[源码解析] PyTorch 分布式(12) ----- DistributedDataParallel 之 前向传播

[源码解析] PyTorch 分布式(12) ----- DistributedDataParallel 之 前向传播

0x00 摘要

前文已经对Reducer如何构建和几个重要场景做了介绍,本文就来分析 Reducer 如何实现前向传播。

本系列其他文章如下:

深度学习利器之自动微分(1)

深度学习利器之自动微分(2)

[源码解析]深度学习利器之自动微分(3) --- 示例解读

[源码解析]PyTorch如何实现前向传播(1) --- 基础类(上)

[源码解析]PyTorch如何实现前向传播(2) --- 基础类(下)

[源码解析] PyTorch如何实现前向传播(3) --- 具体实现

[源码解析] Pytorch 如何实现后向传播 (1)---- 调用引擎

[源码解析] Pytorch 如何实现后向传播 (2)---- 引擎静态结构

[源码解析] Pytorch 如何实现后向传播 (3)---- 引擎动态逻辑

[源码解析] PyTorch 如何实现后向传播 (4)---- 具体算法

[源码解析] PyTorch 分布式(1)------历史和概述

[源码解析] PyTorch 分布式(2) ----- DataParallel(上)

[源码解析] PyTorch 分布式(3) ----- DataParallel(下)

[源码解析] PyTorch 分布式(4)------分布式应用基础概念

[源码解析] PyTorch分布式(5) ------ DistributedDataParallel 总述&如何使用

[源码解析] PyTorch分布式(6) ---DistributedDataParallel -- 初始化&store

[源码解析] PyTorch 分布式(7) ----- DistributedDataParallel 之进程组

[源码解析] PyTorch 分布式(8) -------- DistributedDataParallel之论文篇

[源码解析] PyTorch 分布式(9) ----- DistributedDataParallel 之初始化

[源码解析] PyTorch 分布式(10)------DistributedDataParallel 之 Reducer静态架构

[源码解析] PyTorch 分布式(11) ----- DistributedDataParallel 之 构建Reducer和Join操作

0x01 总体逻辑

我们还是需要祭出法宝,看看论文中的DDP总体逻辑:

然后给出一个前向传播的总体策略如下:

Forward Pass:

  • 每个进程读去自己的训练数据,DistributedSampler确保每个进程读到的数据不同。
  • DDP 获取输入并将其传递给本地模型。
  • 模型进行前向计算,结果设置为 out。现在计算都是在每个进程(CUDA设备)上完成。
  • 如果find_unused_parameters设置为True,DDP 会分析本地模型的输出,从 out 开始遍历计算图,把未使用参数标示为 ready,因为每次计算图都会改变,所以每次都要遍历。
    • 此模式(Mode)允许在模型的子图上向后运行,并且 DDP 通过从模型输出out遍历 autograd 图,将所有未使用的参数标记为就绪,以减少反向传递中涉及的参数
    • 在后向传播期间,Reducer会规约所有桶,在此过程中,Reducer会等待未准备好的参数。将参数梯度标记为就绪并不能帮助 DDP 跳过桶,但它会阻止 DDP 在向后传递期间永远等待不存在的梯度
    • 请注意,遍历 autograd 图会引入额外的开销,因此应用程序仅在必要时才设置 find_unused_parametersTrue
  • 返回out即可。这点与 DP不同,DDP的模型网络输出不需要被gather到 rank 0进程。

0x02 Python 世界

我们还是从 Python 代码入手开始分析,代码位于:torch/nn/parallel/distributed.py。

我们这里省略 join 相关,只关注主体部分,forward 方法逻辑如下:

  • 保存线程本地状态。
  • 如果做配置,则调用 reducer.prepare_for_forward 为forward做准备。
  • 如果配置ddp_join_enabled,做相应处理。
  • 在前向传播之前使用 _rebuild_buckets 来重置桶。
    • 在 _rebuild_buckets 函数之中,也许会在释放旧bucket之前分配新bucket。
    • 如果要节省峰值内存使用量,请在正向计算期间峰值内存使用量增加之前调用_rebuild_bucket
  • 如果需要同步,则调用_sync_params对前向传播参数进行前向传播参数。
  • 进行前向传播。
  • 如果需要同步后向传播梯度,则调用prepare_for_backward。
    • 当DDP参数 find_unused_parameter 为 true 时,其会在 forward 结束时,启动一个回溯,标记出所有没被用到的 parameter,提前把这些设定为 ready,这样 backward 就可以在一个 subgraph 之上进行,但这样会牺牲一部分时间。

具体代码如下:

    def forward(self, *inputs, **kwargs):
        with torch.autograd.profiler.record_function("DistributedDataParallel.forward"):
        
        		# 保存线程本地状态
            self.reducer.save_thread_local_state()
          
            # 如果做配置,则调用 reducer 为forward做准备
            if torch.is_grad_enabled() and self.require_backward_grad_sync:
                self.logger.set_runtime_stats_and_log()
                self.num_iterations += 1
                self.reducer.prepare_for_forward()
                
            # 如果配置ddp_join_enabled,做相应处理    
            if self.ddp_uneven_inputs_config.ddp_join_enabled:
                ones = torch.ones(1, device=self.device)
                work = dist.all_reduce(ones, group=self.process_group, async_op=True)
                if self.ddp_uneven_inputs_config.ddp_join_throw_on_early_termination:
                    # Active ranks schedule an allreduce with zeros, inactive
                    # ranks schedule them with 1. If the result != 0 it
                    # indicates at least one rank has terminated and we should
                    # throw.
                    zeros = torch.zeros(1, device=self.device)
                    dist.all_reduce(zeros, group=self.process_group)
                    should_throw_stop_iteration = zeros.item()
                    if should_throw_stop_iteration:
                        raise RuntimeError(
                            "Detected at least one rank that exhausted inputs. Throwing across all ranks."
                        )
                else:
                    self.reducer._set_forward_pass_work_handle( # 是join这里用到
                        work,
                        self.ddp_uneven_inputs_config.ddp_join_divide_by_initial_world_size,
                    )

            # Calling _rebuild_buckets before forward compuation,
            # It may allocate new buckets before deallocating old buckets
            # inside _rebuild_buckets. To save peak memory usage,
            # call _rebuild_buckets before the peak memory usage increases
            # during forward computation.
            # This should be called only once during whole training period.
            
            # 在前向传播之前使用 _rebuild_buckets 来重置桶
            # 在此函数内,也许在释放旧bucket之前分配新bucket。
            # 如果要节省峰值内存使用量,请在正向计算期间峰值内存使用量增加之前调用_rebuild_bucket。
            # 在整个训练期间,这只能调用一次。
            if torch.is_grad_enabled() and self.reducer._rebuild_buckets():
                logging.info("Reducer buckets have been rebuilt in this iteration.")

            # 如果需要同步前向传播参数,则进行同步    
            if self.require_forward_param_sync:
                self._sync_params()

            if self.ddp_uneven_inputs_config.ddp_join_enabled:
                # Notify joined ranks whether they should sync in backwards pass or not.
                self._check_global_requires_backward_grad_sync(is_joined_rank=False)

            # 进行前向传播    
            if self.device_ids:
			        	# 多卡情况
                inputs, kwargs = self.to_kwargs(inputs, kwargs, self.device_ids[0])
                output = self.module(*inputs[0], **kwargs[0])
            else:
                output = self.module(*inputs, **kwargs)

            # 如果需要同步后向传播梯度,则调用prepare_for_backward  
            if torch.is_grad_enabled() and self.require_backward_grad_sync:
			        	# 当DDP参数 find_unused_parameter 为 true 时,其会在 forward 结束时,启动一个回溯,标记出所有没被用到的 parameter,提前把这些设定为 ready,这样 backward 就可以在一个 subgraph 进行,但这样会牺牲一部分时间。

                self.require_forward_param_sync = True
                # We'll return the output object verbatim since it is a freeform
                # object. We need to find any tensors in this object, though,
                # because we need to figure out which parameters were used during
                # this forward pass, to ensure we short circuit reduction for any
                # unused parameters. Only if `find_unused_parameters` is set.
                if self.find_unused_parameters and not self.static_graph:
                    # Do not need to populate this for static graph.
                    self.reducer.prepare_for_backward(list(_find_tensors(output)))
                else:
                    self.reducer.prepare_for_backward([])
            else:
                self.require_forward_param_sync = False

        # TODO. Right now we add this sink for static_graph training only. once
        # this feature is stable, we will add this sink for all cases. E.g.
        # This sink can help capture more accuracte backward start time as well.
        if self.static_graph and self.num_iterations == 1:
            # Need to grab list of tensors from user output in order to pass
            # to custom autograd function.
            output_tensor_list, treespec = tree_flatten(output)
            passthrough_tensor_list = _DDPSink.apply(
                self.reducer,
                *output_tensor_list
            )
            # Reconstruct output data structure.
            output = tree_unflatten(passthrough_tensor_list, treespec)
        return output

其中,使用 _sync_params 来同步模型参数,具体是使用 _distributed_broadcast_coalesced 进行完成。

def _sync_params(self):
    with torch.no_grad():
        # module buffer sync
        if self.will_sync_module_buffers():
            # Synchronize buffers across processes.
            # If we are running DDP with the join manager, we have to agree
            # upon a rank to sync module buffers from, since rank 0 may
            # already have been joined and have stale module buffers.
            if self.ddp_uneven_inputs_config.ddp_join_enabled:
                authoritative_rank = self._find_common_rank(
                    self._distributed_rank, True
                )
            else:
                # The process with rank 0 is considered the authoritative copy.
                authoritative_rank = 0
            self._distributed_broadcast_coalesced(
                self.modules_buffers[0],
                self.broadcast_bucket_size,
                authoritative_rank,
            )

0x03 C++世界

我们接下来进入到 C++ 世界,看看这里如何支持前向传播。具体分为:准备前向传播,重建桶,准备后向传播这几部分。

3.1 准备前向传播

这里把 num_iterations_ 增加,并且记录时间。

void Reducer::prepare_for_forward() {
  std::lock_guard<std::mutex> lock(mutex_);
  num_iterations_++; // 这里会递增
  if (should_collect_runtime_stats()) {
    record_forward_compute_start_time();
  }
}

3.2 重建桶

接下来进行重建桶,具体分为:

  • 配置各种尺寸限制。
  • 计算桶的尺寸。
  • 同步桶indices。
  • 初始化桶。
bool Reducer::rebuild_buckets() {
  // Ensure reduction for previous backwards pass is finished. If user's model
  // has unused parameters for example, this will raise an error recommending to
  // run with find_unused_parameters=True, instead of the size mismatch
  // exception below.
  std::lock_guard<std::mutex> lock(mutex_);
  ensure_prior_reduction_finished();
  if (!should_rebuild_buckets() || rebuilt_params_.empty()) {
    return false;
  }

  std::vector<std::vector<size_t>> rebuilt_bucket_indices;
  // 配置各种尺寸限制
  std::vector<size_t> bucket_size_limits;
  bucket_size_limits.push_back(kDefaultFirstBucketBytes);
  bucket_size_limits.push_back(bucket_bytes_cap_);
  // 计算桶的尺寸
  rebuilt_bucket_indices = compute_bucket_assignment_by_size(
      rebuilt_params_,
      bucket_size_limits,
      expect_sparse_gradients_[0],
      rebuilt_param_indices_);

  // For rebuilt bucket indices, it needs to be synced across all ranks.
  // Broadcast the newly rebuilt bucket indices from rank 0 in default.
  // After syncing up rebuilt bucket indices, initialize buckets for reducer.
  // 同步桶indices
  sync_bucket_indices(rebuilt_bucket_indices);

  has_rebuilt_bucket_ = true;
  rebuilt_params_.clear();
  rebuilt_param_indices_.clear();

  // 初始化桶
  initialize_buckets(std::move(rebuilt_bucket_indices));
  return true;
}

我们接下来具体看看如何重建。

3.2.1 计算桶尺寸

我们首先要看看compute_bucket_assignment_by_size 之中关键结构如下,BucketAccumulator 可以认为是实际的桶。

struct BucketAccumulator {
    std::vector<size_t> indices; // 桶内容,是张量列表
    size_t size = 0; // 桶大小,比如若干mb
  }; // 桶的逻辑内容

  // Keep vector of indices and size accumulator by tensor type and device.
std::unordered_map<BucketKey, BucketAccumulator, c10::hash<BucketKey>>
      buckets; // 所有桶的列表,每一个实际桶可以认为是 BucketAccumulator

其次,我们来看看 compute_bucket_assignment_by_size的具体逻辑:

  • 生成一个计算结果 result,并且使用参数tensors的大小来为result预留出空间。

  • 生成一个buckets,这是所有桶的列表,每一个实际桶可以认为是 BucketAccumulator

  • 遍历传入的所有张量,对于每一个张量:

    • 如果有index,就拿到张量的index。
    • 如果配置了期待sparse gradient,则把这个张量自己放入一个桶,因为没法和其他张量放在一起。
    • 使用张量信息构建桶的key。
    • 使用 key 找到对应的桶, 拿到BucketAccumulator。
    • 向该桶的张量列表 indices 里面插入新张量的index,indices 是 tensor index list。
    • 增加对应桶大小。
    • 如果需要,就设定成大小限制的初始值。
    • 如果桶的尺寸大于最小值限制,就是说目前桶的尺寸已经达到了桶的最大限制,按说需要转移到新桶了(实际上确实转移到了逻辑的新桶,但是实际还是在现有桶内执行,因为 type, device 还是同样的,还是应该在原有桶内继续累积,不过原有桶的indice已经转移到了result之中,就相当于清空了)。
      • 把桶内容插入到返回result,就是说,当桶尺寸过大的时候,就先插入到result之中。
      • 利用 BucketAccumulator() 重新生成桶,bucket是个引用,所以直接赋值,就相当于清空原有的桶,就是原来桶继续用,但是桶内原有的indices已经转移到了result之中。
  • 把剩余的桶内indices插入到返回值result。之前已经有些直接插入到了result之中。

  • 对 result 进行排序:

    • 如果 tensor_indices 非空,说明张量的顺序已经是梯度准备好的顺序,不需要再排序了。
    • 如果 tensor_indices 是空的,依据最小张量index来排序,这里假定张量的顺序是他们使用的顺序(或者说是他们梯度产生次序的反序)。这种排序可保证桶是按照连续不断的顺序准备好。
    • 注意,这里就是正序排列,等到创建Reducer的时候,才反序传入:list(reversed(bucket_indices))

另外需要注意的是:因为 tensors就是 Python 代码中的参数 parameters[0],而 parameters[0] 是按照 parametes() 的返回结果来的,所以DDP最终是按model.parameters()的相反顺序启动AllReduce。

std::vector<std::vector<size_t>> compute_bucket_assignment_by_size(
    const std::vector<at::Tensor>& tensors,
    const std::vector<size_t>& bucket_size_limits, // 桶大小限制
    const std::vector<bool>& expect_sparse_gradient,
    const std::vector<int64_t>& tensor_indices) { //实际上,初始化时候没有传入 tensor_indices
  // Either expect_sparse_gradient is not specified or it has as many elements
  // as the vector with tensors.
  TORCH_INTERNAL_ASSERT(
      expect_sparse_gradient.empty() ||
      (tensors.size() == expect_sparse_gradient.size()));
  TORCH_INTERNAL_ASSERT(tensors.size() > 0);

  std::vector<std::vector<size_t>> result;
  result.reserve(tensors.size()); // 预留大小

  // Keep iterator into the size_limit vector by tensor type and device.
  // This is done so that we can use the consecutive bucket limits per type.
  std::unordered_map<
      BucketKey,
      std::vector<size_t>::const_iterator,
      c10::hash<BucketKey>>
      bucket_size_limit_iterators;

  // Local accumulator type for a single bucket.
  struct BucketAccumulator {
    std::vector<size_t> indices; // 桶内容,是张量列表
    size_t size = 0; // 桶大小,比如若干mb
  }; // 桶的逻辑内容

  // Keep vector of indices and size accumulator by tensor type and device.
  std::unordered_map<BucketKey, BucketAccumulator, c10::hash<BucketKey>>
      buckets; // 所有桶的列表,每一个实际桶可以认为是 BucketAccumulator

  for (size_t i = 0; i < tensors.size(); i++) { // 遍历传入的所有张量
    const auto& tensor = tensors[i]; //拿到张量
    TORCH_CHECK(!tensor.is_sparse(), "No support for sparse tensors.");

    // when tensor_indices is empty, the index of tensors[i] assigned to
    // bucket is i, otherwise the tensor index is tensor_indices[i].
    auto tensor_index = i; // 就是给所有的tensor一个index,从0开始递增,一直到 tensors.size()
    if (!tensor_indices.empty()) {
      tensor_index = tensor_indices[i]; // 如果有index,就拿到张量的index
    }
    // If we expect a sparse gradient to be produced for this tensor, it cannot
    // be grouped together with other gradients and gets its own bucket.
    // 如果配置了期待sparse gradient,则把这个张量自己放入一个桶,因为没法和其他张量放在一起
    if (!expect_sparse_gradient.empty() &&
        expect_sparse_gradient[tensor_index]) {
      result.push_back({tensor_index});
      continue;
    }

    auto key = BucketKey(tensor.scalar_type(), tensor.device()); //使用张量信息构建桶的key
    auto& bucket = buckets[key]; // 找到对应的桶, 拿到BucketAccumulator
    bucket.indices.push_back(tensor_index); // 该桶的张量列表里面插入新张量的index,indices 是 tensor index list
    bucket.size += tensor.numel() * tensor.element_size();// 增加对应桶大小

    // Initialize bucket size limit iterator if necessary.
    // 如果需要,就设定成大小限制的初始值
    if (bucket_size_limit_iterators.count(key) == 0) {
      bucket_size_limit_iterators[key] = bucket_size_limits.begin();
    }

    // bucket_size_limit_iterator 就是桶大小的范围, 即 [_DEFAULT_FIRST_BUCKET_BYTES, int(bucket_cap_mb * 1024 * 1024)]
    auto& bucket_size_limit_iterator = bucket_size_limit_iterators[key];
    const auto bucket_size_limit = *bucket_size_limit_iterator; // 当前最小值限制
    if (bucket.size >= bucket_size_limit) { 
      // 如果桶的尺寸大于最小值限制,就是说目前桶的尺寸已经达到了桶的最大限制,按说需要转移到新桶了(实际上确实转移到了逻辑的新桶,但是实际还是在现有桶内执行,因为 type, device 还是同样的,还是应该在原有桶内继续累积,不过原有桶的indice已经转移到了result之中,就相当于清空了)
      result.emplace_back(std::move(bucket.indices)); // 把桶内容插入到返回result,就是说,当桶尺寸过大的时候,就先插入到result之中。
      bucket = BucketAccumulator(); // 重新生成桶,bucket是个引用,所以直接赋值,就相当于清空原有的桶,就是原来桶继续用,但是桶内原有的indices已经转移到了result之中。

      // Advance to the next bucket size limit for this type/device.
      // 前进到下一个尺寸限制
      auto next = bucket_size_limit_iterator + 1;
      if (next != bucket_size_limits.end()) {
        bucket_size_limit_iterator = next;
      }
    }
  }

  // Add remaining buckets. 把剩余的桶内indices插入到返回值,因为之前已经有些直接插入到了result之中
  for (auto& it : buckets) {
    auto& bucket = it.second;
    if (!bucket.indices.empty()) {
      result.emplace_back(std::move(bucket.indices));
    }
  }

  // If tensor_indices is not empty, the order of the tensors is in the gradient
  // ready order, so no need to sort.
  // If tensor_indices is empty, sort resulting buckets by the minimum tensor
  // index they include. We assume that the order of the tensors is the order in
  // which they are used (or the reverse order in which their gradients are
  // produced). This sorting step ensures that the buckets are ready in
  // consecutive order.
  // 如果 tensor_indices 非空,说明张量的顺序已经是梯度准备好的顺序,不需要再排序了
  // 如果 tensor_indices 是空的,依据最小张量index来排序,这里假定张量的顺序是他们使用的顺序(或者说是他们梯度产生次序的反序)。这种排序可保证桶是按照连续不断的顺序准备好。
  // 注意,这里就是正序排列,等到创建Reducer的时候,才反序传入:list(reversed(bucket_indices))
  if (tensor_indices.empty()) {
    std::sort(
        result.begin(),
        result.end(),
        [](const std::vector<size_t>& a, const std::vector<size_t>& b) {
          // 对于任意两个vector,排序的依据是:用这两个vector之中最小index来排序
          const auto amin = std::min_element(a.begin(), a.end()); // a中的最小index
          const auto bmin = std::min_element(b.begin(), b.end()); // b中的最小index
          return *amin < *bmin;
        });
  }

  return result;
}

result 最终如下,里面每个vector 都对应了一个bucket,里面是都是 tensor 的 index,这里都是从小到大顺序排序。模型参数以(大致)Model.parameters()与给定模型相反的顺序分配到桶中 。使用相反顺序的原因是因为 DDP 期望梯度在反向传递期间以大约该顺序准备就绪。

+-----------------------------------------------------------------------+
|                                                                       |
|  <tensor index 1, tensor index 2, tensor index 3, tensor index 4>     |
|                                                                       |
|                                                                       |
|  <tensor index 5, tensor index 6, tensor 7>                           |
|                                                                       |
|                                                                       |
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|  <tensor index 8, tensor index 9, tensor index 10, tensor index 11>   |
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3.2.2 同步桶indices

产生尺寸之后,就使用 sync_bucket_indices 同步桶的indices,其逻辑如下:

  • 遍历桶,把桶的大小都记录到bucket_sizes。
  • 配置TensorOptions。
  • 把桶对应的indices和桶数目放入indices_tensor,这里是通过 PyTorch accessor来对张量进行读写,accessor就像是一个张量,但它将张量的维度和 dtype 硬编码为了模板参数,可以高效的访问元素。
  • 因为 NCCL这样的 ProcessGroup 只支持device之间的操作,所以把indices_tensor拷贝到indices_tensor_device。
  • 对 indices_tensor_device 进行广播。
  • 类似,对桶尺寸进行广播。
  • 广播结束之后,遍历桶,使用从rank 0收到的num_buckets, bucket_sizes_tensor 和 indices_tensor 更新传进来的参数bucket_indices。
void Reducer::sync_bucket_indices(
    std::vector<std::vector<size_t>>& bucket_indices) {
  
  auto num_buckets = bucket_indices.size();
  std::vector<size_t> bucket_sizes;
  bucket_sizes.reserve(num_buckets);
  int64_t total_size = 0;
  
  //遍历桶,把桶的大小都记录到bucket_sizes
  for (size_t i = 0; i < num_buckets; i++) {
    auto bucket_size = bucket_indices.at(i).size();
    bucket_sizes.push_back(bucket_size);
    total_size += bucket_size;
  }

  // 配置TensorOptions
  at::TensorOptions options;
  options = options.dtype(at::kInt);
  options = options.device(replicas_[0][0].device());

  // Group indices and num_bucket together into indices_tensor
  // Broadcast this tensor first, as its size is equal among all processes
  // 把桶对应的indices和桶数目放入indices_tensor,这里是通过 PyTorch accessor来对张量进行读写,accessor就像是一个张量,但它将张量的维度和 dtype 硬编码为了模板参数,可以高效的访问元素
  auto indices_tensor = at::empty({total_size + 1}, at::kInt);
  auto indices_accessor = indices_tensor.accessor<int, 1>();
  auto indices_accessor_Index = 0;
  for (size_t i = 0; i < num_buckets; i++) {
    const auto& bucket_size = bucket_indices.at(i).size();
    for (size_t j = 0; j < bucket_size; j++) {
      indices_accessor[indices_accessor_Index++] = bucket_indices[i][j];
    }
  }
  indices_accessor[indices_accessor_Index] = num_buckets;

  // Copy CPU tensor to device tensor, as the process_group_ could be NCCL and
  // it can only broadcast device tensors.
  auto indices_tensor_device = at::empty({total_size + 1}, options);
  // 因为 NCCL这样的 ProcessGroup 只支持device之间的操作,所以把indices_tensor拷贝到indices_tensor_device
  indices_tensor_device.copy_(indices_tensor, /*non_blocking=*/true);
  std::vector<at::Tensor> indices_tensor_list = {indices_tensor_device};
  // 对 indices_tensor_device 进行广播
  process_group_->broadcast(indices_tensor_list)->wait();
  indices_tensor.copy_(indices_tensor_list.front(), /*non_blocking=*/false);

  // Update num_buckets after receiving it from rank 0
  num_buckets = indices_accessor[indices_accessor_Index];

  // Broadcast bucket_sizes
  // 类似,对桶尺寸进行广播
  auto bucket_sizes_tensor = at::empty({(int64_t)num_buckets}, at::kInt);
  auto bucket_sizes_accessor = bucket_sizes_tensor.accessor<int, 1>();
  for (size_t i = 0; i < num_buckets; i++) {
    // For rank != 0, it is possible that local num buckets bucket_sizes.size()
    // is smaller than broadcasted num_buckets
    bucket_sizes_accessor[i] =
        bucket_sizes.at(std::min(i, (bucket_sizes.size() - 1)));
  }
  auto bucket_sizes_tensor_device = at::empty({(int64_t)num_buckets}, options);
  bucket_sizes_tensor_device.copy_(bucket_sizes_tensor, /*non_blocking=*/true);
  std::vector<at::Tensor> bucket_sizes_tensor_list = {
      bucket_sizes_tensor_device};
  process_group_->broadcast(bucket_sizes_tensor_list)->wait();
  bucket_sizes_tensor.copy_(
      bucket_sizes_tensor_list.front(), /*non_blocking=*/false);

  // Clear bucket_indices first, and then update bucket_indices using received
  // num_buckets, bucket_sizes_tensor and indices_tensor from rank 0
  bucket_indices.clear();
  bucket_indices.reserve(num_buckets);
  indices_accessor_Index = 0;
  // 遍历桶,使用从rank 0收到的num_buckets, bucket_sizes_tensor 和 indices_tensor 更新传进来的参数bucket_indices
  for (size_t i = 0; i < num_buckets; i++) {
    const auto& bucket_size = bucket_sizes_accessor[i];
    std::vector<size_t> bucket;
    bucket.reserve(bucket_size);
    for (size_t j = 0; j < bucket_size; j++) {
      bucket.push_back(indices_accessor[indices_accessor_Index++]);
    }
    bucket_indices.emplace_back(std::move(bucket));
  }
}

3.2.3 初始化桶

同步之后就是初始化桶,本部分代码在前文已经分析过,故此省略。

3.3 准备后向传播

前向传播完成之后,调用 prepare_for_backward 完成了后向传播的准备。

具体大致分为两步:重置,查找未使用的参数。

void Reducer::prepare_for_backward(
    const std::vector<torch::autograd::Variable>& outputs) {
  std::lock_guard<std::mutex> lock(mutex_);

  // 记录开始时间
  cpu_timer_.backward_compute_start_time = current_time_in_nanos();
  if (should_collect_runtime_stats()) {
    record_backward_compute_start_time();
  }

  // Reset accounting.
  expect_autograd_hooks_ = true;
  reset_bucket_counting();
  // Reset unused parameter accounting.
  has_marked_unused_parameters_ = false;
  // Reset per iteration marked ready parameters.
  perIterationReadyParams_.clear(); // 重置每次迭代的marked ready parameters

  // If static graph is not set, search graph to detect unused parameters.
  // When static graph is set, unused_parameters_ will be detected and will
  // not change after 1st iteration.
  // If static_graph_ = false and find_unused_parameters_ is false,
  // we assume that autograd hooks for ALL variables will be called,
  // and we don't have to search the autograd graph for presence of these hooks.
  if (dynamic_graph_find_unused()) {
    unused_parameters_.clear();
    search_unused_parameters(outputs); // 查找没有使用的参数
  }
}

3.3.1 重置

这里会遍历桶,对于每个桶,重置其副本的pending状态,某一个模型副本pending状态是由这个模型副本中对应桶的变量数目决定。

如果是静态图,则重置numGradHooksTriggeredMapPerIteration_。

void Reducer::reset_bucket_counting() {
  next_bucket_ = 0;
  // Reset num_buckets_ready_ at the beginning of backward computation
  // in each iteration.
  num_buckets_ready_ = 0;

  for (auto& bucket : buckets_) { // 遍历桶
    for (auto& replica : bucket.replicas) {
      replica.pending = replica.variables.size(); //对于每个桶,重置其副本的pending状态,某一个模型副本pending,是由这个模型副本中,本桶的变量数目决定
    }
    bucket.pending = bucket.replicas.size(); // 重置桶的pending状态,桶pending是由多少个模型副本决定
  }

  if (static_graph_) {
    // 重置numGradHooksTriggeredMapPerIteration_
    numGradHooksTriggeredMapPerIteration_ = numGradHooksTriggeredMap_;
  }
}

3.3.2 查找未使用的参数

search_unused_parameters 完成了 "查找未使用的参数" 功能。

我们首先要看看 Reducer 的 find_unused_parameters_ 成员变量。如果 find_unused_parameters_ 被设置为 true,则 DDP 会在前向传播结束时候,从指定的输出进行回溯,遍历autograd计算图来找到所有没有使用过的参数,并且一一标记为就绪 ready。

对于所有参数,DDP 都有一个指向它们的梯度累积函数的指针,但对于那些autograd图中不存在的参数,它们将在第一次调用autograd钩子时就被标记为准备就绪。

因为模型输出可能会被忽略,所以这个操作不是立即完成的,我们只是像在torch.autograd.backward()这里开始执行规约操作。

大家可以发现,这么做开销会很大,为什么要这么做?这是因为计算动态图会改变。

  • 训练时候,某次迭代可能只用到模型的一个子图,而且因为PyTorch 是动态计算,所以子图会在迭代期间改变,就是说,某些参数可能在下一次迭代训练时候被跳过。
  • 同时,因为所有参数在一开始就已经被分好桶,而 hook 又规定了只有整个桶 ready (即,pending == 0)之后才会进行通信,所以如果我们不将未使用参数标记为 ready,整个通信过程就会没法进行。
// Traverse the autograd graph starting at the specified output.
// All parameters for which we have a pointer to their gradient accumulation
// functions, but don't show up in the autograd graph will be marked ready for
// for reduction as soon as the first autograd hook is called. This is not
// done immediately because the model output may be ignored, and we only
// want to start performing reductions on `torch.autograd.backward()`.
void Reducer::search_unused_parameters(
    const std::vector<torch::autograd::Variable>& outputs) {
  std::unordered_set<torch::autograd::Node*> seen;
  std::vector<torch::autograd::Node*> queue;

  RECORD_FUNCTION(
      "torch.distributed.ddp.reducer::search_unused_parameters",
      std::vector<c10::IValue>());

  // Seed queue with the grad functions of all outputs.
  for (const auto& output : outputs) {
    const auto& grad_fn = output.grad_fn();
    if (grad_fn) {
      queue.push_back(grad_fn.get()); // 把所有输出节点的梯度函数插入到queue
    }
  }

  // Traverse the autograd graph starting at the specified output.
  // 遍历这个queue中的元素,对于每一个函数,找到其后向图之中的后续边,然后把后续边指向的节点再插入queue,然后继续循环,最终 seen 里面是所有从output出发,所有节点的梯度函数
  while (!queue.empty()) {
    auto fn = queue.back();
    queue.pop_back();
    for (const auto& edge : fn->next_edges()) {
      if (auto next_ptr = edge.function.get()) {
        const bool was_inserted = seen.insert(next_ptr).second;
        if (was_inserted) {
          queue.push_back(next_ptr);
        }
      }
    }
  }

  // Find accumulator functions that don't show up in this graph.
  // gradAccToVariableMap_ 里面是所有需要被规约的variable
  // 遍历gradAccToVariableMap_,如果 seen 之中没有,就说明这个参数没有被使用,插入到unused_parameters_
  for (const auto& it : gradAccToVariableMap_) {
    // If the accumulator function is present in the graph, we know
    // a gradient will be computed for the corresponding parameter.
    if (seen.count(it.first) == 0) {
      unused_parameters_.push_back(it.second);
    }
  }

  // Warn user about unnecessary perf hit if all parameters were used in
  // forward.
  if (unused_parameters_.empty()) {
    TORCH_WARN_ONCE(
        "find_unused_parameters=True was specified in DDP constructor, "
        "but did not find any unused parameters in the forward pass. This flag "
        "results in an extra traversal of the autograd graph every iteration, "
        " which can adversely affect performance. If your model indeed never "
        "has any unused parameters in the forward pass, consider turning this "
        "flag off. Note that this warning may be a false positive if your model "
        "has flow control causing later iterations to have unused parameters.");
  }
}

至此,前向传播已经结束,我们得到了如下:

  • 需要计算梯度的参数已经分桶。
  • 桶已经重建完毕。
  • 前向传播已经完成。
  • 从指定的输出进行回溯,遍历autograd计算图来找到所有没有使用过的参数,并且一一标记为就绪 ready。

我们在下一篇就分析后向传播。

0xFF 参考

pytorch分布式系列3——分布式训练时,torch.utils.data.distributed.DistributedSampler做了什么?

pytorch分布式系列1——搞清torch.distributed.launch相关的环境变量

pytorch分布式系列2——DistributedDataParallel是如何做同步的?

pytorch(分布式)数据并行个人实践总结——DataParallel/DistributedDataParallel

Pytorch的nn.DataParallel

https://discuss.pytorch.org/t/dataparallel-imbalanced-memory-usage/22551/20

https://pytorch.org/docs/stable/distributed.html

PyTorch 源码解读之分布式训练了解一下?

实操教程|PyTorch AutoGrad C++层实现

PYTORCH 自动微分(一)

PyTorch如何加速数据并行训练?分布式秘籍大揭秘

pytorch分布式训练(二init_process_group)

https://pytorch.org/tutorials/intermediate/ddp_tutorial.html

https://pytorch.org/docs/master/notes/ddp.html

https://pytorch.org/tutorials/intermediate/dist_tuto.html

PyTorch 源码解读之 DP & DDP:模型并行和分布式训练解析

Pytorch模型中的parameter与buffer

posted @ 2021-11-27 10:17  罗西的思考  阅读(750)  评论(2编辑  收藏  举报