windows下使用pytorch进行单机多卡分布式训练
现在有四张卡，但是部署在windows10系统上，想尝试下在windows上使用单机多卡进行分布式训练，网上找了一圈硬是没找到相关的文章。以下是踩坑过程。
首先，pytorch的版本必须是大于1.7，这里使用的环境是：
pytorch==1.12+cu11.6
四张4090显卡
python==3.7.6
使用nn.DataParallel进行分布式训练
这一种方式较为简单：
首先我们要定义好使用的GPU的编号，GPU按顺序依次为0,1,2,3。gpu_ids可以通过命令行的形式传入：
gpu_ids = args.gpu_ids.split(',')
gpu_ids = [int(i) for i in gpu_ids]
torch.cuda.set_device('cuda:{}'.format(gpu_ids[0]))
创建模型后用nn.DataParallel进行处理，
model.cuda()
r_model = nn.DataParallel(model, device_ids=gpu_ids, output_device=gpu_ids[0])
对，没错，只需要这么两步就行了。需要注意的是保存模型后进行加载时，需要先用nn.DataParallel进行处理，再加载权重，不然参数名没对齐会报错。
checkpoint = torch.load(checkpoint_path)
model.cuda()
r_model = nn.DataParallel(model, device_ids=gpu_ids, output_device=gpu_ids[0])
r_model.load_state_dict(checkpoint['state_dict'])
如果不使用分布式加载模型，你需要对权重进行映射：
new_start_dict = {}
for k, v in checkpoint['state_dict'].items():
new_start_dict["module." + k] = v
model.load_state_dict(new_start_dict)
使用Distributed进行分布式训练
首先了解一下概念：
node：主机数，单机多卡就一个主机，也就是1。
rank：当前进程的序号，用于进程之间的通讯，rank=0的主机为master节点。
local_rank：当前进程对应的GPU编号。
world_size：总的进程数。
在windows中，我们需要在py文件里面使用：
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES]='0,1,3'
来指定使用的显卡。
假设现在我们使用上面的三张显卡，运行时显卡会重新按照0-N进行编号，有：
[38664] rank = 1, world_size = 3, n = 1, device_ids = [1]
[76032] rank = 0, world_size = 3, n = 1, device_ids = [0]
[23208] rank = 2, world_size = 3, n = 1, device_ids = [2]
也就是进程0使用第1张显卡，进行1使用第2张显卡，进程2使用第三张显卡。
有了上述的基本知识，再看看具体的实现。
使用torch.distributed.launch启动
使用torch.distributed.launch启动时，我们必须要在args里面添加一个local_rank参数，也就是：
parser.add_argument("--local_rank", type=int, default=0)
1、初始化：
import torch.distributed as dist
env_dict = {
key: os.environ[key]
for key in ("MASTER_ADDR", "MASTER_PORT", "RANK", "WORLD_SIZE")
}
current_work_dir = os.getcwd()
init_method = f"file:///{os.path.join(current_work_dir, 'ddp_example')}"
dist.init_process_group(backend="gloo", init_method=init_method, rank=int(env_dict["RANK"]),
world_size=int(env_dict["WORLD_SIZE"]))
这里需要重点注意，这种启动方式在环境变量中会存在RANK和WORLD_SIZE，我们可以拿来用。backend必须指定为gloo，init_method必须是file:///，而且每次运行完一次，下一次再运行前都必须删除生成的ddp_example，不然会一直卡住。
2、构建模型并封装
local_rank会自己绑定值，不再是我们--local_rank指定的。
model.cuda(args.local_rank)
r_model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=device_ids)
3、构建数据集加载器并封装
train_dataset = dataset(file_path='data/{}/{}'.format(args.data_name, train_file))
train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_dataset)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=args.train_batch_size,
collate_fn=collate.collate_fn, num_workers=4, sampler=train_sampler)
4、计算损失函数
我们把每一个GPU上的loss进行汇聚后计算。
def loss_reduce(self, loss):
rt = loss.clone()
dist.all_reduce(rt, op=dist.ReduceOp.SUM)
rt /= self.args.local_world_size
return rt
loss = self.criterion(outputs, labels)
torch.distributed.barrier()
loss = self.loss_reduce(loss)
注意打印相关信息和保存模型的时候我们通常只需要在local_rank=0时打印。同时，在需要将张量转换到GPU上时，我们需要指定使用的GPU，通过local_rank指定就行，即data.cuda(args.local_rank)，保证数据在对应的GPU上进行处理。
5、启动
在windows下需要把换行符去掉，且只变为一行。
python -m torch.distributed.launch \
--nnode=1 \
--node_rank=0 \
--nproc_per_node=3 \
main_distributed.py \
--local_world_size=3 \
--bert_dir="../model_hub/chinese-bert-wwm-ext/" \
--data_dir="./data/cnews/" \
--data_name="cnews" \
--log_dir="./logs/" \
--output_dir="./checkpoints/" \
--num_tags=10 \
--seed=123 \
--max_seq_len=512 \
--lr=3e-5 \
--train_batch_size=64 \
--train_epochs=1 \
--eval_batch_size=64 \
--do_train \
--do_predict \
--do_test
nproc_per_node、local_world_size和GPU的数目保持一致。
使用torch.multiprocessing启动
使用torch.multiprocessing启动和使用torch.distributed.launch启动大体上是差不多的，有一些地方需要注意。
mp.spawn(main_worker, nprocs=args.nprocs, args=(args,))
main_worker是我们的主运行函数，dist.init_process_group要放在这里面，而且第一个参数必须为local_rank。即main_worker(local_rank, args)
nprocs是进程数，也就是使用的GPU数目。
args按顺序传入main_worker真正使用的参数。
其余的就差不多。
启动指令：
python main_mp_distributed.py \
--local_world_size=4 \
--bert_dir="../model_hub/chinese-bert-wwm-ext/" \
--data_dir="./data/cnews/" \
--data_name="cnews" \
--log_dir="./logs/" \
--output_dir="./checkpoints/" \
--num_tags=10 \
--seed=123 \
--max_seq_len=512 \
--lr=3e-5 \
--train_batch_size=64 \
--train_epochs=1 \
--eval_batch_size=64 \
--do_train \
--do_predict \
--do_test
最后需要说明的，假设我们设置的batch_size=64，那么实际上的batch_size = int(batch_size / GPU数目)。
附上完整的基于bert的中文文本分类单机多卡训练代码：
https://github.com/taishan1994/pytorch_bert_chinese_text_classification
参考
https://github.com/tczhangzhi/pytorch-distributed
https://murphypei.github.io/blog/2020/09/pytorch-distributed
https://pytorch.org/docs/master/distributed.html?highlight=all_gather#torch.distributed.all_gather
https://github.com/lesliejackson/PyTorch-Distributed-Training
https://github.com/pytorch/examples/blob/ddp-tutorial-code/distributed/ddp/example.py
996黄金一代：[原创][深度][PyTorch] DDP系列第一篇：入门教程
「新生手册」：PyTorch分布式训练 - 知乎 (zhihu.com)