详解pytorch的多GPU训练的两种方式

一、多GPU训练方式的选择

在pytorch中，有两种方式可以实现多GPU训练：数据并行（Data Parallelism）和模型并行（Model Parallelism）。

1. 数据并行（Data Parallelism）

数据并行指的是将训练数据分散到多个GPU上，每个GPU上并行处理一部分数据，然后将结果合并。

使用数据并行的方式，多个GPU之间会进行大量的数据通信，因此它适用于小型模型、数据量较小的情况。同时，由于每个GPU使用的是同一个模型，因此在GPU间的训练过程中模型参数是共享的。

数据并行的方式在pytorch中可以通过torch.nn.DataParallel实现，该函数会将模型拷贝到指定的GPU上，并行执行训练过程。以下是使用数据并行的示例代码：

import torch.nn as nn
import torch.utils.data
import torchvision.models as models

# 构建模型
model = models.resnet50()

# 将模型拷贝到指定的GPU上
model = nn.DataParallel(model, device_ids=[0, 1])

# 将数据拷贝到指定的GPU上
inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)

# 前向传播、反向传播以及更新参数
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()

1. 模型并行（Model Parallelism）

模型并行指的是将模型分割成多个部分，在不同GPU上并行运算，使得整个模型的计算速度得到提升。

使用模型并行的方式，需要对模型进行分割，进而将不同的模型分散到不同的GPU上。模型分割的方法有很多种，可以通过手动进行分割，也可以使用pytorch中提供的nn.DataParallel函数或者nn.parallel.DistributedDataParallel函数自动对模型进行分割。

相较于数据并行，模型并行更适用于大型模型、计算量较大的情况。同时，在GPU间模型参数是不共享的。

模型并行的方式在pytorch中可以通过nn.parallel.DistributedDataParallel实现。以下是使用模型并行的示例代码：

import torch.utils.data
import torch.nn as nn
import torch.distributed as dist
import torchvision.models as models

# 初始化分布式环境
dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='...')
rank = dist.get_rank()

# 构建模型
model = models.resnet50()

# 模型并行分割
model = nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[rank])

# 将数据拷贝到指定的GPU上
inputs, labels = inputs.to(rank), labels.to(rank)

# 前向传播、反向传播以及更新参数
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()

# 结束分布式环境
dist.destroy_process_group()

二、多GPU训练的注意事项

在进行多GPU训练时，也有一些需要注意的细节问题。以下列举了两个常见的问题：

1. 对于batch normalization层，要使用nn.SyncBatchNorm和nn.DataParallel中的参数设置：

# 使用nn.SyncBatchNorm等价于使用nn.BatchNorm，需要使用topk参数
self.bn = nn.SyncBatchNorm(num_features)
# 使用nn.DataParallel时，要设置参数process_group
self.bn = nn.DataParallel(nn.BatchNorm2d(num_features), device_ids=gpus, output_device=output_device, process_group=self.process_group)

1. 在使用nn.DataParallel时，需要将模型的input和output移至一个GPU上进行计算，然后再将结果返回到其它GPU上。这个过程会产生显存占用问题，因此在拷贝input和output时，需要使用to_device(non_blocking=True)方法：

inputs = [i.to(device, non_blocking=True) for i in inputs]
outputs = nn.parallel.parallel_apply(self.model, inputs, devices)
outputs = [o.to(list(outputs)[i].device, non_blocking=True) for i, o in enumerate(outputs)]

以上是用来详解pytorch的多GPU训练的两种方式的完整攻略，并提供了两条示例说明。