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异构集群训练：在H100与A100混合集群中平衡计算负载的流水线并行策略

异构集群训练：在H100与A100混合集群中平衡计算负载的流水线并行策略

大家好，今天我们来聊聊一个在高性能计算领域日益重要的课题：如何在异构集群，特别是H100和A100混合的集群上，利用流水线并行策略来平衡计算负载，从而最大化训练效率。

异构集群的挑战与机遇

随着深度学习模型规模的不断增大，单节点的计算能力已经无法满足训练需求。因此，利用多节点集群进行分布式训练成为主流。然而，现实环境中，我们常常面临着异构集群的场景，即集群中存在不同型号、不同计算能力的GPU。例如，一个集群可能同时包含NVIDIA的H100和A100 GPU。

这种异构性带来了新的挑战：

  • 计算能力差异： H100的计算能力远高于A100，如果简单地将模型均匀划分到所有GPU上，会导致A100成为瓶颈，H100的计算资源无法充分利用。
  • 通信开销： 在分布式训练中，节点间的通信是不可避免的。当节点计算能力不匹配时，快的节点需要等待慢的节点完成计算，从而增加了通信的相对开销。
  • 负载不均衡： 模型的不同层可能具有不同的计算复杂度。如果简单地将模型层按顺序划分到不同GPU上，容易导致某些GPU负载过重，而另一些GPU负载过轻。

然而，异构集群也带来了机遇：

  • 资源利用率提升： 通过合理的任务调度和负载均衡策略，可以充分利用集群中所有GPU的计算能力，避免资源的浪费。
  • 训练效率提升： 通过优化通信策略和计算任务分配，可以降低训练时间，提高训练效率。
  • 灵活性： 异构集群可以根据实际需求进行灵活配置，例如将计算密集型的任务分配到H100上，将内存密集型的任务分配到A100上。

流水线并行简介

流水线并行（Pipeline Parallelism，PP）是一种模型并行策略，它将深度学习模型划分为多个阶段（Stage），每个阶段由一个或多个计算层组成，并将这些阶段分配到不同的设备上。数据沿着流水线流动，每个设备负责处理一个阶段的计算，并将结果传递给下一个设备。

流水线并行的工作原理如下：

  1. 模型划分： 将深度学习模型划分为多个阶段。
  2. 设备分配： 将每个阶段分配到不同的设备上。
  3. 数据分片： 将输入数据划分为多个 micro-batch。
  4. 流水线执行： 每个设备依次处理各个 micro-batch 的数据，形成一个流水线。

流水线并行的优势：

  • 扩展性： 可以将模型扩展到多个设备上，突破单设备的内存限制。
  • 并行性： 多个设备可以同时进行计算，提高训练效率。

流水线并行的挑战：

  • Bubble Time： 由于流水线需要预热和排空，因此会产生 Bubble Time，降低训练效率。
  • 负载均衡： 需要仔细划分模型阶段，以保证每个设备的负载均衡。
  • 通信开销： 设备之间需要频繁地进行数据传输，增加了通信开销。

在异构集群中应用流水线并行

在H100和A100混合的集群中应用流水线并行，需要考虑以下几个关键因素：

  1. 模型划分策略： 如何将模型划分为多个阶段，以平衡不同设备的计算负载？
  2. 设备分配策略： 如何将不同的阶段分配到H100和A100上，以最大化计算效率？
  3. 通信优化策略： 如何减少设备之间的通信开销，以降低 Bubble Time？

1. 模型划分策略：基于Profiling的动态划分

传统的模型划分策略通常是静态的，例如将模型按层数均匀划分。然而，这种策略无法适应异构集群的特点，因为不同层的计算复杂度可能差异很大。

为了解决这个问题，我们可以采用基于Profiling的动态划分策略。Profiling是指通过运行模型，收集每个层的计算时间、内存占用等信息。基于这些信息，我们可以动态地调整模型划分方案，以平衡不同设备的计算负载.

具体的步骤如下：

  1. Profiling： 在一个代表性的数据集上运行模型，记录每个层的正向传播和反向传播时间。可以使用PyTorch的profiler工具来实现。

    import torch
import torch.nn as nn
import torch.profiler

# 假设我们有一个模型 model
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(1024, 2048),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(2048, 4096),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(4096, 2048),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(2048, 1024)
)

# 将模型移动到GPU
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

# 创建一个随机输入
input_data = torch.randn(32, 1024).to(device)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())

# 使用profiler
with torch.profiler.profile(
    activities=[
        torch.profiler.ProfilerActivity.CPU,
        torch.profiler.ProfilerActivity.CUDA,
    ],
    record_shapes=True,
    on_trace_ready=torch.profiler.tensorboard_trace_handler('./log')
) as prof:
    with torch.profiler.record_function("model_inference"):
        output = model(input_data)
        loss = criterion(output, torch.randn(32, 1024).to(device))
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 打印profiler结果
print(prof.key_averages().table(sort_by="cpu_time_total", row_limit=10))

  2. 计算负载比例： 根据Profiling结果，计算H100和A100的计算能力比例。例如，假设H100的计算能力是A100的2倍，那么比例为2:1。

  3. 动态划分： 根据计算负载比例，动态地将模型划分为多个阶段。目标是使每个阶段的计算时间与设备的计算能力成正比。例如，如果H100的计算能力是A100的2倍，那么分配给H100的阶段的计算时间应该是分配给A100的阶段的2倍。

    # 假设我们已经得到了每层的计算时间 layer_times
# layer_times = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8] # 示例数据

def dynamic_partition(layer_times, h100_ratio, num_devices):
    """
    动态划分模型层，使得每个设备的计算负载与其计算能力成正比。

    Args:
        layer_times:  每层的计算时间列表。
        h100_ratio: H100和A100的计算能力比例。例如，如果H100是A100的两倍快，则h100_ratio=2。
        num_devices:  设备总数。假设前几个设备是H100，其余是A100。

    Returns:
        一个列表，表示每个阶段包含的层数。例如，[2, 2, 2, 2] 表示将模型划分为4个阶段，每个阶段包含2层。
    """
    total_time = sum(layer_times)
    target_time_h100 = total_time * h100_ratio / (h100_ratio * num_h100 + num_a100)  #H100应该分到的时间
    target_time_a100 = total_time / (h100_ratio * num_h100 + num_a100) #A100应该分到的时间

    partitions = []
    current_stage_time = 0
    current_stage_layers = 0
    device_index = 0

    num_h100 = num_devices // 2 # 假设一半是H100
    num_a100 = num_devices - num_h100

    for time in layer_times:
        current_stage_time += time
        current_stage_layers += 1

        if device_index < num_h100:
            target_time = target_time_h100
        else:
            target_time = target_time_a100

        if current_stage_time >= target_time:
            partitions.append(current_stage_layers)
            current_stage_time = 0
            current_stage_layers = 0
            device_index += 1

    # 处理剩余层
    if current_stage_layers > 0:
        partitions.append(current_stage_layers)

    return partitions

2. 设备分配策略：优先分配计算密集型任务给H100

设备分配策略的目标是将计算密集型的任务分配给H100，将内存密集型的任务分配给A100。这可以充分利用H100的计算能力和A100的内存容量.

具体的步骤如下：

  1. 识别计算密集型层： 根据Profiling结果，识别计算时间占比最高的层。这些层通常是线性层、卷积层等。
  2. 识别内存密集型层： 识别内存占用占比最高的层。这些层通常是Embedding层、BatchNorm层等。

  3. 设备分配： 将计算密集型层分配给H100，将内存密集型层分配给A100。

    def assign_devices(partitions, num_h100):
    """
    将模型阶段分配给不同的设备。

    Args:
        partitions: 模型划分方案，例如 [2, 2, 2, 2]。
        num_h100:  H100的数量。

    Returns:
        一个列表，表示每个阶段分配到的设备ID。例如，[0, 0, 1, 1] 表示前两个阶段分配到设备0，后两个阶段分配到设备1。
    """

    device_assignments = []
    device_id = 0
    for _ in partitions:
        device_assignments.append(device_id)
        device_id = (device_id + 1)
        if device_id >= num_h100:
            device_id = num_h100

    return device_assignments

3. 通信优化策略：梯度累积与异步通信

在流水线并行中，设备之间需要频繁地进行数据传输，增加了通信开销。为了降低通信开销，可以采用以下策略：

  • 梯度累积： 在每个设备上累积多个 micro-batch 的梯度，然后一次性地将梯度传递给下一个设备。这可以减少通信的频率，降低通信开销。

    def train_step(model, data, target, optimizer, accumulation_steps):
    """
    执行一个训练步骤，包括梯度累积。

    Args:
        model:  模型。
        data:  输入数据。
        target:  目标值。
        optimizer: 优化器。
        accumulation_steps:  梯度累积的步数。
    """
    outputs = model(data)
    loss = criterion(outputs, target)
    loss = loss / accumulation_steps # 归一化损失

    loss.backward()

    if (i + 1) % accumulation_steps == 0:
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()

  • 异步通信： 使用异步通信机制，例如 torch.distributed.isend 和 torch.distributed.irecv，允许设备在进行计算的同时进行通信。这可以隐藏通信开销，提高训练效率。

    import torch.distributed as dist

def async_send_recv(tensor, rank, next_rank):
    """
    使用异步通信发送和接收张量。

    Args:
        tensor:  要发送的张量。
        rank:  当前设备的rank。
        next_rank:  下一个设备的rank。
    """

    if rank < dist.get_world_size() - 1:
        dist.isend(tensor, dst=next_rank)

    if rank > 0:
        dist.irecv(tensor, src=rank - 1)

代码示例：一个简化的流水线并行训练流程

下面是一个简化的流水线并行训练流程的代码示例，展示了如何在H100和A100混合的集群上进行训练：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.distributed as dist

# 初始化分布式环境
dist.init_process_group(backend="nccl")
rank = dist.get_rank()
world_size = dist.get_world_size()

# 定义模型
class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 模型参数
input_size = 10
hidden_size = 20
output_size = 10

# 创建模型实例
model = SimpleModel(input_size, hidden_size, output_size)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

# 模型划分（简化示例）
# 假设我们将模型划分为两个阶段，stage 0 在 rank 0 上，stage 1 在 rank 1 上
if rank == 0:
    model = nn.Sequential(
        nn.Linear(input_size, hidden_size),
        nn.ReLU()
    )
elif rank == 1:
    model = nn.Sequential(
        nn.Linear(hidden_size, output_size)
    )

# 将模型移动到对应的设备
device = torch.device(f"cuda:{rank}" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

# 训练数据 (简化示例)
input_data = torch.randn(32, input_size).to(device)
target_data = torch.randn(32, output_size).to(device)

# 训练循环
num_epochs = 10
accumulation_steps = 4 # 梯度累积步数

for epoch in range(num_epochs):
    for i in range(0, len(input_data), 32):
        # 获取 micro-batch
        inputs = input_data[i:i+32]
        targets = target_data[i:i+32]

        # 前向传播
        outputs = model(inputs)

        # 计算损失
        loss = criterion(outputs, targets) / accumulation_steps

        # 反向传播
        loss.backward()

        # 梯度累积
        if (i // 32 + 1) % accumulation_steps == 0:
            # 更新参数
            optimizer.step()
            optimizer.zero_grad()

        # 通信 (简化示例，仅在两个stage之间传递数据)
        if rank == 0 and world_size > 1:
            dist.send(outputs.detach().cpu(), dst=1) # 将输出发送到下一个设备
        elif rank == 1 and world_size > 1:
            received_data = torch.zeros_like(outputs).cpu()
            dist.recv(received_data, src=0) # 接收来自前一个设备的数据
            outputs = model(received_data.to(device)) # 在当前设备上进行计算
            loss = criterion(outputs, targets) / accumulation_steps

            loss.backward()
            if (i // 32 + 1) % accumulation_steps == 0:
                optimizer.step()
                optimizer.zero_grad()

    print(f"Epoch {epoch+1}, Loss: {loss.item()}")

# 清理分布式环境
dist.destroy_process_group()

代码解释:

  1. 初始化分布式环境: 使用 torch.distributed 初始化分布式训练环境，设置 backend 为 "nccl"。
  2. 定义模型: 创建一个简单的 SimpleModel。
  3. 模型划分: 将模型划分为两个阶段，stage 0 在 rank 0 上，stage 1 在 rank 1 上。
  4. 设备分配: 将模型移动到对应的 CUDA 设备上。
  5. 训练循环:
    • 获取 micro-batch 数据。
    • 进行前向传播和反向传播。
    • 使用梯度累积来减少通信频率。
    • 使用 dist.send 和 dist.recv 在两个 stage 之间传递数据。
  6. 清理分布式环境: 在训练结束后，使用 dist.destroy_process_group() 清理分布式环境。

注意： 这只是一个简化的示例，实际应用中需要考虑更多的因素，例如更复杂的模型划分策略、设备分配策略和通信优化策略。

一些经验和建议

  • 选择合适的模型并行框架： 目前有很多成熟的模型并行框架，例如 DeepSpeed、Megatron-LM、Fairscale 等。选择合适的框架可以简化开发流程，提高训练效率。
  • 充分利用Profiling工具： Profiling是优化流水线并行的关键。通过Profiling，可以了解模型的计算瓶颈，并据此进行模型划分和设备分配。
  • 关注通信开销： 通信开销是流水线并行中的一个重要瓶颈。需要尽量减少通信的频率和数据量。
  • 实验和调优： 不同的模型和数据集可能需要不同的流水线并行策略。需要通过实验和调优来找到最佳的配置。

异构集群训练的未来展望

异构集群训练是一个充满挑战和机遇的领域。随着深度学习模型的不断发展，我们相信未来会出现更多更有效的流水线并行策略，从而充分利用异构集群的计算能力，加速深度学习的研究和应用。

结束语

今天我们深入探讨了在H100与A100混合集群中，如何通过流水线并行策略来平衡计算负载。我们讨论了异构集群带来的挑战与机遇，介绍了基于Profiling的动态模型划分策略，设备分配策略以及通信优化策略。希望今天的分享能够帮助大家更好地理解和应用流水线并行，在异构集群上实现高效的深度学习训练。 期待未来的深度学习训练技术能有更大的突破。

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