PyTorch Distributed Optimizers: torch.distributed.optim.ZeroRedundancyOptimizer徹底解説

PyTorch Distributed Optimizers: torch.distributed.optim.ZeroRedundancyOptimizer 解説

PyTorch Distributed Optimizers は、複数の GPU やマシン上で分散学習を行うためのツールです。 torch.distributed.optim.ZeroRedundancyOptimizer は、これらのツールの中でも、冗長性を排除することでメモリ使用量を削減し、大規模なモデルの分散学習を効率的に行うためのオプティマイザーです。

ZeroRedundancyOptimizer の特徴

• メモリ使用量の削減: パラメータの冗長性を排除することで、従来の分散オプティマイザーと比べてメモリ使用量を大幅に削減できます。
• 効率的な大規模モデル学習: 大規模なモデルであっても、メモリ使用量を抑えながら効率的に学習を行うことができます。
• 使いやすさ: 従来のオプティマイザーと同様のインターフェースを提供しているので、コードの変更を最小限に抑えられます。

ZeroRedundancyOptimizer は、以下の仕組みでメモリ使用量を削減します。

• パラメータの冗長性を排除: 各 GPU やマシンは、モデルパラメータの一部のみを保持します。
• 勾配の集約: 各 GPU やマシンは、保持しているパラメータ部分の勾配を計算し、中央サーバーに送信します。
• パラメータ更新: 中央サーバーは、送信された勾配を集約し、パラメータを更新します。

ZeroRedundancyOptimizer は、以下のコードのように使用できます。

import torch
import torch.distributed as dist

# オプティマイザーの定義
optimizer = torch.distributed.optim.ZeroRedundancyOptimizer(
    params=model.parameters(),
    lr=0.01,
)

# 学習ループ
for epoch in range(num_epochs):
    # 勾配計算
    outputs = model(inputs)
    loss = outputs["loss"]
    loss.backward()

    # パラメータ更新
    optimizer.step()

注意点

• ZeroRedundancyOptimizer は、GPU やマシンの数が少ない場合、従来のオプティマイザーよりも遅くなる可能性があります。
• ZeroRedundancyOptimizer は、PyTorch 1.8 以降が必要です。

補足

• 上記のコードは、簡略化されたものです。詳細は、PyTorch Distributed Optimizers のドキュメントを参照してください。
• ZeroRedundancyOptimizer は、PyTorch 以外にも、Horovod や DeepSpeed などの分散学習フレームワークでも使用できます。

用語解説

• 分散学習: 複数の GPU やマシン上でモデルを学習する手法
• オプティマイザー: モデルのパラメータを更新するためのアルゴリズム
• 冗長性: 同じデータが複数の場所に存在すること
• 勾配: 損失関数のパラメータによる変化率
• パラメータ更新: パラメータを新しい値に更新すること

• PyTorch Distributed Optimizers について詳しく知りたい場合は、PyTorch Distributed Optimizers のドキュメントを参照してください。
• ZeroRedundancyOptimizer の使い方について詳しく知りたい場合は、ZeroRedundancyOptimizer のチュートリアルを参照してください。

• 上記の情報は参考用であり、予告なく変更される可能性があります。
• 上記の情報に基づいていかなる損害が発生しても、責任を負いません。

ZeroRedundancyOptimizer のサンプルコード

import torch
import torch.distributed as dist

# モデルとオプティマイザーの定義
model = torch.nn.Linear(10, 1)
optimizer = torch.distributed.optim.ZeroRedundancyOptimizer(
    params=model.parameters(),
    lr=0.01,
)

# 学習ループ
for epoch in range(num_epochs):
    # 入力データとラベルの作成
    inputs = torch.randn(10, 10)
    labels = torch.randn(10)

    # 予測と損失計算
    outputs = model(inputs)
    loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, labels)

    # 勾配計算
    loss.backward()

    # パラメータ更新
    optimizer.step()

データ並列と組み合わせる例

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

# モデルとオプティマイザーの定義
model = torch.nn.Linear(10, 1)
model = nn.DataParallel(model)
optimizer = torch.distributed.optim.ZeroRedundancyOptimizer(
    params=model.parameters(),
    lr=0.01,
)

# 学習ループ
for epoch in range(num_epochs):
    # 入力データとラベルの作成
    inputs = torch.randn(10, 10)
    labels = torch.randn(10)

    # 予測と損失計算
    outputs = model(inputs)
    loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, labels)

    # 勾配計算
    loss.backward()

    # パラメータ更新
    optimizer.step()

Horovod と組み合わせる例

import torch
import torch.distributed as dist
import horovod.torch as hvd

# Horovod の初期化
hvd.init()

# モデルとオプティマイザーの定義
model = torch.nn.Linear(10, 1)
optimizer = torch.distributed.optim.ZeroRedundancyOptimizer(
    params=model.parameters(),
    lr=0.01,
)

# 学習ループ
for epoch in range(num_epochs):
    # 入力データとラベルの作成
    inputs = torch.randn(10, 10)
    labels = torch.randn(10)

    # 予測と損失計算
    outputs = model(inputs)
    loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, labels)

    # 勾配計算
    loss.backward()

    # Horovod による勾配集約
    hvd.all_reduce(loss.grad)

    # パラメータ更新
    optimizer.step()

DeepSpeed と組み合わせる例

import torch
import torch.distributed as dist
from deepspeed.utils import logger

# DeepSpeed の初期化
deepspeed.init()

# モデルとオプティマイザーの定義
model = torch.nn.Linear(10, 1)
optimizer = torch.distributed.optim.ZeroRedundancyOptimizer(
    params=model.parameters(),
    lr=0.01,
)

# 学習ループ
for epoch in range(num_epochs):
    # 入力データとラベルの作成
    inputs = torch.randn(10, 10)
    labels = torch.randn(10)

    # 予測と損失計算
    outputs = model(inputs)
    loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, labels)

    # 勾配計算
    loss.backward()

    # DeepSpeed による勾配集約
    deepspeed.backward(loss)

    # パラメータ更新
    optimizer.step()

ZeroRedundancyOptimizer 以外の方法

• DistributedDataParallelOptimizer: データ並列と分散学習を組み合わせるためのオプティマイザー
• ReduceScatterOptimizer: パラメータを削減・散乱させることでメモリ使用量を削減するオプティマイザー
• PowerSGD: 勾配圧縮と分散学習を組み合わせることで、通信効率を向上させるオプティマイザー

これらのオプティマイザーは、それぞれ異なる特徴 and 長所・短所を持っています。

どのオプティマイザーを選択するべきか

最適なオプティマイザーは、以下の要素によって異なります。

• モデルのサイズ
• データセットのサイズ
• 使用可能な GPU やマシンの数
• ネットワークの速度

以下は、それぞれのオプティマイザーの推奨用途です。

• DistributedDataParallelOptimizer: 小規模なモデル and データセット
• ReduceScatterOptimizer: 大規模なモデル and データセット
• PowerSGD: ネットワーク速度が遅い場合

その他の方法

上記のオプティマイザー以外にも、以下のような方法でメモリ使用量を削減することができます。

• モデルの軽量化: モデルのアーキテクチャを変更したり、量子化技術を用いたりすることで、モデルのサイズを削減することができます。
• データセットの圧縮: データセットを圧縮することで、データセットのサイズを削減することができます。
• 低精度学習: 16 ビット浮動小数点数や 8 ビット整数などの低精度データ型を用いることで、メモリ使用量を削減することができます。

これらの方法は、ZeroRedundancyOptimizer と組み合わせて使用することで、より効果的にメモリ使用量を削減することができます。