PyTorch 分散通信エラー「torch.distributed.DistBackendError」を徹底解説！

PyTorchの分散通信におけるtorch.distributed.DistBackendErrorの詳細解説

PyTorchの分散通信モジュールtorch.distributedは、複数のGPUやマシンで効率的にモデルを訓練するために使用されます。しかし、このモジュールを使用する際に、torch.distributed.DistBackendErrorというエラーが発生することがあります。

エラーの原因

このエラーは、主に以下の3つの原因によって発生します。

1. NCCLエラー: NCCLは、GPU間の高速な通信を実現するためのライブラリです。このライブラリに問題が発生すると、torch.distributed.DistBackendErrorが発生します。
2. 通信エラー: ネットワーク接続の問題や、プロセス間の通信プロトコルの問題などが原因で、通信エラーが発生することがあります。
3. 初期化エラー: torch.distributedモジュールの初期化が正しく行われていない場合、このエラーが発生します。

エラーの解決方法

エラーの原因によって解決方法は異なりますが、以下のような方法を試すことができます。

NCCLエラーの場合

• NCCL_DEBUG環境変数を設定して、エラーの詳細情報を取得する。
• NCCLライブラリのバージョンを確認し、必要に応じて最新バージョンに更新する。
• GPUドライバーを確認し、必要に応じて最新バージョンに更新する。

通信エラーの場合

• ネットワーク接続を確認する。
• ファイアウォールの設定を確認する。
• プロセスの起動方法を確認する。

初期化エラーの場合

• torch.distributedモジュールのドキュメントを確認し、初期化手順を正しく行っていることを確認する。
• 使用しているPyTorchのバージョンを確認し、必要に応じて最新バージョンに更新する。

例

try:
    # 分散訓練を行うコード
except torch.distributed.DistBackendError as e:
    # エラー処理
    ...

用語集

• NCCL: NVIDIA Collective Communications Library
• GPU: Graphics Processing Unit
• MPI: Message Passing Interface
• RPC: Remote Procedure Call

PyTorch 分散通信サンプルコード

単純な分散訓練

import torch
import torch.distributed as dist

def main():
    # 分散訓練の初期化
    dist.init_process_group("gloo", init_method="env://")

    # モデルの定義
    model = torch.nn.Linear(10, 1)

    # オプティマイザの定義
    optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

    # データの読み込み
    train_data = ...

    # 訓練ループ
    for epoch in range(10):
        for batch in train_data:
            # 勾配の計算
            outputs = model(batch)
            loss = outputs.mean()
            loss.backward()

            # 勾配の更新
            optimizer.step()

            # 勾配の同期
            dist.sync_gradients()

if __name__ == "__main__":
    main()

RPCによる分散訓練

import torch
import torch.distributed as dist

def main():
    # 分散訓練の初期化
    dist.init_process_group("gloo", init_method="env://")

    # モデルの定義
    model = torch.nn.Linear(10, 1)

    # オプティマイザの定義
    optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

    # データの読み込み
    train_data = ...

    # RPCによる訓練ループ
    for epoch in range(10):
        for batch in train_data:
            # 勾配の計算
            outputs = model(batch)
            loss = outputs.mean()
            loss.backward()

            # 勾配の更新
            fut = dist.rpc_async("worker1", optimizer.step, args=())
            fut.wait()

            # 勾配の同期
            dist.sync_gradients()

if __name__ == "__main__":
    main()

分散データ並列処理

import torch
import torch.distributed as dist

def main():
    # 分散訓練の初期化
    dist.init_process_group("gloo", init_method="env://")

    # モデルの定義
    model = torch.nn.Linear(10, 1)

    # 分散データ並列処理
    model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model)

    # オプティマイザの定義
    optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

    # データの読み込み
    train_data = ...

    # 訓練ループ
    for epoch in range(10):
        for batch in train_data:
            # 勾配の計算
            outputs = model(batch)
            loss = outputs.mean()
            loss.backward()

            # 勾配の更新
            optimizer.step()

if __name__ == "__main__":
    main()

PyTorch 分散通信のその他の方法

Horovod

https://github.com/horovod/horovod

DeepSpeedは、Microsoftが開発した分散訓練用のオープンソースライブラリです。DeepSpeedは、ZeROと呼ばれる技術を用いて、大規模なモデルの訓練を効率的に行うことができます。

https://github.com/microsoft/DeepSpeed

Megatronは、NVIDIAが開発した分散訓練用のオープンソースライブラリです。Megatronは、Transformerモデルの訓練に特化しており、非常に高いパフォーマンスを実現することができます。

https://en.wikipedia.org/wiki/Megatron

FairScaleは、Google AIが開発した分散訓練用のオープンソースライブラリです。FairScaleは、PyTorch DataParallelと互換性があり、使い方が比較的簡単です。

https://github.com/facebookresearch/fairscale

PySparkは、Apache Spark上で動作するPython APIです。PySparkは、Sparkの分散処理機能を利用して、PyTorchの分散訓練を行うことができます。

https://spark.apache.org/docs/latest/api/python/index.html

PyTorchで分散通信を行う方法は様々です。それぞれの方法にはメリットとデメリットがあり、使用する方法は、目的や環境によって異なります。