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PyTorch 深度剖析:如何使用模型并行技术 (Model Parallel)
技术讨论

作者丨科技猛兽
编辑丨极市平台

0 背景

模型并行 (Single Machine Model Parallel) 在分布式训练技术中广泛使用。

它和 DataParallel 不同,DataParallel 是在多个GPU上训练神经网络,将同一个模型复制到所有 GPU 上,每个 GPU 消耗不同的输入数据分区。虽然 DataParallel 可以大大加快训练过程,但是,有的时候一些模型太大,没办法装入单个 GPU 的时候,就不适用了。

这篇文章展示了如何通过使用模型并行来解决这个问题,与 DataParallel 相反,Model Parallel 将一个单一的模型分割到不同的 GPU 上,而不是在每个 GPU 上复制整个模型。具体来说,比如一个模型 m 包含10层:当使用 DataParallel 时,每个 GPU 将有这10层的每个副本,而在两个 GPU 上使用模型并行时,每个 GPU 只需要承载5层。

Model Parallel 的 High-level 的理念是将模型的不同子网络放在不同的设备上,并相应地实现 forward() 方法,在 GPU 之间移动模型中间输出。每个模型被拆成了多块,只有一块在单独的设备上运行,所以,一组设备可以共同为一个更大的模型服务。

在这篇文章中,我们不会试图构建巨大的模型,并将其硬挤入数量有限的 GPU。相反,这篇文章的重点是展示 Model Parallel 的具体操作方法。

1 Model Parallel 基操

比如现在有一个包含2个 Linear layers 的模型,我们想在2块 GPU 上 run 它,办法可以是在每块 GPU 上放置1个 Linear layer,并且把得到的中间结果在 GPU 之间移动。代码可以是这样子:

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class ToyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ToyModel, self).__init__()
        self.net1 = torch.nn.Linear(10, 10).to('cuda:0')
        self.relu = torch.nn.ReLU()
        self.net2 = torch.nn.Linear(10, 5).to('cuda:1')

    def forward(self, x):
        x = self.relu(self.net1(x.to('cuda:0')))
        return self.net2(x.to('cuda:1'))

注意,上述 ToyModel 看起来与在单个 GPU 上的实现方式非常相似,除了四个 to(device) 的调用,将 Linear layer 和张量放在适当的设备上。这是该模型中唯一需要改变的地方。backward() 和 torch.optim 将自动处理梯度问题,就像模型是在一个 GPU 上一样。

你只需要确保在调用损失函数时,标签和输出是在同一个设备上。像下面这样:

model = ToyModel()
loss_fn = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001)

optimizer.zero_grad()
outputs = model(torch.randn(20, 10))
labels = torch.randn(20, 5).to('cuda:1')
loss_fn(outputs, labels).backward()
optimizer.step()

这里应该把标签 labels 放在1号 GPU 上面,因为模型的输出就在1号 GPU 上。

2 对已有的模块使用 Model Parallel

这段我们介绍如何在多个 GPU 上运行一个现有的单 GPU 模块,只需做几行修改即可。

下面的代码显示了如何将 torchvision.models.resnet50() 分解到两个 GPU。这个想法是继承现有的 ResNet 模块,并在构建过程中将各层分割到两个 GPU 上面。然后,overwrite forward() 方法,通过相应地移动中间输出来缝合两个子网络。

from torchvision.models.resnet import ResNet, Bottleneck

num_classes = 1000

class ModelParallelResNet50(ResNet):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super(ModelParallelResNet50, self).__init__(
            Bottleneck, [3, 4, 6, 3], num_classes=num_classes, *args, **kwargs)

        self.seq1 = nn.Sequential(
            self.conv1,
            self.bn1,
            self.relu,
            self.maxpool,

            self.layer1,
            self.layer2
        ).to('cuda:0')

        self.seq2 = nn.Sequential(
            self.layer3,
            self.layer4,
            self.avgpool,
        ).to('cuda:1')

        self.fc.to('cuda:1')

    def forward(self, x):
        x = self.seq2(self.seq1(x).to('cuda:1'))
        return self.fc(x.view(x.size(0), -1))

上述实现解决了模型太大,无法装入单个GPU的情况下的问题。然而,对于运行速度而言,它将比在单个 GPU 上运行的速度要慢。这是因为,在任何时候,两个 GPU 中只有一个在工作,而另一个则是坐在那里啥也不干。由于中间输出需要在第二层和第三层之间从 cuda:0复制到 cuda:1,所以性能会进一步恶化。

下面我们通过一个实验,看看具体的程序运行时间的量化对比。在这个实验中,我们通过运行随机输入和标签来训练 ModelParallelResNet50 和现有的 torchvision.models.resnet50()。在训练之后,这些模型不会产生任何有用的预测,但我们可以对执行时间有一个合理的了解。

import torchvision.models as models

num_batches = 3
batch_size = 120
image_w = 128
image_h = 128

def train(model):
    model.train(True)
    loss_fn = nn.MSELoss()
    optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001)

    one_hot_indices = torch.LongTensor(batch_size) \
                           .random_(0, num_classes) \
                           .view(batch_size, 1)

    for _ in range(num_batches):
        # generate random inputs and labels
        inputs = torch.randn(batch_size, 3, image_w, image_h)
        labels = torch.zeros(batch_size, num_classes) \
                      .scatter_(1, one_hot_indices, 1)

        # run forward pass
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs.to('cuda:0'))

        # run backward pass
        labels = labels.to(outputs.device)
        loss_fn(outputs, labels).backward()
        optimizer.step()

上面的 train(model) 方法使用 nn.MSELoss 作为损失函数,optim.SGD 作为优化器。它模拟在128 × 128的图像上进行训练,这些图像被组织成3个 batches,每个批次包含120张图像。然后,我们使用 timeit 运行 train(model) 方法10次,并绘制执行时间的标准差,代码如下:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.switch_backend('Agg')
import numpy as np
import timeit

num_repeat = 10

stmt = "train(model)"

setup = "model = ModelParallelResNet50()"
mp_run_times = timeit.repeat(
    stmt, setup, number=1, repeat=num_repeat, globals=globals())
mp_mean, mp_std = np.mean(mp_run_times), np.std(mp_run_times)

setup = "import torchvision.models as models;" + \
        "model = models.resnet50(num_classes=num_classes).to('cuda:0')"
rn_run_times = timeit.repeat(
    stmt, setup, number=1, repeat=num_repeat, globals=globals())
rn_mean, rn_std = np.mean(rn_run_times), np.std(rn_run_times)

def plot(means, stds, labels, fig_name):
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.bar(np.arange(len(means)), means, yerr=stds,
           align='center', alpha=0.5, ecolor='red', capsize=10, width=0.6)
    ax.set_ylabel('ResNet50 Execution Time (Second)')
    ax.set_xticks(np.arange(len(means)))
    ax.set_xticklabels(labels)
    ax.yaxis.grid(True)
    plt.tight_layout()
    plt.savefig(fig_name)
    plt.close(fig)

plot([mp_mean, rn_mean],
     [mp_std, rn_std],
     ['Model Parallel', 'Single GPU'],
     'mp_vs_rn.png')

实验结果:

图1:Model Parallel 和 Single GPU 的运行时间比较

结果显示,Model Parallel 实现的执行时间比现有的 Single GPU 实现长 4.02/3.75-1=7\%。因此,我们可以得出结论,在 GPU 之间来回复制张量的开销大约是7\%。还有改进的余地,如何改进?

3 通过 Pipelining Inputs 加速模型并行

因为我们知道两个 GPU 中的一个在整个执行过程中是闲置的。一个选择是将每个批次的 images 进一步划分为一个个的 splits,这样当一个 split 到达第二个子网络时,下面的 split 可以被送入第一个子网络。通过这种方式,两个连续的 splits 可以在两个 GPU 上同时运行。

要理解这波操作,就得首先学习一个 torch.split 函数:

https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.split.html

torch.split(tensor,split_size_or_sections,dim=0)

Parameters

  • tensor (Tensor) – tensor to split.
  • split_size_or_sections (int) or (list(int)) – size of a single chunk or list of sizes for each chunk
  • dim (int) – dimension along which to split the tensor.

它的作用的官方描述是:Splits the tensor into chunks. Each chunk is a view of the original tensor.

如果 split_size_or_sections 是一个整数类型,那么张量将被分割成同等大小的块。如果张量沿着给定的维度 dim 的大小不能被 split_size 整除,那么最后一个块会更小。

如果 split_size_or_sections 是一个列表,那么张量将被分割成 len(split_size_or_sections) 个小块,其大小与 split_size_or_sections 相同。

举例:

>>> a = torch.arange(10).reshape(5,2)
>>> a
tensor([[0, 1],
        [2, 3],
        [4, 5],
        [6, 7],
        [8, 9]])
>>> torch.split(a, 2)
(tensor([[0, 1],
         [2, 3]]),
 tensor([[4, 5],
         [6, 7]]),
 tensor([[8, 9]]))
>>> torch.split(a, [1,4])
(tensor([[0, 1]]),
 tensor([[2, 3],
         [4, 5],
         [6, 7],
         [8, 9]]))

接下来,我们回到 PipelineParallelResNet50 模型,进一步将每个 batch 的120张图片分成20张图片的 split,这步操作可以通过 splits = iter(x.split(self.split_size, dim=0)) 来完成。

由于PyTorch是异步启动CUDA操作的,因此该实现不需要催生多个线程来实现并发。代码如下,简单梳理一下代码的含义:

在 forward() 函数里面做以下这些事情:

对输入的 batch=120 的图片分成相同大小为20的 splits:

splits = iter(x.split(self.split_size, dim=0))

从头开始,每次取出一个 split:

s_next = next(splits)

把第1个 split 通过第1段模型:

s_prev = self.seq1(s_next).to('cuda:1')

for 循环可以看做每次循环做2件事:

A. 前半段模型的输出传到后半段并前向传播:

s_prev = self.seq2(s_prev)

B. 下一个 split 输入前半段模型:

s_prev = self.seq1(s_next).to('cuda:1')

class PipelineParallelResNet50(ModelParallelResNet50):
    def __init__(self, split_size=20, *args, **kwargs):
        super(PipelineParallelResNet50, self).__init__(*args, **kwargs)
        self.split_size = split_size

    def forward(self, x):
        splits = iter(x.split(self.split_size, dim=0))
        s_next = next(splits)
        s_prev = self.seq1(s_next).to('cuda:1')
        ret = []

        for s_next in splits:
            # A. s_prev runs on cuda:1
            s_prev = self.seq2(s_prev)
            ret.append(self.fc(s_prev.view(s_prev.size(0), -1)))

            # B. s_next runs on cuda:0, which can run concurrently with A
            s_prev = self.seq1(s_next).to('cuda:1')

        s_prev = self.seq2(s_prev)
        ret.append(self.fc(s_prev.view(s_prev.size(0), -1)))

        return torch.cat(ret)

setup = "model = PipelineParallelResNet50()"
pp_run_times = timeit.repeat(
    stmt, setup, number=1, repeat=num_repeat, globals=globals())
pp_mean, pp_std = np.mean(pp_run_times), np.std(pp_run_times)

plot([mp_mean, rn_mean, pp_mean],
     [mp_std, rn_std, pp_std],
     ['Model Parallel', 'Single GPU', 'Pipelining Model Parallel'],
     'mp_vs_rn_vs_pp.png')

整个过程可以用下图2表示,其中数字1代表进入for循环前的第1步:s_prev = self.seq1(s_next).to('cuda:1'),2-6代表5次for循环,数字7代表最后一步:s_prev = self.seq2(s_prev)。

同一个 batch 的数据,有些提前进入后半段模型 Model Part 2,而不用等待全部数据走完前半段模型 Model Part 1之后再统一进入后半段模型 Model Part 2。这样子节约了运行时间

图2:Pipeline Model Parallel过程,同一个 batch 的数据,有些提前进入后半段模型 Model Part 2,而不用等待全部数据走完前半段模型 Model Part 1之后再统一进入后半段模型 Model Part 2。这样子节约了运行时间

实验结果:

图3:Pipeline Model Parallel,Model Parallel 和 Single GPU 的运行时间比较

实验结果表明,通过流水线输入并行 ResNet50 模型,训练过程大约加快了 3.75/2.51-1=49\%。这与理想的 100\% 的速度仍然相差甚远。由于我们在管道并行实现中引入了一个新的参数 split_sizes,目前还不清楚这个新参数对整个训练时间有什么影响。直观地说,使用小的 split_size 会导致许多微小的 CUDA 内核启动,而使用大的 split_size 会导致在第一次和最后一次分割时出现相对较长的空闲时间。两者都不是最优的。对于这个特定的实验来说,可能会有一个最佳的 split_size 配置。让我们通过使用几个不同的 split_size 值进行实验来找到它。代码如下:

means = []
stds = []
split_sizes = [1, 3, 5, 8, 10, 12, 20, 40, 60]

for split_size in split_sizes:
    setup = "model = PipelineParallelResNet50(split_size=%d)" % split_size
    pp_run_times = timeit.repeat(
        stmt, setup, number=1, repeat=num_repeat, globals=globals())
    means.append(np.mean(pp_run_times))
    stds.append(np.std(pp_run_times))

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(split_sizes, means)
ax.errorbar(split_sizes, means, yerr=stds, ecolor='red', fmt='ro')
ax.set_ylabel('ResNet50 Execution Time (Second)')
ax.set_xlabel('Pipeline Split Size')
ax.set_xticks(split_sizes)
ax.yaxis.grid(True)
plt.tight_layout()
plt.savefig("split_size_tradeoff.png")
plt.close(fig)

实验结果:

图4:Pipeline Split Size 对加速效果的影响

如上图所示,结果显示,将 split_size 设置为12可以达到最快的训练速度,实现了 3.75/2.43-1=54\% 的速度提升。

总结

本文介绍了模型并行技术 Model Parallel,与 DataParallel 相反,Model Parallel 将一个单一的模型分割到不同的 GPU 上,而不是在每个 GPU 上复制整个模型。Pipeline Model Parallel 是一种进一步加速模型并行的策略。

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