分布式训练 -GPU训练

起初为调用大规模的模型训练，单卡GPU是不够使用的，需要借用服务器的多GPU使用。就会涉及到单机多卡，多机多卡的使用。在这里记录一下使用的方式和踩过的一些坑。文中若有不足，请多多指正。

由于分布式的内容较多，笔者准备分几篇来讲一次下深度学习的分布式训练，深度学习的框架使用的是Pytorch框架。

----1.分布式训练的理论基础

----2.GPU训练

----3.单机多卡的使用

----4.多机多卡的使用

首先第一个问题：我们为什么要用GPU训练？ GPU 训练有哪些好处？
不急不急，让我们带着问题慢慢来看这篇文章。
大家有时间的话可以看看这个视频，Nvidia发布的一个关于GPU和CPU对比的视频，看完后会有一丝丝的感受。
还有一个自身的感受，在做一些实验的时候，刚开始为了跑一下，在自己实验室电脑上(没有装GPU)跑一轮花费20分钟。当时的心情直接崩溃，后来转到实验室的工作站上，显卡是3090。一轮只需要20秒，恩，你没有看错，得确实20秒。差距不是一般的大。

很简单的理解：GPU的出现就是加速计算，节约时间。

有很多博主详细的讨论了CPU和GPU的区别，有想要看的小伙伴可以点解下面的链接：

CPU和GPU跑深度学习差别有多大

今天我们详细来讨论一下Pytorch中如何使用GPU来训练我们自己的神经网络：

理论

Pytorch中想要进行张量的计算，就必须都在CPU或者都在GPU上，不可以一个在GPU，一个在CPU上，这样会直接报错！！！

那么Pytorch是如何解决数据是在CPU合适GPU上这个问题的呢？

to 函数：

注意，to函数的对象要么是你的数据Tensor，要么是你的模型Module。

举个例子：

第1个例子：to函数用来转换数据的类型。第3个例子：to函数用来转换模型的数据类型。

第2个例子：to函数把数据x迁移到GPU上。第4个例子：to函数把模型迁移到GPU上。

区别：张量不执行inplace(执行之后重新构建一个新的张量)，模型执行inplace(执行之后不重新构建一个新的张量)。

例1：Tensor cuda 的使用

import torch
import torch.nn as nn
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# ========================== tensor to cuda
# flag = 0
flag = 1
if flag:
    x_cpu = torch.ones((3, 3))
    print("x_cpu:\ndevice: {} is_cuda: {} id: {}".format(x_cpu.device, x_cpu.is_cuda, id(x_cpu)))

    x_gpu = x_cpu.to(device)
    print("x_gpu:\ndevice: {} is_cuda: {} id: {}".format(x_gpu.device, x_gpu.is_cuda, id(x_gpu)))

结果：

这段代码首先创建一个张量x，先放在CPU里面，之后再把它迁移到GPU里面，我们打印一些信息看看。注意，两次的结果id不一样，正好说明了代码重新构建了一个新的张量x。
注意这里有个值得说明的地方是你可能还听说过x_gpu = x_cpu.cuda()这个指令，但这是PyTorch 0.x的用法，所以弃用了。

例2：Module cuda 的使用

flag = 1
if flag:
    net = nn.Sequential(nn.Linear(3, 3))

    print("\nid:{} is_cuda: {}".format(id(net), next(net.parameters()).is_cuda))

    net.to(device)
    print("\nid:{} is_cuda: {}".format(id(net), next(net.parameters()).is_cuda))

结果：

这段代码首先创建一个Module，先放在CPU里面，之后再把它迁移到GPU里面，我们打印一些信息看看。注意，两次的结果id一样，正好说明了代码不重新构建了一个新的张量x。

例3：数据模型全进GPU

flag = 1
if flag:
    output = net(x_gpu)
    print("output is_cuda: {}".format(output.is_cuda))

结果：

但如果的你的数据和模型不全在GPU里面，报错，比如说下面这句话：

output = net(x_cpu)

结果：

torch.cuda 常用方法：

import torch

# 打印当前可见可用GPU数目
print(torch.cuda.device_count())

# 获取GPU名字
print(torch.cuda.get_device_name())

# 为当前GPU设置随机种子
torch.cuda.manual_seed(1)

# 为所有可见可用GPU设置随机种子
torch.cuda.manual_seed_all(123)

# 设置主GPU为哪一个物理GPU（不推荐）
torch.cuda.set_device(1)

# 推荐  通过设置环境变量确定使用那些GPU
import os
os.environ.setdefault("CUDA_VISINLE_DEVICES","2,3")

结果：

控制当前的脚本可见的GPU数量。

比如说我机器上4块GPU，但是用了上边这条命令以后，脚本就只能用物理GPU(2,3)了，对应着逻辑GPU(0,1)。这样可以限制这个脚本可以使用的GPU数量，便于多个实验同时做。

在知道了如何将数据和模型转移到GPU上后，那我们会考虑如何使用来多GPU呢？下面我们看下多GPU的分发并行机制，在下一篇文章中会再更加细致地讲解。