全栈工程师开发手册 （作者：栾鹏）https://blog.51cto.com/u_15858929/6117116
​​ 一站式云原生机器学习平台​​

在单机单卡，或者单机多卡无法在有限时间内完成训练的情况下，我们就需要使用多机多卡分布式训练，在多机多卡分布式训练主要存在几个难点：

1、分布式多机多卡集群
2、pytorch多机多卡分布式训练代码
3、多机多卡分布式训练gpu利用率问题
4、cpu/gpu任务分配不均，cpu任务会占用GPU任务

分布式训练集群

为了方便的实现一个pytorch分布式集群，这里直接使用

cube开源一站式云原生机器学习平台--pytorch分布式训练_pytorch

​ ​https://github.com/tencentmusic/cube-studio​​ 开源的云原生一站式机器学习平台。

使用pytorchjob这个模板，填上自己的启动命令和启动worker数目就可以。

cube开源一站式云原生机器学习平台--pytorch分布式训练_机器学习_02

分布式原理和代码

cube开源一站式云原生机器学习平台--pytorch分布式训练_机器学习_03

基本原则

每个进程的rank是不能一样的，进程总数目是为WORLD_SIZE，master只能是rank=0

主要变更

分布式集群的每个pod，都会提供如下环境变量
NCCL_DEBUG=INFO
NCCL_IB_DISABLE=”1″
MASTER_PORT=”23456″
NCCL_SOCKET_IFNAME=eth0
MASTER_ADDR=pytorchjob-xxx-master-0
WORLD_SIZE=3 # 一共多少个worker
RANK=0 # 当前是第几个worker

注意：
master：RANK=0，worker-0：RANK=1，worker-1：RANK=2

# 初始化集群信息
if int(os.environ.get(‘WORLD_SIZE’, 1))>1:
# 要不专门配置init_method RANK或者WORLD_SIZE 系统会自动识别
dist.init_process_group(backend=args.backend,init_method=None)

# 被DDP封装的model的参数的grad才会进行all reduce
if is_distributed():
Distributor = nn.parallel.DistributedDataParallel if use_cuda else nn.parallel.DistributedDataParallelCPU
model = Distributor(model)

# 需要DistributedSampler作为实例传递给DataLoader来配合DDP使用，这样数据集的样本会为每个进程划分，每个进程读取各自的样本。
train_sampler=torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_dataset)

# 分布式下set_epoch
train_sampler.set_epoch(epoch)











启动方式


直接python启动your_start.py


例如上面的mnist代码


torch.distributed.launch启动










python -m torch.distributed.launch –nproc_per_node=每个worker的卡数量 –nnodes=$WORLD_SIZE –node_rank=$RANK –master_addr=$MASTER_ADDR –master_port=$MASTER_PORT train.py –自己脚本的其他参数












torch.distributed.launch会向你的脚本传递–local_rank参数，同时会透传train.py后面的参数
你的train.py脚本










if __name__ == “__main__”:

parser.add_argument(‘–local_rank’, type=int, default=0, help=’local_rank’)


world_size = int(os.environ[‘WORLD_SIZE’])
rank = int(os.environ[‘RANK’])
dist.init_process_group(‘nccl’)


    

    

    

    

    

    gpu利用率优化
    

    其中gpu由于是整卡占用，需要调整任务的部分参数和代码，提高gpu显存占用率和gpu使用率
    

    平台监控
    

    通过监控按钮，可以进入查看任务运行的资源使用率，对于资源使用超标，可以手动配置增加资源。
    

    cube开源一站式云原生机器学习平台--pytorch分布式训练_多进程_04
    

    自己监控利用率
    

    

    

    

    https://blog.51cto.com/u_15858929/6117116
    

    watch nvidia-smi
    
或者
    
pip install gpustat
    
watch –color -n1 gpustat -cpu
    

    

    

    

    

    

    gpu利用率低的原因
    

    cube开源一站式云原生机器学习平台--pytorch分布式训练_云原生_05
    

    核心：cpu操作慢，进而阻塞了gpu的计算
    

    可能的原因：数据加载/网络等待/数据预处理/模型保存/loss 计算/评估指标计算/日志打印/指标上报/进度上报
    

    gpu利用率优化
    

    1、数据加载相关
    

      

    • 1、存储计算不在同一个城市：数据导入到集群存储
      • 

    • 2、磁盘io性能太差：对于临时数据可以将内存映射为磁盘
      • 

    • 3、小文件太多，频繁io：合并为大文件处理
      • 

    • 4、未启用多进程并行读取数据：pytorch提高num_workers，tf配置num_parallel_calls/num_parallel_reads
      • 

    • 5、未启用提前加载机制来实现 CPU 和 GPU 的并行：pytorch配置prefetch_factor，tf配置Dataset.prefetch()
      • 

    • 6、未设置共享内存 pin_memory：设置为true
      • 

    • 7、每次送入gpu的_size太少：模型固定后，调整 batch_size，尽量增大显存的利用率。然后再调节num_workers提高gpu利用率
      • 

    

    2、数据预处理相关
    

      

    • 1、数据处理和训练耦合在一起：将数据处理和训练分成两个task，训练中需要的配置之类的全部提前加载到内存，让gpu只做训练任务。或者使用Nvidia DALI，在gpu中做数据处理
      • 

    

    3、频繁io操作
    

      

    • 1、模型保存太频繁：减少保存模型(checkpoint)的频率
      • 

    • 2、tensorboard文件保存太频繁：xxxx
      • 

    • 3、日志打印太频繁，频繁cpu/gpu切换：不要打印训练迭代中个人日志
      • 

    

    多进程共享gpu
    

    通过多进程共享单机的方式，提高gpu的利用率概念图。
    

    cube开源一站式云原生机器学习平台--pytorch分布式训练_云原生_06
    

    添加多进程共享gpu卡的启动方式
    

    shell方式添加start端
    

    可以添加启动start.sh，启动3个进程。每个进程在原有基础上添加​​--process_index xx --process_num xx​​ 参数。并放在在后端运行，并在最后wait所有后端程序。
    

    

    

    

    

    python3 /mnt/pengluan/mytask.py –lr xx … –process_index 0 –process_num 3 > /process0.file 2>&1 &
    

    python3 /mnt/pengluan/mytask.py –lr xx … –process_index 1 –process_num 3 > /process1.file 2>&1 &
    

    python3 /mnt/pengluan/mytask.py –lr xx … –process_index 2 –process_num 3 > /process2.file 2>&1 &
    

    wait
    

    

    

    

    

    

    python方式添加start端（透传上层参数）
    

    添加一个start.py，通过start.py启动多个任务进程
    

    

    

    

    

    import json
    
import argparse
    
import subprocess
    
import sys
    

    if __name__ == ‘__main__’:
    # 以下参数列表只是示例，实际使用时请按需自己增删改
    arg_parser = argparse.ArgumentParser(“多进程启动”)
    process_num=3
    python_path=”/mnt/pengluan/mytask.py”
    commands = [[“/usr/bin/python3″,python_path,”–process_index”,str(process_index),”–process_num”,str(process_num)]+sys.argv[1:] for process_index in range(process_num)]
    print(commands)
    all_process = [subprocess.Popen(command) for command in commands]
    all_returncode = [process.wait() for process in all_process]