深度學習中的并行策略概述：4 Tensor Parallelism
使用 PyTorch 實現 Tensor Parallelism 。首先定義了一個簡單的模型 SimpleModel，它包含兩個全連接層。然后，本文使用 torch.distributed.device_mesh 初始化了一個設備網格，這代表了本文想要使用的 GPU。接著，本文定義了一個 parallelize_plan，它指定了如何將模型的層分布到不同的 GPU 上。最后，本文使用 parallelize_module 函數將模型和計劃應用到設備網格上，以實現張量并行。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.distributed as dist
from torch.distributed.tensor.parallel import ColwiseParallel, RowwiseParallel, parallelize_module# 初始化分布式環境
def init_distributed_mode():dist.init_process_group(backend='nccl')# 定義一個簡單的模型
class SimpleModel(nn.Module):def __init__(self):super(SimpleModel, self).__init__()self.fc1 = nn.Linear(10, 10)self.fc2 = nn.Linear(10, 5)def forward(self, x):x = self.fc1(x)x = self.fc2(x)return x# 初始化模型并應用張量并行
def init_model_and_tensor_parallel():model = SimpleModel().cuda()tp_mesh = torch.distributed.device_mesh("cuda", (2,)) # 假設本文有2個GPUparallelize_plan = {"fc1": ColwiseParallel(),"fc2": RowwiseParallel(),}model = parallelize_module(model, tp_mesh, parallelize_plan)return model# 訓練函數
def train(model, dataloader):model.train()for data, target in dataloader:output = model(data.cuda())# 這里省略了損失計算和優化器步驟，僅為演示張量并行# 主函數
def main():init_distributed_mode()model = init_model_and_tensor_parallel()batch_size = 32data_size = 100dataset = torch.randn(data_size, 10)target = torch.randn(data_size, 5)dataloader = torch.utils.data.DataLoader(list(zip(dataset, target)), batch_size=batch_size)train(model, dataloader)if __name__ == '__main__':main()
)
