深度学习中的并行策略概述：4 Tensor Parallelism

深度学习中的并行策略概述：4 Tensor Parallelism

使用 PyTorch 实现 Tensor Parallelism 。首先定义了一个简单的模型 SimpleModel，它包含两个全连接层。然后，本文使用 torch.distributed.device_mesh 初始化了一个设备网格，这代表了本文想要使用的 GPU。接着，本文定义了一个 parallelize_plan，它指定了如何将模型的层分布到不同的 GPU 上。最后，本文使用 parallelize_module 函数将模型和计划应用到设备网格上，以实现张量并行。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.distributed as dist
from torch.distributed.tensor.parallel import ColwiseParallel, RowwiseParallel, parallelize_module

# 初始化分布式环境
def init_distributed_mode():
    dist.init_process_group(backend='nccl')

# 定义一个简单的模型
class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 10)
        self.fc2 = nn.Linear(10, 5)

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

# 初始化模型并应用张量并行
def init_model_and_tensor_parallel():
    model = SimpleModel().cuda()
    tp_mesh = torch.distributed.device_mesh("cuda", (2,))  # 假设本文有2个GPU
    parallelize_plan = {
        "fc1": ColwiseParallel(),
        "fc2": RowwiseParallel(),
    }
    model = parallelize_module(model, tp_mesh, parallelize_plan)
    return model

# 训练函数
def train(model, dataloader):
    model.train()
    for data, target in dataloader:
        output = model(data.cuda())
        # 这里省略了损失计算和优化器步骤，仅为演示张量并行

# 主函数
def main():
    init_distributed_mode()
    model = init_model_and_tensor_parallel()
    batch_size = 32
    data_size = 100
    dataset = torch.randn(data_size, 10)
    target = torch.randn(data_size, 5)
    dataloader = torch.utils.data.DataLoader(list(zip(dataset, target)), batch_size=batch_size)

    train(model, dataloader)

if __name__ == '__main__':
    main()

原文地址：https://blog.csdn.net/shanglianlm/article/details/144734703

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