《技术深扒| 从零了解单机多卡分布式训练策略 MirroredStrategy》

人工智能

2023-11-19 23:21:10

单机多卡分布式训练利器：MirroredStrategy

前言

深度学习模型日益复杂，对计算资源的需求也与日俱增。单块显卡的显存已捉襟见肘，而分布式训练应运而生，成为大模型训练的不二之选。本文将重点剖析单机多卡分布式训练策略 MirroredStrategy，带你领略它的原理、优缺点及应用场景。

MirroredStrategy 的原理

MirroredStrategy 的原理十分简单，它将模型副本存储在每个计算节点上，并在各个节点同时更新模型参数。当训练数据输入模型时，副本会同步计算，产生相同的结果。随后，每个节点将输出发送给中央节点，后者汇总结果并更新参数。

这种同步更新机制有效利用了多卡资源，加速了训练进程。同时，MirroredStrategy 具备良好的稳定性，成为训练大模型的理想选择。

MirroredStrategy 的优势

高性能： 充分利用多卡资源，提升训练速度。
稳定性强： 同步更新机制确保参数一致性，提高模型稳定性。

MirroredStrategy 的局限性

内存开销大： 副本存储在每个节点，增加内存使用量。
同步更新慢： 模型较大或数据量大时，同步更新可能拖慢训练速度。

MirroredStrategy 的应用

MirroredStrategy 适用于各种深度学习任务，包括图像分类、目标检测、自然语言处理等。它尤其适合于以下场景：

大模型训练： 利用其稳定性和性能优势，高效训练大规模模型。
多卡训练： 充分发挥多块显卡的计算能力，加速训练进程。

代码示例

使用 MirroredStrategy 进行分布式训练的示例代码如下：

import tensorflow as tf

# 创建 MirroredStrategy
strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()

# 将模型包装到 MirroredStrategy 中
with strategy.scope():
    # 创建模型
    model = tf.keras.Sequential([
        tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu'),
        tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu'),
        tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
    ])

    # 编译模型
    model.compile(optimizer='adam',
                  loss='binary_crossentropy',
                  metrics=['accuracy'])

# 加载训练数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# 将训练数据转换为 tf.data.Dataset 格式
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train))
train_dataset = train_dataset.batch(32)

# 将测试数据转换为 tf.data.Dataset 格式
test_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test, y_test))
test_dataset = test_dataset.batch(32)

# 训练模型
model.fit(train_dataset, epochs=10, validation_data=test_dataset)

# 评估模型
model.evaluate(test_dataset)