深度学习模型训练显存占用分析及DP、MP、PP分布式训练策略

深度学习模型训练显存占用分析及DP、MP、PP分布式训练策略

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/m0_51341794/article/details/137211440

在深度学习模型训练过程中，显存占用是一个关键问题。本文将从模型训练过程所需内存的分析出发，详细介绍Transformer模型的内存需求，并深入探讨三种分布式训练策略（数据并行DP、模型并行MP、流水线并行PP）的原理、实现和效果对比。

引言

在训练深度学习模型时，常常遇到两个问题：1. 训练速度过慢，2. GPU计算资源（显存）不足。为了解决这两个问题，我们常常选择分布式训练的策略，将模型训练任务分布到多个GPU，甚至多个节点上的多个GPU。Pytorch 与 tensorflow 分布提供了一定的分布式训练策略。 本文章主要介绍 Microsoft 开发的 DeepSpeed library，看该技术是透过何种优化让 deep learning 的训练过程有更高的效率同时使用更少的 GPU 显存。

为了更好的研究相关技术是如何降低在神经网络过程中显存的占用，我们需要首先了解，在训练神经网络的过程中，所占用的 GPU 显存，分别来自于哪里：

模型训练过程所需内存分析

根据论文Low-Memory Neural Network Training: A Technical Report的研究，将模型训练过程所需的显存大小分成下面四个部分：

模型内存（Model Memory）

这部分显存用于存储神经网络模型的参数，包括权重（weights）和偏置（biases）。模型内存是模型在训练和推理过程中都需要的，因为它包含了模型的结构和学习到的知识。在训练过程中，模型内存的大小通常与模型的复杂度和参数数量成正比。

梯度内存（Gradient Memory）

在模型训练反向传播（Backward）过程中，计算的梯度所占的显存大小。梯度内存的大小与模型的参数数量有关，因为每个参数都需要计算对应的梯度。

优化器内存（Optimizer Memory）

优化器内存用于存储优化器状态，这通常包括梯度的一阶和二阶矩（如在Adam优化器中使用的均值和方差估计）优化器内存的大小取决于所使用的优化器类型。例如，Adam优化器需要额外的内存来存储梯度的一阶和二阶矩，而SGD只需要存储梯度信息，无其他优化器内存占用。

激活内存（Activation Memory）

激活内存用于存储神经网络在前向传播过程中计算的中间激活值。这些激活值在反向传播过程中需要被重用，以计算关于模型参数的梯度。激活内存的大小与网络的深度和输入数据大小（batch size）有关。更深的网络和更大的 batch size 会导致更大的激活内存需求。

论文中将 Optimizer Memory 与 Gradient Memory 统称为 Optimizer Memory，这是好理解的，因为这都是反向传播过程中所占用的显存大小，这里将其分开讨论的原因在于 deepSpeed 将分别对这两种占用进行优化。

Transformer 模型所需内存分析

不同的模型将有不同的 Model Memory、 Activation Memory ，对于现在火热的 Transformer 模型，根据论文Reducing Activation Recomputation in Large Transformer Models所进行的分析，我们可以估计 Model Memory、 Activation Memory 的公式如下所示：

$$
M_{model} =4nh\times(13+12h) \
M_{activation} =nblh\times(67+\frac{9ml}h)
$$

其中：

$$
\begin{aligned}
&n:\mathrm{numberoflayers} \
&h:\mathrm{hiddensize} \
&m:\mathrm{numberofattentionheads} \
&b:\mathrm{batchsize} \
&l:\mathrm{sequencelength}
\end{aligned}
$$

更详细的 Transformer 模型内存分析，请见：Estimating memory requirements of transformer networks

分布式训练策略

使用多个 GPU 进行并行训练有三种常见模式：Data Parallelism（DP）、Model Parallelism（MP）、Pipeline Parallelism（PP） 即数据并行、模型并行和流水线并行。

Data Parallelism 数据并行

（1）算法介绍

Data Parallelism 数据并行，思想在于将模型复制到多个GPU设备，每张GPU当中都存放了一个复制的GPU版本。每个设备都可以并行接受输入的 data batches 。具体过程如下所示：

每个设备接收不同批次的输入数据，并执行前向传递，计算每个批次数据的训练 loss。但问题在于，在反向传播的过程中，尽管每个 GPU 保存的模型一致，输入数据不一致，那么计算的梯度结果也不一致，那做模型的权重优化应该用那个设备计算出的梯度呢？答案是都用：在每个设备的后向传递过程中计算梯度时，这些梯度会与所有其他设备交换。交换的过程用来计算平均梯度，梯度的平均值被用来更新每个设备上的模型权重，确保在下一个训练步骤开始时，所有设备都拥有相同的模型权重。

这种各模型之间交换梯度计算梯度平均值的过程就叫做AllReduce，下面的动图反应这个过程，各个模型计算的梯度将会相加求和，相加后的梯度将被分布复制到各个 GPU 上：

（2）实验介绍

PyTorch 通过其 torch.distributed 模块为包括 AllReduce 在内的几种集体通信算法提供支持。下面的脚本演示了跨 3 个 GPU 的 AllReduce 操作：

import os
import torch
import torch.distributed as dist
import torch.multiprocessing as mp

def create_process_group(rank, world_size):
    os.environ['MASTER_ADDR'] = 'localhost'
    os.environ['MASTER_PORT'] = '12355'
    dist.init_process_group(
        backend='nccl',
        world_size=world_size,
        rank=rank
    )

def all_reduce_example(rank, world_size):
    create_process_group(rank, world_size)
    # create a different tensor on each device
    if rank == 0:
        tensor = torch.tensor([1, 2, 3]).to(rank)
    elif rank == 1:
        tensor = torch.tensor([10, 20, 30]).to(rank)
    elif rank == 2:
        tensor = torch.tensor([4, 5, 6]).to(rank)
    print('Before AllReduce: Rank ', rank, ' has data ', tensor)
    dist.all_reduce(tensor, op=dist.ReduceOp.SUM)
    print('After AllReduce: Rank ', rank, ' has data ', tensor)

if __name__ == "__main__":
    device_count = 3
    mp.spawn(all_reduce_example, args=(device_count,), nprocs=device_count)

输出结果：

Before AllReduce: Rank  0  has data  tensor([1, 2, 3], device='cuda:0')
Before AllReduce: Rank  1  has data  tensor([10, 20, 30], device='cuda:1')
Before AllReduce: Rank  2  has data  tensor([4, 5, 6], device='cuda:2')
After AllReduce:  Rank  2  has data  tensor([15, 27, 39], device='cuda:2')
After AllReduce:  Rank  0  has data  tensor([15, 27, 39], device='cuda:0')
After AllReduce:  Rank  1  has data  tensor([15, 27, 39], device='cuda:1')

（3）算法效果分析

数据并行策略并不能节省总的训练内存，这是好理解的，因为在训练过程中，模型被分配到了每个 GPU 一份，这就意味着产生了很多额外的内存消耗。另外，如果模型本身的权重大小难以保存在一张 GPU 时。数据并行的算法将不能使用，无论你扩大自己的计算资源到 8张 还是 100张，都无法展开训练。

而使用数据并行带来的好处在于，数据并行将极大提高训练速度，因为每个设备只需在总训练数据的一小部分上进行训练。不过，由于设备间梯度交换会带来通信开销，速度提升并不与设备数量成线性关系。

Model Parallelism 模型并行

当模型自身参数量很大时，数据并行过程将无法使用，因此，Model Parallel (MP)模型并行在这样的背景下应运而生，MP 算法不同于 DP 将模型复制到每个设备上，MP 选择将模型拆开，每个 GPU 设备只保存模型权重的一部分，在 forward 前向传递过程中，数据将依次通过各个设备，一个设备的输出作为另外一个设备的输入。

模型并行的优势在于面对参数量很大的模型，能够有效减少模型对显存的占用，带来的缺点也是明显的，假设我们有三个 GPU 设备，数据并行会同时使用这三个 GPU 进行训练，而模型并行用这三个设备执行一次训练，带来的时间损耗很大。

如这个动图显示，一个明显的缺点在于，在 Forward 和 Backward 的过程中，当数据在 GPU0 中计算时，GPU1 与 GPU2 是空闲状态，其他时间节点同理，为了不浪费每个设备的等待时间，开发者提出了流水线工作方式，也就是我们接下来要介绍的Pipeline Parallelism（PP）。

Pipeline Parallelism 流水线并行

流水线并行（PP）是模型并行的一种变体，通过将每批输入数据拆分成若干较小的 “micro-batches”，来减少设备的空闲时间。只有在整个模型处理完每个 micro-batches 后，才会更新模型参数，这意味着当其他设备仍在处理上一个 micro-batches 时，每个设备就可以开始处理下一个 micro-batches 。

PyTorch 通过 torch.distributed.pipeline.sync.Pipe 类内置了对流水线并行性的支持。不过，该类的两个主要限制是：

1. 它只在模型作为 torch.nn.Sequential 模块实现时起作用；
2. 它要求每个模块的输入和输出要么是单个张量，要么是张量的元组

MP 与 PP 的对比分析

显然，PP 与 MP，在显存消耗上是基本一致的， 但是相同情况下的训练时间 PP 要比 MP 短的多。下图展示了对于训练 BERT 模型时，在不同 GPU 数量下，使用 MP 和 PP 进行 250 个 steps 训练所化时间的对比。其中， batch size 设置为 16，而 pipeline parallelism 的 micro-batches 设置为 4 。

参考博文及文献

[1] Distributed Training and DeepSpeed
[2] 優化你的 Training — DeepSpeed, a deep learning optimization library 介紹
[3] Sohoni, Nimit S., et al. “Low-memory neural network training: A technical report.” arXiv preprint arXiv:1904.10631 (2019).
[4] https://huggingface.co/docs/transformers/v4.20.1/en/perf_train_gpu_one#anatomy-of-models-memory
[5] Korthikanti, Vijay Anand, et al. “Reducing activation recomputation in large transformer models.” Proceedings of Machine Learning and Systems 5 (2023).
[6] Li, Shen, et al. “Pytorch distributed: Experiences on accelerating data parallel training.” arXiv preprint arXiv:2006.15704 (2020).