Как реализовать параллелизм модели в PyTorch?
Этот вопрос проверяет знание принципов распределения модели по нескольким GPU в PyTorch.
Короткий ответ
Параллелизм модели в PyTorch достигается путем размещения различных частей модели на разных GPU. Для этого необходимо вручную распределить слои модели между устройствами и управлять перемещением данных.
Длинный ответ
Основная идея: Параллелизм модели позволяет разделить модель на несколько частей, каждая из которых выполняется на своем устройстве (например, на разных GPU). Это полезно, когда модель слишком велика, чтобы поместиться в память одного устройства.
Пример реализации:
- В этом примере создается модель с двумя слоями, каждый из которых размещен на отдельном GPU.
import torch
import torch.nn as nn
class ModelParallel(nn.Module):
def __init__(self, device1, device2):
super(ModelParallel, self).__init__()
self.layer1 = nn.Linear(10, 20).to(device1)
self.layer2 = nn.Linear(20, 30).to(device2)
def forward(self, x):
x = self.layer1(x.to(self.layer1.device))
return self.layer2(x.to(self.layer2.device))
device1 = torch.device('cuda:0')
device2 = torch.device('cuda:1')
model = ModelParallel(device1, device2)
Основные моменты:
- Данные и слои модели должны быть вручную перенесены на соответствующие устройства.
- Во время прямого прохода данные перемещаются на нужное устройство перед тем, как попасть в слой.
Когда использовать: Параллелизм модели полезен при обучении очень больших моделей, которые не помещаются в память одного устройства.