ColwiseParallelのサンプルコード

PyTorch Tensor ParallelismにおけるColwiseParallel

• 適用範囲: 線形モデルやTransformerモデルなど、列方向に処理が独立しているモデルに適しています。
• 利点:
  • 効率的なメモリ使用: 行方向に分割するよりもメモリ使用量が少なく、大規模なモデルの訓練に適しています。
  • 高い通信効率: 行方向に分割するよりも通信量が少なく、高速な訓練が可能です。
• 制限:
  • 行方向に依存関係があるモデルには適用できません。
  • モデルによっては、並列効率が低下する場合があります。

ColwiseParallelを使用するには、以下の手順が必要です。

1. torch.distributed.nn.parallel.ColwiseParallelモジュールをインポートします。
2. モデルをColwiseParallelモジュールでラップします。
3. モデルを訓練します。

import torch
from torch.distributed.nn.parallel import ColwiseParallel

# モデルを定義
model = torch.nn.Linear(100, 10)

# モデルをColwiseParallelでラップ
model = ColwiseParallel(model)

# モデルを訓練
...

ColwiseParallelの詳細については、以下の資料を参照してください。

ColwiseParallelは、PyTorch Tensor Parallelismにおける並列処理スタイルの一つです。列方向に分割して処理を行うため、線形モデルやTransformerモデルなど、列方向に処理が独立しているモデルに適しています。

ColwiseParallelを使用するには、torch.distributed.nn.parallel.ColwiseParallelモジュールをインポートし、モデルをColwiseParallelモジュールでラップする必要があります。

詳細は、PyTorchドキュメントを参照してください。

ColwiseParallelのサンプルコード

線形モデル

import torch
from torch.distributed.nn.parallel import ColwiseParallel

# モデルを定義
model = torch.nn.Linear(100, 10)

# モデルをColwiseParallelでラップ
model = ColwiseParallel(model)

# データを定義
input = torch.randn(100, 10)
target = torch.randn(10)

# モデルを訓練
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
for epoch in range(10):
    output = model(input)
    loss = torch.nn.functional.mse_loss(output, target)
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

# 出力を確認
print(output)

Transformerモデル

import torch
from torch.distributed.nn.parallel import ColwiseParallel

# モデルを定義
model = torch.nn.Transformer(
    num_layers=6,
    d_model=512,
    nhead=8,
    dim_feedforward=2048,
    dropout=0.1,
)

# モデルをColwiseParallelでラップ
model = ColwiseParallel(model)

# データを定義
input = torch.randn(10, 100, 512)
target = torch.randn(10, 100, 512)

# モデルを訓練
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
for epoch in range(10):
    output = model(input)
    loss = torch.nn.functional.mse_loss(output, target)
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

# 出力を確認
print(output)

ColwiseParallelに関するより詳細な情報は、以下の資料を参照してください。

ColwiseParallel 以外の方法

行方向分割

• RowwiseParallel: 行方向に分割して処理を行います。ColwiseParallel よりもメモリ使用量が多くなりますが、並列効率が向上する場合があります。

混合分割

• HybridParallel: 行方向と列方向の両方に分割して処理を行います。ColwiseParallel と RowwiseParallel の利点を組み合わせることができます。

• Sharding: Tensor を複数の部分に分割して処理を行います。分割方法は、モデルやハードウェアによって異なります。

どの方法を選択するべきかは、モデル、ハードウェア、およびパフォーマンス要件によって異なります。

• モデル: モデルの構造によって、適した並列処理スタイルが決まります。
• ハードウェア: 使用するハードウェアによって、サポートされる並列処理スタイルが決まります。
• パフォーマンス要件: パフォーマンス要件によって、最適な並列処理スタイルが決まります。

各並列処理スタイルの詳細については、以下の資料を参照してください。

ColwiseParallel は、PyTorch Tensor Parallelism における並列処理スタイルの一つです。列方向に分割して処理を行うため、線形モデルやTransformerモデルなど、列方向に処理が独立しているモデルに適しています。

ColwiseParallel 以外にも、いくつかの並列処理スタイルがあります。どの方法を選択するべきかは、モデル、ハードウェア、およびパフォーマンス要件によって異なります。

詳細は、PyTorchドキュメントを参照してください。