作者：你的真实姓名
知乎：https://www.zhihu.com/question/650979052/answer/3501160453

最近看到知乎一个回答，把千卡训练的难度吹上天了。但其实真正用过千卡就会发现也就那么几个点。于是想写一篇文章简单讲讲。

本文将包括3个部分：首先我们将讨论千卡训练的难题，以及应该在什么时候使用千卡训练；接着，我们将讨论如何在一千张卡上开始训练，如何让他达到近乎线性的性能提升；最后我们将展开讨论一些千卡训练当中仍然悬而未决（至少对于开源社区来说）的问题。

为什么千卡训练是困难的？

千卡训练和八卡训练的区别是—显卡多了一百多倍。

这意味着什么呢？

• 通信时间增加
• 故障概率增加

这俩问题都很好理解。

时间上，PyTorch内部支持NCCL/Gloo/MPI三个通信后端（请务必使用NCCL。其中AllReduce操作会会根据具体硬件配置走Ring AllReduce和Tree AllReduce。Ring的时间复杂度是，Tree的时间复杂度是 。就算是理论上128节点也比单节点慢至少七倍，实践当中跨节点通讯要远比单节点慢得多。

故障上，一个节点出问题的概率是p，128个节点就是1-(1-p)^128。也就是说如果一个操作在一个训练当中的出错概率是1%，那么在128节点当中的出错概率就是72.37%。

此外，随着规模的增大，许多问题都会变得难以忍受。比如数据增强要花0.1s，一亿条数据就是278个小时（当然这只是胡拆的一个数字，实际有各种机制所以不会有这么大影响。

因此，钱多烧手并不是使用千卡训练的理由。闲得蛋疼可能是，但你得多蛋疼才能想出这么折磨自己的idea？

千卡训练解决的问题是大模型&大数据问题。如果你的训练时间没有超过8192GPU日，那么你绝对不需要一千张显卡。

看到这里，绝大多数人已经可以关掉这篇文章了。除非你的模型和数据都以B（十亿）来作为计量单位。当然如果你正在厕所里手机没电想看点儿东西解闷儿的话（虽然我很怀疑是否会有人把他打出来……那么可以继续往下看

如何使用一千张卡训练？

如何提高计算效率？

这件事情其实是一个case by case的事情。因为通信、计算速度啥的受硬件影响更多。而每一个集群的硬件拓扑都是不一样的。同样是A100集群，我全DGX节点，每一张A100都是SXM接口并配一块儿专属的IB网卡。你一个小破普惠服务器插8张PCI-E A100，IB卡一个节点只给一张。那咱俩遇到的问题就完全不是一个问题。

因此，要讨论如何提高训练效率、减少训练耗时，我们首先要了解训练耗时在哪里。那么，一个训练步的耗时在哪里呢？需要谨记，没有profile的优化是没有意义的。

你可能会说，forward backward sync。很好，这说明你了解PyTorch的基本流程。不过现实当中要复杂得多。

1. dataset读取数据，构建输出
2. dataloader collate数据，进行数据预处理
3. 模型forward计算输出
4. loss compute
5. 模型backward计算梯度
6. 模型sync梯度
7. 优化器step更新权重
8. 打印log

当然这是可以无限细分下去的，但一般这些就够了。需要注意的是，除了4-7的耗时是真耗时，其他都需要通过异步操作来盖掉。这也是我们的优化目标。

异步执行在PyTorch的dataloader、CUDA和分布式当中都存在。前者可以通过设置num_workers和prefetch_count为0来关闭，后两者可以通过cuda.synchornize和dist.barrier来执行手动同步。在profile时，我们需要首先需要测整个step的时长。然后再在每次测量前执行手动同步来计算每个部分的时长。如果前者的总耗时等于后者4-7的耗时之和，那么通常不需要执行任何操作。但这种情况在千卡操作中几乎不可能发生。

第6步通信往往需要耗费大量时间。因此，我们还需要进一步优化通信。

以下内容是对《PyTorch Distributed: Experiences on Accelerating Data Parallel Training》论文的概括，有感兴趣的同学建议通读并背诵全文。

Paper: https://arxiv.org/abs/2006.15704

计算-通信重叠

在PyTorch当中，梯度的通信和反向传播是交叠进行的。也就是说，每完成一层的梯度计算，都会立即触发当前层的同步。实现起来也很简单，每个进程在完成自己第k层的梯度计算后都会触发一个钩子来给计数器+1s。当计数器达到进程数是开火进行梯度通信。有很多同学在计算梯度过程中遇到过RuntimeError: Expected to have finished reduction in the prior iteration before starting a new one.错误，这就是因为有的模块没有参与计算loss，导致梯度同步卡住了。需要注意，当find_unused_parameters=True时，PyTorch分布式使用nn.Module.__init__当中定义sub-module的反向顺序来作为梯度桶的构建顺序。因此，确保模块定义和调用的顺序一致对于高效训练来说很重要。

梯度合桶

尽管理论上来说，同步发生的越及时，重合度越高，性能越好。但实际上每次发起通信都是有开销的。因此，现实当中梯度同步并不是越多越好越快越好。为此，PyTorch引入了梯度合桶机制，通过把多个Tensor装在一个桶里再通信桶来减少通信次数从而减少总耗时。合桶的Buffer Size等等参数往往需要针对硬件和模型来调整从而取得最好的通信效果。PyTorch的默认参数是从0.x时代祖传下来的，这一参数通常都需要调节。

梯度累加

当你做完所有操作之后，惊喜的发现TMD怎么同步时间还是单节点的好几倍。这其实是正常情况……实际上超过256卡的训练想要把通信盖掉就是一件不可能的事情。你说老师我看FB论文说他们256卡就是线性提升啊…那这里不得不提的一个策略就是梯度累加了。梯度累加会执行k次forward+backward之后再执行优化器步进。这有很多好处，首先对于大模型batch size通常不能开多大，梯度累加可以提升等效batch size。其次累加期间的backward不需要通信梯度，加快了训练速度。

少即是快

Python是一种很慢的代码。当然你说JIT trace+torch.compile有提升我也不反对，但对于最高效率来说，只有必须要存在的代码和不存在的代码两种。

抱抱脸的Transformers就是一个反例。两个sub-Module就能写完的TransformerLayer他们硬是能写出来一堆…偏偏他们还信奉Single Model File Policy……我寻思你这完全不考虑继承的封这么多层是要搞鸡毛啊？正例反而是PyTorch……（笑死，我竟然会夸脸书代码写得好。具体来说就是nn.functional当中的各种实现。你会发现他们第一行往往是handle_torch_func。熟悉Python装饰器的小伙汁通常要问了，为啥这里不用个装饰器统一一下？因为装饰器会引入额外的函数调用，额外的函数调用就是额外的开销。

因此，如果你想确保最高的效率，写一个简单的训练代码和模型代码非常重要。毕竟，1%的效率提升，节省的可能是数百个GPU日。

如何平稳训练

这一段当中中咱们只讨论你能控制的问题。

捕捉不致命的异常

故障率高的问题其实很好解决。在训练当中，大部分异常都是非致命异常，捉住他们就好了。https://danling.org/utils/decorators/#danling.utils.decorators.catch 是我之前写的一个装饰器，它的作用就是catch异常，然后调回调函数（默认当然就是把错误打印到log里）。所有你需要做的只是使用它来装饰非fatal的操作。

在实际应用当中，我们遇到的最常见的问题是存ckpt写满了磁盘（不准笑，从商汤到深势再到上海AI Lab，这个问题在哪儿都有出现。咱也不知道为啥肯买那么多显卡但不肯多插点儿硬盘，咱也不敢问）。catch住所有保存操作，如果你有闲心可以在回调里删一下之前的ckpt。没嫌心的话…大不了重训一次嘛（逃。第二常见的问题，你猜对了……存log写满了硬盘……所以所有logging操作也都是要catch的。这就是为啥我都用tmux然后开很长的缓存窗口，总是能抢救一些log出来的。

咳咳，说点儿正经的。任何联网操作都是需要catch的，常见的联网操作主要包括从ceph读取数据和…写log到远程（逃。其他就没啥了吧，我见过有大哥尝试恢复OOM的，但效果似乎不是很好，至少我自己没用过。简单来说，唯一不应捕捉的错误是集群炸了。

那有的大兄弟就说了，集群没爆炸，但是有两张卡突然掉了咋办。这个咱第三部分再讨论。

过程也很重要

有用过[丹灵]http://danling.org的同学可能比较熟悉。丹灵其他地方都很轻量，唯独实验管理这里写的很复杂。现代丹灵会将创建一个三个级别的实验目录，project/experiment-run/timestamp。其中project是用户给出的，experiment和run分别是通过代码版本和配置计算出来的，timestamp就是运行开始的时间。也就是说，如果代码和配置是完全一样的，丹灵就会认为这是同一个运行。在设置中打开auto_resum就会自动找最新的一个检查点（这就是为啥最后一级要用时间戳）来加载。其实微软用的amlt更好用，他甚至还会创建一个代码的diff文件夹来帮助你回忆当初代码修改了些啥。

收敛，收敛，收敛

模型训着训着发散了几乎是每个训大模型的人都会遇到的问题。输出和loss只要有nan果断丢掉。梯度先clip by value再clip by norm都是常规操作。哦对了，还有初始化……关于大模型收敛性的论文有一堆，此处不再赘述。

比更大，还更大，再更大

弹性训练

实际上当你的训练超过2048个GPU日时，在整个训练过程当中发生单个GPU甚至单个节点下线是再正常不过的事情了。

PyTorch在1.10就引入了torchelastic弹性训练机制，用过的都骂娘。等下，让我先骂一遍，呸。ok咱们继续吧。

我印象当中在微软的最后一轮面试当中被问到了这个问题：如何设计一个弹性分布式系统。

我的回答很教科书。每k分钟，系统会做一次AllReduce来统计存活进程数，然后选举出一个主进程。主进程会计算好每个进程的rank和local rank进行broadcast。所有进程每次forward开始时向主进程发送一个心跳包来汇报状态。主进程会根据心跳包来确定这一个step参与同步的机器有多少

。但很可惜，2024年了。还是没人去写。

大小梯度同步

我一直认为梯度同步不应该以GPU/进程为单位。而应该分为大同步（节点间同步）和小同步（节点内同步）。小同步可以更高频的进行，大同步则可以更慢的执行。这样不仅能提高实际的梯度同步频率，降低同步总耗时，并且还能天然的去结合小batch和大batch训练的优点—节点内小batch关注个体，节点间大batch关注整体。