pytorch apex 混合精度训练和horovod分布式训练

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如果你基于pytorch训练模型，然后，你想加快训练速度，增大batch_size,或者，你有一台配置多张显卡的机器，还是说你有多台带显卡机器，你想利用起来，分布式训练你的模型，那这篇文章对你有点用。

基于以上的需求，我趟了一遍，记录下我遇到的坑都有哪些，怎么跨过去。

先看一下我主要的工具：anaconda,apex,horovod。就这三个。

1. Conda 环境

接下来的工作，全部在conda环境内完成，所以安装一个最新版的conda，然后创建一个新的环境，并且激活这个环境。

在这个全新的环境里面，安装模型训练需要的所有package。

三种配置conda新环境的方法：

a.最最简单的办法，直接拷贝path_to_conda/anaconda3/envs下面的环境，移植到新机器对应环境下。但是这个方法有前提条件：首先是，最好新旧机器的硬件配置、系统版本是一样的；第二是环境内的package的安装过程不需要配置额外参数。

b.导出conda 环境，在新机器上创建。显然这种方式的前提和第一种相似。

conda env export > environment.yaml  #conda导出已有环境

    conda env create -f environment.yaml #在新机器上创建
           

c.当环境无法移植进来时，只能一个一个安装

安装好环境后建议检查以下cuda和pytorch版本是否匹配，在python脚本内使用以下方法检查:

import torch

    torch.cuda.is_available()
           

2. 混合精度训练和单机多卡分布式训练

Apex 是Nvidia开发维护的工具，使用简便的API实现混合精度训练和分布式训练

根据以下链接安装apex,

https://github.com/NVIDIA/apex#quick-start

pip install -v --no-cache-dir --global-option="--pyprof" --global-option="--cpp_ext" --global-option="--cuda_ext" ./
           

此处，需要确定pip的路径，必须是你想要的env内的pip,不然可能会安装到base env内。

一种简单的办法是path_to_conda/anaconda3/envs/bin/pip 安装，前提是你的环境装上了pip。

以上链接给出了混合精度和分布式的example,按照例子，增加几行代码即可。

启动分布式训练的命令：

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=2 train.py
           

如果你要指定使用某几张显卡：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=4,5 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=2 train.py
           

Apex内的混合精度训练amp使用起来后，可以看到同样的数据，同样的batch size时，显存消耗减少到原来的60%，同时GPU-Util保持在较高值。在2080Ti的机器，batch size原来至多能达到12，使用apex.amp后可以达到24，效果显著。

而Apex的分布式训练DistributedDataParallel可以使模型在单机多卡上分布均匀的训练，同时GPU-Util保持在较高值。

另外，apex的分布式我只用到了单机多卡的训练，官方仅给出了单机多卡的训练方式，未知是否可以以及如何配置多机多卡训练。

3. 多机多卡训练工具horovod

3.1 尝试pytorch 分布式

选择horovod是因为它是目前多机多卡训练性能最优的工具（其实是尝试了pytorch自带的分布式工具失败后，调转枪头。。。）

关于尝试pytorch自带方法

     torch.nn.parallel.DistributedDataParallel

选用NCCL后端，遇到

    “NCCL error… unhandled_cuda_error”

追溯bug查到源码

    torch/nn/parallel/distributed.py    

    _distributed_broadcast_coalesced

无法往下追溯。

切换gloo后端，遇到问题：

    ”terminate called after throwing an instance of ‘gloo::EnforceNotMet’”

这两个问题都没有解决，促使我回头去整horovod。

 3.2安装horovod

https://github.com/horovod/horovod

按照以上链接指引，安装horovod。

首先是要安装Open MPI,第一次安装直接按照官方文档：

https://www.open-mpi.org/faq/?category=building#easy-build

运行分布式训练的时候，遇到问题：

    ORTE was unable to reliably start one or more daemons.

根据以下horovod的troubleshooting文档（**仔细阅读，帮你避坑**）

https://github.com/horovod/horovod/blob/master/docs/troubleshooting.rst

重新安装：

$ wget https://www.open-mpi.org/software/ompi/v4.0/downloads/openmpi-4.0.0.tar.gz

    $ tar zxf openmpi-4.0.0.tar.gz

    $ cd openmpi-4.0.0

    $ ./configure --enable-orterun-prefix-by-default

    $ make -j $(nproc) all

    $ make install

    $ ldconfig
           

重新安装openMPI后需要重新安装horovod。

 3.3  horovod with pytorch

https://github.com/horovod/horovod/blob/master/docs/pytorch.rst

这里概要了代码所需要的修改步骤。

 3.3.1 一些分布式的概念

https://pytorch.apachecn.org/docs/1.0/aws_distributed_training_tutorial.html

详细阅读这个文档，可以对分布式的常用变量和步骤有所了解后，你应该可以知道以下的启动命令怎么设置了。

horovodrun -np 16 -H server1:4,server2:4,server3:4,server4:4 python train.py
           

这条命令意思是：要在四台机器上启动分布式，server替换为对应机器的IP,‘:’后面表示该机器配备了几张显卡， ‘-np’ 表示总共起几个进程，相应也即是几张显卡。

确认一点我之前的疑问：horovod可以自动去启动从机内正确的conda环境下的python运行代码。这显然是有前提的：所用的机器配置和环境必须一模一样。

所以，只要在主机的运行conda env内，运行以上命令即可。这一点相比pytorch的分布式，需要在每台机器启动命令，方便的多。不过horovod需要你告诉它训练脚本的绝对路径，以及代码内也不要使用相对路径。

3.4 机器之间SSH免密登录

https://www.cnblogs.com/like1tree/p/9667751.html

3.5 网络接口配置

ubuntu下，ifconfig查看网络接口名称，使用内网地址对应的网络名称，我的是enp0s31f6，设置环境变量：

    $ export NCCL_SOCKET_IFNAME=enp0s31f6

    $ export GLOO_SOCKET_IFNAME=enp0s31f6 (如果后端使用的是gloo)

可以多机多卡运行代码。

4. apex和horovod一起用

这两者可以一起用，其实说的是apex.amp和horovod搭配使用。这样会让你单机减少显存开销同时多机一起训练，双剑合璧的感觉。

用法和很简单，先初始化horovd优化器，再初始化amp优化器，截止目前为止，两个工具的东家并没有官方地相互支持。因此这两个优化器并不能完美兼容，在接下来的训练过程中，horovod优化器需要调用的成员变量amp优化器并没有。

horovod开发者在git issue上给了以下方案:

with amp.scale_loss(loss, optimizer) as scaled_loss:

        scaled_loss.backward()

        if FLAGS_horovod:

            optimizer.synchronize()

            with optimizer.skip_synchronize():

                optimizer.step()
           

5.horovod 性能分析

我的网络环境配置是千兆交换机，1000Mb/s带宽，也就是理论每秒最多达到125MB/s带宽。实测大约能达到80MB/s。

在horovod运行时，节点机器之间来回传输数据速度大约是60MB/s,一个网络模型有250MB，因此每一个batch传输一次数据，完成all_reduce，就需要4-5秒时间。这样训练过程，显卡大量时间闲置，等待数据。

解决办法有三种：

a. 性能最优： 更改硬件，将多个显卡放在同一台主机。省去传输时间开销。

b.使用万兆交换机，1G带宽网卡，提高数据传输效率。

c.代码内修改不同机器之间权重的同步频率，由每个batch同步改为 N个batch 后同步。验证 horovod 优化器内参数backward_passes_per_step是控制多个batch 才做一次all_reduce,但是不能控制数据回传频率。因此该方案还需要研究下怎么做。