AI & GPU
PyTorchでの複数GPUトレーニング

PyTorchでの複数GPUトレーニング: 完全ガイド

PyTorchは、ダイナミックな計算グラフと使いやすさから、研究者や実践者に人気の深層学習フレームワークの1つとなっています。深層学習モデルが大規模化・複雑化するにつれ、複数GPUの力を活用することで効率的にトレーニングを行うことが重要になってきています。この記事では、PyTorchにおける複数GPU対応のトレーニング手法、DataParallelやDistributedDataParallelなどの技術について詳しく説明します。

高速化の必要性: 複数GPUの重要性

最先端の深層学習モデルのトレーニングには、しばしば数日から数週間もの時間がかかります。このようなゆっくりとした反復速度は、研究の進捗を阻害し、本番環境への導入を遅らせる可能性があります。複数GPUにトレーニングを分散させることで、これらの大規模モデルのトレーニング時間を大幅に短縮できます。

PyTorchでトレーニングを並列化する主な2つのアプローチは以下の通りです:

  1. データ並列化: モデルを各GPUにレプリケートし、データの一部を各レプリカで処理します。各パスの後にGPU間でグラジエントを集約します。

  2. モデル並列化: モデルの異なる部分を各GPUに分割し、それぞれがフォワードおよびバックワードパスの一部を担当します。こちらは一般的ではなく、実装も複雑です。

この記事では、より一般的で、PyTorchの組み込みモジュールでもよくサポートされているデータ並列化に焦点を当てます。

DataParallelの使い方

PyTorchのDataParallelモジュールを使うと、わずかなコード変更で複数GPUを活用できます。入力データを自動的に各GPUに分割し、バックワードパス時にグラジエントを集約します。

モデルをラップするDataParallelの基本的な使用例は以下の通りです:

import torch
import torch.nn as nn
 
# モデルを定義
model = nn.Sequential(
    nn.Li.近似(10, 20),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(20, 5)
)
 
# モデルをGPUに移動する
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model.to(device)
 
# モデルをDataParallelでラップする
parallel_model = nn.DataParallel(model)

これで、parallel_modelに入力を渡すと、自動的に利用可能なGPUに分散されます。モジュールは出力とグラデーションの集約を処理するため、トレーニングコードの残りの部分にとって透過的になります。

inputs = torch.randn(100, 10).to(device)
outputs = parallel_model(inputs)

利点と制限

DataParallelは使いやすく、単一マシンに複数のGPUがある場合に良いスピードアップを提供できます。ただし、いくつかの制限があります:

  • 単一プロセスでのマルチGPUトレーニングしか対応していないため、大規模なクラスターには適していません。
  • モデル全体がGPUのメモリに収まる必要があるため、最大モデルサイズが制限されます。
  • 特に小さな演算が多い場合、GPU間でデータをコピーするオーバーヘッドが大きくなる可能性があります。

これらの制限にもかかわらず、DataParallelは多くの一般的なユースケースに適しており、PyTorchでのマルチGPUトレーニングを始める良い方法です。

DistributedDataParallelによる拡張

より大規模なモデルやクラスターの場合、PyTorchのDistributedDataParallel(DDP)モジュールは、より柔軟で効率的なマルチGPUトレーニングアプローチを提供します。DDPは複数のプロセスを使用し、それぞれにGPUを割り当てることでトレーニングを並列化します。

DDPの主な機能は以下の通りです:

  • マルチプロセスサポート: DDPは数百のGPUにわたる複数のノードにスケールアップできるため、非常に大規模なモデルのトレーニングが可能です。
  • 効率的な通信: NCCLバックエンドを使用してGPU間の高速な通信を行い、オーバーヘッドを最小限に抑えます。
  • グラデーション同期: DDPは、バックワードパス中にプロセス間でグラデーションを自動的に同期します。

DDPを使ったトレーニングスクリプトの設定例は以下の通りです:

import torch
import torch.distributed as dist
import torch.multiprocessing as m.
```以下は、提供されたマークダウンファイルの日本語překlad です。コードの部分は翻訳していません。コメントのみ翻訳しています。ファイルの先頭に追加のコメントは付けていません。
 
def train(rank, world_size):
    # プロセスグループを初期化する
    dist.init_process_group(backend='nccl', rank=rank, world_size=world_size)
    
    # モデルを定義する
    model = nn.Sequential(...)
    
    # モデルをDDPでラップする
    model = nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[rank])
    
    # ここにトレーニングループを記述する
    ...
 
def main():
    world_size = torch.cuda.device_count()
    mp.spawn(train, args=(world_size,), nprocs=world_size, join=True)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

このサンプルでは、torch.multiprocessingを使ってGPUごとにプロセスを生成しています。各プロセスはdist.init_process_group()を使ってプロセスグループを初期化し、自身のランクと総ワールドサイズを指定しています。

その後、モデルをDDPでラップし、使用するデバイスIDのリストを渡しています。トレーニングループ内では、DDPが データと勾配の分散を処理するため、通常どおりモデルを使用できます。

パフォーマンス比較

マルチGPUトレーニングの効果を示すため、単一GPUとDataParallel、DDPでの単純なモデルのトレーニング時間を比較します:

設定トレーニング時間 (秒)高速化率
単一GPU1001x
DataParallel551.8x
DDP (4 GPUs)303.3x

このように、DataParallelとDDPはともに単一GPUに比べて大幅な高速化を実現しています。特にDDPは、GPUの数が増えるほど、ほぼ線形に高速化されることがわかります。

マルチGPUトレーニングのベストプラクティス

PyTorchでマルチGPUトレーニングを最大限活用するには、以下のベストプラクティスを意識しましょう:

  • 適切な並列化戦略を選択する: 少数のGPUであればDataParallelを、大規模なモデルやクラスタであればDDPを使用する。
  • バッチサイズを調整する: 大きなバッチサイズはGPUの利用率を向上させ、通信オーバーヘッドを削減できる。様々なバッチサイズを試してみる。ここでは、モデルとハードウェアの最適なバランスを見つける方法について説明します。
  • 混合精度の使用: PyTorchのtorch.cuda.ampモジュールを使用すると、混合精度トレーニングが可能になり、メモリ使用量を大幅に削減し、最新のGPUでパフォーマンスを向上させることができます。
  • ランダムステートの管理: 再現性を確保するためにランダムシードを明示的に設定し、torch.manual_seed()を使用して各プロセスが一意のランダムステートを持つようにします。
  • プロファイリングと最適化: PyTorchプロファイラーやNVIDIA Nsightなどのプロファイリングツールを使用して、パフォーマンスのボトルネックを特定し、コードを最適化します。

実世界の事例

マルチGPUトレーニングは、コンピュータービジョンから自然言語処理まで、幅広い分野で最先端の結果を達成するために使用されてきました。いくつかの注目すべき事例は以下の通りです:

  • BigGAN: DeepMindの研究者は、PyTorch DDPを使用して128台のGPUでBigGANモデルをトレーニングし、前例のない詳細と多様性を持つ高品質の画像を生成しました。
  • OpenAI GPT-3: 1750億パラメーターのGPT-3言語モデルは、モデルとデータの並列処理の組み合わせを使用して、10,000台のGPUクラスターでトレーニングされました。
  • AlphaFold 2: DeepMindのAlphaFold 2タンパク質折りたたみモデルは、128個のTPUv3コアでトレーニングされ、GPU以外のデバイスでのマルチデバイストレーニングの拡張性を示しました。

これらの事例は、ディープラーニングの可能性を押し広げるためのマルチGPUトレーニングの力を示しています。

結論

このArticleでは、PyTorchにおけるマルチGPUトレーニングの世界、DataParallelの基本からDistributedDataParallelの高度な手法まで探ってきました。複数のGPUの力を活用することで、トレーニングワークフローを大幅に高速化し、より大規模で複雑なモデルに取り組むことができます。

ユースケースに合った適切な並列化戦略を選択し、ハイパーパラメーターをチューニングし、最適なパフォーマンスのためのベストプラクティスに従うことを忘れないでください。適切なアプローチを取れば、マルチGPUトレーニングはあなたのディープラーニングプロジェクトにとって大きな変革となるでしょう。

マルチGPUトレーニングの詳細については、さらに学習してください。 PyTorchでの並列処理に関する追加のリソースは以下の通りです:

良い学習を!

Pythonでのパラレル処理: 初心者ガイドTensorFlow GPU: 深層学習パフォーマンスの高速化