pytorch使用horovod多gpu训练的实现-猿码集

1. 什么是Horovod

Horovod是UberAI开源的基于MPI实现的神经网络模型数据并行框架。它旨在加快训练深度学习模型的速度，特别是对于较大的模型和数据集。

Horovod通过优化模型训练时的数据并行操作实现了高效的分布式训练，既不需要重写现有代码也不需要对深度学习框架进行任何修改。与其他分布式训练框架相比，Horovod几乎可以在不损失精度的情况下提高模型训练速度。

目前，Horovod已经提供了对多个深度学习框架的支持，如TensorFlow、PyTorch、MXNet、Keras等。

2. Horovod的优点

作为一种高效的并行训练框架，Horovod在以下几个方面具有优势：

2.1 高性能和可扩展性

Horovod使用MPI作为底层通信技术，可以在各种计算环境中部署，包括单节点和跨多个节点的GPU集群。这使得Horovod可以轻松地扩展到多达1000个GPU的集群。

Horovod通过减少MPI通信的开销和优化模型并行操作来提高训练速度。通过对大型模型和数据集进行分布式训练，它可以在几小时内完成传统上需要几天的训练过程。

2.2 容易集成和使用

Horovod支持多个深度学习框架，并且可以在这些框架中无缝运行。由于Horovod适用于目前所有流行的深度学习框架，因此在不需要更改代码的情况下，我们可以更轻松地实现模型并行化处理。

此外，Horovod提供了一系列Python API和工具，使得用户可以轻松地将其应用程序进行分布式训练。

3. PyTorch使用Horovod进行多GPU训练

在PyTorch中使用Horovod实现多GPU训练非常简单。只需按照以下步骤操作即可：

3.1 安装Horovod

首先，我们需要在PyTorch中安装Horovod。可以使用以下命令在PyTorch中安装Horovod：

!pip install horovod

3.2 初始化Horovod

Horovod需要进行初始化才能在PyTorch中使用。下面是使用Horovod进行PyTorch的初始化代码：

import horovod.torch as hvd
# Initialize Horovod
hvd.init()
torch.cuda.set_device(hvd.local_rank())

上面的代码中，我们通过导入horovod.torch库来进行Horovod的初始化。在初始化过程中，我们需要设置GPU的数量。我们可以使用 hvd.local_rank() 函数来确定本地进程所使用的GPU设备。如果使用了多个GPU，每个进程将使用其中的一个设备。

3.3 定义网络结构和优化器

接下来，我们需要定义一个神经网络模型和一个优化器，以及它们在Horovod环境中所需的特殊配置。

假设我们已经定义了一个名为“model”的PyTorch模型，下面是使用Horovod所需的网络设置和优化器定义代码：

# Define the model
model = MyNetwork()
# Define the optimizer
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# Horovod: adjust learning rate based on number of GPUs.
optimizer = hvd.DistributedOptimizer(optimizer, named_parameters=model.named_parameters())
# Broadcast parameters from rank 0 to all other processes.
hvd.broadcast_parameters(model.state_dict(), root_rank=0)

上面的代码中，我们使用了 Horovod提供的 DistributedOptimizer 类，该类是一个优化器的包装器，用于使优化器能够在多个进程中进行优化。

此外，我们还使用了 hvd.broadcast_parameters 函数，将模型参数从进程0广播到所有其他进程中。

3.4 加载和分布式处理数据集

在PyTorch中，我们可以使用torch.utils.data.DataLoader加载和分布式处理数据集。Horovod还提供了一个DataLoader的包装器，以便我们可以在多个GPU上进行数据并行处理。

下面是使用Horovod进行PyTorch数据并行处理的代码：

train_dataset = datasets.ImageFolder(traindata_dir, transform=train_transforms)
test_dataset = datasets.ImageFolder(testdata_dir, transform=test_transforms)
# Horovod: use DistributedSampler to partition data among workers
train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_dataset, num_replicas=hvd.size(), 
                                                                 rank=hvd.rank())
test_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(test_dataset, num_replicas=hvd.size(), 
                                                                rank=hvd.rank())
# Horovod: pin GPU to local rank
device = torch.device('cuda', hvd.local_rank())
    
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=(train_sampler is None), 
                                           num_workers=num_workers, pin_memory=True, sampler=train_sampler)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=num_workers, 
                                           pin_memory=True, sampler=test_sampler)

上面的代码中，我们使用 DistributedSampler 对象创建训练和测试数据集的数据加载器，以便并行地加载和处理数据。在实际训练中，我们可以使用 DataLoader 对象从加载的数据集中获取小批量数据。

3.5 分布式训练

在Horovod的环境下，开始训练模型就像在单个GPU上训练一样简单。只需要使用Horovod提供的torch.distributed.launch命令来启动多个进程。

下面是使用Horovod在PyTorch中进行分布式训练的代码：

# Start training
for epoch in range(num_epochs):
    train(train_loader, model, optimizer, criterion, epoch)
    validate(test_loader, model, criterion)
    
def train(train_loader, model, optimizer, criterion, epoch):
    model.train()
    train_loss = 0.0
    train_acc = 0.0
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        data, target = data.to(device), target.to(device)
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        train_loss += loss.item() * data.size(0)
        _, pred = torch.max(output, 1)
        train_corrects += torch.sum(pred == target.data)
    train_loss = train_loss / len(train_loader.dataset)
    train_acc = train_corrects.float() / len(train_loader.dataset)
    if hvd.rank() == 0:
        print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}, Acc: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, train_loss, train_acc))
def validate(test_loader, model, criterion):
    model.eval()
    test_loss = 0.0
    test_acc = 0.0
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(test_loader):
        data, target = data.to(device), target.to(device)
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
        test_loss += loss.item() * data.size(0)
        _, pred = torch.max(output, 1)
        test_acc += torch.sum(pred == target.data)
    test_loss = test_loss / len(test_loader.dataset)
    test_acc = test_corrects.float() / len(test_loader.dataset)
    if hvd.rank() == 0:
        print('Val Loss: {:.4f}, Val Acc: {:.4f}'.format(test_loss, test_acc))

上述代码中，我们使用了train（）函数进行训练。在这个函数中，我们首先将模型设置为训练模式，并通过循环迭代多个批次来训练模型。

使用Horovod进行PyTorch分布式训练的另一个重要概念是设置学习率。在单个GPU上训练时，我们可以手动使用一个恒定的学习率进行训练。但是，在多GPU上训练时，由于每个GPU都可以独立地更新模型参数，因此我们需要在启动分布式训练之前修改学习率。

一种简单的解决方案是在多GPU上设置为较小的初始学习率，然后在优化过程中动态调整学习率。这可以通过Horovod进行解决。

4. 总结

本文介绍了Horovod的基本概念和优势，并演示了如何在PyTorch中使用Horovod进行多GPU训练。

未来，在人工智能和深度学习领域，分布式计算模型将会成为一个越来越重要的话题。由于Horovod的优异性能和易用性，它将有望成为未来分布式计算的首选框架之一。同时，随着大规模和复杂模型的不断涌现，使用Horovod进行多GPU训练将会越来越受到广泛应用。

pytorch使用horovod多gpu训练的实现