二、TorchRec中的分片

TorchRec中的分片

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前言

• 我们来了解TorchRec架构中是如何分片的

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一、Planner

• TorchRec planner 帮助确定模型的最佳分片配置。

• 它评估嵌入表分片的多种可能性，并优化性能。

• planner 执行以下操作：

  • 评估硬件的内存约束。
  • 根据内存获取（例如嵌入查找）估算计算需求。
  • 解决特定于数据​​的因素。
  • 考虑其他硬件细节，例如带宽，以生成最佳分片计划。

二、EmbeddingTable 的分片

• TorchRec sharder 为各种用例提供了多种分片策略，我们概述了一些分片策略及其工作原理，以及它们的优点和局限性。通常，我们建议使用 TorchRec planner 为您生成分片计划，因为它将为模型中的每个嵌入表找到最佳分片策略。
• 每个分片策略都确定如何进行表拆分、是否应拆分表以及如何拆分、是否保留某些表的一个或几个副本等等。分片结果中的每个表片段，无论是一个嵌入表还是其中的一部分，都称为分片。
• 可视化 TorchRec 中提供的不同分片方案下表分片的放置

TorchRec 中所有可用的分片类型列表

• 表式 (TW)：顾名思义，嵌入表作为一个整体保留并放置在一个 rank 上。
• 列式 (CW)：表沿 emb_dim 维度拆分，例如，emb_dim=256 拆分为 4 个分片：[64, 64, 64, 64]。
• 行式 (RW)：表沿 hash_size 维度拆分，通常在所有 rank 之间均匀拆分。
• 表式-行式 (TWRW)：表放置在一个主机上，在该主机上的 rank 之间进行行式拆分。
• 网格分片 (GS)：表是 CW 分片的，每个 CW 分片都以 TWRW 方式放置在主机上。
• 数据并行 (DP)：每个 rank 保留表的副本。

分片后，模块将转换为它们自身的分片版本，在 TorchRec 中称为 ShardedEmbeddingCollection 和 ShardedEmbeddingBagCollection。这些模块处理输入数据的通信、嵌入查找和梯度。

三、使用 TorchRec 分片模块进行分布式训练

• 有许多可用的分片策略，我们如何确定使用哪一个？
  • 每种分片方案都有相关的成本，这与模型大小和 GPU 数量相结合，决定了哪种分片策略最适合模型。
• 在没有分片的情况下，每个 GPU 保留嵌入表的副本 (DP)，主要成本是计算，其中每个 GPU 在前向传递中查找其内存中的嵌入向量，并在后向传递中更新梯度。
• 使用分片时，会增加通信成本：
  • 每个 GPU 都需要向其他 GPU 请求嵌入向量查找，并通信计算出的梯度。这通常被称为 all2all 通信。
  • 在 TorchRec 中，对于给定 GPU 上的输入数据，我们确定数据每个部分的嵌入分片所在的位置，并将其发送到目标 GPU。
  • 然后，目标 GPU 将嵌入向量返回给原始 GPU。在后向传递中，梯度被发送回目标 GPU，并且分片会通过优化器进行相应的更新。
• 如上所述，分片需要我们通信输入数据和嵌入查找。

TorchRec 在三个主要阶段处理此问题

我们将此称为分片嵌入模块前向传递，该传递用于 TorchRec 模型的训练和推理

• 特征 All to All / 输入分布 (input_dist)

  • 将输入数据（以 KeyedJaggedTensor 的形式）通信到包含相关嵌入表分片的适当设备

• 嵌入查找

  • 使用特征 all to all 交换后形成的新输入数据查找嵌入

• 嵌入 All to All/输出分布 (output_dist)

  • 将嵌入查找数据通信回请求它的适当设备（根据设备接收到的输入数据）

• 后向传递执行相同的操作，但顺序相反。

四、DistributedModelParallel（分布式模型并行）

• 以上所有内容最终汇集成 TorchRec 用于分片和集成计划的主要入口点。
• 在高层次上，DistributedModelParallel 执行以下操作：
  • 通过设置进程组和分配设备类型来初始化环境。
  • 如果没有提供 sharder，则使用默认的 sharder，默认 sharder 包括 EmbeddingBagCollectionSharder。
  • 接收提供的分片计划，如果未提供，则生成一个。
  • 创建模块的分片版本，并用它们替换原始模块，例如，将 EmbeddingCollection 转换为 ShardedEmbeddingCollection。
  • 默认情况下，使用 DistributedDataParallel 包装 DistributedModelParallel，使模块既是模型并行又是数据并行。

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总结

• 对TorchRec中的分块策略进行了解。