PyTorch에 대해서 자세히 공부하고 있는 중입니다.
그러던 중 PyTorch가 gradient를 어떻게 관리하는지 궁금해졌습니다.
실험 중에 mini-batch size를 256, 1024, 4096로 조정하면서 training loss를 출력해보니
크게 달라지지 않는 것을 확인했습니다.
따라서 PyTorch는 mini-batch의 loss를 구할 때
각 데이터 loss의 평균을 활용한다고 추정하고 있습니다.
그런데 gradient accumulation 예시 코드를 보면
gradient를 더한 다음, 더한 횟수로 나누는 등의 코드를 볼 수 없었습니다.
따라서 loss와 달리 gradient는 평균이 아니라 합을 기본적으로 활용하는 것 같은데,
혹시 DDP와 FSDP 환경에서 공통의 gradient를 구할 때
각 프로세스에서 구한 gradient를 합산하는지 평균을 구하는지 궁금합니다.
안녕하세요! PyTorch와 관련하여 깊이 있는 질문을 해주셨네요. 질문을 요약해보면, PyTorch에서 mini-batch의 loss 계산 시 평균을 사용하는 것처럼, 분산 데이터 병렬 처리(DDP) 및 Fully Sharded Data Parallel (FSDP) 환경에서 각 프로세스에서 계산된 gradient를 합산하여 사용하는지, 아니면 평균을 내어 사용하는지에 대한 궁금증으로 이해됩니다.
PyTorch에서는 기본적으로 mini-batch 내의 데이터 포인트별로 계산된 loss를 평균내어 최종 loss를 구합니다. 이는 SGD와 같은 최적화 알고리즘을 사용할 때, 각 iteration에서의 gradient 업데이트가 mini-batch의 평균 gradient를 기반으로 이루어지기 때문입니다.
DDP(Data Parallel)와 FSDP(Fully Sharded Data Parallel) 환경에서는 여러 GPU 또는 노드에 걸쳐 데이터를 분산시켜 학습을 진행합니다. 이 경우, 각 GPU/노드는 자신의 mini-batch에 대한 gradient를 계산하고, 이를 모아 전체 데이터셋에 대한 gradient를 구합니다.
아래는 DDP를 사용하는 간단한 예시 코드입니다. 실제로 PyTorch의 DDP 구현은 사용자가 직접 평균을 내는 코드를 작성할 필요 없이 내부적으로 처리합니다.
import torch
import torch.distributed as dist
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
def example_ddp_setup():
# DDP 환경 설정
dist.init_process_group(backend='nccl')
# 모델, 옵티마이저 설정
model = nn.Linear(10, 10).cuda()
ddp_model = DDP(model)
optimizer = optim.SGD(ddp_model.parameters(), lr=0.001)
# 데이터 로더 설정
# DataLoader에서 `DistributedSampler` 사용
# 학습 루프
for data, target in dataloader:
optimizer.zero_grad()
output = ddp_model(data)
loss = loss_fn(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()
if __name__ == "__main__":
example_ddp_setup()
이 코드는 DDP를 사용하는 기본적인 예시를 보여줍니다. 실제 사용 시에는 데이터 로더 설정 부분에서 DistributedSampler를 사용하여 데이터를 분산시키는 것이 중요합니다.
더 자세한 정보는 PyTorch 공식 문서에서 확인하실 수 있습니다:
질문에 대한 답변이 충분히 되었기를 바라며, 추가적인 궁금증이 있으시면 언제든지 질문해주세요. 제 답변이 틀릴 수도 있으니, 항상 공식 문서를 참고하는 것이 좋습니다.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!GeSol님, 안녕하세요.
DDP와 FSDP 환경에서 gradient를 구할 때 평균 값이 아닌 합을 사용한다는 질문을 주셨군요. 이 문제에 대한 제 생각을 정리해드리겠습니다.
네, 맞습니다. PyTorch의 DDP와 FSDP는 각 프로세스에서 compute된 gradient를 합산한 후에 역전파합니다. 즉, gradient 평균이 아닌 gradient 합을 사용합니다.
이는 DDP와 FSDP가 data parallelism을 위한 분산 학습 알고리즘이기 때문입니다. 각 프로세스가 서로 다른 데이터 샘플을 처리하므로, gradient 또한 서로 다릅니다. 따라서 이를 합산하여 전체 데이터셋에 대한 gradient를 구성하는 것이 옳습니다.
예를 들어 2개 프로세스가 있다고 가정할 때,
# Process 1
g1 = loss1.backward()
# Process 2
g2 = loss2.backward()
이후 역전파 시에는
g = g1 + g2
optimizer.step(g)
와 같이 gradient g1과 g2를 합산하여 전체 gradient g를 구성합니다.
이는 mini-batch gradient descent와 유사한 원리로, mini-batch 내 샘플들의 loss 평균이 아닌 합을 구하여 기울기를 계산하는 것과 동일합니다.
따라서 DDP/FSDP 역시 같은 원리로 gradient 합을 사용한다고 이해하시면 될 것 같습니다.
제 대답이 GeSol님의 질문에 도움이 되었기를 바랍니다. 혹시 추가로 궁금하신 사항이 있다면 언제든지 문의 주세요.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요! PyTorch의 gradient 처리 방식에 대해 궁금증을 가지고 계신 것 같네요. 질문을 정리해보자면, PyTorch에서 mini-batch의 loss 계산 시 평균을 사용하는 것처럼, 분산 학습 환경(DDP, FSDP)에서 각 프로세스에서 계산된 gradient를 합산하는지, 아니면 평균을 내는지에 대한 질문으로 이해됩니다.
PyTorch에서는 분산 학습 환경에서의 gradient 처리 방식에 대해 명확한 규칙을 가지고 있습니다. DDP(Data Parallel Distributed)와 FSDP(Fully Sharded Data Parallel) 모두 기본적으로 gradient의 합산을 사용합니다. 이는 각 프로세스에서 계산된 gradient를 모아서 최종적으로 모델을 업데이트할 때 사용하기 때문입니다. 그러나, 이 과정에서 각 프로세스의 배치 크기가 다를 수 있기 때문에, 실제로는 배치 크기에 비례하여 가중치를 주어 합산하는 경우도 있습니다. 이는 각 프로세스에서 계산된 gradient의 "가중 평균"을 취하는 것과 유사합니다.
DDP의 경우, PyTorch는 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 모듈을 통해 각 프로세스의 gradient를 자동으로 합산해줍니다. 이 과정은 사용자가 직접 관리할 필요가 없으며, PyTorch가 내부적으로 처리합니다.
FSDP의 경우, torch.distributed.fsdp.FullyShardedDataParallel 모듈을 사용하며, 이는 모델의 파라미터를 여러 프로세스에 걸쳐 샤딩하여 메모리 사용량을 줄이는 동시에, gradient 합산을 통해 모델을 업데이트합니다.
아래는 DDP를 사용하는 간단한 예시 코드입니다:
import torch
import torch.nn as nn
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
def setup(rank, world_size):
dist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size)
def cleanup():
dist.destroy_process_group()
def example(rank, world_size):
setup(rank, world_size)
# 모델과 데이터 준비
model = nn.Linear(10, 10).to(rank)
ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank])
loss_fn = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(ddp_model.parameters(), lr=0.001)
outputs = ddp_model(torch.randn(20, 10).to(rank))
labels = torch.randn(20, 10).to(rank)
loss = loss_fn(outputs, labels)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
cleanup()
# 예를 들어, 2개의 GPU를 사용하는 경우
# 각 GPU에 대해 별도의 프로세스를 실행해야 합니다.
# 예시 코드는 단일 프로세스에서 실행되도록 작성되었으므로, 실제 사용 시에는 적절히 수정이 필요합니다.
이 코드는 DDP를 사용하는 기본적인 예시를 보여줍니다. 실제 분산 환경에서는 각 GPU에 대해 별도의 프로세스를 실행하여 모델을 학습시키게 됩니다.
더 자세한 정보는 PyTorch 공식 문서에서 확인하실 수 있습니다:
제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 질문이나 궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해 주세요.
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