Tensorflow2.0 GPU管理与分布式

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Nvidia命令

nvidia-smi 	# 查看GPU占用情况
watch -n 0.1  -x nvidia-smi 	# 动态实时0.1秒间隔，查看GPU占用情况。

GPU管理

为什么需要管理GPU？

默认TF程序运行会沾满耗尽GPU

如何管理GPU

使用内存增长式 API
内存增长解释： 按需分配

# 查看物理GPU信息
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')  # 获取所有物理GPU信息

tf.config.experimental.set_visible_devices(gpus[2])      # 只使用 第3个GPU， 默认不设置就是使用所有GPU

for gpu in gpus:             
	tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)   # 这行代码必须放在前面
    
print(len(gpus))

GPU 逻辑切分 （分配大小）

就像划分CDE盘符一样，实际上还是一个整体的GPU

tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration(
	gpus[2],    # 拿第3块物理 GPU来切分
	[
		tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration(memory_limit=2048), # 实例化第一个蛋糕，并分为2G
		tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration(memory_limit=2048), # 实例化第二个蛋糕，并分为2G
	]
)

使用逻辑切分好的GPU

# 查看逻辑GPU
logical_gpus = tf.config.experimental.list_logical_devices('GPU')  # 获取所有物理GPU信息
print(len(logical_gpus))

c = []
for gpu in logical_gpus:
	with tf.device(gpu.name):	# 指定GPU名字作为上下文环境，（将此GPU应用到上下文变量当中）
		a = xxx
		b = xxx
		c.append( a @ b )   		# 矩阵乘法，应用到了CPU，遍历一次，切换一个GPU
with tf.device('/CPU:0'): 		# 指定CPU名字作为上下文环境，（将此CPU应用到上下文变量当中）
	tf.add_n(c)

分布式策略

MirroredStrategy

镜像式策略：
0.一台机器， 多GPU
1.参数同步式，分布式训练
2.同步的意思是， 每个GPU的不同的参数会 按次序同步处理。
主要机制：
数据集 分发 给 不同的 GPU处理 （参考多线程）

CentralStorageStrategy

MirroredStrategy 变种
注意这里：  
	参数转变为 存储在一个设备上集中管理（可CPU，可GPU）
	而计算，依然是在所有GPU上运行

MultiWorkerMirroredStrategy

同 MirroredStrategy，只不过 可扩展为  在多台机器
参数同步式

ParameterServerStrategy

  1. 参数，异步分布
  2. 机器分为 Parameter Server 和 Worker两类 (可理解为，生产者，消费者) 
    Parameter Serve： 负责管理，更新 参数和梯度
 Worker:  负责计算，训练网络
  3. 将输入数据转发给 多个 Worker
    Woker流程： 
    3.1 Worker们， 训练后 将参数 push 回给 Server
 3.2 Worker们， 训练后 将 Server的参数 pull 拉过来

Server流程：

3.1 梯度聚合
3.2 梯度更新

总结同步式 vs 异步式

同步式：

就像分布式爬虫一样， 同步式，相当于在 Server中 加了一个缓冲管道。
等所有GPU齐了，再全部聚合更新。
缺点：
	有的机器计算快，有的机器计算慢，浪费时间  (短板效应，，拖后腿)
适用于：
	一台机器，多个GPU， 避免过多网络IO通信

异步式：

缺点+ 也算是优点：
	就像多线程对全局变量的不可控一样。可能参数错乱。
	但是这样训练出的模型，更有泛化能力（更能容忍错误， 所以这也算是个小优点）
    
适用于：
	多机器，多GPU

分布式实例（以MirroredStrategy为例，其他也一样）

keras中使用分布式：

strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
with strategy.scope():               # 同样制造一个上下文
	model = keras.models.Sequential([...])  # 模型定义部分放在上下文意味着，参数需要分布式管理
	model.add()
	...
	...
	model.add()
	model.compile(...)						# compile 放在上下文中，意味着，训练环节，同样也需要分布式训练
	# 至此结束

estimator使用分布式

原始，没有添加分布式的 estimator 代码

model = keras.Sequential([])
estimator = keras.estimator.model_to_estimator(model)
# 偷个懒，直接用Keras转过来的， 其实estimator 有很多内置模型（比如线性回归，逻辑回归）。和SKlearn用法差不多

# 所以在训练时，把 model.fit替换为 estimator.train
from sklearn.linear_model.base import make_dataset
estimator.train(
	input_fn= lambda: 自己处理数据的函数(参数),  # 此函数返回结果通常是 tf.data.Dataset对象()
	max_steps=1000      # 最多训练1000步数
)

# 训练结果的精度值等指标，通常输出到一个文件中，  可通过 tensorflow_board 打开查看

使用 分布式的 estimator 代码： 只需按照上面便跟几行即可：

strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()         
config = tf.estimator.RunConfig(              # 主要加了这里
	train_distribute=strategy
)
model = keras.Sequential([])
estimator = keras.estimator.model_to_estimator(model, config=config)
下面同上

自定义模型+训练 的 分布式改造

分布式效果不好？？

  1. 可以考虑 把 batch_size 增大
  2. 可以尝试数据分布式
    数据分布式代码：
    strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
    with strategy.scope():
    ...
    train_dataset = strategy.experimental_distribute_dataset(train_dataset)
    test_dataset = strategy.experimental_distribute_dataset(test_dataset)

原文出处