AI开发平台MODELARTS-GPT-2基于Server适配PyTorch GPU的训练推理指导:步骤3 单机多卡训练

时间：2024-11-08 16:58:59

AI开发平台MODELARTS Lite Server资源使用

步骤3 单机多卡训练

和单机单卡训练相比，单机多卡训练只需在预训练脚本中设置多卡参数相关即可，其余步骤与单机单卡相同。

当前选择GPU裸金属服务器是8卡，因此需要调整如下参数：
```
GPUS_PER_NODE=8
```
调整全局批处理大小（global batch size）、微批处理大小（micro batch size）、数据并行大小（data_parallel_size）参数。三者的关系为：“global_batch_size”可被“micro_batch_size * data_parallel_size”整除。

本文设置的参数值如下：
```
global_batch_size = 64 
micro_batch_size = 4 
data_parallel_size = 8
```

单机多卡完整的预训练脚本内容如下：

#! /bin/bash

# Runs the "345M" parameter model

GPUS_PER_NODE=8
# Change for multinode config
MASTER_ADDR=localhost
MASTER_PORT=6000
NNODES=1
NODE_RANK=0
WORLD_SIZE=$(($GPUS_PER_NODE*$NNODES))

DATA_PATH=data/meg-gpt2_text_document
CHECKPOINT_PATH=checkpoints/gpt2

DISTRIBUTED_ARGS="--nproc_per_node $GPUS_PER_NODE --nnodes $NNODES --node_rank $NODE_RANK --master_addr $MASTER_ADDR --master_port $MASTER_PORT"

python -m torch.distributed.launch $DISTRIBUTED_ARGS \
       pretrain_gpt.py \
       --tensor-model-parallel-size 1 \
       --pipeline-model-parallel-size 1 \
       --num-layers 24 \
       --hidden-size 1024 \
       --num-attention-heads 16 \
       --micro-batch-size 4 \
       --global-batch-size 64 \
       --seq-length 1024 \
       --max-position-embeddings 1024 \
       --train-iters 5000 \
       --lr-decay-iters 320000 \
       --save $CHECKPOINT_PATH \
       --load $CHECKPOINT_PATH \
       --data-path $DATA_PATH \
       --vocab-file data/gpt2-vocab.json \
       --merge-file data/gpt2-merges.txt \
       --data-impl mmap \
       --split 949,50,1 \
       --distributed-backend nccl \
       --lr 0.00015 \
       --lr-decay-style cosine \
       --min-lr 1.0e-5 \
       --weight-decay 1e-2 \
       --clip-grad 1.0 \
       --lr-warmup-fraction .01 \
       --checkpoint-activations \
       --log-interval 10 \
       --save-interval 500 \
       --eval-interval 100 \
       --eval-iters 10 \
       --fp16

训练时监控的GPU利用率如下：

图7 GPU利用率