PyTorchで分散トレーニングを高速化：ZeroRedundancyOptimizerと従来のオプティマイザーの比較

ZeroRedundancyOptimizer は、PyTorch の Distributed Data Parallel (DDP) トレーニングで使用される分散オプティマイザーです。従来の分散オプティマイザーとは異なり、ZeroRedundancyOptimizer は各プロセスにモデルパラメータの完全なコピーを保持せず、代わりにパラメータを複数のプロセス間で分割して保持します。これにより、大規模なモデルのトレーニングにおけるメモリ使用量を大幅に削減できます。

動作原理

ZeroRedundancyOptimizer は、以下の手順で動作します。

パラメータの分割
モデルパラメータは、各プロセスに割り当てられる一連のチャンクに分割されます。
勾配の計算
各プロセスは、割り当てられたパラメータチャンクに対する勾配を計算します。
勾配の全域同期
各プロセスは、計算した勾配を他のすべてのプロセスに送信します。
パラメータ更新
各プロセスは、同期された勾配を使用して、割り当てられたパラメータチャンクを更新します。
パラメータのブロードキャスト
各プロセスは、更新されたパラメータチャンクを他のすべてのプロセスに送信します。

利点

ZeroRedundancyOptimizer を使用すると、以下の利点が得られます。

スケーラビリティの向上
より多くのノードでトレーニングを実行できるようになり、より大きなモデルをトレーニングできます。
トレーニング速度の向上
メモリ使用量が少ないため、より大きなバッチサイズを使用できるようになり、トレーニング速度が向上します。
メモリ使用量の削減
各プロセスはモデルパラメータの完全なコピーを保持する必要がないため、メモリ使用量を大幅に削減できます。

使用方法

ZeroRedundancyOptimizer を使用するには、以下の手順が必要です。

torch.distributed.optim.ZeroRedundancyOptimizer をインポートします。
ZeroRedundancyOptimizer のコンストラクタを呼び出して、オプティマイザーを作成します。
オプティマイザーを DistributedDataParallel モジュールと組み合わせて使用します。

例

import torch
import torch.distributed as dist
import torch.nn.parallel as ddp
import torch.optim as optim
from torch.distributed.optim import ZeroRedundancyOptimizer

model = MyModel()
ddp_model = ddp(model, device_ids=[0, 1])

optimizer = ZeroRedundancyOptimizer(ddp_model.parameters(), lr=0.01)

for epoch in range(10):
    for inputs, targets in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = ddp_model(inputs)
        loss = loss_fn(outputs, targets)
        loss.backward()
        optimizer.step()

注意事項

ZeroRedundancyOptimizer はまだ実験段階であり、すべての状況で使用できるわけではありません。使用前に、ドキュメントをよく読んでください。

import torch
import torch.distributed as dist
import torch.nn.parallel as ddp
import torch.optim as optim
from torch.distributed.optim import ZeroRedundancyOptimizer

# モデルの定義
class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear1 = torch.nn.Linear(10, 64)
        self.relu = torch.nn.ReLU()
        self.linear2 = torch.nn.Linear(64, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.linear1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.linear2(x)
        return x

# データセットとデータローダーの定義
train_dataset = MyDataset()
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=32)

# 分散環境の初期化
dist.init_process_group(backend='nccl')

# モデルをラップして DDP トレーニングできるようにする
model = MyModel()
ddp_model = ddp(model, device_ids=[0, 1])

# ZeroRedundancyOptimizer を作成
optimizer = ZeroRedundancyOptimizer(ddp_model.parameters(), lr=0.01)

# 損失関数と最適化アルゴリズムの定義
loss_fn = torch.nn.MSELoss()

# トレーニングループ
for epoch in range(10):
    for inputs, targets in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = ddp_model(inputs)
        loss = loss_fn(outputs, targets)
        loss.backward()
        optimizer.step()

このコードは、以下の手順を実行します。

MyModel クラスを定義して、モデルのアーキテクチャを定義します。
train_dataset と train_loader を定義して、トレーニングデータセットとデータローダーを定義します。
dist.init_process_group を呼び出して、分散環境を初期化します。
ddp 関数を使用して、モデルをラップして DDP トレーニングできるようにします。
ZeroRedundancyOptimizer のコンストラクタを呼び出して、ZeroRedundancyOptimizer を作成します。
torch.nn.MSELoss を使用して、損失関数を定義します。
for ループを使用して、トレーニングループを実行します。
各イテレーションで、optimizer.zero_grad() を呼び出して勾配を初期化し、ddp_model(inputs) を呼び出してモデルを推論し、loss_fn を使用して損失を計算し、loss.backward() を呼び出して勾配を計算し、optimizer.step() を呼び出してパラメータを更新します。

このコードはあくまで一例であり、実際の状況に合わせて変更する必要があります。

ZeroRedundancyOptimizer は、まだ実験段階であり、すべての状況で使用できるわけではありません。使用前に、ドキュメントをよく読んでください。
ZeroRedundancyOptimizer は、すべてのモデルとデータセットでうまく機能するわけではありません。使用前に、モデルとデータセットでテストすることをお勧めします。

ZRO の制限

コードが複雑になる可能性があります。
モデルとデータセットによっては、うまく機能しない場合があります。
まだ実験段階であり、すべての状況で使用できるわけではありません。

これらの制限により、ZRO が最適な選択肢とは限らない場合があります。

ZRO の代替方法

ZRO の代替方法として、以下の選択肢があります。

torch.optim.SGD と torch.distributed.all_reduce

最も単純な代替方法は、torch.optim.SGD を torch.distributed.all_reduce と組み合わせて使用することです。この方法は、ZRO よりもメモリ使用量が多くなりますが、より汎用性が高く、デバッグが容易です。

import torch
import torch.distributed as dist

model = MyModel()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

for epoch in range(10):
    for inputs, targets in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = loss_fn(outputs, targets)
        loss.backward()
        for param in model.parameters():
            if param.grad is not None:
                dist.all_reduce(param.grad)
        optimizer.step()

torch.nn.parallel.DistributedDataParallel の gradient_accumulation_steps オプション

torch.nn.parallel.DistributedDataParallel (DDP) には、gradient_accumulation_steps オプションがあります。このオプションを使用すると、勾配を複数回累積してからパラメータを更新することで、メモリ使用量を削減できます。

import torch
import torch.nn.parallel as ddp

model = MyModel()
ddp_model = ddp(model, device_ids=[0, 1], gradient_accumulation_steps=32)

optimizer = torch.optim.SGD(ddp_model.parameters(), lr=0.01)

for epoch in range(10):
    for inputs, targets in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = ddp_model(inputs)
        loss = loss_fn(outputs, targets)
        loss.backward()
        optimizer.step()

カスタムオプティマイザー

独自のオプティマイザークラスを作成することもできます。これは、より複雑な方法ですが、特定のニーズに合わせたオプティマイザーを作成することができます。