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

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

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。

MARSGGBO♥原创





2019-9-17

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