圖片來源：unsplash.com/@dulgier事實上，你的模型可能還停留在石器時代的水平。估計你還在用32位精度或*GASP（一般活動模擬語言）*訓練，甚至可能只在單GPU上訓練。如果市面上有99個加速指南，但你可能只看過1個？（沒錯，就是這樣）。但這份終極指南，會一步步教你清除模型中所有的（GP模型）。
不要讓你的神經網路變成這樣。（圖片來源：Monsters U）這份指南的介紹從簡單到複雜，一直介紹到你可以完成大多數PITA修改，以充分利用你的網路。例子中會包括一些Pytorch程式碼和相關標記，可以在 Pytorch-Lightning訓練器中用，以防大家不想自己敲碼！
這份指南針對的是誰? 任何用Pytorch研究非瑣碎的深度學習模型的人，比如工業研究人員、博士生、學者等等……這些模型可能要花費幾天，甚至幾周、幾個月的時間來訓練。
Pytorch-Lightning
文中討論的各種最佳化，都可以在名為Pytorch-Lightning（https://github.com/williamFalcon/pytorch-lightning?source=post_page---------------------------） 的Pytorch圖書館中找到。
Lightning是基於Pytorch的一個光包裝器，它可以幫助研究人員自動訓練模型，但關鍵的模型部件還是由研究人員完全控制。
參照此篇教程，獲得更有力的範例（https://github.com/williamFalcon/pytorch-lightning/blob/master/examples/new_project_templates/single_gpu_node_template.py?source=post_page---------------------------）。
Lightning採用最新、最尖端的方法，將犯錯的可能性降到最低。
MNIST定義的Lightning模型（https://github.com/williamFalcon/pytorch-lightning/blob/master/examples/new_project_templates/lightning_module_template.py?source=post_page---------------------------），可適用於訓練器。
from pytorch-lightning import Trainermodel = LightningModule(…)trainer = Trainer()trainer.fit(model)
1. DataLoader
這可能是最容易提速的地方。靠儲存h5py或numpy檔案來加速資料載入的日子已經一去不復返了。用 Pytorch dataloader（https://pytorch.org/tutorials/beginner/data_loading_tutorial.html?source=post_page---------------------------）載入影像資料非常簡單。
dataset = MNIST(root=self.hparams.data_root, train=train, download=True)loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)for batch in loader: x, y = batchmodel.training_step(x, y)...
在Lightning中，你無需指定一個訓練迴圈，只需定義dataLoaders，訓練器便會在需要時呼叫它們。
https://github.com/williamFalcon/pytorch-lightning/blob/master/examples/new_project_templates/lightning_module_template.py?source=post_page---------------------------#L163-L217
2. DataLoaders中的程序數
加快速度的第二個秘訣在於允許批次並行載入。所以，你可以一次載入許多批次，而不是一次載入一個。
# slowloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)# fast (use 10 workers)loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=10)
3. 批尺寸
在開始下一步最佳化步驟之前，將批次大小調高到CPU記憶體或GPU記憶體允許的最大值。
接下來的部分將著重於減少記憶體佔用，這樣就可以繼續增加批尺寸。
記住，你很可能需要再次更新學習率。如果將批尺寸增加一倍，最好將學習速度也提高一倍。
4. 累積梯度
假如已經最大限度地使用了計算資源，而批尺寸仍然太低(假設為8)，那我們則需為梯度下降模擬更大的批尺寸，以供精準估計。
假設想讓批尺寸達到128。然後，在執行單個最佳化器步驟前，將執行16次前向和後向傳播（批次大小為8）。
# clear last stepoptimizer.zero_grad()
# 16 accumulated gradient stepsscaled_loss = 0for accumulated_step_i in range(16): out = model.forward() loss = some_loss(out,y) loss.backward()
scaled_loss += loss.item()
# update weights after 8 steps. effective batch = 8*16optimizer.step()
# loss is now scaled up by the number of accumulated batchesactual_loss = scaled_loss / 16
而在Lightning中，這些已經自動執行了。只需設定標記：
https://williamfalcon.github.io/pytorch-lightning/Trainer/Training%20Loop/?source=post_page---------------------------#accumulated-gradients
trainer = Trainer(accumulate_grad_batches=16)trainer.fit(model)
5. 保留計算圖
撐爆記憶體很簡單，只要不釋放指向計算圖形的指標，比如……為記錄日誌儲存loss。
losses = []...losses.append(loss)print(f'current loss: {torch.mean(losses)'})
上述的問題在於，loss仍然有一個圖形副本。在這種情況中，可用.item()來釋放它。
# badlosses.append(loss)# goodlosses.append(loss.item())
Lightning會特別注意，讓其無法保留圖形副本
(示例：https://github.com/williamFalcon/pytorch-lightning/blob/master/pytorch_lightning/models/trainer.py?source=post_page---------------------------#L767-L768)
6. 轉至單GPU
一旦完成了前面的步驟，就可以進入GPU訓練了。GPU的訓練將對許多GPU核心上的數學計算進行並行處理。能加速多少取決於使用的GPU型別。個人使用的話，推薦使用2080Ti，公司使用的話可用V100。
剛開始你可能會覺得壓力很大，但其實只需做兩件事: 1)將你的模型移動到GPU上；2)在用其執行資料時，把資料導至GPU中。
# put model on GPUmodel.cuda(0)# put data on gpu (cuda on a variable returns a cuda copy)x = x.cuda(0)# runs on GPU nowmodel(x)
如果使用Lightning，則不需要對程式碼做任何操作。只需設定標記
（https://williamfalcon.github.io/pytorch-lightning/Trainer/Distributed%20training/?source=post_page---------------------------#single-gpu）：
# ask lightning to use gpu 0 for trainingtrainer = Trainer(gpus=[0])trainer.fit(model)在GPU進行訓練時，要注意限制CPU和GPU之間的傳輸量。
# expensivex = x.cuda(0)# very expensivex = x.cpu()x = x.cuda(0)
例如，如果耗盡了記憶體，不要為了省記憶體，將資料移回CPU。嘗試用其他方式最佳化程式碼，或者在用這種方法之前先跨GPUs分配程式碼。
此外還要注意進行強制GPUs同步的操作。例如清除記憶體快取。
# really bad idea.Stops all the GPUs until they all catch uptorch.cuda.empty_cache()但是如果使用Lightning，那麼只有在定義Lightning模組時可能會出現這種問題。Lightning特別注意避免此類錯誤。
7. 16位混合精度訓練
16位精度可以有效地削減一半的記憶體佔用。大多數模型都是用32位精度數進行訓練的。然而最近的研究發現，使用16位精度，模型也可以很好地工作。混合精度指的是，用16位訓練一些特定的模型，而權值類的用32位訓練。
要想在Pytorch中用16位精度,先從NVIDIA中安裝 apex 圖書館並對你的模型進行這些更改。
# enable 16-bit on the model and the optimizermodel, optimizers = amp.initialize(model, optimizers, opt_level='O2')# when doing .backward, let amp do it so it can scale the losswith amp.scale_loss(loss, optimizer) as scaled_loss: scaled_loss.backward()
amp包會處理大部分事情。如果梯度爆炸或趨於零，它甚至會擴大loss。
在Lightning中， 使用16位很簡單（https://williamfalcon.github.io/pytorch-lightning/Trainer/Distributed%20training/?source=post_page---------------------------#16-bit-mixed-precision），不需對你的模型做任何修改，也不用完成上述操作。
trainer = Trainer(amp_level=’O2', use_amp=False)trainer.fit(model)8. 移至多GPU
現在，事情就變得有意思了。有3種(也許更多?)方式訓練多GPU。
分批次訓練
A在每個GPU上覆制模型；B給每個GPU分配一部分批次。
第一種方法叫做分批次訓練。這一策略將模型複製到每個GPU上，而每個GPU會分到該批次的一部分。
# copy model on each GPU and give a fourth of the batch to eachmodel = DataParallel(model, devices=[0, 1, 2 ,3])# out has 4 outputs (one for each gpu)out = model(x.cuda(0))
在Lightning中，可以直接指示訓練器增加GPU數量，而無需完成上述任何操作。
# ask lightning to use 4 GPUs for trainingtrainer = Trainer(gpus=[0, 1, 2, 3])trainer.fit(model)
分模型訓練將模型的不同部分分配給不同的GPU，按順序分配批次
有時模型可能太大，記憶體不足以支撐。比如，帶有編碼器和解碼器的Sequence to Sequence模型在生成輸出時可能會佔用20gb的記憶體。在這種情況下，我們希望把編碼器和解碼器放在單獨的GPU上。
# each model is sooo big we can't fit both in memoryencoder_rnn.cuda(0)decoder_rnn.cuda(1)# run input through encoder on GPU 0out = encoder_rnn(x.cuda(0))# run output through decoder on the next GPUout = decoder_rnn(x.cuda(1))# normally we want to bring all outputs back to GPU 0out = out.cuda(0)
對於這種型別的訓練，無需將Lightning訓練器分到任何GPU上。與之相反，只要把自己的模組匯入正確的GPU的Lightning模組中：
class MyModule(LightningModule):def __init__(): self.encoder = RNN(...) self.decoder = RNN(...)def forward(x):# models won't be moved after the first forward because # they are already on the correct GPUs self.encoder.cuda(0) self.decoder.cuda(1) out = self.encoder(x) out = self.decoder(out.cuda(1))# don't pass GPUs to trainermodel = MyModule()trainer = Trainer()trainer.fit(model)
混合兩種訓練方法
在上面的例子中，編碼器和解碼器仍然可以從並行化每個操作中獲益。我們現在可以更具創造力了。
# change these linesself.encoder = RNN(...)self.decoder = RNN(...)# to these# now each RNN is based on a different gpu setself.encoder = DataParallel(self.encoder, devices=[0, 1, 2, 3])self.decoder = DataParallel(self.encoder, devices=[4, 5, 6, 7])# in forward...out = self.encoder(x.cuda(0))# notice inputs on first gpu in devicesout = self.decoder(out.cuda(4)) # <--- the 4 here
使用多GPUs時需注意的事項
如果該裝置上已存在model.cuda()，那麼它不會完成任何操作。
始終輸入到裝置列表中的第一個裝置上。
跨裝置傳輸資料非常昂貴，不到萬不得已不要這樣做。
最佳化器和梯度將儲存在GPU 0上。因此，GPU 0使用的記憶體很可能比其他處理器大得多。
9. 轉至多GPU階段（8+GPUs）
每臺機器上的各GPU都可獲取一份模型的副本。每臺機器分得一部分資料，並僅針對該部分資料進行訓練。各機器彼此同步梯度。
做到了這一步，就可以在幾分鐘內訓練Imagenet資料集了! 這沒有想象中那麼難，但需要更多有關計算叢集的知識。這些指令假定你正在叢集上使用SLURM。
Pytorch在各個GPU上跨節點複製模型並同步梯度，從而實現多節點訓練。因此，每個模型都是在各GPU上獨立初始化的，本質上是在資料的一個分割槽上獨立訓練的，只是它們都接收來自所有模型的梯度更新。
高階階段：
在各GPU上初始化一個模型的副本(確保設定好種子，使每個模型初始化到相同的權值，否則操作會失效)。
將資料集分成子集。每個GPU只在自己的子集上訓練。
On .backward() 所有副本都會接收各模型梯度的副本。只有此時，模型之間才會相互通訊。
Pytorch有一個很好的抽象概念，叫做分散式資料並行處理，它可以為你完成這一操作。要使用DDP（分散式資料並行處理），需要做4件事：
def tng_dataloader(): d = MNIST()
# 4: Add distributed sampler # sampler sends a portion of tng data to each machine dist_sampler = DistributedSampler(dataset) dataloader = DataLoader(d, shuffle=False, sampler=dist_sampler)
def main_process_entrypoint(gpu_nb): # 2: set up connections between all gpus across all machines # all gpus connect to a single GPU "root" # the default uses env://
world = nb_gpus * nb_nodes dist.init_process_group("nccl", rank=gpu_nb, world_size=world)
# 3: wrap model in DPP torch.cuda.set_device(gpu_nb) model.cuda(gpu_nb) model = DistributedDataParallel(model, device_ids=[gpu_nb])
# train your model now...
if __name__ == '__main__': # 1: spawn number of processes # your cluster will call main for each machine mp.spawn(main_process_entrypoint, nprocs=8)
Pytorch團隊對此有一份詳細的實用教程（https://github.com/pytorch/examples/blob/master/imagenet/main.py?source=post_page---------------------------）。
然而，在Lightning中，這是一個自帶功能。只需設定節點數標誌，其餘的交給Lightning處理就好。
# train on 1024 gpus across 128 nodestrainer = Trainer(nb_gpu_nodes=128, gpus=[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
Lightning還附帶了一個SlurmCluster管理器，可助你簡單地提交SLURM任務的正確細節。
示例：https://github.com/williamFalcon/pytorch-lightning/blob/master/examples/new_project_templates/multi_node_cluster_template.py?source=post_page---------------------------#L103-L134
福利！更快的多GPU單節點訓練
事實證明，分散式資料並行處理要比資料並行快得多，因為其唯一的通訊是梯度同步。因此，最好用分散式資料並行處理替換資料並行，即使只是在做單機訓練。
在Lightning中，透過將distributed_backend設定為ddp（分散式資料並行處理）並設定GPU的數量，這可以很容易實現。
# train on 4 gpus on the same machine MUCH faster than DataParalleltrainer = Trainer(distributed_backend='ddp', gpus=[0, 1, 2, 3])
10. 有關模型加速的思考和技巧
如何透過尋找瓶頸來思考問題？可以把模型分成幾個部分：
首先，確保資料載入中沒有瓶頸。為此，可以使用上述的現有資料載入方案，但是如果沒有適合你的方案，你可以把離線處理及超快取記憶體作為高效能資料儲存，就像h5py一樣。
其次看看在訓練過程中該怎麼做。確保快速轉發，避免多餘的計算，並將CPU和GPU之間的資料傳輸最小化最後，避免降低GPU的速度(在本指南中有介紹)。
接下來，最大化批尺寸，通常來說，GPU的記憶體大小會限制批次大小。自此看來，這其實就是跨GPU分佈，但要最小化延遲，有效使用大批次（例如在資料集中，可能會在多個GPUs上獲得8000+的有效批次大小）。
但是需要小心處理大批次。根據具體問題查閱文獻，學習一下別人是如何處理的！
