Mis on DDP (Distributed Data Parallel) ja kuidas see töötab?

DDP (Distributed Data Parallel) on närvivõrkude paralleelõppimise meetod, kus mudel kopeeritakse mitmele seadmele (tavaliselt GPU-dele), ja iga koopia õpib oma andmetüki.

Kuidas DDP töötab:

1. Mudelikoopia loomine: Iga GPU-l luuakse täielik mudeli koopia.
2. Andmete jagamine: Andmed jagatakse partii- jaotusteks, mis jaotatakse GPU-de vahel.
3. Kohalik otse- ja tagasipääs: Iga mudeli koopia teeb otse- ja tagasipääsu oma partii peal.
4. Gradientide sünkroniseerimine: Pärast tagasipääsu sünkroniseeritakse kõigi mudelite gradientid (tavaliselt All-Reduce abil), et uuendused oleksid kooskõlas.
5. Parameetrite uuendamine: Mudeli parameetrid uuendatakse kõigil seadmetel ühtemoodi.

See võimaldab tõhusalt kasutada mitut GPU-d õppimise kiirendamiseks, säilitades mudeli järjepidevuse.

PyTorch näide:

import torch
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

def setup():
    dist.init_process_group("nccl")

model = MyModel().to(device)
model = DDP(model, device_ids=[device])

# Treeningtsüklis
for data, target in dataloader:
    output = model(data)
    loss = loss_fn(output, target)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    optimizer.zero_grad()

Sellisel viisil tagab DDP skaleeritava ja tõhusa hajutatud õppimise.