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Addestramento effciente su multiple CPU

Quando l’addestramento su una singola CPU è troppo lento, possiamo usare CPU multiple. Quasta guida si concentra su DDP basato su PyTorch abilitando l’addetramento distribuito su CPU in maniera efficiente.

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Intel® oneCCL Bindings per PyTorch

Intel® oneCCL (collective communications library) è una libreria per l’addestramento efficiente del deep learning in distribuito e implementa collettivi come allreduce, allgather, alltoall. Per maggiori informazioni su oneCCL, fai riferimento a oneCCL documentation e oneCCL specification.

Il modulo `oneccl_bindings_for_pytorch` (`torch_ccl` precedentemente alla versione 1.12) implementa PyTorch C10D ProcessGroup API e può essere caricato dinamicamente com external ProcessGroup e funziona solo su piattaforma Linux al momento.

Qui trovi informazioni più dettagliate per oneccl_bind_pt.

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Intel® oneCCL Bindings per l’installazione PyTorch:

I file wheel sono disponibili per le seguenti versioni di Python:

Extension Version | Python 3.6 | Python 3.7 | Python 3.8 | Python 3.9 | Python 3.10
--- | --- | --- | --- | --- | ---
1.13.0 |  | √ | √ | √ | √
1.12.100 |  | √ | √ | √ | √
1.12.0 |  | √ | √ | √ | √
1.11.0 |  | √ | √ | √ | √
1.10.0 | √ | √ | √ | √ |

    pip install oneccl_bind_pt=={pytorch_version} -f https://developer.intel.com/ipex-whl-stable-cpu

dove `{pytorch_version}` deve essere la tua versione di PyTorch, per l’stanza 1.13.0. Verifica altri approcci per oneccl_bind_pt installation. Le versioni di oneCCL e PyTorch devono combaciare.

oneccl_bindings_for_pytorch 1.12.0 prebuilt wheel does not work with PyTorch 1.12.1 (it is for PyTorch 1.12.0) PyTorch 1.12.1 should work with oneccl_bindings_for_pytorch 1.12.100

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Intel® MPI library

Usa questa implementazione basata su standard MPI per fornire una architettura flessibile, efficiente, scalabile su cluster per Intel®. Questo componente è parte di Intel® oneAPI HPC Toolkit.

oneccl_bindings_for_pytorch è installato insieme al set di strumenti MPI. Necessità di reperire l’ambiente prima di utilizzarlo.

per Intel® oneCCL >= 1.12.0

    oneccl_bindings_for_pytorch_path=$(python -c "from oneccl_bindings_for_pytorch import cwd; print(cwd)")
    source $oneccl_bindings_for_pytorch_path/env/setvars.sh

per Intel® oneCCL con versione < 1.12.0

    torch_ccl_path=$(python -c "import torch; import torch_ccl; import os;  print(os.path.abspath(os.path.dirname(torch_ccl.__file__)))")
    source $torch_ccl_path/env/setvars.sh

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Installazione IPEX:

IPEX fornisce ottimizzazioni delle prestazioni per l’addestramento della CPU sia con Float32 che con BFloat16; puoi fare riferimento a single CPU section.

Il seguente “Utilizzo in Trainer” prende come esempio mpirun nella libreria Intel® MPI.

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Utilizzo in Trainer

Per abilitare l’addestramento distribuito multi CPU nel Trainer con il ccl backend, gli utenti devono aggiungere `--ddp_backend ccl` negli argomenti del comando.

Vediamo un esempio per il question-answering example

Il seguente comando abilita due processi sul nodo Xeon, con un processo in esecuzione per ogni socket. Le variabili OMP_NUM_THREADS/CCL_WORKER_COUNT possono essere impostate per una prestazione ottimale.

     export CCL_WORKER_COUNT=1
     export MASTER_ADDR=127.0.0.1
     mpirun -n 2 -genv OMP_NUM_THREADS=23 \
     python3 run_qa.py \
     --model_name_or_path google-bert/bert-large-uncased \
     --dataset_name squad \
     --do_train \
     --do_eval \
     --per_device_train_batch_size 12  \
     --learning_rate 3e-5  \
     --num_train_epochs 2  \
     --max_seq_length 384 \
     --doc_stride 128  \
     --output_dir /tmp/debug_squad/ \
     --no_cuda \
     --ddp_backend ccl \
     --use_ipex

Il seguente comando abilita l’addestramento per un totale di quattro processi su due Xeon (node0 e node1, prendendo node0 come processo principale), ppn (processes per node) è impostato a 2, on un processo in esecuzione per ogni socket. Le variabili OMP_NUM_THREADS/CCL_WORKER_COUNT possono essere impostate per una prestazione ottimale.

In node0, è necessario creare un file di configurazione che contenga gli indirizzi IP di ciascun nodo (per esempio hostfile) e passare il percorso del file di configurazione come parametro.

     cat hostfile
     xxx.xxx.xxx.xxx #node0 ip
     xxx.xxx.xxx.xxx #node1 ip

A questo punto, esegui il seguente comando nel nodo0 e 4DDP sarà abilitato in node0 e node1 con BF16 auto mixed precision:

     export CCL_WORKER_COUNT=1
     export MASTER_ADDR=xxx.xxx.xxx.xxx #node0 ip
     mpirun -f hostfile -n 4 -ppn 2 \
     -genv OMP_NUM_THREADS=23 \
     python3 run_qa.py \
     --model_name_or_path google-bert/bert-large-uncased \
     --dataset_name squad \
     --do_train \
     --do_eval \
     --per_device_train_batch_size 12  \
     --learning_rate 3e-5  \
     --num_train_epochs 2  \
     --max_seq_length 384 \
     --doc_stride 128  \
     --output_dir /tmp/debug_squad/ \
     --no_cuda \
     --ddp_backend ccl \
     --use_ipex \
     --bf16

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