分布式并行训练 (Ascend)

Ascend 模型训练 中级 高级

概述

本篇教程我们主要讲解，如何在Ascend 910 AI处理器硬件平台上，利用MindSpore通过数据并行及自动并行模式训练ResNet-50网络。

你可以在这里下载完整的样例代码：

https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r0.7/tutorials/tutorial_code/distributed_training/resnet50_distributed_training.py

准备环节

下载数据集

本样例采用CIFAR-10数据集，由10类32*32的彩色图片组成，每类包含6000张图片。其中训练集共50000张图片，测试集共10000张图片。

CIFAR-10数据集下载链接：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-binary.tar.gz。

将数据集下载并解压到本地路径下，解压后的文件夹为cifar-10-batches-bin。

配置分布式环境变量

在裸机环境（对比云上环境，即本地有Ascend 910 AI 处理器）进行分布式训练时，需要配置当前多卡环境的组网信息文件。如果使用华为云环境，因为云服务本身已经做好了配置，可以跳过本小节。

以Ascend 910 AI处理器为例，1个8卡环境的json配置文件示例如下，本样例将该配置文件命名为rank_table_8pcs.json。2卡环境配置可以参考样例代码中的rank_table_2pcs.json文件。

{
    "version": "1.0",
    "server_count": "1",
    "server_list": [
        {
            "server_id": "10.*.*.*",
            "device": [
                {"device_id": "0","device_ip": "192.1.27.6","rank_id": "0"},
                {"device_id": "1","device_ip": "192.2.27.6","rank_id": "1"},
                {"device_id": "2","device_ip": "192.3.27.6","rank_id": "2"},
                {"device_id": "3","device_ip": "192.4.27.6","rank_id": "3"},
                {"device_id": "4","device_ip": "192.1.27.7","rank_id": "4"},
                {"device_id": "5","device_ip": "192.2.27.7","rank_id": "5"},
                {"device_id": "6","device_ip": "192.3.27.7","rank_id": "6"},
                {"device_id": "7","device_ip": "192.4.27.7","rank_id": "7"}],
             "host_nic_ip": "reserve"
        }
    ],
    "status": "completed"
}

其中需要根据实际训练环境修改的参数项有：

• server_count表示参与训练的机器数量。

• server_id表示当前机器的IP地址。

• device_id表示卡物理序号，即卡所在机器中的实际序号。

• device_ip表示集成网卡的IP地址，可以在当前机器执行指令cat /etc/hccn.conf，address_x的键值就是网卡IP地址。

• rank_id表示卡逻辑序号，固定从0开始编号。

调用集合通信库

MindSpore分布式并行训练的通信使用了华为集合通信库Huawei Collective Communication Library（以下简称HCCL），可以在Ascend AI处理器配套的软件包中找到。同时mindspore.communication.management中封装了HCCL提供的集合通信接口，方便用户配置分布式信息。

HCCL实现了基于Ascend AI处理器的多机多卡通信，有一些使用限制，我们列出使用分布式服务常见的，详细的可以查看HCCL对应的使用文档。

• 单机场景下支持1、2、4、8卡设备集群，多机场景下支持8*n卡设备集群。

• 每台机器的0-3卡和4-7卡各为1个组网，2卡和4卡训练时卡必须相连且不支持跨组网创建集群。

• 服务器硬件架构及操作系统需要是SMP（Symmetrical Multi-Processing，对称多处理器）处理模式。

下面是调用集合通信库样例代码：

import os
from mindspore import context
from mindspore.communication.management import init

if __name__ == "__main__":
    context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="Ascend", device_id=int(os.environ["DEVICE_ID"]))
    init()
    ...   

其中，

• mode=context.GRAPH_MODE：使用分布式训练需要指定运行模式为图模式（PyNative模式不支持并行）。

• device_id：卡的物理序号，即卡所在机器中的实际序号。

• init：使能HCCL通信，并完成分布式训练初始化操作。

数据并行模式加载数据集

分布式训练时，数据是以数据并行的方式导入的。下面我们以CIFAR-10数据集为例，介绍以数据并行方式导入CIFAR-10数据集的方法，data_path是指数据集的路径，即cifar-10-batches-bin文件夹的路径。

import mindspore.common.dtype as mstype
import mindspore.dataset as ds
import mindspore.dataset.transforms.c_transforms as C
import mindspore.dataset.transforms.vision.c_transforms as vision
from mindspore.communication.management import get_rank, get_group_size

def create_dataset(data_path, repeat_num=1, batch_size=32, rank_id=0, rank_size=1):
    resize_height = 224
    resize_width = 224
    rescale = 1.0 / 255.0
    shift = 0.0
    
    # get rank_id and rank_size
    rank_id = get_rank()
    rank_size = get_group_size()
    data_set = ds.Cifar10Dataset(data_path, num_shards=rank_size, shard_id=rank_id)
    
    # define map operations
    random_crop_op = vision.RandomCrop((32, 32), (4, 4, 4, 4))
    random_horizontal_op = vision.RandomHorizontalFlip()
    resize_op = vision.Resize((resize_height, resize_width))
    rescale_op = vision.Rescale(rescale, shift)
    normalize_op = vision.Normalize((0.4465, 0.4822, 0.4914), (0.2010, 0.1994, 0.2023))
    changeswap_op = vision.HWC2CHW()
    type_cast_op = C.TypeCast(mstype.int32)

    c_trans = [random_crop_op, random_horizontal_op]
    c_trans += [resize_op, rescale_op, normalize_op, changeswap_op]

    # apply map operations on images
    data_set = data_set.map(input_columns="label", operations=type_cast_op)
    data_set = data_set.map(input_columns="image", operations=c_trans)

    # apply shuffle operations
    data_set = data_set.shuffle(buffer_size=10)

    # apply batch operations
    data_set = data_set.batch(batch_size=batch_size, drop_remainder=True)

    # apply repeat operations
    data_set = data_set.repeat(repeat_num)

    return data_set

其中，与单机不同的是，在数据集接口需要传入num_shards和shard_id参数，分别对应卡的数量和逻辑序号，建议通过HCCL接口获取：

• get_rank：获取当前设备在集群中的ID。

• get_group_size：获取集群数量。

定义网络

数据并行及自动并行模式下，网络定义方式与单机一致。代码请参考： https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r0.7/tutorials/tutorial_code/resnet/resnet.py

定义损失函数及优化器

定义损失函数

自动并行以算子为粒度切分模型，通过算法搜索得到最优并行策略，所以与单机训练不同的是，为了有更好的并行训练效果，损失函数建议使用小算子来实现。

在Loss部分，我们采用SoftmaxCrossEntropyWithLogits的展开形式，即按照数学公式，将其展开为多个小算子进行实现，样例代码如下：

from mindspore.ops import operations as P
from mindspore import Tensor
import mindspore.ops.functional as F
import mindspore.common.dtype as mstype
import mindspore.nn as nn

class SoftmaxCrossEntropyExpand(nn.Cell):
    def __init__(self, sparse=False):
        super(SoftmaxCrossEntropyExpand, self).__init__()
        self.exp = P.Exp()
        self.sum = P.ReduceSum(keep_dims=True)
        self.onehot = P.OneHot()
        self.on_value = Tensor(1.0, mstype.float32)
        self.off_value = Tensor(0.0, mstype.float32)
        self.div = P.RealDiv()
        self.log = P.Log()
        self.sum_cross_entropy = P.ReduceSum(keep_dims=False)
        self.mul = P.Mul()
        self.mul2 = P.Mul()
        self.mean = P.ReduceMean(keep_dims=False)
        self.sparse = sparse
        self.max = P.ReduceMax(keep_dims=True)
        self.sub = P.Sub()
        
    def construct(self, logit, label):
        logit_max = self.max(logit, -1)
        exp = self.exp(self.sub(logit, logit_max))
        exp_sum = self.sum(exp, -1)
        softmax_result = self.div(exp, exp_sum)
        if self.sparse:
            label = self.onehot(label, F.shape(logit)[1], self.on_value, self.off_value)
        softmax_result_log = self.log(softmax_result)
        loss = self.sum_cross_entropy((self.mul(softmax_result_log, label)), -1)
        loss = self.mul2(F.scalar_to_array(-1.0), loss)
        loss = self.mean(loss, -1)

        return loss

定义优化器

采用Momentum优化器作为参数更新工具，这里定义与单机一致，不再展开，具体可以参考样例代码中的实现。

训练网络

context.set_auto_parallel_context是配置并行训练参数的接口，必须在初始化网络之前调用。主要参数包括：

• parallel_mode：分布式并行模式，默认为单机模式ParallelMode.STAND_ALONE。可选数据并行ParallelMode.DATA_PARALLEL及自动并行ParallelMode.AUTO_PARALLEL。

• mirror_mean：反向计算时，框架内部会将数据并行参数分散在多台机器的梯度值进行收集，得到全局梯度值后再传入优化器中更新。默认值为False，设置为True对应allreduce_mean操作，False对应allreduce_sum操作。

• enable_parallel_optimizer：开发中特性。打开优化器模型并行开关，通过拆分权重到各卡分别进行更新再同步的方式以提升性能。该参数目前只在数据并行模式和参数量大于机器数时有效，支持Lamb和Adam优化器。

device_num和global_rank建议采用默认值，框架内会调用HCCL接口获取。

如脚本中存在多个网络用例，请在执行下个用例前调用context.reset_auto_parallel_context将所有参数还原到默认值。

在下面的样例中我们指定并行模式为自动并行，用户如需切换为数据并行模式，只需将parallel_mode改为DATA_PARALLEL。

from mindspore import context
from mindspore.nn.optim.momentum import Momentum
from mindspore.train.callback import LossMonitor
from mindspore.train.model import Model, ParallelMode
from resnet import resnet50

device_id = int(os.getenv('DEVICE_ID'))
context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="Ascend")
context.set_context(device_id=device_id) # set device_id

def test_train_cifar(epoch_size=10):
    context.set_auto_parallel_context(parallel_mode=ParallelMode.AUTO_PARALLEL, mirror_mean=True)
    loss_cb = LossMonitor()
    dataset = create_dataset(data_path)
    batch_size = 32
    num_classes = 10
    net = resnet50(batch_size, num_classes)
    loss = SoftmaxCrossEntropyExpand(sparse=True)
    opt = Momentum(filter(lambda x: x.requires_grad, net.get_parameters()), 0.01, 0.9)
    model = Model(net, loss_fn=loss, optimizer=opt)
    model.train(epoch_size, dataset, callbacks=[loss_cb], dataset_sink_mode=True)

其中，

• dataset_sink_mode=True：表示采用数据集的下沉模式，即训练的计算下沉到硬件平台中执行。

• LossMonitor：能够通过回调函数返回Loss值，用于监控损失函数。

运行脚本

上述已将训练所需的脚本编辑好了，接下来通过命令调用对应的脚本。

目前MindSpore分布式执行采用单卡单进程运行方式，即每张卡上运行1个进程，进程数量与使用的卡的数量一致。其中，0卡在前台执行，其他卡放在后台执行。每个进程创建1个目录，用来保存日志信息以及算子编译信息。下面以使用8张卡的分布式训练脚本为例，演示如何运行脚本：

#!/bin/bash

DATA_PATH=$1
export DATA_PATH=${DATA_PATH}
RANK_SIZE=$2

EXEC_PATH=$(pwd)

test_dist_8pcs()
{
    export RANK_TABLE_FILE=${EXEC_PATH}/rank_table_8pcs.json
    export RANK_SIZE=8
}

test_dist_2pcs()
{
    export RANK_TABLE_FILE=${EXEC_PATH}/rank_table_2pcs.json
    export RANK_SIZE=2
}

test_dist_${RANK_SIZE}pcs

for((i=1;i<${RANK_SIZE};i++))
do
    rm -rf device$i
    mkdir device$i
    cp ./resnet50_distributed_training.py ./resnet.py ./device$i
    cd ./device$i
    export DEVICE_ID=$i
    export RANK_ID=$i
    echo "start training for device $i"
    env > env$i.log
    pytest -s -v ./resnet50_distributed_training.py > train.log$i 2>&1 &
    cd ../
done
rm -rf device0
mkdir device0
cp ./resnet50_distributed_training.py ./resnet.py ./device0
cd ./device0
export DEVICE_ID=0
export RANK_ID=0
echo "start training for device 0"
env > env0.log
pytest -s -v ./resnet50_distributed_training.py > train.log0 2>&1
if [ $? -eq 0 ];then
    echo "training success"
else
    echo "training failed"
    exit 2
fi
cd ../

脚本需要传入变量DATA_PATH和RANK_SIZE，分别表示数据集的路径和卡的数量。

其中必要的环境变量有，

• RANK_TABLE_FILE：组网信息文件的路径。

• DEVICE_ID：当前卡在机器上的实际序号。

• RANK_ID: 当前卡的逻辑序号。 其余环境变量请参考安装教程中的配置项。

运行时间大约在5分钟内，主要时间是用于算子的编译，实际训练时间在20秒内。用户可以通过ps -ef | grep pytest来监控任务进程。

日志文件保存device目录下，env.log中记录了环境变量的相关信息，关于Loss部分结果保存在train.log中，示例如下：

epoch: 1 step: 156, loss is 2.0084016
epoch: 2 step: 156, loss is 1.6407638
epoch: 3 step: 156, loss is 1.6164391
epoch: 4 step: 156, loss is 1.6838071
epoch: 5 step: 156, loss is 1.6320667
epoch: 6 step: 156, loss is 1.3098773
epoch: 7 step: 156, loss is 1.3515002
epoch: 8 step: 156, loss is 1.2943741
epoch: 9 step: 156, loss is 1.2316195
epoch: 10 step: 156, loss is 1.1533381