PyTorch单机多卡训练指南：从原理到实战

作为一名深度学习爱好者，想必你一定遇到过这样的情况：好不容易搞到一个大型数据集，却发现训练一个epoch就要花上好几个小时；或者想要尝试某个最新的模型架构，却发现自己的显卡显存根本装不下。这时候，单机多卡并行训练就成了你的“救命稻草”。

其实，单机多卡训练并没有想象中那么复杂。简单来说，它就像是请了几个帮手一起干活，每个人负责处理一部分数据，最后把结果汇总起来。今天，我们就来聊聊这个话题，让你能够轻松上手多卡训练，大幅提升模型训练效率。

什么是单机多卡并行训练？

单机多卡并行训练，顾名思义，就是在一台机器上使用多个GPU来协同训练模型。这就像是一个团队合作项目，每个GPU都是团队中的一员，大家分工协作，共同完成任务。

在深入了解具体方法之前，我们先来搞清楚几个基本概念：

• rank：在多机多卡时代表某一台机器，单机多卡时代表某一块GPU
• world_size：多机多卡时代表有几台机器，单机多卡时代表有几块GPU
• local_rank：多机多卡时代表某一块GPU，单机多卡时代表某一块GPU

举个例子，如果你有4块GPU，那么world_size就是4，每块GPU的rank分别是0、1、2、3，local_rank也对应0、1、2、3。理解这些概念对后续配置多卡训练环境非常重要。

为什么要使用多卡训练？

你可能会有疑问：为什么要费这么大劲搞多卡训练？答案很简单——效率。在pytorch1.7 + cuda10 + TeslaV100的环境下，使用ResNet34，batch_size=16，SGD对花草数据集训练的情况就很能说明问题：使用一块GPU需要9秒一个epoch，使用两块GPU是5.5秒，8块更是只需要2秒。这意味着，原本需要训练一天的任务，现在可能只需要几个小时就能完成。

除了速度提升，多卡训练还能解决单个GPU显存不足的问题。随着模型越来越大，参数量动辄数十亿，单卡往往无法容纳整个模型。这时候，多卡训练就显得尤为重要了。

两种主要的并行方式

在单机多卡训练中，主要有两种并行方式：模型并行和数据并行。

模型并行是指将模型分成几个部分，然后在不同GPU上训练，适用于模型很大的情况。这就像是把一个大任务拆分成几个小任务，每个人负责其中一部分。

数据并行则是指将数据分成几个部分，然后在不同GPU上训练，适用于数据很大的情况。我们平时见到的大多数场景都是数据并行，因为通常情况下，我们的数据量要远大于模型大小。

为了更清楚地理解这两种方式的区别，我们来看一个简单的对比：

数据并行的两种实现：DP与DDP

在PyTorch中，数据并行主要有两种实现方式：DP（DataParallel）和DDP（DistributedDataParallel）。这两者虽然目标相同，但实现原理和效果却有明显差异。

DP（DataParallel）是PyTorch早期提供的多卡训练方案，实现简单，代码量少，启动速度也相对较快。它的工作原理是将一个batchsize的输入数据均分到多个GPU上分别计算。但需要注意的是，batchsize必须大于GPU个数才能进行划分。

不过DP也存在一些明显的缺点：速度较慢，存在负载不均衡的问题，而且是单进程多线程的方式运行。最重要的是，主卡的显存占用会比其他卡多很多，这在实际使用中往往成为瓶颈。

DDP（DistributedDataParallel）则是新一代的多卡训练方法，本意是用来分布式训练（多机多卡），但也可用于单机多卡。它采用多进程方式，数据分配更加均衡，通过Ring-Reduce的数据交换方法提高了通讯效率。

根据实际测试结果，Apex的加速效果最好，但与Horovod/Distributed差别不大，平时可以直接使用内置的Distributed。Dataparallel较慢，不推荐使用。

DDP的工作原理详解

DDP之所以比DP更高效，主要得益于其独特的工作机制。让我们来详细了解一下DDP是如何运作的：

• 第一步：模型复制
  将模型在各个GPU上复制一份，确保每个GPU都有完整的模型副本
• 第二步：数据分配
  将总的batch数据等分到不同的GPU上进行计算，每个进程都从磁盘加载其自己的数据
• 第三步：梯度同步
  在反向传播期间，各个进程通过Ring-Reduce的方法与其他进程通讯，交换各自的梯度，从而获得所有进程的平均梯度
• 第四步：参数更新
  各个进程用平均后的梯度更新自己的参数，由于初始参数和更新梯度一致，更新后的参数也完全相同

这种机制确保了各个GPU上的模型始终保持同步，同时最大限度地减少了通信开销。

同步BN：提升训练效果的关键技巧

在多卡训练中，有一个非常重要的技巧叫做同步BN（Batch Normalization），它能够显著提升模型的训练效果。

那么什么是同步BN呢？我们知道，BN层需要计算均值和方差来进行标准化。在单卡训练时，这个计算是基于当前卡上的数据进行的。但在多卡训练时，情况就不同了。

假设有两个GPU，分别为cuda0、cuda1，每块GPU上训练的数据为batch_size=2，总共就是4个样本。在普通的BN层中，每个GPU只计算自己那部分数据的均值和方差。而在同步BN中，会先计算每个GPU内部的均值和方差，然后再加和求得所有GPU的均值和方差。

为什么要这么做呢？因为这种整体的均值和方差更接近真实数据集的均值和方差，能够让模型训练更加稳定，效果更好。不过需要注意的是，只有当不冻结BN层、模型中有BN层时才适用同步BN。如果冻结了BN层（通常只训练连接层，而连接层无BN层），就不需要同步BN了。

实战建议：如何选择适合自己的方案

面对这么多选择，你可能会感到困惑：到底该用哪种方案呢？这里给出一些实用建议：

如果你是初学者，或者只是想快速验证想法，可以先用DP试试水，毕竟它实现起来最简单。但如果你追求极致的训练效率，或者需要训练大型模型，那么DDP无疑是更好的选择。

在实际应用中，还有几个需要注意的地方：

• 确保你的batch_size足够大，至少要大于GPU数量
• 注意显存使用情况，特别是使用DP时的主卡显存
• 根据你的硬件条件选择合适的并行策略

记住，没有最好的方案，只有最适合的方案。关键是根据自己的具体需求和硬件条件做出选择。

单机多卡并行训练确实需要一些学习成本，但一旦掌握，它将为你的深度学习研究带来质的飞跃。从简单的DP开始，逐步过渡到更高效的DDP，相信你很快就能熟练运用这项强大的技术。