【AI系统】并行训练基本介绍

简介: 分布式训练通过将任务分配至多个节点,显著提升模型训练效率与精度。本文聚焦PyTorch2.0中的分布式训练技术,涵盖数据并行、模型并行及混合并行等策略,以及DDP、RPC等核心组件的应用,旨在帮助开发者针对不同场景选择最合适的训练方式,实现高效的大模型训练。

分布式训练是一种模型训练模式,它将训练工作量分散到多个工作节点上,从而大大提高了训练速度和模型准确性。虽然分布式训练可用于任何类型的 AI 模型训练,但将其用于大模型和计算要求较高的任务最为有利。

本篇幅将围绕在 PyTorch2.0 中提供的多种分布式训练方式展开,包括并行训练,如:数据并行(Data Parallelism, DP)、模型并行(Model Parallelism, MP)、混合并行(Hybrid Parallel),可扩展的分布式训练组件,如:设备网格(Device Mesh)、RPC 分布式训练以及自定义扩展等。每种方法在特定用例中都有独特的优势。

具体来说,这些功能的实现可以分为三个主要组件:

  1. 分布式数据并行训练(DDP)是一种广泛采用的单程序多数据训练范式。在 DDP 中,模型会在每个进程上复制,每个模型副本将接收不同的输入数据样本。DDP 负责梯度通信以保持模型副本同步,并将其与梯度计算重叠以加速训练。

  2. 基于 RPC 的分布式训练(RPC)支持无法适应数据并行训练的通用训练结构,例如分布式流水线并行、参数服务器范式以及 DDP 与其他训练范式的组合。它有助于管理远程对象的生命周期,并将自动微分引擎扩展到单个计算节点之外。

  3. 提供了在组内进程之间发送张量的功能,包括集体通信 API(如 All Reduce 和 All Gather)和点对点通信 API(如 send 和 receive)。尽管 DDP 和 RPC 已经满足了大多数分布式训练需求,PyTorch 的中间表达 C10d 仍然在需要更细粒度通信控制的场景中发挥作用。例如,分布式参数平均,在这种情况下,应用程序希望在反向传播之后计算所有模型参数的平均值,而不是使用 DDP 来通信梯度。这可以将通信与计算解耦,并允许对通信内容进行更细粒度的控制,但同时也放弃了 DDP 提供的性能优化。

通过充分利用这些分布式训练组件,开发人员可以在各种计算要求和硬件配置下高效地训练大模型,实现更快的训练速度和更高的模型准确性。

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