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다중 CPU에서 효율적으로 훈련하기

하나의 CPU에서 훈련하는 것이 너무 느릴 때는 다중 CPU를 사용할 수 있습니다. 이 가이드는 PyTorch 기반의 DDP를 사용하여 분산 CPU 훈련을 효율적으로 수행하는 방법에 대해 설명합니다.

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PyTorch용 Intel® oneCCL 바인딩

Intel® oneCCL (collective communications library)은 allreduce, allgather, alltoall과 같은 집합 통신(collective communications)을 구현한 효율적인 분산 딥러닝 훈련을 위한 라이브러리입니다. oneCCL에 대한 자세한 정보는 oneCCL 문서와 oneCCL 사양을 참조하세요.

`oneccl_bindings_for_pytorch` 모듈 (`torch_ccl`은 버전 1.12 이전에 사용)은 PyTorch C10D ProcessGroup API를 구현하며, 외부 ProcessGroup로 동적으로 가져올 수 있으며 현재 Linux 플랫폼에서만 작동합니다.

oneccl_bind_pt에서 더 자세한 정보를 확인하세요.

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PyTorch용 Intel® oneCCL 바인딩 설치:

다음 Python 버전에 대한 Wheel 파일을 사용할 수 있습니다.

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

`{pytorch_version}`은 1.13.0과 같이 PyTorch 버전을 나타냅니다. oneccl_bind_pt 설치에 대한 더 많은 접근 방법을 확인해 보세요. oneCCL과 PyTorch의 버전은 일치해야 합니다.

oneccl_bindings_for_pytorch 1.12.0 버전의 미리 빌드된 Wheel 파일은 PyTorch 1.12.1과 호환되지 않습니다(PyTorch 1.12.0용입니다). PyTorch 1.12.1은 oneccl_bindings_for_pytorch 1.12.10 버전과 함께 사용해야 합니다.

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Intel® MPI 라이브러리

이 표준 기반 MPI 구현을 사용하여 Intel® 아키텍처에서 유연하고 효율적이며 확장 가능한 클러스터 메시징을 제공하세요. 이 구성 요소는 Intel® oneAPI HPC Toolkit의 일부입니다.

oneccl_bindings_for_pytorch는 MPI 도구 세트와 함께 설치됩니다. 사용하기 전에 환경을 소스로 지정해야 합니다.

Intel® oneCCL 버전 1.12.0 이상인 경우

    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

Intel® oneCCL 버전이 1.12.0 미만인 경우

    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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IPEX 설치:

IPEX는 Float32와 BFloat16을 모두 사용하는 CPU 훈련을 위한 성능 최적화를 제공합니다. single CPU section을 참조하세요.

이어서 나오는 “Trainer에서의 사용”은 Intel® MPI 라이브러리의 mpirun을 예로 들었습니다.

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Trainer에서의 사용

Trainer에서 ccl 백엔드를 사용하여 멀티 CPU 분산 훈련을 활성화하려면 명령 인수에 `--ddp_backend ccl`을 추가해야 합니다.

질의 응답 예제를 사용한 예를 살펴보겠습니다.

다음 명령은 한 Xeon 노드에서 2개의 프로세스로 훈련을 활성화하며, 각 소켓당 하나의 프로세스가 실행됩니다. OMP_NUM_THREADS/CCL_WORKER_COUNT 변수는 최적의 성능을 위해 조정할 수 있습니다.

     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

다음 명령은 두 개의 Xeon(노드0 및 노드1, 주 프로세스로 노드0을 사용)에서 총 4개의 프로세스로 훈련을 활성화하며, 각 소켓당 하나의 프로세스가 실행됩니다. OMP_NUM_THREADS/CCL_WORKER_COUNT 변수는 최적의 성능을 위해 조정할 수 있습니다.

노드0에서는 각 노드의 IP 주소를 포함하는 구성 파일(예: hostfile)을 생성하고 해당 구성 파일 경로를 인수로 전달해야 합니다.

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

이제 노드0에서 다음 명령을 실행하면 4DDP가 노드0 및 노드1에서 BF16 자동 혼합 정밀도로 활성화됩니다.

     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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