Wat is DDP (Distributed Data Parallel) en hoe werkt het?

DDP (Distributed Data Parallel) is een methode voor parallel trainen van neurale netwerken, waarbij het model wordt gekopieerd naar meerdere apparaten (meestal GPU's), en elke kopie wordt getraind op een deel van de gegevens.

Hoe werkt DDP:

1. Modelrepliek: Een volledige kopie van het model wordt op elke GPU gemaakt.
2. Gegevensverdeling: De gegevens worden verdeeld in batches die over de GPU's worden verdeeld.
3. Lokale voorwaartse en achterwaartse pass: Elke kopie van het model voert een voorwaartse en achterwaartse pass uit op zijn batch.
4. Synchronisatie van gradiënten: Na de achterwaartse pass worden de gradiënten van alle modellen gesynchroniseerd (meestal via All-Reduce), zodat de updates consistent zijn.
5. Bijwerking van parameters: De modelparameters worden op alle apparaten identiek bijgewerkt.

Dit maakt het mogelijk om meerdere GPU's efficiënt te gebruiken om de training te versnellen, terwijl de modelconsistentie wordt behouden.

Voorbeeld in PyTorch:

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])

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

Op deze manier biedt DDP schaalbare en efficiënte gedistribueerde training.