DDP

DistributedDataParallel (DDP) хранит полную копию модели на каждом GPU. Каждый GPU обрабатывает непересекающийся фрагмент данных с прямым и обратным проходом. Перед шагом оптимизатора операция all-reduce усредняет градиенты по всем GPU, чтобы все копии модели оставались идентичными. Используйте DDP, если ваша модель помещается на одном GPU.

                         ┌─────────────────┐
                         │  training data  │
                         └────────┬────────┘
               ┌──────────────────┼──────────────────┐
               │ shard 0          │ shard 1          │ shard 2
               ▼                  ▼                  ▼
        ┌─────────────┐    ┌─────────────┐    ┌─────────────┐
        │   model     │    │   model     │    │   model     │
        │  (copy 0)   │    │  (copy 1)   │    │  (copy 2)   │
        │   GPU 0     │    │   GPU 1     │    │   GPU 2     │
        └──────┬──────┘    └──────┬──────┘    └──────┬──────┘
               │ grads            │ grads            │ grads
               └──────────────────┼──────────────────┘
                               all-reduce
                          (average gradients)
               ┌──────────────────┼──────────────────┐
               ▼                  ▼                  ▼
        ┌─────────────┐    ┌─────────────┐    ┌─────────────┐
        │  optimizer  │    │  optimizer  │    │  optimizer  │
        │    step     │    │    step     │    │    step     │
        └─────────────┘    └─────────────┘    └─────────────┘
          (identical)        (identical)        (identical)

DDP активируется автоматически при запуске с помощью многопроцессного лаунчера, такого как Accelerate.

# 4 GPUs on one machine
accelerate launch --num_processes 4 train.py

Настройка DDP

Передайте эти TrainingArguments, чтобы управлять поведением DDP.

• gradient_accumulation_steps() определяет, когда выполнять all-reduce. Trainer пропускает all-reduce на промежуточных шагах накопления и выполняет его только на последнем микро-батче. Например, при gradient_accumulation_steps=4 all-reduce выполняется каждые 4 шага обратного распространения.
• ~TrainingArguments.ddp_find_unused_parameters обходит граф autograd в конце прямого прохода для параметров, которые не получат градиент, и помечает их как готовые, чтобы они не блокировали all-reduce. Не используйте вместе с ~TrainingArguments.gradient_checkpointing, так как gradient checkpointing отбрасывает промежуточные активации и пересчитывает их на лету.
• ~TrainingArguments.ddp_bucket_cap_mb — это размер блока для пакетирования градиентов в один all-reduce во время обратного прохода. Больший блок означает меньшее количество вызовов all-reduce и меньший накладной расход на запуск.
• ~TrainingArguments.ddp_broadcast_buffers синхронизирует буферы модели (например, накопленную статистику BatchNorm) с rank 0 на все остальные rank в начале каждого forward pass. Отключите, если ваша модель использует только LayerNorm. Не используйте вместе с ~TrainingArguments.gradient_checkpointing.
• ~TrainingArguments.ddp_backend задаёт коммуникационный бэкенд. Используйте "nccl" для GPU NVIDIA (по умолчанию и самый быстрый), "gloo" для обучения или отладки на CPU, а также "xccl", "hccl" или "cncl" для другого оборудования.
• ddp_timeout() устанавливает временной лимит на завершение всех процессов и операций (all-reduce, broadcast). Если процесс зависает, например, при медленной загрузке большой модели, по истечении таймаута будет выброшена ошибка вместо бесконечного блокирования.

from transformers import TrainingArguments

args = TrainingArguments(
    ...,
    gradient_accumulation_steps=4,
    ddp_backend="nccl",
    ddp_find_unused_parameters=False,
    ddp_bucket_cap_mb=25,
    ddp_broadcast_buffers=True,
    ddp_timeout=1800,
)

Дальнейшие шаги

• См. FSDP для обучения моделей, которые слишком велики, чтобы поместиться на одном GPU.
• См. DeepSpeed для оптимизации ZeRO и выгрузки (offloading).
• Ознакомьтесь с главой Data Parallelism в The Ultra-Scale Playbook, чтобы узнать больше о том, как работает DDP.