动手学深度学习12.3.自动并行-笔记练习（PyTorch）

以下内容为结合李沐老师的课程和教材补充的学习笔记，以及对课后练习的一些思考，自留回顾，也供同学之人交流参考。

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本节教材地址：12.3. 自动并行 — 动手学深度学习 2.0.0 documentation

本节开源代码：...>d2l-zh>pytorch>chapter_optimization>auto-parallelism.ipynb

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自动并行

深度学习框架（例如，MxNet、飞桨和PyTorch）会在后端自动构建计算图。利用计算图，系统可以了解所有依赖关系，并且可以选择性地并行执行多个不相互依赖的任务以提高速度。例如，12.2节 中的 图12.2.2 独立初始化两个变量。因此，系统可以选择并行执行它们。

通常情况下单个操作符将使用所有CPU或单个GPU上的所有计算资源。例如，即使在一台机器上有多个CPU处理器，dot操作符也将使用所有CPU上的所有核心（和线程）。这样的行为同样适用于单个GPU。因此，并行化对单设备计算机来说并不是很有用，而并行化对于多个设备就很重要了。虽然并行化通常应用在多个GPU之间，但增加本地CPU以后还将提高少许性能。例如， (Hadjis et al., 2016) 则把结合GPU和CPU的训练应用到计算机视觉模型中。借助自动并行化框架的便利性，我们可以依靠几行Python代码实现相同的目标。对自动并行计算的讨论主要集中在使用CPU和GPU的并行计算上，以及计算和通信的并行化内容。

请注意，本节中的实验至少需要两个GPU来运行。

import torch
from d2l import torch as d2l

基于GPU的并行计算

从定义一个具有参考性的用于测试的工作负载开始：下面的run函数将执行 10 次矩阵－矩阵乘法时需要使用的数据分配到两个变量（x_gpu1和x_gpu2）中，这两个变量分别位于选择的不同设备上。

devices = d2l.try_all_gpus()
def run(x):return [x.mm(x) for _ in range(50)]x_gpu1 = torch.rand(size=(4000, 4000), device=devices[0])
x_gpu2 = torch.rand(size=(4000, 4000), device=devices[1])

现在使用函数来处理数据。通过在测量之前需要预热设备（对设备执行一次传递）来确保缓存的作用不影响最终的结果。torch.cuda.synchronize()函数将会等待一个CUDA设备上的所有流中的所有核心的计算完成。函数接受一个device参数，代表是哪个设备需要同步。如果device参数是None（默认值），它将使用current_device()找出的当前设备。

run(x_gpu1)
run(x_gpu2)  # 预热设备
torch.cuda.synchronize(devices[0])
torch.cuda.synchronize(devices[1])with d2l.Benchmark('GPU1 time'):run(x_gpu1)torch.cuda.synchronize(devices[0])with d2l.Benchmark('GPU2 time'):run(x_gpu2)torch.cuda.synchronize(devices[1])

输出结果：
GPU1 time: 1.4571 sec
GPU2 time: 1.4560 sec

如果删除两个任务之间的synchronize语句，系统就可以在两个设备上自动实现并行计算。

with d2l.Benchmark('GPU1 & GPU2'):run(x_gpu1)run(x_gpu2)torch.cuda.synchronize()

输出结果：
GPU1 & GPU2: 1.5222 sec

在上述情况下，总执行时间小于两个部分执行时间的总和，因为深度学习框架自动调度两个GPU设备上的计算，而不需要用户编写复杂的代码。

并行计算与通信

在许多情况下，我们需要在不同的设备之间移动数据，比如在CPU和GPU之间，或者在不同的GPU之间。例如，当执行分布式优化时，就需要移动数据来聚合多个加速卡上的梯度。让我们通过在GPU上计算，然后将结果复制回CPU来模拟这个过程。

def copy_to_cpu(x, non_blocking=False):return [y.to('cpu', non_blocking=non_blocking) for y in x]with d2l.Benchmark('在GPU1上运行'):y = run(x_gpu1)torch.cuda.synchronize()with d2l.Benchmark('复制到CPU'):y_cpu = copy_to_cpu(y)torch.cuda.synchronize()

输出结果：
在GPU1上运行: 1.8508 sec
复制到CPU: 3.1686 sec

这种方式效率不高。注意到当列表中的其余部分还在计算时，我们可能就已经开始将y的部分复制到CPU了。例如，当计算一个小批量的（反传）梯度时。某些参数的梯度将比其他参数的梯度更早可用。因此，在GPU仍在运行时就开始使用PCI-Express总线带宽来移动数据是有利的。在PyTorch中，to()和copy_()等函数都允许显式的non_blocking参数，这允许在不需要同步时调用方可以绕过同步。设置non_blocking=True以模拟这个场景。

with d2l.Benchmark('在GPU1上运行并复制到CPU'):y = run(x_gpu1)y_cpu = copy_to_cpu(y, True)torch.cuda.synchronize()

输出结果：
在GPU1上运行并复制到CPU: 2.6157 sec

两个操作所需的总时间少于它们各部分操作所需时间的总和。请注意，与并行计算的区别是通信操作使用的资源：CPU和GPU之间的总线。事实上，我们可以在两个设备上同时进行计算和通信。如上所述，计算和通信之间存在的依赖关系是必须先计算y[i]，然后才能将其复制到CPU。幸运的是，系统可以在计算y[i]的同时复制y[i-1]，以减少总的运行时间。

最后，本节给出了一个简单的两层多层感知机在CPU和两个GPU上训练时的计算图及其依赖关系的例子，如 图12.3.1 所示。手动调度由此产生的并行程序将是相当痛苦的。这就是基于图的计算后端进行优化的优势所在。

小结

• 现代系统拥有多种设备，如多个GPU和多个CPU，还可以并行地、异步地使用它们。
• 现代系统还拥有各种通信资源，如PCI Express、存储（通常是固态硬盘或网络存储）和网络带宽，为了达到最高效率可以并行使用它们。
• 后端可以通过自动化地并行计算和通信来提高性能。

练习

1. 在本节定义的run函数中执行了八个操作，并且操作之间没有依赖关系。设计一个实验，看看深度学习框架是否会自动地并行地执行它们。

解：
run函数实际是执行了50个矩阵乘法操作，设计实验比较单个矩阵乘法和用run函数执行50个矩阵乘法的时间，发现用run函数执行50个矩阵乘法的时间小于单个矩阵乘法执行50次的时间，证明深度学习框架会自动地并行地执行它们。
代码如下：

# 单个矩阵乘法时间基准
with d2l.Benchmark('Single matmul'):x_gpu1.mm(x_gpu1)torch.cuda.synchronize()# 多个独立矩阵乘法时间
with d2l.Benchmark('Multiple matmuls'):run(x_gpu1)torch.cuda.synchronize()

输出结果：
Single matmul: 0.0457 sec
Multiple matmuls: 1.4930 sec

2. 当单个操作符的工作量足够小，即使在单个CPU或GPU上，并行化也会有所帮助。设计一个实验来验证这一点。

解：
还是基于矩阵乘法，将x的尺寸设置为10×10的小尺寸，在单个CPU或GPU上，用run函数自动并行的计算时间都更少，说明当单个操作符的工作量足够小，即使在单个CPU或GPU上，并行化也会有所帮助。
代码如下：

def benchmark_matmul(size, device):x = torch.randn(size, size, device=device)# 顺序执行基准with d2l.Benchmark(f'Size {size}x{size} (Sequential)'):for _ in range(50):_ = x.matmul(x)if device.type == 'cuda': torch.cuda.synchronize()# 自动并行执行（框架隐式优化）with d2l.Benchmark(f'Size {size}x{size} (Auto-Parallel)'):run(x)if device.type == 'cuda':torch.cuda.synchronize()
# 单个CPU
device = torch.device('cpu')
benchmark_matmul(10, device)

输出结果：
Size 10x10 (Sequential): 0.0518 sec
Size 10x10 (Auto-Parallel): 0.0005 sec

# 单个GPU
devices = d2l.try_all_gpus()
benchmark_matmul(10, devices[0])

输出结果：
Size 10x10 (Sequential): 0.0025 sec
Size 10x10 (Auto-Parallel): 0.0010 sec

3. 设计一个实验，在CPU和GPU这两种设备上使用并行计算和通信。

解：
本节的12.3.2中的实验可以说明，在CPU和GPU这两种设备上可以同时进行并行计算和通信，减少总体运行时间。

4. 使用诸如NVIDIA的Nsight之类的调试器来验证代码是否有效。

解：
没有Nsight，改用Pytorch的Profiler验证，从Profiler打印的结果表格中可以看到，多个任务的Self CUDA %都是100%，说明确实进行了并行计算。
代码如下：

from torch.profiler import ProfilerActivitywith torch.profiler.profile(activities=[ProfilerActivity.CUDA, ProfilerActivity.CPU],schedule=torch.profiler.schedule(wait=1, warmup=1, active=3),on_trace_ready=torch.profiler.tensorboard_trace_handler('./log')
) as prof:for _ in range(5):run(x_gpu1)run(x_gpu2)torch.cuda.synchronize()prof.step()
print(prof.key_averages().table()
输出结果：
-------------------------------------------------  ------------  ------------  ------------  ------------  ------------  ------------  ------------  ------------  ------------  ------------  Name    Self CPU %      Self CPU   CPU total %     CPU total  CPU time avg     Self CUDA   Self CUDA %    CUDA total  CUDA time avg    # of Calls  
-------------------------------------------------  ------------  ------------  ------------  ------------  ------------  ------------  ------------  ------------  ------------  ------------  ProfilerStep*         0.04%       1.745ms       100.00%        4.440s        1.480s       0.000us         0.00%        8.837s        2.946s             3  aten::mm         0.13%       5.705ms         0.17%       7.698ms      25.659us        8.837s       100.00%        8.837s      29.458ms           300  cudaOccupancyMaxActiveBlocksPerMultiprocessor         0.00%     202.240us         0.00%     202.240us       0.674us       0.000us         0.00%       0.000us       0.000us           300  cudaLaunchKernel         0.04%       1.790ms         0.04%       1.790ms       5.968us       0.000us         0.00%       0.000us       0.000us           300  ProfilerStep*         0.00%       0.000us         0.00%       0.000us       0.000us        8.838s       100.00%        8.838s        1.473s             6  volta_sgemm_128x64_nn         0.00%       0.000us         0.00%       0.000us       0.000us        8.837s       100.00%        8.837s      29.755ms           297  cudaDeviceSynchronize        99.79%        4.430s        99.79%        4.430s        1.108s       0.000us         0.00%       0.000us       0.000us             4  
-------------------------------------------------  ------------  ------------  ------------  ------------  ------------  ------------  ------------  ------------  ------------  ------------  
Self CPU time total: 4.440s
Self CUDA time total: 8.837s

5. 设计并实验具有更加复杂的数据依赖关系的计算任务，以查看是否可以在提高性能的同时获得正确的结果。

解：
以下实验可以证明，在利用并行提高计算性能的同时，获得与串行一致的结果。
代码如下：

# 构建复杂依赖关系：
#   A → B → C
#   │    │
#   ↓    ↓
#   D → E → Fimport timedef task(x, name):"""模拟不同计算任务"""if name == 'A': return x @ x.Telif name == 'B': return x * x.sum()elif name == 'C': return x.cos() + x.sin()elif name == 'D': return x.pow(2).mean()elif name == 'E': return x.norm(dim=1)elif name == 'F': return x.softmax(dim=0)def serial_execution(x):"""串行执行（严格按依赖顺序）"""a = task(x, 'A')b = task(a, 'B')d = task(a, 'D')c = task(b, 'C')e = task(b, 'E')f = task(e, 'F')return c, d, fdef parallel_execution(x):"""并行执行（重叠无依赖任务）"""# 第一层并行stream1 = torch.cuda.Stream()stream2 = torch.cuda.Stream()with torch.cuda.stream(stream1):a = task(x, 'A')torch.cuda.synchronize()  # 确保a完成with torch.cuda.stream(stream1):b = task(a, 'B')with torch.cuda.stream(stream2):d = task(a, 'D')  # 与b无依赖，可并行torch.cuda.synchronize()  # 等待b,d完成with torch.cuda.stream(stream1):c = task(b, 'C')with torch.cuda.stream(stream2):e = task(b, 'E')  # 依赖b，但c/e之间无依赖torch.cuda.synchronize()  # 等待e完成f = task(e, 'F')return c, d, f
def run_test(matrix_size=1000):x = torch.randn(matrix_size, matrix_size, device='cuda')# 串行执行torch.cuda.synchronize()start = time.time()c_serial, d_serial, f_serial = serial_execution(x)torch.cuda.synchronize()serial_time = time.time() - start# 并行执行torch.cuda.synchronize()start = time.time()c_parallel, d_parallel, f_parallel = parallel_execution(x)torch.cuda.synchronize()parallel_time = time.time() - start# 结果对比def check_equal(t1, t2):return torch.allclose(t1, t2, rtol=1e-4, atol=1e-6)is_correct = (check_equal(c_serial, c_parallel) and check_equal(d_serial, d_parallel) and check_equal(f_serial, f_parallel))print(f"矩阵大小: {matrix_size}x{matrix_size}")print(f"串行时间: {serial_time:.4f}s")print(f"并行时间: {parallel_time:.4f}s")print(f"加速比: {serial_time/parallel_time:.2f}x")print(f"结果一致: {is_correct}")
run_test(matrix_size=1000)

输出结果：
矩阵大小: 1000x1000
串行时间: 0.3834s
并行时间: 0.0062s
加速比: 61.86x
结果一致: True