『PyTorch学习笔记』分布式深度学习训练中的数据并行(DP/DDP) VS 模型并行

PyTorch提供了两种方式来进行分布式训练：数据并行（Data Parallelism, DP）和模型并行（Model Parallelism, MP）。

1. 数据并行（Data Parallelism, DP）: 数据并行是一种简单的分布式训练方法，其中数据集被分割成多个部分，并在不同的设备上进行训练。每个设备负责数据集的一部分，并计算其梯度。然后，梯度会被汇总并应用于模型权重以更新全局模型。
2. 模型并行（Model Parallelism, MP）: 模型并行是一种更加复杂的方法，它将模型的不同部分分配到不同的设备上。这通常用于处理大型模型和计算密集型层。

在PyTorch中，可以使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel来实现数据并行，它可以自动处理数据并行过程中的同步和通信。

以下是使用数据并行的简单例子：

import torch
import torch.distributed as dist
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.parallel as parallel
 
# 假设已经初始化了进程组
# 并且在每个进程中，只有一个工作节点在执行以下代码
 
# 定义模型
model = nn.DataParallel(model).cuda()
 
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss().cuda()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.0625)
 
# 前向传播
output = model(inputs)
loss = criterion(output, targets)
 
# 反向传播和优化
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()

在模型并行的情况下，PyTorch官方并没有提供直接的API支持，需要开发者手动实现或使用第三方库如PyTorch Elastic或者OneFlow等框架来简化模型并行的实现。由于模型并行实现复杂，通常在有特殊需求的情况下才会考虑使用。