Pytorch并行计算：nn.parallel.replicate, scatter, gather, parallel_apply

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import torch
import torch.nn as nn
import ipdb


class DataParallelModel(nn.Module):

    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.block1 = nn.Linear(10, 20)


    def forward(self, x):
        x = self.block1(x)
        return x

def data_parallel(module, input, device_ids, output_device=None):
    if not device_ids:
        return module(input)

    if output_device is None:
        output_device = device_ids[0]

    replicas = nn.parallel.replicate(module, device_ids)
    print(f"replicas:{replicas}")
	
    inputs = nn.parallel.scatter(input, device_ids)
    print(f"inputs:{type(inputs)}")
    for i in range(len(inputs)):
        print(f"input {i}:{inputs[i].shape}")
		
    replicas = replicas[:len(inputs)]
    outputs = nn.parallel.parallel_apply(replicas, inputs)
    print(f"outputs:{type(outputs)}")
    for i in range(len(outputs)):
        print(f"output {i}:{outputs[i].shape}")
		
    result = nn.parallel.gather(outputs, output_device)
    return result

model = DataParallelModel()
x = torch.rand(16,10)
result = data_parallel(model.cuda(),x.cuda(), [0,1])
print(f"result:{type(result)}")

最后输出为

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replicas:[DataParallelModel(

(block1): Linear(in_features=10, out_features=20, bias=True)

), DataParallelModel(

(block1): Linear(in_features=10, out_features=20, bias=True)

)]

inputs:<class 'tuple'>

input 0:torch.Size([8, 10])

input 1:torch.Size([8, 10])

outputs:<class 'list'>

output 0:torch.Size([8, 20])

output 1:torch.Size([8, 20])

result: torch.Size([16, 20])

可以看到整个流程如下：

  • replicas: 将模型复制若干份，这里只有两个GPU，所以复制两份
  • scatter: 将输入数据若干等分，这里划分成了两份，会返回一个tuple。因为batch size=16，所以刚好可以划分成8和8，那如果是15怎么办呢？没关系，它会自动划分成8和7，这个你自己可以做实验感受一下。
  • parallel_apply: 现在模型和数据都有了，所以当然就是并行化的计算咯，最后返回的是一个list，每个元素是对应GPU的计算结果。
  • gather：每个GPU计算完了之后需要将结果发送到第一个GPU上进行汇总，可以看到最终的tensor大小是[16,20],这符合预期。

#apply#gpu#list#size#tensor