分布式 Autograd 引擎提供了两种同步梯度的方法：同步通信和异步通信。同步通信是指在反向传播计算完成后，所有节点等待所有其他节点的梯度同步完成，然后才继续执行后续操作。异步通信是指在反向传播计算完成后，每个节点立即将自己的梯度发送给主节点，而无需等待其他节点的梯度同步完成。

5. 代码示例

以下是一个 PyTorch 分布式 Autograd 引擎的简单代码示例：

import torch
import torch.distributed as dist

# 初始化分布式环境
dist.init_process_group(backend="nccl")

# 定义模型
model = torch.nn.Linear(10, 10)

# 将模型分布到各个节点
model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model)

# 定义损失函数
loss_fn = torch.nn.MSELoss()

# 定义优化器
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
for epoch in range(10):
    # 正向传播
    outputs = model(input)
    loss = loss_fn(outputs, target)

    # 反向传播
    loss.backward()

    # 同步梯度
    optimizer.synchronize()

    # 更新模型参数
    optimizer.step()