Keras项目中使用JAX实现多GPU分布式训练指南

Keras项目中使用JAX实现多GPU分布式训练指南

keras 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ker/keras

分布式训练概述

在现代深度学习实践中，随着模型和数据规模的不断扩大，单设备训练往往无法满足需求。分布式训练技术应运而生，它主要分为两种模式：

1. 数据并行：将模型复制到多个设备上，每个设备处理不同的数据批次，然后合并结果
2. 模型并行：将单个模型的不同部分分配到不同设备上，共同处理同一批数据

本文重点介绍数据并行中的同步数据并行方法，这种方法能保持模型收敛行为与单设备训练一致，是最常用的分布式训练方式。

环境准备

首先需要确保使用JAX作为Keras的后端：

import os
os.environ["KERAS_BACKEND"] = "jax"

模型与数据准备

构建模型

我们构建一个简单的卷积神经网络，包含卷积层、批归一化层和Dropout层：

def get_model():
    inputs = keras.Input(shape=(28, 28, 1))
    x = keras.layers.Rescaling(1.0 / 255.0)(inputs)
    # 网络结构定义...
    outputs = keras.layers.Dense(10)(x)
    return keras.Model(inputs, outputs)

准备数据集

使用MNIST数据集作为示例：

def get_datasets():
    (x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()
    # 数据预处理...
    return tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)), ...

单主机多设备同步训练

核心概念

在这种配置下，一台主机配备多个GPU/TPU（通常2-16个），每个设备运行模型的副本（称为replica）。训练过程的关键步骤：

1. 全局批次被分割为多个本地批次
2. 每个副本独立处理本地批次
3. 权重更新在所有副本间高效同步

实现步骤

1. 创建设备网格：使用mesh_utils.create_device_mesh初始化设备布局
2. 定义分区策略：
   • 模型和优化器变量在所有设备间复制（无分区）
   • 数据沿批次维度分区
3. 变量分发：使用jax.device_put将变量复制到所有设备
4. 训练循环：每个批次处理前将数据分区到各设备

关键代码实现

损失函数与梯度计算

def compute_loss(trainable_variables, non_trainable_variables, x, y):
    # 使用model.stateless_call进行纯函数式前向传播
    y_pred, updated_non_trainable_variables = model.stateless_call(...)
    return loss(y, y_pred), updated_non_trainable_variables

compute_gradients = jax.value_and_grad(compute_loss, has_aux=True)

训练步骤

@jax.jit
def train_step(train_state, x, y):
    # 解包训练状态
    trainable_variables, non_trainable_variables, optimizer_variables = train_state
    # 计算梯度和损失
    (loss_value, non_trainable_variables), grads = compute_gradients(...)
    # 应用梯度更新
    trainable_variables, optimizer_variables = optimizer.stateless_apply(...)
    return loss_value, (trainable_variables, non_trainable_variables, optimizer_variables)

变量复制与数据分区

def get_replicated_train_state(devices):
    # 创建变量复制策略
    var_mesh = Mesh(devices, axis_names=("_"))
    var_replication = NamedSharding(var_mesh, P())
    # 分发变量到所有设备
    trainable_variables = jax.device_put(model.trainable_variables, var_replication)
    # ...其他变量分发
    return (trainable_variables, non_trainable_variables, optimizer_variables)

数据分区策略

# 数据沿batch维度分区
data_mesh = Mesh(devices, axis_names=("batch",))
data_sharding = NamedSharding(data_mesh, P("batch"))

训练循环

完成上述准备后，训练循环与常规训练类似，但需要注意：

1. 每个批次需要显式分区到各设备
2. 训练状态需要在设备间同步

for epoch in range(num_epochs):
    for data in train_data:
        x, y = data
        sharded_x = jax.device_put(x.numpy(), data_sharding)
        loss_value, train_state = train_step(train_state, sharded_x, y.numpy())

训练后处理

训练完成后，需要将分布式变量同步回原始模型：

for variable, value in zip(model.trainable_variables, trainable_variables):
    variable.assign(value)
# ...同步其他变量

总结

通过JAX的sharding API，我们能够以最小的代码改动实现Keras模型的多GPU训练。这种方法不仅适用于研究场景，也适合中小规模的工业应用。关键点在于：

1. 正确配置变量复制和数据分区策略
2. 使用纯函数式训练步骤
3. 确保训练状态的同步

这种同步数据并行方法保持了训练稳定性，同时显著提升了训练速度，是扩展深度学习工作流的有效手段。

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