28、大规模机器学习的并行、分布式处理与远程存储训练

大规模机器学习的并行、分布式处理与远程存储训练

1. 并行和分布式处理

批处理非常适合并行处理和使用远程后端这两种方法，因为这些方法在数据分割时效果最佳。并行处理是一种通过将计算任务分散到多个计算节点或多台机器上来训练机器学习模型的方法。这里主要关注在单台机器的多个 GPU 上进行模型训练，使用 PyTorch 的 DistributedDataParallel 来实现。

1.1 分布式数据并行（DDP）

分布式数据并行（DDP）是一种同时在多个图形卡（GPU）上训练机器学习模型的方法。其思路是将数据和模型分割到不同的 GPU 上进行计算，然后将结果汇总。要实现这一点，首先需要设置一个进程组来组织使用的 GPU。与其他一些方法不同，DDP 不会自动分割数据，需要手动完成。

在训练时，DDP 通过共享梯度来同步所有 GPU 对模型的更新。尽管每个 GPU 处理不同的数据，但它们都在共同改进同一个模型。这种方法速度快且效率高，尤其与在单个 GPU 上运行或使用简单的并行方法相比。不过，使用多个机器时，需要注意一些技术细节，例如正确加载和保存模型。

训练的一般步骤如下：
1. 模型实例化 ：初始化用于训练的 GNN 模型。
2. 分布式模型设置 ：将模型包装在 PyTorch 的 DistributedDataParallel 中，为分布式训练做准备。
3. 训练循环 ：实现一个训练循环，包括前向传播、计算损失、反向传播和更新模型参数。
4. 进程同步