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深度学习专题：模型训练的数据并行（二）

news 2025/11/2 17:21:06

深度学习专题：模型训练的数据并行（二）

使用 Ring All-Reduce 策略同步各个 GPU 上的参数梯度

在分布式深度学习训练中，当模型参数规模庞大时，如何高效地在多个 GPU 之间同步梯度成为关键问题。Ring All-Reduce 是一种高效的通信算法，特别适合在多 GPU 环境中进行梯度同步。

（一）Ring All-Reduce 算法原理

Ring All-Reduce 将多个 GPU 设备组织成一个逻辑环状结构，每个设备只与相邻的两个设备通信。算法分为两个阶段：

（1）Scatter-Reduce 阶段：沿着环逐步累加梯度分块
（2）All-Gather 阶段：沿着环广播完整的累加结果

对于 N 个设备，每个设备只需要发送和接收 2×(N-1) 次数据，通信量不随设备数量增加而显著增长。

（二）实例分析：详细讲解 Ring All-Reduce 通信流程

1. 已知条件
  • 四块 GPU：GPU-A、GPU-B、GPU-C、GPU-D
  • 9 个模型参数：w=[w1w2...w9]w = [w_1\quad w_2\quad ...\quad w_9]w=[w1​w2​...w9​]
  • 优化器：SGD，学习率 lr = 1，更新公式：w=w−lr×gw = w - lr \times gw=w−lr×g
2. 第 t 轮 epoch 后的模型参数，以及第 t+1 轮 epoch 各 GPU 计算的梯度
参数GPU-A wGPU-A gGPU-B wGPU-B gGPU-C wGPU-C gGPU-D wGPU-D g
11733173-417371732
238938-338638-5
316216016-2164
411710117-101175117-3
580-580880-1806
672172472-872-2
767-7672679671
845645-645345-4
9198-21987198-91985
3. Ring All-Reduce 执行过程
3.1 梯度分块分配

由于有 4 个 GPU，我们将 9 个参数梯度分为 4 个尽可能均匀的块：
（1）块 1：w1-w2（前2个参数）：GPU-D 负责聚合
（2）块 2：w3-w4（接下来2个参数）：GPU-A 负责聚合
（3）块 3：w5-w6（接下来2个参数）：GPU-B 负责聚合
（4）块 4：w7-w9（最后3个参数）：GPU-C 负责聚合

3.2 Reduce-Scatter 阶段

初始梯度状态：

参数GPU-A gGPU-B gGPU-C gGPU-D g∑g
13-4728
29-36-57
320-244
410-105-32
5-58-168
614-8-2-5
7-72915
86-63-4-1
9-27-951

第一次通信：

  • GPU-A 向 GPU-B 发送 块1

  • GPU-B 向 GPU-C 发送 块2

  • GPU-C 向 GPU-D 发送 块3

  • GPU-D 向 GPU-A 发送 块4

  • 第一次通信后状态：

参数GPU-A gGPU-B gGPU-C gGPU-D g
13 [A]-1 [B+A]7 [C]2 [D]
29 [A]6 [B+A]6 [C]-5 [D]
32 [A]0 [B]-2 [C+B]4 [D]
410 [A]-10 [B]-5 [C+B]-3 [D]
5-5 [A]8 [B]-1 [C]5 [D+C]
61 [A]4 [B]-8 [C]-10 [D+C]
7-6 [A+D]2 [B]9 [C]1 [D]
82 [A+D]-6 [B]3 [C]-4 [D]
93 [A+D]7 [B]-9 [C]5 [D]

第二次通信：

  • GPU-A 向 GPU-B 发送 块4

  • GPU-B 向 GPU-C 发送 块1

  • GPU-C 向 GPU-D 发送 块2

  • GPU-D 向 GPU-A 发送 块3

  • 第二次通信后状态：

参数GPU-A gGPU-B gGPU-C gGPU-D g
13 [A]-1 [B+A]6 [C+B+A]2 [D]
29 [A]6 [B+A]12 [C+B+A]-5 [D]
32 [A]0 [B]-2 [C+B]2 [D+C+B]
410 [A]-10 [B]-5 [C+B]-8 [D+C+B]
50 [A+D+C]8 [B]-1 [C]5 [D+C]
6-9 [A+D+C]4 [B]-8 [C]-10 [D+C]
7-6 [A+D]-4 [B+A+D]9 [C]1 [D]
82 [A+D]-4 [B+A+D]3 [C]-4 [D]
93 [A+D]10 [B+A+D]-9 [C]5 [D]

第三次通信：

  • GPU-A 向 GPU-B 发送 块3

  • GPU-B 向 GPU-C 发送 块4

  • GPU-C 向 GPU-D 发送 块1

  • GPU-D 向 GPU-A 发送 块2

  • 第三次通信后状态：

参数GPU-A gGPU-B gGPU-C gGPU-D g
13 [A]-1 [B+A]6 [C+B+A]8 [D+C+B+A]
29 [A]6 [B+A]12 [C+B+A]7 [D+C+B+A]
34 [A+D+C+B]0 [B]-2 [C+B]2 [D+C+B]
42 [A+D+C+B]-10 [B]-5 [C+B]-8 [D+C+B]
50 [A+D+C]8 [B+A+D+C]-1 [C]5 [D+C]
6-9 [A+D+C]-5 [B+A+D+C]-8 [C]-10 [D+C]
7-6 [A+D]-4 [B+A+D]5 [C+B+A+D]1 [D]
82 [A+D]-4 [B+A+D]-1 [C+B+A+D]-4 [D]
93 [A+D]10 [B+A+D]1 [C+B+A+D]5 [D]

此时 Reduce-Scatter 阶段完成，每个 GPU 已聚合完成自己负责的块：

  • GPU-A：块2 已聚合完成（参数3-4）
  • GPU-B：块3 已聚合完成（参数5-6）
  • GPU-C：块4 已聚合完成（参数7-9）
  • GPU-D：块1 已聚合完成（参数1-2）
参数GPU-A gGPU-B gGPU-C gGPU-D g
1---8
2---7
34---
42---
5-8--
6--5--
7--5-
8---1-
9--1-
3.3 All-Gather 阶段

All-Gather阶段目标：将每个GPU上已聚合的完整梯度块广播给所有其他GPU

第四次通信：

  • GPU-A 向 GPU-B 发送 块2
  • GPU-B 向 GPU-C 发送 块3
  • GPU-C 向 GPU-D 发送 块4
  • GPU-D 向 GPU-A 发送 块1

第四次通信后状态：

参数GPU-A gGPU-B gGPU-C gGPU-D g
18--8
27--7
344--
422--
5-88-
6--5-5-
7--55
8---1-1
9--11

第五次通信：

  • GPU-A 向 GPU-B 发送 块1
  • GPU-B 向 GPU-C 发送 块2
  • GPU-C 向 GPU-D 发送 块3
  • GPU-D 向 GPU-A 发送 块4

第五次通信后状态：

参数GPU-A gGPU-B gGPU-C gGPU-D g
188-8
277-7
3444-
4222-
5-888
6--5-5-5
75-55
8-1--1-1
91-11

第六次通信：

  • GPU-A 向 GPU-B 发送 块4
  • GPU-B 向 GPU-C 发送 块1
  • GPU-C 向 GPU-D 发送 块2
  • GPU-D 向 GPU-A 发送 块3

第六次通信后状态（最终状态）：

参数GPU-A gGPU-B gGPU-C gGPU-D g
18888
27777
34444
42222
58888
6-5-5-5-5
75555
8-1-1-1-1
91111

此时 All-Gather 阶段完成，所有 GPU 都获得了完整的聚合梯度。

3.4 模型参数更新

所有 GPU 使用相同的聚合梯度更新模型参数：

更新后的模型参数（使用 SGD：w=w−1×gw = w - 1 \times gw=w−1×g）：

参数原始 w聚合梯度 g更新后 w
11738165
238731
316412
41172115
580872
672-577
767562
845-146
91981197

所有 GPU 上的模型参数现在保持一致：

参数GPU-A wGPU-B wGPU-C wGPU-D w
1165165165165
231313131
312121212
4115115115115
572727272
677777777
762626262
846464646
9197197197197

经过 Ring All-Reduce 同步后，四个 GPU 上的模型参数完全一致，确保了分布式训练的一致性。

（三）总结

Ring All-Reduce 通过巧妙的环状通信模式，有效解决了多 GPU 训练中的梯度同步问题。每个GPU在Reduce-Scatter阶段负责特定块的聚合，在All-Gather阶段广播聚合结果，避免了集中式的通信瓶颈。

相比参数服务器架构，它在大规模集群中表现更加优秀，是现代分布式深度学习框架的核心通信算法：

  • PyTorch：通过 torch.distributed 包提供支持
  • TensorFlow：通过 tf.distribute.Strategy 实现
  • Horovod：专门为分布式训练优化的通信库

在实际应用中，框架会自动处理梯度分块、通信调度等细节，开发者只需关注模型设计和训练逻辑，大大降低了分布式训练的复杂度。

http://www.dtcms.com/a/553705.html

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