PyTorch Distributed RPC とは？ 分散バックプロパゲーションを実現する革新的なフレームワーク

PyTorch Distributed RPCにおけるtorch.distributed.autograd.get_gradients()の詳細解説

torch.distributed.autograd.get_gradients()は、PyTorch Distributed RPCフレームワークにおいて、分散バックプロパゲーションを実現するために使用される重要な関数です。この関数は、複数のワーカー間で勾配情報を効率的に計算・伝播させ、モデルの訓練を効率化します。

動作

1. バックプロパゲーションの開始: まず、各ワーカーは個別にモデルの順方向計算を実行します。その後、backward()関数を呼び出すことで、バックプロパゲーションが開始されます。

2. 勾配計算: バックプロパゲーション中に、各ワーカーは自身の担当するパラメータに対する勾配を計算します。

3. 勾配情報の集約: torch.distributed.autograd.get_gradients()関数は、各ワーカーが計算した勾配情報を集約し、すべてのワーカーに一貫した勾配情報を提供します。

4. パラメータ更新: 集約された勾配情報に基づいて、各ワーカーは自身の担当するパラメータを更新します。

利点

• 効率的な分散バックプロパゲーション: 複数のワーカー間で勾配情報を効率的に計算・伝播させることで、モデルの訓練時間を短縮できます。
• スケーラビリティ: ワーカー数を増やすことで、より大規模なモデルの訓練が可能になります。
• 使いやすさ: 従来のPyTorchのバックプロパゲーション API と同様の使い勝手を提供します。

コード例

import torch
import torch.distributed as dist

def train_step(model, inputs, labels):
    # 順方向計算
    outputs = model(inputs)

    # 損失計算
    loss = torch.nn.functional.cross_entropy(outputs, labels)

    # バックプロパゲーション
    loss.backward()

    # 勾配情報の集約
    gradients = torch.distributed.autograd.get_gradients(model)

    # パラメータ更新
    for param, grad in gradients.items():
        param.data -= 0.1 * grad

# 分散訓練の設定
dist.init_process_group("gloo", init_method="env://")

# モデルの初期化
model = torch.nn.Linear(10, 1)

# 訓練ループ
for epoch in range(10):
    for batch in train_data:
        inputs, labels = batch

        # 訓練ステップの実行
        train_step(model, inputs, labels)

# 分散訓練の終了
dist.destroy_process_group()

PyTorch Distributed RPC サンプルコード集

import torch
import torch.distributed as dist

def train_step(model, inputs, labels):
    # 順方向計算
    outputs = model(inputs)

    # 損失計算
    loss = torch.nn.functional.cross_entropy(outputs, labels)

    # バックプロパゲーション
    loss.backward()

    # 勾配情報の集約
    gradients = torch.distributed.autograd.get_gradients(model)

    # パラメータ更新
    for param, grad in gradients.items():
        param.data -= 0.1 * grad

# 分散訓練の設定
dist.init_process_group("gloo", init_method="env://")

# モデルの初期化
model = torch.nn.Linear(10, 1)

# 訓練ループ
for epoch in range(10):
    for batch in train_data:
        inputs, labels = batch

        # 訓練ステップの実行
        train_step(model, inputs, labels)

# 分散訓練の終了
dist.destroy_process_group()

モデルパラメータの共有

import torch
import torch.distributed as dist

def train_step(model, inputs, labels):
    # 順方向計算
    outputs = model(inputs)

    # 損失計算
    loss = torch.nn.functional.cross_entropy(outputs, labels)

    # バックプロパゲーション
    loss.backward()

    # 勾配情報の集約
    gradients = torch.distributed.autograd.get_gradients(model)

    # パラメータ更新
    for param, grad in gradients.items():
        param.data -= 0.1 * grad

# 分散訓練の設定
dist.init_process_group("gloo", init_method="env://")

# モデルの初期化
model = torch.nn.Linear(10, 1)

# モデルパラメータの共有
model = dist.broadcast(model)

# 訓練ループ
for epoch in range(10):
    for batch in train_data:
        inputs, labels = batch

        # 訓練ステップの実行
        train_step(model, inputs, labels)

# 分散訓練の終了
dist.destroy_process_group()

データ並列訓練

import torch
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel

def train_step(model, inputs, labels):
    # 順方向計算
    outputs = model(inputs)

    # 損失計算
    loss = torch.nn.functional.cross_entropy(outputs, labels)

    # バックプロパゲーション
    loss.backward()

# 分散訓練の設定
dist.init_process_group("gloo", init_method="env://")

# モデルの初期化
model = torch.nn.Linear(10, 1)

# データ並列訓練用のモデルラッパー
model = DistributedDataParallel(model)

# 訓練ループ
for epoch in range(10):
    for batch in train_data:
        inputs, labels = batch

        # 訓練ステップの実行
        train_step(model, inputs, labels)

# 分散訓練の終了
dist.destroy_process_group()

RPC通信

import torch
import torch.distributed as dist

def worker_fn(rank, world_size):
    # RPC初期化
    dist.init_process_group("gloo", init_method="env://", rank=rank, world_size=world_size)

    # 他のワーカーへメッセージ送信
    if rank == 0:
        msg = torch.tensor([1, 2, 3])
        dist.send(msg, dst=1)

    # 他のワーカーからのメッセージ受信
    if rank == 1:
        msg = dist.recv(src=0)
        print(f"Received message: {msg}")

# 分散環境の設定
world_size = 2

# ワーカースタート
for rank in range(world_size):
    worker_fn(rank, world_size)

リモートメソッド呼び出し

import torch
import torch.distributed as dist

class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):

PyTorch Distributed RPC のその他の使用方法

動的グラフ

PyTorch 1.9 以降では、動的グラフを使用してモデルを定義することができます。動的グラフは、モデルの構造が事前に決まっていない場合に役立ちます。

import torch
import torch.distributed as dist

def train_step(model, inputs, labels):
    # 順方向計算
    outputs = model(inputs)

    # 損失計算
    loss = torch.nn.functional.cross_entropy(outputs, labels)

    # バックプロパゲーション
    loss.backward()

    # 勾配情報の集約
    gradients = torch.distributed.autograd.get_gradients(model)

    # パラメータ更新
    for param, grad in gradients.items():
        param.data -= 0.1 * grad

# 分散訓練の設定
dist.init_process_group("gloo", init_method="env://")

# モデルの初期化
model = torch.nn.Module()

# 動的グラフの構築
for i in range(10):
    # 線形層を追加
    model.add_module(f"linear{i}", torch.nn.Linear(10, 1))

# 訓練ループ
for epoch in range(10):
    for batch in train_data:
        inputs, labels = batch

        # 訓練ステップの実行
        train_step(model, inputs, labels)

# 分散訓練の終了
dist.destroy_process_group()

カスタム通信オペレータ

PyTorch Distributed RPC は、カスタム通信オペレータを開発するための API を提供しています。カスタム通信オペレータを使用すると、特定の要件に合わせて通信を最適化することができます。

統合フレームワーク

PyTorch Distributed RPC は、Horovod や Ray などの統合フレームワークと統合することができます。これらのフレームワークは、分散訓練をさらに簡素化する機能を提供します。

デバッグ

PyTorch Distributed RPC には、分散訓練をデバッグするためのツールが用意されています。これらのツールは、問題の原因を特定し、解決するのに役立ちます。