流水线并行

Ascend 分布式并行 全流程

查看源文件

概述

近年来,神经网络的规模几乎是呈指数型增长。受单卡内存的限制,训练这些大模型用到的设备数量也在不断增加。受server间通信带宽低的影响,传统数据并行叠加模型并行的这种混合并行模式的性能表现欠佳,需要引入流水线并行。流水线并行能够将模型在空间上按stage进行切分,每个stage只需执行网络的一部分,大大节省了内存开销,同时缩小了通信域,缩短了通信时间。MindSpore能够根据用户的配置,将单机模型自动地转换成流水线并行模式去执行。

准备环节

下载数据集

本样例采用CIFAR-10数据集,数据集的下载和加载方式可参考:https://www.mindspore.cn/docs/programming_guide/zh-CN/r1.5/distributed_training_ascend.html

配置分布式环境

目前流水线并行只支持Ascend。

受HCCL的影响,流水线并行只能跨机执行。

分布式环境的配置以及集合通信库的调用可参考:https://www.mindspore.cn/docs/programming_guide/zh-CN/r1.5/distributed_training_ascend.html

定义网络

网络的定义和Ascend 910 AI处理器一致。

网络、优化器、损失函数的定义可参考:https://www.mindspore.cn/docs/programming_guide/zh-CN/r1.5/distributed_training_ascend.html

流水线并行需要用户去定义并行的策略,通过调用pipeline_stage接口来指定每个layer要在哪个stage上去执行。pipeline_stage接口的粒度为Cell。所有包含训练参数的Cell都需要配置pipeline_stage,并且pipeline_stage要按照网络执行的先后顺序,从小到大进行配置。

class ResNet(nn.Cell):
    """ResNet"""

    def __init__(self, block, num_classes=100, batch_size=32):
        """init"""
        super(ResNet, self).__init__()
        self.batch_size = batch_size
        self.num_classes = num_classes

        self.head = Head()
        self.layer1 = MakeLayer0(block, in_channels=64, out_channels=256, stride=1)
        self.layer2 = MakeLayer1(block, in_channels=256, out_channels=512, stride=2)
        self.layer3 = MakeLayer2(block, in_channels=512, out_channels=1024, stride=2)
        self.layer4 = MakeLayer3(block, in_channels=1024, out_channels=2048, stride=2)

        self.pool = ops.ReduceMean(keep_dims=True)
        self.squeeze = ops.Squeeze(axis=(2, 3))
        self.fc = fc_with_initialize(512 * block.expansion, num_classes)

        # pipeline parallel config
        self.head.pipeline_stage = 0
        self.layer1.pipeline_stage = 0
        self.layer2.pipeline_stage = 0
        self.layer3.pipeline_stage = 1
        self.layer4.pipeline_stage = 1
        self.fc.pipeline_stage = 1

    def construct(self, x):
        """construct"""
        x = self.head(x)

        x = self.layer1(x)
        x = self.layer2(x)
        x = self.layer3(x)
        x = self.layer4(x)

        x = self.pool(x, (2, 3))
        x = self.squeeze(x)
        x = self.fc(x)
        return x

训练网络

为了使能流水线并行,需要在训练脚本中加一些必要的配置:

  • set_auto_parallel_context中设置pipeline_stagespipeline_stages用来表明stage的总数。

  • 目前流水线并行只支持SEMI_AUTO_PARALLEL模式,数据集要以full_batch模式导入。

  • 需要定义LossCell,本例中调用了nn.WithLossCell接口。

  • 目前流水线并行不支持自动混合精度特性。

  • 优化器需要传入本stage用到的parameters。若有多个stage共用了一个参数,则需要调用Parameteradd_pipeline_stage方法,将所有stage信息传给Parameter 。随后,可以调用Cellinfer_param_pipeline_stage接口来获取本stage的训练参数。

  • 最后,需要在LossCell外包一层PipelineCell,并指定Micro_batch的size。为了提升机器的利用率,MindSpore将Mini_batch切分成了更细粒度的Micro_batch,从而能够使整个集群流水线起来,最终的loss则是所有Micro_batch计算的loss值的加和。其中,Micro_batch的size必须大于等于stage的数量。

from mindspore import context, Model, nn
from mindspore.nn import Momentum
from mindspore.train.callback import LossMonitor
from mindspore.context import ParallelMode
from resnet import resnet50

def test_train_cifar(epoch_size=10):
    context.set_auto_parallel_context(parallel_mode=ParallelMode.SEMI_AUTO_PARALLEL, gradients_mean=True)
    context.set_auto_parallel_context(pipeline_stages=2, full_batch=True)
    loss_cb = LossMonitor()
    data_path = os.getenv('DATA_PATH')
    dataset = create_dataset(data_path)
    batch_size = 32
    num_classes = 10
    net = resnet50(batch_size, num_classes)
    loss = SoftmaxCrossEntropyExpand(sparse=True)
    net_with_loss = nn.WithLossCell(net, loss)
    net_pipeline = nn.PipelineCell(net_with_loss, 2)
    opt = Momentum(net.infer_param_pipeline_stage(), 0.01, 0.9)
    model = Model(net_pipeline, optimizer=opt)
    model.train(epoch_size, dataset, callbacks=[loss_cb], dataset_sink_mode=True)

运行多机脚本

流水线并行需要跨机执行,多机多卡训练可参考:https://www.mindspore.cn/docs/programming_guide/zh-CN/r1.5/distributed_training_ascend.html