[源码解析] PyTorch 分布式(3) ----- DataParallel(下)
目录
- [源码解析] PyTorch 分布式(3) ----- DataParallel(下)
- 0x00 摘要
- 0x01 前向操作
- 1.1 并行
- 1.2 Gather
- 1.2.1 Python世界
- 1.2.2 C++世界
- 0x02 计算损失
- 0x03 后向传播
- 3.1 分发梯度
- 3.1.1 Gather.backward
- 3.1.2 Scatter
- 3.1.3 C++
- 3.2 并行后向传播
- 3.3 归并梯度
- 3.3.1 Broadcast.backward
- 3.3.2 ReduceAddCoalesced
- 3.3.3 c++
- 3.4 更新模型参数
- 3.1 分发梯度
- 0x04 总结
- 0xFF 参考
0x00 摘要
本文是 PyTorch 分布式的第三篇，继续上文，介绍 DataPrallel 的并行操作和反向传播。
本系列其他文章如下：
深度学习利器之自动微分(1)
深度学习利器之自动微分(2)
[源码解析]深度学习利器之自动微分(3) --- 示例解读
[源码解析]PyTorch如何实现前向传播(1) --- 基础类(上)
[源码解析]PyTorch如何实现前向传播(2) --- 基础类(下)
[源码解析] PyTorch如何实现前向传播(3) --- 具体实现
[源码解析] Pytorch 如何实现后向传播 (1)---- 调用引擎
[源码解析] Pytorch 如何实现后向传播 (2)---- 引擎静态结构
[源码解析] Pytorch 如何实现后向传播 (3)---- 引擎动态逻辑
[源码解析] PyTorch 如何实现后向传播 (4)---- 具体算法
[源码解析] PyTorch 分布式(1)------历史和概述
[源码解析] PyTorch 如何使用GPU
[源码解析] PyTorch 分布式(2) ----- DataParallel(上)
0x01 前向操作
我们先回忆一下目前的前向图，replicate 调用了Broadcast.forward，同时往其context 存储了input_device和num_inputs。
+----------------------------------------------------------------------------------------+
| DataParallel.forward |
| |
| |
| replicate +---------------> parallel_apply gather |
| |
+----------------------------------------------------------------------------------------+
+---------------------------+
| Broadcast |
| |
| |
| |
| forward() +----------->
| |
| |
| +---------------------+ |
| | ctx | |
| | input_device | |
| | | |
| | num_inputs | |
| | | |
| +---------------------+ |
| |
| |
| |
| |
| |
| |
+---------------------------+
1.1 并行
目前，我们已经使用 Scatter 函数将数据从 device[0] 分配并复制到不同的卡，用 Replicate 函数将模型从 device[0] 复制到不同的卡，这样各个卡都有了同样的模型和不同的数据，现在就要分别调用 forward 计算损失和梯度。也就是 parallel_apply 部分。
# 分发数据
inputs, kwargs = self.scatter(inputs, kwargs, self.device_ids)
# 分发模型
replicas = self.replicate(self.module, self.device_ids[:len(inputs)])
# 并行训练
outputs = self.parallel_apply(replicas, inputs, kwargs)
对应我们传播图是：
![[源码解析] PyTorch 分布式(3) ----- DataParallel(下)_第1张图片](http://img.e-com-net.com/image/info8/477d659a595b45b8be6e43edddb06adc.jpg)
parallel_apply 是基于threading 实现，用前面准备好的 replica 和输入数据，然后for 循环启动多线程进行前向传播，最后输出传播结果。
def parallel_apply(modules, inputs, kwargs_tup=None, devices=None):
# 确保模型和输入大小一致
assert len(modules) == len(inputs)
# 确保每个 GPU 都有相应的元数据，如没有就空白补全
if kwargs_tup is not None:
# 在前面已经补全
assert len(modules) == len(kwargs_tup)
else:
kwargs_tup = ({},) * len(modules)
# 确保模型数目和CPU数目一致
if devices is not None:
assert len(modules) == len(devices)
else:
devices = [None] * len(modules)
devices = [_get_device_index(x, True) for x in devices]
# 基于threading多线程实现
lock = threading.Lock()
results = {}
grad_enabled, autocast_enabled = torch.is_grad_enabled(), torch.is_autocast_enabled()
# 定义 worker
def _worker(i, module, input, kwargs, device=None):
torch.set_grad_enabled(grad_enabled)
if device is None:
device = get_a_var(input).get_device()
try:
# 设置当前的设备
with torch.cuda.device(device), autocast(enabled=autocast_enabled):
# this also avoids accidental slicing of `input` if it is a Tensor
if not isinstance(input, (list, tuple)):
input = (input,)
output = module(*input, **kwargs) # 前向操作
with lock:
# 并行计算得到输出
results[i] = output
except Exception:
with lock:
results[i] = ExceptionWrapper(
where="in replica {} on device {}".format(i, device))
if len(modules) > 1:
# 如有一个进程控制多个 GPU ，起多个线程
# 注意，这里就是每个 worker 调用了 modules 数组中的一个模型copy
threads = [threading.Thread(target=_worker,
args=(i, module, input, kwargs, device))
for i, (module, input, kwargs, device) in
enumerate(zip(modules, inputs, kwargs_tup, devices))]
for thread in threads:
thread.start()
for thread in threads:
thread.join()
else:
# 一个GPU对应一个进程
_worker(0, modules[0], inputs[0], kwargs_tup[0], devices[0])
outputs = []
for i in range(len(inputs)):
output = results[i]
# error handle
if isinstance(output, ExceptionWrapper):
output.reraise()
outputs.append(output)
# 输出 n 个计算结果
return outputs
此时前向传播具体对应如下图，现在并行操作调用了 module 的forward方法。
+----------------------------------------------------------------------------------------+
| DataParallel.forward |
| |
| 1 2 3 |
| replicate +---------------> parallel_apply gather |
| |
+----------------------------------------------------------------------------------------+
+---------------------------+ +-------------------+
| Broadcast | | module |
| | | |
| | | |
| 1 | | 2 |
| forward() +-----------> | forward() +--------->
| | | |
| | | |
| +---------------------+ | | |
| | ctx | | | |
| | input_device | | | |
| | | | | |
| | num_inputs | | | |
| | | | | |
| +---------------------+ | | |
| | | |
| | | |
| | | |
| | | |
| | | |
| | | |
+---------------------------+ +-------------------+
1.2 Gather
目前，我们已经使用 Scatter 函数将数据从 device[0] 分配并复制到不同的卡，用 Replicate 函数将模型从 device[0] 复制到不同的卡，这样各个卡都有了同样的模型和不同的数据，然后分别调用 forward 计算损失和梯度。也就是 parallel_apply 部分。
现在要做的就是把分布式计算的梯度合并到 device[0]，就是 self.output_device。
# 分发数据
inputs, kwargs = self.scatter(inputs, kwargs, self.device_ids)
# 分发模型
replicas = self.replicate(self.module, self.device_ids[:len(inputs)])
# 并行训练
outputs = self.parallel_apply(replicas, inputs, kwargs)
# 收集到 devices[0]
return self.gather(outputs, self.output_device)
对应我们传播图是：
![[源码解析] PyTorch 分布式(3) ----- DataParallel(下)_第2张图片](http://img.e-com-net.com/image/info8/649cdd72fedc4aecbc29ef31ad553cf3.jpg)
我们看看如何把结果收集到 device[0]，以及device[0]如何作为参数服务器。
1.2.1 Python世界
gather 主要是调用 Gather.apply(target_device, dim, *outputs) 完成收集工作。
def gather(outputs, target_device, dim=0): # target_device 就是 device[0]
r"""
Gathers tensors from different GPUs on a specified device
(-1 means the CPU).
"""
def gather_map(outputs):
out = outputs[0]
if isinstance(out, torch.Tensor):
return Gather.apply(target_device, dim, *outputs) # 调用下面的 Gather
if out is None:
return None
if isinstance(out, dict):
return type(out)(((k, gather_map([d[k] for d in outputs]))
for k in out))
return type(out)(map(gather_map, zip(*outputs)))
# Recursive function calls like this create reference cycles.
# Setting the function to None clears the refcycle.
try:
res = gather_map(outputs)
finally:
gather_map = None
return res
Gather 则调用了 comm.gather 完成工作，而 comm.gather 则会带领我们进入到 C++世界。
我们省略一些校验代码。
# Gather 源码
class Gather(Function):
@staticmethod
def forward(ctx, target_device, dim, *inputs): # target_device 就是 device[0]
# 下面会往 context 内部存放几个变量，后续会用到
target_device = _get_device_index(target_device, True)
ctx.target_device = target_device
ctx.dim = dim
ctx.input_gpus = tuple(i.get_device() for i in inputs)
if all(t.dim() == 0 for t in inputs) and dim == 0:
inputs = tuple(t.view(1) for t in inputs)
ctx.unsqueezed_scalar = True
else:
ctx.unsqueezed_scalar = False
ctx.input_sizes = tuple(i.size(ctx.dim) for i in inputs)
return comm.gather(inputs, ctx.dim, ctx.target_device) # 这里会进入C++世界
@staticmethod
def backward(ctx, grad_output): # 注意，这里后续会用到
scattered_grads = Scatter.apply(ctx.input_gpus, ctx.input_sizes, ctx.dim, grad_output)
if ctx.unsqueezed_scalar:
scattered_grads = tuple(g[0] for g in scattered_grads)
return (None, None) + scattered_grads
现在前向计算如图：
gather 调用到了Gather的forward 函数，forward 方法在 ctx 存储了 input_gpus, input_sizes, dim 这三个变量，这些变量后续会用到。
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| DataParallel.forward |
| |
| 1 2 3 |
| replicate +---------------> parallel_apply +--------------> gather |
| |
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
+---------------------------+ +-------------------+ +--------------------+
| Broadcast | | module | |Gather |
| | | | | |
| | | | | |
| 1 | | 2 | | 3 |
| forward() +-----------> | forward() +--------> | forward() |
| | | | | |
| | | | | |
| +---------------------+ | | | | +----------------+ |
| | ctx | | | | | |ctx | |
| | input_device | | | | | | input_gpus | |
| | | | | | | | | |
| | num_inputs | | | | | | input_sizes| |
| | | | | | | | | |
| +---------------------+ | | | | | dim | |
| | | | | +----------------+ |
| | | | | |
| | | | | |
| | | | | |
| | | | | |
| | | | | |
+---------------------------+ +-------------------+ +--------------------+
1.2.2 C++世界
gather 函数调用了 _gather_out_impl 来完成拷贝操作。
at::Tensor gather(
at::TensorList tensors,
int64_t dim,
c10::optional destination_index) { // destination_index 就是 device[0] 的index
int64_t total_size = 0;
auto& first = tensors.front();
const auto first_size = first.sizes();
dim = at::maybe_wrap_dim(dim, first);
std::vector expected_size(first_size.begin(), first_size.end());
auto memory_format = first.suggest_memory_format();
for (size_t i = 0; i < tensors.size(); i++) {
const auto& tensor = tensors[i];
expected_size[dim] = tensor.size(dim);
total_size += tensor.size(dim);
if (memory_format != MemoryFormat::Contiguous &&
tensor.suggest_memory_format() != memory_format) {
memory_format = MemoryFormat::Contiguous;
}
}
expected_size[dim] = total_size;
at::Device device(DeviceType::CPU);
// 根据 index 得到输出的目标设备
if (!destination_index || *destination_index != -1) {
// device 就是 GPU 0 这个设备
device = at::Device(
DeviceType::CUDA, destination_index ? *destination_index : -1);
}
//首先，构建一个空的目标tensor建立在目标设备之上，命名为result
at::Tensor result =
at::empty(expected_size, first.options().device(device), memory_format);
return _gather_out_impl(tensors, result, dim); // 然后对result进行gather
}
_gather_out_impl 执行了具体的gather 操作，就是把 输入的tensors 拷贝到 目标 tensor 之上，即拷贝到 GPU0 之上。
// ***************** Gather *******************
//
// Gather a list of CUDA tensors on one or more devices to a target tensor or
// device, either CPU or CUDA.
// no checks
static inline at::Tensor& _gather_out_impl(
at::TensorList tensors,
at::Tensor& out_tensor,
int64_t dim) {
std::vector chunk_sizes;
chunk_sizes.reserve(tensors.size());
for (auto& tensor : tensors) {
chunk_sizes.push_back(tensor.size(dim));
}
auto chunks =
out_tensor.split_with_sizes(/*split_sizes=*/chunk_sizes, /*dim=*/dim);
for (size_t i = 0; i < tensors.size(); i++) { // 拷贝到GPU 0 之上
chunks[i].copy_(tensors[i], /*non_blocking=*/out_tensor.is_cuda());
}
return out_tensor;
}
0x02 计算损失
![[源码解析] PyTorch 分布式(3) ----- DataParallel(下)_第3张图片](http://img.e-com-net.com/image/info8/ae2fc3a3e78d4969a5fb4fc05972879d.jpg)
现在，我们已经把梯度收集到 device[0] 之上，现在我们开始进行反向传播，其整体逻辑如上图所示。首先是在 device[0] 计算损失。其实这步计算损失算是前向计算和后向传播的中间环节，这里把它算成是反向传播的开端，如下图。
![[源码解析] PyTorch 分布式(3) ----- DataParallel(下)_第4张图片](http://img.e-com-net.com/image/info8/b263b7e7a18f40f7b37c2a40960fd364.jpg)
我们找出来示例代码看看，里面关键的几点：
- 数据已经放到了默认GPU，即GPU 0上。
- prediction 是gather到 GPU 0 的前向计算输出。
- 使用
loss = criterion(prediction,target_var)在默认GPU之上计算loss。 - 使用 loss.backward() 开始反向传播。
for batch_idx, (data, label) in pbar:
if args.cuda:
data,label= data.cuda(),label.cuda(); # 1. 数据已经放到了默认GPU上
data_v = Variable(data)
target_var = Variable(label)
prediction= model(data_v,target_var,args) # 2. prediction 是gather到 GPU 0 的前向计算输出
# 到目前为止，我们完成了DataParallel.forward()
#这里的prediction 预测结果是由两个gpu合并过的，并行计算只存在于前向传播里
#前向传播每个gpu计算量为 batch_size/len(device_ids),等前向传播完了将结果聚合到主gpu里
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
loss = criterion(prediction,target_var) # 3. 在默认GPU之上计算loss
optimizer.zero_grad()
loss.backward() # 4. 开始反向传播
optimizer.step()
0x03 后向传播
我们前面运行的是上面的 Forward 部分，计算损失，接下来就运行上面代码中 loss.backward() 部分。
3.1 分发梯度
我们首先来到分发梯度部分，这部分作用是：把损失在 GPUs 之间 scatter，这样后续才可以在每个GPU之上独立进行后向传播。对应下图：
![[源码解析] PyTorch 分布式(3) ----- DataParallel(下)_第5张图片](http://img.e-com-net.com/image/info8/86cb1ed992354a0f9d379115cc6d9120.jpg)
3.1.1 Gather.backward
前面有提到，prediction 是gather到 GPU 0 的前向计算输出。而 loss 又是根据 prediction 计算出来，所以从 loss.backward() 开始反向传播，从后向前的第一个步骤就来到了 gather 的传播操作，对应的就是 Gather 的 backward 函数，其中的核心代码是 Scatter.apply。
class Gather(Function):
# 这里前向传播用到了，为了对照，我们依然贴出来
@staticmethod
def forward(ctx, target_device, dim, *inputs): # target_device 就是 device[0]
# 下面会往 context 内部存放几个变量，后续会用到
target_device = _get_device_index(target_device, True)
ctx.target_device = target_device
ctx.dim = dim
ctx.input_gpus = tuple(i.get_device() for i in inputs)
if all(t.dim() == 0 for t in inputs) and dim == 0:
inputs = tuple(t.view(1) for t in inputs)
ctx.unsqueezed_scalar = True
else:
ctx.unsqueezed_scalar = False
ctx.input_sizes = tuple(i.size(ctx.dim) for i in inputs)
# 这里会进入C++世界，把输出聚集到 GPU 0。
return comm.gather(inputs, ctx.dim, ctx.target_device)
@staticmethod
def backward(ctx, grad_output): # 这里现在后向传播用到了！
# 把前向传播在 context 之中存放的变量取出，作为 Scatter 的输入
scattered_grads = Scatter.apply(ctx.input_gpus, ctx.input_sizes, ctx.dim, grad_output)
if ctx.unsqueezed_scalar:
scattered_grads = tuple(g[0] for g in scattered_grads)
return (None, None) + scattered_grads
具体如下，可以看到，backward 使用了之前前向传播时候存储的 ctx.input_gpus, ctx.input_sizes, ctx.dim, grad_output，以此调用 Scatter.apply。
图中，最上面是前向传播过程，最下面是反向传播过程，中间是某些在前后传播中都用到的代码模块。
+--------------------------------------------------------------------------------------+
| DataParallel.forward |
| |
| 1 2 3 |
| replicate +---------------> parallel_apply +--------------> gather |
| |
+--------------------------------------------------------------------------------------+
+---------------------------+ +-------------------+ +--------------------+
| Broadcast | | module | |Gather |
| | | | | |
| | | | | |
| 1 | | 2 | | 3 |
| forward() +-----------> | forward() +--------> | forward() |
| | | | | |
| | | | | |
| +---------------------+ | | | | +----------------+ |
| | ctx | | | | | |ctx | |
| | input_device | | | | | | input_gpus | |
| | | | | | | | | |
| | num_inputs | | | | | | input_sizes| |
| | | | | | | | | |
| +---------------------+ | | | | | dim | |
| | | | | +----------------+ |
| | | | | |
| | | | | |
| | | | <---------+ backward() |
| | | | | 3 |
| | | | | |
+---------------------------+ +-------------------+ +--------------------+
+--------------------------------------------------------------------------------------+
| loss.backward() |
| 3 |
| <--------------------+ |
| |
| |
+--------------------------------------------------------------------------------------+
3.1.2 Scatter
Scatter.apply 实际上调用到了其 forward 方法。
- 首先从上下文之中提取之前存储的变量，这里主要是输入设备 input_device（源设备）和 target_gpus（目标设备）。
- 获取到目标设备的流。
- 调用 comm.scatter 把梯度分发到目标设备。
class Scatter(Function):
@staticmethod
def forward(ctx, target_gpus, chunk_sizes, dim, input):
target_gpus = [_get_device_index(x, True) for x in target_gpus]
ctx.dim = dim
ctx.input_device = input.get_device() if input.device.type != "cpu" else -1
streams = None
if torch.cuda.is_available() and ctx.input_device == -1:
# Perform CPU to GPU copies in a background stream
streams = [_get_stream(device) for device in target_gpus]
# 分发到其他GPU
outputs = comm.scatter(input, target_gpus, chunk_sizes, ctx.dim, streams)
# Synchronize with the copy stream
if streams is not None:
for i, output in enumerate(outputs):
with torch.cuda.device(target_gpus[i]):
main_stream = torch.cuda.current_stream()
main_stream.wait_stream(streams[i])
output.record_stream(main_stream)
return outputs
@staticmethod
def backward(ctx, *grad_output):
return None, None, None, Gather.apply(ctx.input_device, ctx.dim, *grad_output)
3.1.3 C++
上面python代码 outputs = comm.scatter(input, target_gpus, chunk_sizes, ctx.dim, streams) 会直接进入到C++世界。具体代码位于 torch/csrc/cuda/comm.cpp。
scatter 的作用就是把tensor进行split，然后分发给各个设备的流。
std::vector scatter(
const at::Tensor& tensor,
at::IntArrayRef devices,
const c10::optional>& chunk_sizes,
int64_t dim,
const c10::optional>>&
streams) {
dim = at::maybe_wrap_dim(dim, tensor);
// 把tensor进行split
std::vector chunks = chunk_sizes
? tensor.split_with_sizes(/*split_sizes=*/*chunk_sizes, /*dim=*/dim)
: tensor.chunk(/*chunks=*/devices.size(), /*dim=*/dim);
at::cuda::OptionalCUDAStreamGuard cuda_guard;
for (size_t i = 0; i < chunks.size(); ++i) {
const auto device_index = static_cast(devices[i]);
if (device_index != tensor.get_device()) {
if (i < (streams ? streams->size() : 0U) && (*streams)[i]) {
cuda_guard.reset_stream(*(*streams)[i]);
}
// 发送给各个设备的流
chunks[i] = chunks[i].to(
{DeviceType::CUDA, device_index},
/*non_blocking=*/true,
/*copy=*/false,
/*memory_format=*/at::MemoryFormat::Preserve);
}
}
return chunks;
}
3.2 并行后向传播
现在梯度已经分发到各个 GPU，接下来正式进入并行后向传播，这部分作用是：在各个GPU之上并行运行后向传播，计算参数梯度。对应下图：
![[源码解析] PyTorch 分布式(3) ----- DataParallel(下)_第6张图片](http://img.e-com-net.com/image/info8/ed7582c3e80949158d9b9372b97991e2.jpg)
这部分调用到了原始模型的 backward，具体如下图中的数值 4：
+--------------------------------------------------------------------------------------+
| DataParallel.forward |
| |
| 1 2 3 |
| replicate +---------------> parallel_apply +--------------> gather |
| |
+--------------------------------------------------------------------------------------+
+---------------------------+ +-------------------+ +--------------------+
| Broadcast | | module | |Gather |
| | | | | |
| | | | | |
| 1 | | 2 | | 3 |
| forward() +-----------> | forward() +--------> | forward() |
| | | | | |
| | | | | |
| +---------------------+ | | | | +----------------+ |
| | ctx | | | | | |ctx | |
| | input_device | | | | | | input_gpus | |
| | | | | | | | | |
| | num_inputs | | | | | | input_sizes| |
| | | | | | | | | |
| +---------------------+ | | | | | dim | |
| | | | | +----------------+ |
| | | | | |
| | | | | |
| | <---------+ backward() | <---------+ backward() |
| | | 4 | | 3 |
| | | | | |
+---------------------------+ +-------------------+ +--------------------+
+--------------------------------------------------------------------------------------+
| loss.backward() |
| 4 3 |
| <------------------+ <--------------------+ |
| |
| |
+--------------------------------------------------------------------------------------+
3.3 归并梯度
这部分作用是 在 GPU 0 之上归并梯度，总体流程拓展对应下图：
![[源码解析] PyTorch 分布式(3) ----- DataParallel(下)_第7张图片](http://img.e-com-net.com/image/info8/f1fd7e23c6d34af4b1fd2e7963433556.jpg)
3.3.1 Broadcast.backward
这部分对应了 Broadcast 的 反向传播。
class Broadcast(Function):
@staticmethod
def forward(ctx, target_gpus, *inputs):
target_gpus = [_get_device_index(x, True) for x in target_gpus]
# 前向传播时候，向上下文存入了一些变量
ctx.target_gpus = target_gpus
if len(inputs) == 0:
return tuple()
ctx.num_inputs = len(inputs)
# input 放在 device[0]，所以 input_device 就是 GPU 0
ctx.input_device = inputs[0].get_device()
# 和 detach 的情形一样
outputs = comm.broadcast_coalesced(inputs, ctx.target_gpus)
non_differentiables = []
# 在上下文中设置哪些不需要梯度
for idx, input_requires_grad in enumerate(ctx.needs_input_grad[1:]):
if not input_requires_grad:
for output in outputs:
non_differentiables.append(output[idx])
ctx.mark_non_differentiable(*non_differentiables)
return tuple([t for tensors in outputs for t in tensors])
@staticmethod
def backward(ctx, *grad_outputs):
# 反向传播来到这里，取出之前在上下文存放的变量作为输入。ctx.input_device 就是之前存储的 GPU 0。
return (None,) + ReduceAddCoalesced.apply(ctx.input_device, ctx.num_inputs, *grad_outputs)
因此，我们可以拓展流程图：
+--------------------------------------------------------------------------------------+
| DataParallel.forward |
| |
| 1 2 3 |
| replicate +---------------> parallel_apply +--------------> gather |
| |
+--------------------------------------------------------------------------------------+
+---------------------------+ +-------------------+ +--------------------+
| Broadcast | | module | |Gather |
| | | | | |
| | | | | |
| 1 | | 2 | | 3 |
| forward() +-----------> | forward() +--------> | forward() |
| | | | | |
| | | | | |
| +---------------------+ | | | | +----------------+ |
| | ctx | | | | | |ctx | |
| | input_device | | | | | | input_gpus | |
| | | | | | | | | |
| | num_inputs | | | | | | input_sizes| |
| | | | | | | | | |
| +---------------------+ | | | | | dim | |
| | | | | +----------------+ |
| | | | | |
| | | | | |
| backward() | <---------+ backward() | <---------+ backward() |
| 5 | | 4 | | 3 |
| | | | | |
+---------------------------+ +-------------------+ +--------------------+
+--------------------------------------------------------------------------------------+
| loss.backward() |
| 5 4 3 |
| <------------------------+ <------------------+ <--------------------+ |
| |
| |
+--------------------------------------------------------------------------------------+
3.3.2 ReduceAddCoalesced
Broadcast.backward 调用了 ReduceAddCoalesced.apply，其对应了 ReduceAddCoalesced 的 forward 方法，目的是把梯度归并到目标设备 destination，就是GPU 0。
class ReduceAddCoalesced(Function):
@staticmethod
# 会调用到这里，destination 是GPU 0
def forward(ctx, destination, num_inputs, *grads):
# 从梯度之中提取所在的设备
ctx.target_gpus = [grads[i].get_device() for i in range(0, len(grads), num_inputs)]
grads_ = [grads[i:i + num_inputs]
for i in range(0, len(grads), num_inputs)]
# 把梯度归并到目标设备 destination，就是GPU 0
return comm.reduce_add_coalesced(grads_, destination)
@staticmethod
def backward(ctx, *grad_outputs):
return (None, None,) + Broadcast.apply(ctx.target_gpus, *grad_outputs)
3.3.3 c++
看注释就是：从多个 GPU 来相加梯度，代码之中就是归并相加。
def reduce_add_coalesced(inputs, destination=None, buffer_size=10485760):
"""Sums tensors from multiple GPUs.
Small tensors are first coalesced into a buffer to reduce the number
of synchronizations.
Args:
inputs (Iterable[Iterable[Tensor]]): iterable of iterables that
contain tensors from a single device.
destination (int, optional): a device on which the output will be
placed (default: current device).
buffer_size (int): maximum size of the buffer used for coalescing
Returns:
A tuple of tensors containing an elementwise sum of each group of
inputs, placed on the ``destination`` device.
"""
dense_tensors: List[List] = [[] for _ in inputs] # shape (num_gpus, num_tensors)
output = []
ref_order = []
# process sparse ones first since they may have different sizes on different gpus
for tensor_at_gpus in zip(*inputs):
if all(t.is_sparse for t in tensor_at_gpus):
# 进行归并
result = reduce_add(tensor_at_gpus, destination) # this will be sparse too
output.append(result)
ref_order.append(tensor_at_gpus[0])
else:
for coll, t in zip(dense_tensors, tensor_at_gpus):
coll.append(t.to_dense() if t.is_sparse else t)
ref_order.append(dense_tensors[0][-1])
itrs = [_take_tensors(tensors, buffer_size) for tensors in dense_tensors]
# now the dense ones, which have consistent sizes
for chunks in zip(*itrs):
flat_tensors = [_flatten_dense_tensors(chunk) for chunk in chunks] # (num_gpus,)
# 进行归并
flat_result = reduce_add(flat_tensors, destination)
for t in _unflatten_dense_tensors(flat_result, chunks[0]):
# The unflattened tensors do not share storage, and we don't expose
# base flat tensor anyways, so give them different version counters.
# See NOTE [ Version Counter in comm.*_coalesced ]
output.append(t.data)
return tuple(_reorder_tensors_as(output, ref_order))
3.4 更新模型参数
这部分功能是：更新梯度参数。进行梯度下降，并更新主GPU上的模型参数。
另外，由于模型参数仅在主GPU上更新，而其他从属GPU此时并不是同步更新的，所以需要将更新后的模型参数复制到剩余的从属 GPU 中，以此来实现并行。这就是在下一次for循环之中进行，以此循环反复。
对应示例代码是：
for batch_idx, (data, label) in pbar: # 6. 下一次迭代会继续从分发开始
if args.cuda:
data,label= data.cuda(),label.cuda(); # 1. 数据已经放到了默认GPU上
data_v = Variable(data)
target_var = Variable(label)
prediction= model(data_v,target_var,args) # 2. prediction 是gather到 GPU 0 的前向计算输出
# 到目前为止，我们完成了DataParallel.forward()
#这里的prediction 预测结果是由两个gpu合并过的，并行计算只存在在前向传播里
#前向传播每个gpu计算量为 batch_size/len(device_ids),等前向传播完了将结果和到主gpu里
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
loss = criterion(prediction,target_var) # 3. 在默认GPU之上计算loss
optimizer.zero_grad()
loss.backward() # 4. 开始反向传播
optimizer.step() # 5. 更新模型
0x04 总结
我们总结一下流程，起初数据和模型被放入到默认GPU，就是 GPU 0，然后迭代如下：
- scatter 会把数据分发到其他 GPU。
- replicate 会把模型分发到其他 GPU。
- parallel_apply 会启动多个线程进行前向计算。
- gather 会把计算输出收集到 GPU 0。
- GPU 0 会计算损失。
- 把梯度 scatter 到其他 GPU。
- 模型调用 backward 计算。
- 把梯度归并到 GPU 0。
- optimizer.step 更新模型。
具体对应下图之中的数字。
+-----+ +-------+
|GPU1 | | GPU1 |
main thread +-----+ +-------+
+-----> Forward----> scatter +--------------> replicate-------> parallel_apply +--------> gather +---------+
+ + + |
1 | 2 | 3 | |
| | | |
| +---------+----------+---+ | |
| | | | | |
+---------+----------+ | +--------------------+ |
| | | | | | | | | |
| | 2 | | 2 | | 2 thread|1 thread 2 thread 3 |
1 | | 1 | | 1 | | | | | |
| v | v | v | | | |
v v v v v v |
+--+---+ +--+---+ +--+---+ +--+---+ +--+---+ +--+---+ +-------+ |
| GPU1 | | GPU2 | | GPU3 | | GPU1 | | GPU2 | | GPU3 | | GPU1 | |
+------+ +------+ +------+ +--+---+ +-+----+ +---+--+ +-+-+--++ |
| | | ^ ^ ^ |
| | | 4 | | | |
| | ----------^ | | |
| | 4 | | |
| +------------------------+ | |
| | |
+------------------------------------+ |
+------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| +------+
| | GPU1 |
| +------+ main thread
+-> loss = criterion(...)+-----> scatter +--------------> model.backward() +----------> reduce gradient +-------> optimizer.step
+ + + +------+ 9
| 5 | 6 | 7 | GPU1 |
| | | +--+---+
| v---------------v +--------------------+ ^
| | | | | | | | 8
| | | | thread 1 thread 2 thread 3 |
| | | | + | | +-------------+
| | | | | | | | | |
v v v v v v v | | |
+--+---+ +---+-+ +--+--+ +-+---+ +--+--+ +---+--+ +--+--+ +--+--+ +-+--+ +-+---+
| GPU1 | | GPU1| | GPU2| |GPU3 | | GPU1| | GPU2 | |GPU3 | | GPU1| |GPU2| | GPU3|
+------+ +-----+ +-----+ +-----+ +-----+ +------+ +-----+ +-----+ +----+ +-----+
手机如下：
![[源码解析] PyTorch 分布式(3) ----- DataParallel(下)_第8张图片](http://img.e-com-net.com/image/info8/456d4a8e0a904b0dbe75eef9a1adeda7.jpg)
至此，DP 分析完毕，我们下一篇要介绍 DDP 的一些相关知识。
0xFF 参考
PyTorch 源码解读之 torch.optim：优化算法接口详解
pytorch(分布式)数据并行个人实践总结——DataParallel/DistributedDataParallel
Pytorch的nn.DataParallel
PyTorch 源码解读之分布式训练了解一下？
https://discuss.pytorch.org/t/dataparallel-imbalanced-memory-usage/22551/20
[原创][深度][PyTorch] DDP系列第二篇：实现原理与源代码解析
Pytorch-CUDA从入门到放弃（二）
Pytorch踩坑记：赋值、浅拷贝、深拷贝三者的区别以及model.state_dict()和model.load_state_dict()的坑点
PyTorch 源码解读之 DP & DDP：模型并行和分布式训练解析