[图像算法]-(yolov5.train)-torch.cuda.amp: 自动混合精度详解

Nvidia 在 Volta 架构中引入 Tensor Core 单元，来支持 FP32 和 FP16 混合精度计算。也在 2018 年提出一个 PyTorch 拓展 apex，来支持模型参数自动混合精度训练。自动混合精度（Automatic Mixed Precision, AMP)训练，是在训练一个数值精度 FP32 的模型，一部分算子的操作时，数值精度为 FP16，其余算子的操作精度是 FP32，而具体哪些算子用 FP16，哪些用 FP32，不需要用户关心，amp 自动给它们都安排好了。这样在不改变模型、不降低模型训练精度的前提下，可以缩短训练时间，降低存储需求，因而能支持更多的 batch size、更大模型和尺寸更大的输入进行训练。PyTorch 从 1.6 以后（在此之前 OpenMMLab 已经支持混合精度训练，即 Fp16OptimizerHook），开始原生支持 amp，即torch.cuda.amp module。2020 ECCV，英伟达官方做了一个 tutorial 推广 amp。从官方各种文档网页 claim 的结果来看，amp 在分类、检测、图像生成、3D CNNs、LSTM，以及 NLP 中机器翻译、语义识别等应用中，都在没有降低模型训练精度都前提下，加速了模型的训练速度。

本文是对torch.cuda.amp工作机制，和 module 中接口使用方法介绍，以及在算法角度上对 amp 不掉点原因进行分析，最后补充一点对 amp 存储消耗的解释。

1. 混合精度训练机制

torch.cuda.amp 给用户提供了较为方便的混合精度训练机制，“方便”体现在两个方面：

• 用户不需要手动对模型参数 dtype 转换，amp 会自动为算子选择合适的数值精度

• 对于反向传播的时候，FP16 的梯度数值溢出的问题，amp 提供了梯度 scaling 操作，而且在优化器更新参数前，会自动对梯度 unscaling，所以，对用于模型优化的超参数不会有任何影响

以上两点，分别是通过使用amp.autocast和amp.GradScaler来实现的。

autocast可以作为 Python 上下文管理器和装饰器来使用，用来指定脚本中某个区域、或者某些函数，按照自动混合精度来运行。混合精度在操作的时候，是先将 FP32 的模型的参数拷贝一份，拷贝的参数转换成 FP16，而 amp 规定了的 FP16 的算子（例如卷积、全连接），对 FP16 的数值进行操作；FP32 的算子（例如涉及 reduction 的算子，BatchNormalize，softmax...），输入和输出是 FP16，计算的精度是 FP32。在反向传播时，依然是混合精度计算，得到数值精度为 FP16 的梯度。最后，由于 GPU 中的 Tensor Core 天然支持 FP16 乘积的结果与 FP32 的累加（Tensor Core math），优化器的操作是利用 FP16 的梯度对 FP32 的参数进行更新。

image

对于 FP16 不可避免的问题就是：表示的范围较窄，如下图所示，大量非 0 梯度会遇到溢出问题。解决办法是：对梯度乘一个 [图片上传失败...(image-10c92e-1618376689189)]

的系数，称为 scale factor，把梯度 shift 到 FP16 的表示范围。

image

GradScaler的工作就是在反向传播前给 loss 乘一个 scale factor，所以之后反向传播得到的梯度都乘了相同的 scale factor。并且为了不影响学习率，在梯度更新前将梯度unscale。总结amp的基本训练流程：

1. 维护一个 FP32 数值精度模型的副本

2. 在每个iteration

3. 拷贝并且转换成 FP16 模型

4. 前向传播（FP16 的模型参数）

5. loss 乘 scale factor s

6. 反向传播（FP16 的模型参数和参数梯度）

7. 参数梯度乘 1/s

8. 利用 FP16 的梯度更新 FP32 的模型参数

但是，这里会有一个问题，scale factor 应该如何选取？选一个常量显然是不合适的，因为 loss 和梯度的数值在变，scale factor 需要跟随 loss 动态变化。健康的 loss 是振荡中下降，因此GradScaler设计的 scale factor 每隔 [图片上传失败...(image-54c83-1618376689189)]

个 iteration 乘一个大于 1 的系数，再 scale loss；并且每次更新前检查溢出问题（检查梯度中有没有inf和nan），如果有，scale factor 乘一个小于 1 的系数并跳过该 iteration 的参数更新环节，如果没有，就正常更新参数。动态更新 scale factor 是 amp 实际操作中的流程。总结 amp 动态 scale factor 的训练流程：

1. 维护一个 FP32 数值精度模型的副本

2. 初始化 s

3. 在每个 iteration + a 拷贝并且转换成FP16模型 + b 前向传播（FP16 的模型参数） + c loss 乘 scale factor s + d 反向传播（FP16 的模型参数和参数梯度） + e 检查有没有inf或者nan的参数梯度 + 如果有：降低 s，回到步骤a + f 参数梯度乘 1/s + g 利用 FP16 的梯度更新 FP32 的模型参数

2. amp模块的API

用户使用混合精度训练基本操作：

# amp依赖Tensor core架构，所以model参数必须是cuda tensor类型model = Net().cuda()optimizer = optim.SGD(model.parameters(), ...)# GradScaler对象用来自动做梯度缩放scaler = GradScaler() for epoch in epochs:    for input, target in data:        optimizer.zero_grad()        # 在autocast enable 区域运行forward        with autocast():            # model做一个FP16的副本，forward            output = model(input)            loss = loss_fn(output, target)        # 用scaler，scale loss(FP16)，backward得到scaled的梯度(FP16)        scaler.scale(loss).backward()        # scaler 更新参数，会先自动unscale梯度        # 如果有nan或inf，自动跳过        scaler.step(optimizer)        # scaler factor更新        scaler.update()

2.1 autocast类

autocast(enable=True)`` 可以作为上下文管理器和装饰器来使用，给算子自动安排按照 FP16 或者 FP32 的数值精度来操作。

2.1.1 autocast算子

PyTorch中，只有 CUDA 算子有资格被 autocast，而且只有 “out-of-place” 才可以被 autocast，例如：a.addmm(b, c)是可以被 autocast，但是a.addmm_(b, c)和a.addmm(b, c, out=d)不可以 autocast。amp autocast 成 FP16 的算子有：

image

autocast 成 FP32 的算子：

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剩下没有列出的算子，像dot,add,cat...都是按数据中较大的数值精度，进行操作，即有 FP32 参与计算，就按 FP32，全是 FP16 参与计算，就是 FP16。

2.1.2 MisMatch error

作为上下文管理器使用时，混合精度计算 enable 区域得到的 FP16 数值精度的变量在 enable 区域外需要显式的转成 FP32：

# Creates some tensors in default dtype (here assumed to be float32)a_float32 = torch.rand((8, 8), device="cuda")b_float32 = torch.rand((8, 8), device="cuda")c_float32 = torch.rand((8, 8), device="cuda")d_float32 = torch.rand((8, 8), device="cuda") with autocast():    # torch.mm is on autocast's list of ops that should run in float16.    e_float16 = torch.mm(a_float32, b_float32)    # Also handles mixed input types    f_float16 = torch.mm(d_float32, e_float16)# After exiting autocast, calls f_float16.float() to use with d_float32g_float32 = torch.mm(d_float32, f_float16.float())

2.1.3 autocast 嵌套使用

# Creates some tensors in default dtype (here assumed to be float32)a_float32 = torch.rand((8, 8), device="cuda")b_float32 = torch.rand((8, 8), device="cuda")c_float32 = torch.rand((8, 8), device="cuda")d_float32 = torch.rand((8, 8), device="cuda") with autocast():    e_float16 = torch.mm(a_float32, b_float32)     with autocast(enabled=False):         f_float32 = torch.mm(c_float32, e_float16.float())     g_float16 = torch.mm(d_float32, f_float32)

2.1.4 autocast 作为装饰器

这种情况一般用于 data parallel 的模型的，autocast 设计为 “thread local” 的，所以只在 main thread 上设 autocast 区域是不 work 的:

model = MyModel() dp_model = nn.DataParallel(model) with autocast():     # dp_model's internal threads won't autocast.     #The main thread's autocast state has no effect.          output = dp_model(input)     # loss_fn still autocasts, but it's too late...     loss = loss_fn(output) 

正确姿势是对 forward 装饰：

MyModel(nn.Module):    ...    @autocast()    def forward(self, input):       ...

另一个正确姿势是在 forward 的里面设 autocast 区域：

MyModel(nn.Module):    ...    def forward(self, input):        with autocast():            ...

forward 函数处理之后，在 main thread 里 autocast

model = MyModel()dp_model = nn.DataParallel(model) with autocast():    output = dp_model(input)    loss = loss_fn(output)

2.1.5 autocast 自定义函数

对于用户自定义的 autograd 函数，需要用amp.custom_fwd装饰 forward 函数，amp.custom_bwd装饰 backward 函数：

class MyMM(torch.autograd.Function):    @staticmethod    @custom_fwd    def forward(ctx, a, b):        ctx.save_for_backward(a, b)        return a.mm(b)    @staticmethod    @custom_bwd    def backward(ctx, grad):        a, b = ctx.saved_tensors        return grad.mm(b.t()), a.t().mm(grad)

调用时再 autocast

mymm = MyMM.apply with autocast():    output = mymm(input1, input2)

2.1.6 源码分析

autocast主要实现接口有：

A. __enter__

def __enter__(self):    self.prev = torch.is_autocast_enabled()    torch.set_autocast_enabled(self._enabled)    torch.autocast_increment_nesting()

B. __exit__

def __exit__(self, *args):     if torch.autocast_decrement_nesting() == 0:        torch.clear_autocast_cache()    torch.set_autocast_enabled(self.prev)    return False

C. __call__

def __call__(self, func):    @functools.wraps(func)    def decorate_autocast(*args, **kwargs):        with self:            return func(*args, **kwargs)    return decorate_autocast

其中torch.*autocast*函数是在 pytorch/aten/src/ATen/autocast_mode.cpp 里实现。PyTorch ATen 是 A TENsor library for C++11，ATen 部分有大量的代码是来声明和定义 Tensor 运算相关的逻辑的。autocast_mode.cpp 实现策略是 “ cache fp16 casts of fp32 model weights”。

2.2 GradScaler 类

torch.cuda.amp.GradScaler(init_scale=65536.0, growth_factor=2.0, backoff_factor=0.5, growth_interval=2000, enabled=True)用于动态 scale 梯度

+. init_scale: scale factor 的初始值 +. growth_factor: 每次 scale factor 的增长系数 +. backoff_factor: scale factor 下降系数 +. growth_interval: 每隔多个 interval 增长 scale factor +. enabled: 是否做 scale

2.2.1 scale(output)方法

对outputs乘 scale factor，并返回，如果enabled=False就原样返回。

2.2.3 step(optimizer, *args, **kwargs)方法

step 方法在做两件事情：

• 对梯度 unscale，如果之前没有手动调用unscale方法的话

• 检查梯度溢出，如果没有nan/inf，就执行 optimizer 的 step，如果有就跳过

注意：GradScaler的step不支持传 closure。

2.2.4 update(new_scale=None)方法

update方法在每个 iteration 结束前都需要调用，如果参数更新跳过，会给 scale factor 乘backoff_factor，或者到了该增长的 iteration，就给 scale factor 乘growth_factor。也可以用new_scale直接更新 scale factor。

2.3 举例

2.3.1 Gradient clipping

scaler = GradScaler() for epoch in epochs:    for input, target in data:        optimizer.zero_grad()        with autocast():            output = model(input)            loss = loss_fn(output, target)        scaler.scale(loss).backward()         # unscale 梯度，可以不影响clip的threshold        scaler.unscale_(optimizer)         # clip梯度        torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm)         # unscale_（）已经被显式调用了，scaler正常执行step更新参数，有nan/inf也会跳过        scaler.step(optimizer)        scaler.update()

2.3.2 Gradient accumulation

scaler = GradScaler() for epoch in epochs:    for i, (input, target) in enumerate(data):        with autocast():            output = model(input)            loss = loss_fn(output, target)            # loss 根据 累加的次数归一一下            loss = loss / iters_to_accumulate         # scale 归一的loss 并backward          scaler.scale(loss).backward()         if (i + 1) % iters_to_accumulate == 0:            # may unscale_ here if desired             # (e.g., to allow clipping unscaled gradients)             # step() and update() proceed as usual.            scaler.step(optimizer)            scaler.update()            optimizer.zero_grad()

2.3.3. Gradient penalty

scaler = GradScaler() for epoch in epochs:    for input, target in data:        optimizer.zero_grad()        with autocast():            output = model(input)            loss = loss_fn(output, target)        # 防止溢出，在不是autocast 区域，先用scaled loss 得到 scaled 梯度        scaled_grad_params = torch.autograd.grad(outputs=scaler.scale(loss),                                                 inputs=model.parameters(),                                                 create_graph=True)        # 梯度unscale        inv_scale = 1./scaler.get_scale()        grad_params = [p * inv_scale for p in scaled_grad_params]        # 在autocast 区域，loss 加上梯度惩罚项        with autocast():            grad_norm = 0            for grad in grad_params:                grad_norm += grad.pow(2).sum()            grad_norm = grad_norm.sqrt()            loss = loss + grad_norm         scaler.scale(loss).backward()         # may unscale_ here if desired         # (e.g., to allow clipping unscaled gradients)         # step() and update() proceed as usual.        scaler.step(optimizer)        scaler.update()

2.3.4. Multiple models

scaler 一个就够，但 scale(loss) 和 step(optimizer) 要分别执行

scaler = torch.cuda.amp.GradScaler() for epoch in epochs:    for input, target in data:        optimizer0.zero_grad()        optimizer1.zero_grad()        with autocast():            output0 = model0(input)            output1 = model1(input)            loss0 = loss_fn(2 * output0 + 3 * output1, target)            loss1 = loss_fn(3 * output0 - 5 * output1, target)         # (retain_graph here is unrelated to amp, it's present because in this        # example, both backward() calls share some ps of graph.)        scaler.scale(loss0).backward(retain_graph=True)        scaler.scale(loss1).backward()        # You can choose which optimizers receive explicit unscaling, if you        # want to inspect or modify the gradients of the params they own.        scaler.unscale_(optimizer0)        scaler.step(optimizer0)        scaler.step(optimizer1)        scaler.update()

2.3.5. Multiple GPUs

torch DDP 和 torch DP model 的处理方式一样

Q1. amp 是如何做到 FP16 和 FP32 混合使用，“还不掉点”

模型量化、模型压缩的算法挺多的，但都做不 amp 这样，对多数模型训练不掉点（但是实操中，听有经验的大神介绍，完全不到点还是有点难度的）。amp 能做成这样，因为它对模型没有压缩和量化，维护的还是一个 32 位的模型。只是用 16 位去表示原来 32 位的梯度：通常模型训练依赖 FP32 的精度，因为梯度会有一部分 FP16 表示不了，而 scale factor 把梯度 shift 到 FP16 能表示范围，使得梯度方面精度的损失较小，可能 forward 时候的直接的精度压缩是训练最大的损失。

Q2. 没有 Tensor Core 架构能否使用 amp

没有 Tensor Core 架构的 GPU 试用 amp，速度反而下降，但显存会明显减少。作者在 Turing 架构的 GTX 1660 上试用 amp，运算时间增加了一倍，但显存不到原来的一半。

Q3. 为什么 amp 中有两份参数，存储消耗反而更小

相比与模型参数，对中间层结果的存储更是 deep learning 的 bottleneck。当对中间结果的存储砍半，整个存储消耗就基本上原来的一半。

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