Apache MXNet-分布式培训

介绍

Apache MXNet是一款多领域深度学习框架，由Amazon公司主导开发，旨在实现高效、灵活、可扩展的深度学习。

MXNet通过支持多种编程语言、能够自动并行处理等特点，发挥了异构计算资源（CPU、GPU、FPGA）的优势，让用户快速训练高质量的模型。

此外，MXNet还支持分布式训练，能够通过多个机器协同训练，进一步提高训练效率。

分布式训练

MXNet的分布式训练基于Parameter Server（参数服务器）模式，将模型参数划分为多个部分，分配到不同的服务器上进行计算。

分布式训练的主要有两个步骤：参数分发和梯度聚合。

其中，参数分发指将模型参数分配到不同的服务器上进行计算；而梯度聚合则是指在每个迭代周期结束后，将不同服务器上得到的梯度合并为一个梯度，并更新参数。

MXNet分布式训练支持多种不同的分发和聚合方式，用户可以根据实际情况选择最合适的方式。

分发方式

MXNet目前支持三种不同的参数分发方式：

1. 以实例为单位分发：将数据集划分为多个小批量，每个实例只负责计算一个小批量的数据。该方式适用于数据集较大的情况，可以提高训练速度。

   代码示例：

   # 实例分发
   dist.init_process_group("gloo")
   ddp_model = DDP(model, find_unused_parameters=True, device_ids=[args.local_rank], output_device=args.local_rank)
   train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_dataset)
   train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset,
                                              batch_size=args.batch_size,
                                              sampler=train_sampler,
                                              num_workers=args.num_workers,
                                              pin_memory=True)
   

2. 以参数为单位分发：将模型参数划分为多个部分，分配到不同的服务器上计算。该方式适用于模型参数较大的情况。

   代码示例：

   # 参数分发
   dist.init_process_group("nccl")
   model = DDP(model, device_ids=[args.local_rank], output_device=args.local_rank, bucket_cap_mb=args.bucket_cap_mb)
   train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_dataset)
   train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset,
                                              batch_size=args.batch_size,
                                              sampler=train_sampler,
                                              num_workers=args.num_workers,
                                              pin_memory=True)
   

3. 混合分发：将数据集和模型参数同时分配到不同的服务器上进行计算。该方式适用于数据集和模型参数都较大的情况。

   代码示例：

   # 混合分发
   dist.init_process_group("nccl")
   model = DDP(model, device_ids=[args.local_rank], output_device=args.local_rank, find_unused_parameters=True)
   train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_dataset)
   train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset,
                                              batch_size=args.batch_size,
                                              sampler=train_sampler,
                                              num_workers=args.num_workers,
                                              pin_memory=True)
   

聚合方式

MXNet目前支持两种不同的梯度聚合方式：

1. averager聚合器：将不同服务器上的梯度求平均，再更新模型参数。

   代码示例：

   # averager聚合器
   from mxnet.contrib.ndarray import ps_initializer
   
   # 创建参数服务器，将参数划分为4个部分，分配到4台主机上
   kv = mx.kv.create('dist_sync', num_workers=4)
   kv.set_optimizer(mx.optimizer.create('sgd', learning_rate=0.01))
   kv.init(3, mx.nd.zeros((3,)), ps_initializer(mx.init.Xavier(rnd_type='gaussian')))
   
   # 同步更新参数
   for i in range(num_epochs):
       for batch in data_iterator:
           kv.push(batch.data[0], batch.label[0])
           kv.pull(0, out=model.weight.data(), priority=-i)
   

2. row_sparse聚合器：将不同服务器上的梯度按照行稀疏方式聚合，再更新模型参数。

   代码示例：

   # row_sparse聚合器
   from mxnet.contrib.ndarray import ps_initializer
   
   # 创建参数服务器，将参数划分为4个部分，分配到4台主机上
   kv = mx.kv.create('dist_sync', num_workers=4)
   kv.set_optimizer(mx.optimizer.create('sgd', learning_rate=0.01))
   kv.init(3, mx.nd.zeros((3,)), ps_initializer(mx.init.Xavier(rnd_type='gaussian')))
   
   # 同步更新参数
   for i in range(num_epochs):
       for batch in data_iterator:
           kv.push(batch.data[0], batch.label[0])
           kv.pull(0, out=model.weight.data(), priority=-i, row_ids=batch.index[0])
   

结论

MXNet是一款支持分布式训练，能够发挥异构计算资源优势的多领域深度学习框架。

通过合适的参数分发和梯度聚合方式，MXNet可以快速训练高质量的模型，提高训练效率。