Pytorch多机多卡分布式训练
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发布时间：2024-10-24 00:45
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时间：2024-11-19 00:44
在大规模视频训练领域，两个常见挑战是实时视频解码和多卡训练。对于实时解码，DALI和decord等库提供了较好的解决方案，或通过原始帧或pkl文件转换来权衡时间和空间。
关于视频加载器的比较，也有相关研究提供了比较。多卡训练通常需要使用DDP（DistributedDataParallel），此技术从早期的Caffe到现代的PyTorch都得到了广泛应用。
PyTorch的分布式训练，特别是在2021年，对于CV和视频领域研究人员来说已经非常熟练。然而，对于需要多机多卡的场景，下面提供了一些简化的指导。
首先，理解一些基本概念有助于后续理解分布式训练。两个重要示例将帮助理解单机多卡与多机多卡的区别。
使用DDP的代码流程可以在AAAI2021发表的MVFNet以及AAAI2023发表的Text4Vis中找到，这两篇文章都提供了多机多卡训练脚本，可用于标准识别任务，并且已经开源，欢迎star。
单机多卡并行训练的核心在于初始化进程组，这通常涉及设置环境变量以自动配置分布式通信。可以通过简单的脚本在每台主机上为训练创建多个进程。在训练脚本中，可以使用torch.distributed.launch工具来管理进程，并为每个进程分配一个local_rank参数。
多机多卡分布式训练与单机多卡类似，主要区别在于节点之间的协调。在实际操作中，每台机器运行训练脚本时，需要调整参数以指定节点编号、每个节点的进程数量、节点总数和主节点信息。
混合精度训练和同步BN通常与DDP结合使用，以提高训练效率。使用DDP时，学习率的线性缩放是必要的。
自测结果显示，分布式训练在加速性能方面表现出显著优势。然而，当在集群环境中使用CUDA设备时，可能会遇到与NCCL和InfiniBand相关的兼容性问题。为解决这类问题，可以将NCCL_IB_DISABLE环境变量设置为1来禁用IB连接，从而确保以太网通信。
