动态组网启动

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概述

出于训练时的可靠性要求,MindSpore提供了动态组网特性,用户能够不依赖任何第三方库(OpenMPI)来启动Ascend/GPU/CPU分布式训练任务,并且训练脚本无需做任何修改。我们建议用户优先使用此种启动方式。

MindSpore动态组网特性通过复用Parameter Server模式训练架构,取代了OpenMPI能力,可参考Parameter Server模式训练教程。

动态组网特性将多个MindSpore训练进程作为Worker启动,并且额外启动一个Scheduler负责组网和容灾恢复,因此无需借助OpenMPI的消息传递机制即可实现分布式训练。用户只需对启动脚本做少量修改,即可执行分布式训练。

动态组网支持Ascend、GPU和CPU,因此动态组网启动脚本能在多种硬件平台间快速迁移,无需对其进行额外修改。此外动态组网需要在Graph模式下运行。

相关环境变量:

环境变量 功能 类型 取值 说明
MS_ROLE 指定本进程角色。 String
  • MS_SCHED: 代表Scheduler进程,一个训练任务只启动一个Scheduler,负责组网,容灾恢复等,不会执行训练代码
  • MS_WORKER: 代表Worker进程,一般设置分布式训练进程为此角色。
  • MS_PSERVER: 代表Parameter Server进程,只有在Parameter Server模式下此角色生效,具体请参考Parameter Server模式
Worker和Parameter Server进程会向Scheduler进程注册从而完成组网。
MS_SCHED_HOST 指定Scheduler的IP地址。 String 合法的IP地址。 当前版本还支持Ascend平台下的IPv6地址。在使用IPv6地址进行组网时,环境变量MS_HCCL_CM_INIT必须被设置为1。
MS_SCHED_PORT 指定Scheduler绑定端口号。 Integer 1024~65535范围内的端口号。
MS_NODE_ID 指定本进程的ID,集群内唯一。 String 代表本进程的唯一ID,默认由MindSpore自动生成。 MS_NODE_ID在在以下情况需要设置,一般情况下无需设置,由MindSpore自动生成:
  • 开启容灾场景:容灾恢复时需要获取当前进程ID,从而向Scheduler重新注册。
  • 开启GLOG日志重定向场景:为了保证各训练进程日志独立保存,需设置进程ID,作为日志保存路径后缀。
  • 指定进程rank id场景:用户可通过设置MS_NODE_ID为某个整数,来指定本进程的rank id。
MS_WORKER_NUM 指定角色为MS_WORKER的进程数量。 Integer 大于0的整数。 用户启动的Worker进程数量应当与此环境变量值相等。若小于此数值,组网失败;若大于此数值,Scheduler进程会根据Worker注册先后顺序完成组网,多余的Worker进程会启动失败。
MS_SERVER_NUM 指定角色为MS_PSERVER的进程数量。 Integer 大于0的整数。 只在Parameter Server训练模式下需要设置。
MS_WORKER_IP 指定当前进程和其他进程进行通信和组网使用的IP地址。 String 合法的IP地址。 在使用IPv6地址进行组网时,此环境变量必须被设置。但当用户设置MS_SCHED_HOST为::1时(代表IPv6的本地回环地址),无需设置此环境变量,这是因为MindSpore会默认使用本地回环地址进行通信。
MS_ENABLE_RECOVERY 开启容灾。 Integer 1代表开启,0代表关闭。默认为0。
MS_RECOVERY_PATH 持久化路径文件夹。 String 合法的用户目录。 Worker和Scheduler进程在执行过程中会进行必要的持久化,如用于恢复组网的节点信息以及训练业务中间状态等,并通过文件保存。
MS_HCCL_CM_INIT 是否使用CM方式初始化HCCL。 Integer 1代表是,其他值代表否。默认为否。 此环境变量只在Ascend硬件平台并且通信域数量较多的情况下建议开启。开启此环境变量后,能够降低HCCL集合通信库的内存占用,并且训练任务执行方式与rank table启动方式相同。

环境变量MS_SCHED_HOSTMS_SCHED_PORTMS_WORKER_NUM内容需保持一致,否则会由于各进程配置不一致导致组网失败。

操作实践

动态组网启动脚本在各硬件平台下一致,下面以Ascend为例演示如何编写启动脚本:

您可以在这里下载完整的样例代码:startup_method

目录结构如下:

└─ sample_code
    ├─ startup_method
       ├── net.py
       ├── run_dynamic_cluster.sh
       ├── run_dynamic_cluster_1.sh
       ├── run_dynamic_cluster_2.sh
    ...

其中,net.py是定义网络结构和训练过程,run_dynamic_cluster.shrun_dynamic_cluster_1.shrun_dynamic_cluster_2.sh是执行脚本。

1. 准备Python训练脚本

这里以数据并行为例,训练一个MNIST数据集的识别网络。

首先指定运行模式、硬件设备等,与单卡脚本不同,并行脚本还需指定并行模式等配置项,并通过init()初始化HCCL、NCCL或MCCL通信域。此处不设置device_target会自动指定为MindSpore包对应的后端硬件设备。

import mindspore as ms
from mindspore.communication import init

ms.set_context(mode=ms.GRAPH_MODE)
ms.set_auto_parallel_context(parallel_mode=ms.ParallelMode.DATA_PARALLEL, gradients_mean=True)
init()
ms.set_seed(1)

然后构建如下网络:

from mindspore import nn

class Network(nn.Cell):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.flatten = nn.Flatten()
        self.fc = nn.Dense(28*28, 10, weight_init="normal", bias_init="zeros")
        self.relu = nn.ReLU()

    def construct(self, x):
        x = self.flatten(x)
        logits = self.relu(self.fc(x))
        return logits
net = Network()

最后是数据集处理和定义训练过程:

import os
from mindspore import nn
import mindspore as ms
import mindspore.dataset as ds
from mindspore.communication import get_rank, get_group_size

def create_dataset(batch_size):
    dataset_path = os.getenv("DATA_PATH")
    rank_id = get_rank()
    rank_size = get_group_size()
    dataset = ds.MnistDataset(dataset_path, num_shards=rank_size, shard_id=rank_id)
    image_transforms = [
        ds.vision.Rescale(1.0 / 255.0, 0),
        ds.vision.Normalize(mean=(0.1307,), std=(0.3081,)),
        ds.vision.HWC2CHW()
    ]
    label_transform = ds.transforms.TypeCast(ms.int32)
    dataset = dataset.map(image_transforms, 'image')
    dataset = dataset.map(label_transform, 'label')
    dataset = dataset.batch(batch_size)
    return dataset

data_set = create_dataset(32)
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = nn.SGD(net.trainable_params(), 1e-2)

def forward_fn(data, label):
    logits = net(data)
    loss = loss_fn(logits, label)
    return loss, logits

grad_fn = ms.value_and_grad(forward_fn, None, net.trainable_params(), has_aux=True)
grad_reducer = nn.DistributedGradReducer(optimizer.parameters)

for epoch in range(10):
    i = 0
    for data, label in data_set:
        (loss, _), grads = grad_fn(data, label)
        grads = grad_reducer(grads)
        optimizer(grads)
        if i % 10 == 0:
            print("epoch: %s, step: %s, loss is %s" % (epoch, i, loss))
        i += 1

2. 准备启动脚本

单机多卡

单机多卡启动脚本内容run_dynamic_cluster.sh如下,以单机8卡为例:

EXEC_PATH=$(pwd)
if [ ! -d "${EXEC_PATH}/MNIST_Data" ]; then
    if [ ! -f "${EXEC_PATH}/MNIST_Data.zip" ]; then
        wget http://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/notebook/datasets/MNIST_Data.zip
    fi
    unzip MNIST_Data.zip
fi
export DATA_PATH=${EXEC_PATH}/MNIST_Data/train/

rm -rf device
mkdir device
echo "start training"

# 循环启动8个Worker训练进程
for((i=0;i<8;i++));
do
    export MS_WORKER_NUM=8          # 设置集群中Worker进程数量为8
    export MS_SCHED_HOST=127.0.0.1  # 设置Scheduler IP地址为本地环路地址
    export MS_SCHED_PORT=8118       # 设置Scheduler端口
    export MS_ROLE=MS_WORKER        # 设置启动的进程为MS_WORKER角色
    export MS_NODE_ID=$i            # 设置进程id,可选
    python ./net.py > device/worker_$i.log 2>&1 &     # 启动训练脚本
done

# 启动1个Scheduler进程
export MS_WORKER_NUM=8              # 设置集群中Worker进程数量为8
export MS_SCHED_HOST=127.0.0.1      # 设置Scheduler IP地址为本地环路地址
export MS_SCHED_PORT=8118           # 设置Scheduler端口
export MS_ROLE=MS_SCHED             # 设置启动的进程为MS_SCHED角色
python ./net.py > device/scheduler.log 2>&1 &     # 启动训练脚本

Scheduler和Worker进程的训练脚本内容和启动方式完全一致,这是因为在MindSpore已经差异化处理了两种角色内部流程。用户只需按照普通的训练方式拉起进程即可,无需按照角色修改Python代码。这是动态组网启动脚本在多硬件平台能够保持一致的原因之一。

执行如下指令,即可启动单机8卡训练网络:

bash run_dynamic_cluster.sh

脚本会在后台运行,日志文件会保存到device目录下,结果保存在worker_*.log中,Loss结果如下:

epoch: 0, step: 0, loss is 2.3499548
epoch: 0, step: 10, loss is 1.6682479
epoch: 0, step: 20, loss is 1.4237018
epoch: 0, step: 30, loss is 1.0437132
epoch: 0, step: 40, loss is 1.0643986
epoch: 0, step: 50, loss is 1.1021575
epoch: 0, step: 60, loss is 0.8510884
epoch: 0, step: 70, loss is 1.0581372
epoch: 0, step: 80, loss is 1.0076828
epoch: 0, step: 90, loss is 0.88950706
...

多机多卡

多机训练场景下,需拆分启动脚本。下面以执行2机8卡训练,每台机器执行启动4个Worker为例:

脚本run_dynamic_cluster_1.sh在节点1上启动1个Scheduler进程以及4个Worker进程:

EXEC_PATH=$(pwd)
if [ ! -d "${EXEC_PATH}/MNIST_Data" ]; then
    if [ ! -f "${EXEC_PATH}/MNIST_Data.zip" ]; then
        wget http://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/notebook/datasets/MNIST_Data.zip
    fi
    unzip MNIST_Data.zip
fi
export DATA_PATH=${EXEC_PATH}/MNIST_Data/train/

rm -rf device
mkdir device
echo "start training"

# 循环启动Worker1到Worker4,4个Worker训练进程
for((i=0;i<4;i++));
do
    export MS_WORKER_NUM=8                     # 设置集群中Worker进程数量为8
    export MS_SCHED_HOST=<node_1 ip address>   # 设置Scheduler IP地址为节点1 IP地址
    export MS_SCHED_PORT=8118                  # 设置Scheduler端口
    export MS_ROLE=MS_WORKER                   # 设置启动的进程为MS_WORKER角色
    export MS_NODE_ID=$i                       # 设置进程id,可选
    python ./net.py > device/worker_$i.log 2>&1 &     # 启动训练脚本
done

# 在节点1启动1个Scheduler进程
export MS_WORKER_NUM=8                     # 设置集群中Worker进程总数为8(包括其他节点进程)
export MS_SCHED_HOST=<node_1 ip address>   # 设置Scheduler IP地址为节点1 IP地址
export MS_SCHED_PORT=8118                  # 设置Scheduler端口
export MS_ROLE=MS_SCHED                    # 设置启动的进程为MS_SCHED角色
python ./net.py > device/scheduler.log 2>&1 &     # 启动训练脚本

脚本run_dynamic_cluster_2.sh在节点2上启动Worker5Worker8(无需执行Scheduler):

EXEC_PATH=$(pwd)
if [ ! -d "${EXEC_PATH}/MNIST_Data" ]; then
    if [ ! -f "${EXEC_PATH}/MNIST_Data.zip" ]; then
        wget http://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/notebook/datasets/MNIST_Data.zip
    fi
    unzip MNIST_Data.zip
fi
export DATA_PATH=${EXEC_PATH}/MNIST_Data/train/

rm -rf device
mkdir device
echo "start training"

# 循环启动Worker5到Worker8,4个Worker训练进程
for((i=4;i<8;i++));
do
    export MS_WORKER_NUM=8                    # 设置集群中Worker进程总数为8(包括其他节点进程)
    export MS_SCHED_HOST=<node_1 ip address>  # 设置Scheduler IP地址为节点1 IP地址
    export MS_SCHED_PORT=8118                 # 设置Scheduler端口
    export MS_ROLE=MS_WORKER                  # 设置启动的进程为MS_WORKER角色
    export MS_NODE_ID=$i                      # 设置进程id,可选
    python ./net.py > device/worker_$i.log 2>&1 &     # 启动训练脚本
done

多机任务MS_WORKER_NUM应当为集群中Worker节点总数。 节点间网络需保持连通,可使用telnet <scheduler ip> <scheduler port>指令测试本节点是否和已启动的Scheduler节点连通。

在节点1执行:

bash run_dynamic_cluster_1.sh

在节点2执行:

bash run_dynamic_cluster_2.sh

即可执行2机8卡分布式训练任务,结果应与单机多卡结果一致。

容灾恢复

动态组网支持数据并行下容灾恢复。在多卡数据并行训练场景下,发生进程异常退出,重新拉起对应进程对应的脚本后训练可继续,并且不影响精度收敛。容灾恢复配置和样例可参考动态组网场景下故障恢复教程。

安全认证

动态组网还支持安全加密通道特性,支持TLS/SSL协议,满足用户的安全性需求。默认情况下,安全加密通道是关闭的,若需要开启,则通过set_ps_context正确配置安全加密通道后,才能调用init(),否则初始化组网会失败。若想使用安全加密通道,请配置:

set_ps_context(config_file_path="/path/to/config_file.json", enable_ssl=True, client_password="123456", server_password="123456")

config_file_path指定的config.json配置文件需要添加如下字段:

{
  "server_cert_path": "server.p12",
  "crl_path": "",
  "client_cert_path": "client.p12",
  "ca_cert_path": "ca.crt",
  "cipher_list": "ECDHE-R SA-AES128-GCM-SHA256:ECDHE-ECDSA-AES128-GCM-SHA256:ECDHE-RSA-AES256-GCM-SHA384:ECDHE-ECDSA-AES256-GCM-SHA384:DHE-RSA-AES128-GCM-SHA256:DHE-DSS-AES128-GCM-SHA256:DHE-RSA-AES256-GCM-SHA384:DHE-DSS-AES256-GCM-SHA384:DHE-PSK-AES128-GCM-SHA256:DHE-PSK-AES256-GCM-SHA384:DHE-PSK-CHACHA20-POLY1305:ECDHE-RSA-CHACHA20-POLY1305:ECDHE-PSK-CHACHA20-POLY1305:DHE-RSA-AES128-CCM:DHE-RSA-AES256-CCM:DHE-RSA-CHACHA20-POLY1305:DHE-PSK-AES128-CCM:DHE-PSK-AES256-CCM:ECDHE-ECDSA-AES128-CCM:ECDHE-ECDSA-AES256-CCM:ECDHE-ECDSA-CHACHA20-POLY1305",
  "cert_expire_warning_time_in_day": 90
}
  • server_cert_path:服务端包含了证书和秘钥的密文的p12文件(SSL专用证书文件)路径。

  • crl_path:吊销列表(用于区分无效不可信证书和有效可信证书)的文件路径。

  • client_cert_path:客户端包含了证书和秘钥的密文的p12文件(SSL专用证书文件)路径。

  • ca_cert_path:根证书路径。

  • cipher_list:密码套件(支持的SSL加密类型列表)。

  • cert_expire_warning_time_in_day:证书过期的告警时间。

p12文件中的秘钥为密文存储,在启动时需要传入密码,具体参数请参考Python API mindspore.set_ps_context中的client_password以及server_password字段。