在 Cloud TPU Pod 上训练 PyTorch 模型

本教程介绍如何使用 TPU Node 配置将模型从单个 Cloud TPU（v2-8 或 v3-8）扩容到 Cloud TPU Pod。TPU Pod 中的 Cloud TPU 加速器通过高带宽互连来连接，因而能够高效地扩容训练作业。

如需详细了解 Cloud TPU Pod 产品，请参阅 Cloud TPU 产品页面或此 Cloud TPU 演示。

下图简要介绍分布式集群设置。虚拟机的实例组已连接到 TPU Pod。每组（含 8 个 TPU 核心）都需要一个虚拟机。虚拟机为 TPU 核心馈送数据，所有训练都在 TPU Pod 上进行。

映像

目标

  • 设置 Compute Engine 实例组和 Cloud TPU Pod，以便使用 PyTorch/XLA 进行训练
  • 在 Cloud TPU Pod 上运行 PyTorch/XLA 训练

准备工作

在 Cloud TPU Pod 上开始分布式训练之前，请验证您的模型可在单个 v2-8 或 v3-8 Cloud TPU 设备上正常训练。如果您的模型在单个设备上出现明显的性能问题，请参阅最佳做法和问题排查指南。

单个 TPU 设备成功训练后，请执行以下步骤，在 Cloud TPU Pod 上设置和训练：

  1. 配置 gcloud 命令。

  2. [可选] 将虚拟机磁盘映像捕获到虚拟机映像中。

  3. 通过虚拟机映像创建实例模板。

  4. 通过实例模板创建实例组。

  5. 通过 SSH 连接到您的 Compute Engine 虚拟机

  6. 验证防火墙规则以允许虚拟机之间进行通信。

  7. 创建 Cloud TPU Pod。

  8. 在 Pod 上运行分布式训练。

  9. 清理。

配置 gcloud 命令

使用 gcloud 配置 Google Cloud 项目：

为项目 ID 创建一个变量。

export PROJECT_ID=project-id

将项目 ID 设置为 gcloud 中的默认项目

gcloud config set project ${PROJECT_ID}

当您第一次在新的 Cloud Shell 虚拟机中运行此命令时，系统会显示 Authorize Cloud Shell 页面。点击页面底部的 Authorize，以允许 gcloud 使用您的凭据进行 API 调用。

使用 gcloud 配置默认区域：

gcloud config set compute/zone europe-west4-a

[可选] 捕获虚拟机磁盘映像

您可以使用您用于训练单个 TPU 的虚拟机中的磁盘映像（已安装数据集、软件包等）。在创建映像之前，请使用 gcloud 命令停止虚拟机：

gcloud compute instances stop vm-name

接下来，使用 gcloud 命令创建虚拟机映像：

gcloud compute images create image-name  \
    --source-disk instance-name \
    --source-disk-zone europe-west4-a \
    --family=torch-xla \
    --storage-location europe-west4

通过虚拟机映像创建实例模板

创建默认实例模板。创建实例模板时，您可以使用您在上述步骤中创建的虚拟机映像，或者您可以使用 Google 提供的公开 PyTorch/XLA 映像。如需创建实例模板，请使用 gcloud 命令：

gcloud compute instance-templates create instance-template-name \
    --machine-type n1-standard-16 \
    --image-project=${PROJECT_ID} \
    --image=image-name \
    --scopes=https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform

通过实例模板创建实例组

gcloud compute instance-groups managed create instance-group-name \
    --size 4 \
    --template template-name \
    --zone europe-west4-a

通过 SSH 连接到您的 Compute Engine 虚拟机

创建实例组后，请通过 SSH 连接到实例组中的某个实例（虚拟机）。使用 gcloud 命令列出实例组中的所有实例：

gcloud compute instance-groups list-instances instance-group-name

通过 SSH 连接到使用 list-instances 命令列出的某个实例。

gcloud compute ssh instance-name --zone=europe-west4-a

验证实例组中的虚拟机是否可以相互通信

使用 nmap 命令验证实例组中的虚拟机是否可以相互通信。从您连接的虚拟机运行 nmap 命令，将 instance-name 替换为实例组中另一个虚拟机的实例名称。

(vm)$ nmap -Pn -p 8477 instance-name

Starting Nmap 7.40 ( https://nmap.org ) at 2019-10-02 21:35 UTC
Nmap scan report for pytorch-20190923-n4tx.c.jysohntpu.internal (10.164.0.3)
Host is up (0.00034s latency).
PORT     STATE  SERVICE
8477/tcp closed unknown

只要 STATE 字段未显示 filtered，就表示防火墙规则设置正确。

创建 Cloud TPU Pod

gcloud compute tpus create tpu-name \
    --zone=europe-west4-a \
    --network=default \
    --accelerator-type=v2-32 \
    --version=pytorch-1.13

在 Pod 上运行分布式训练

  1. 从虚拟机会话窗口中，导出 Cloud TPU 名称并激活 conda 环境。

    (vm)$ export TPU_NAME=tpu-name
    (vm)$ conda activate torch-xla-1.13

  2. 运行训练脚本：

    (torch-xla-1.13)$ python -m torch_xla.distributed.xla_dist \
      --tpu=$TPU_NAME \
      --conda-env=torch-xla-1.13 \
      --env XLA_USE_BF16=1 \
      --env ANY_OTHER=ENV_VAR \
      -- python /usr/share/torch-xla-1.13/pytorch/xla/test/test_train_mp_imagenet.py \
      --fake_data

运行完上述命令后，您应该会看到如下所示的输出（注意，这使用的是 --fake_data）。在 v3-32 TPU Pod 上，训练需要大约 1/2 小时。

2020-08-06 02:38:29  [] Command to distribute: "python" "/usr/share/torch-xla-nightly/pytorch/xla/test/test_train_mp_imagenet.py" "--fake_data"
2020-08-06 02:38:29  [] Cluster configuration: {client_workers: [{10.164.0.43, n1-standard-96, europe-west4-a, my-instance-group-hm88}, {10.164.0.109, n1-standard-96, europe-west4-a, my-instance-group-n3q2}, {10.164.0.46, n1-standard-96, europe-west4-a, my-instance-group-s0xl}, {10.164.0.49, n1-standard-96, europe-west4-a, my-instance-group-zp14}], service_workers: [{10.131.144.61, 8470, v3-32, europe-west4-a, pytorch-nightly, my-tpu-slice}, {10.131.144.59, 8470, v3-32, europe-west4-a, pytorch-nightly, my-tpu-slice}, {10.131.144.58, 8470, v3-32, europe-west4-a, pytorch-nightly, my-tpu-slice}, {10.131.144.60, 8470, v3-32, europe-west4-a, pytorch-nightly, my-tpu-slice}]}
2020-08-06 02:38:31 10.164.0.43 [0]   % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
2020-08-06 02:38:31 10.164.0.43 [0]                                  Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
100    19  100    19    0     0   2757      0 --:--:-- --:--:-- --:--:--  3166
2020-08-06 02:38:34 10.164.0.43 [0]   % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
2020-08-06 02:38:34 10.164.0.43 [0]                                  Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
100    19  100    19    0     0   2623      0 --:--:-- --:--:-- --:--:--  2714
2020-08-06 02:38:37 10.164.0.46 [2]   % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
2020-08-06 02:38:37 10.164.0.46 [2]                                  Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
100    19  100    19    0     0   2583      0 --:--:-- --:--:-- --:--:--  2714
2020-08-06 02:38:37 10.164.0.49 [3]   % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
2020-08-06 02:38:37 10.164.0.49 [3]                                  Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
100    19  100    19    0     0   2530      0 --:--:-- --:--:-- --:--:--  2714
2020-08-06 02:38:37 10.164.0.109 [1]   % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
2020-08-06 02:38:37 10.164.0.109 [1]                                  Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
100    19  100    19    0     0   2317      0 --:--:-- --:--:-- --:--:--  2375
2020-08-06 02:38:40 10.164.0.46 [2]   % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
2020-08-06 02:38:40 10.164.0.49 [3]   % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
2020-08-06 02:38:40 10.164.0.46 [2]                                  Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
2020-08-06 02:38:40 10.164.0.49 [3]                                  Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
100    19  100    19    0     0   2748      0 --:--:-- --:--:-- --:--:--  3166
100    19  100    19    0     0   2584      0 --:--:-- --:--:-- --:--:--  2714
2020-08-06 02:38:40 10.164.0.109 [1]   % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
2020-08-06 02:38:40 10.164.0.109 [1]                                  Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
100    19  100    19    0     0   2495      0 --:--:-- --:--:-- --:--:--  2714
2020-08-06 02:38:43 10.164.0.49 [3]   % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
2020-08-06 02:38:43 10.164.0.49 [3]                                  Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
100    19  100    19    0     0   2654      0 --:--:-- --:--:-- --:--:--  2714
2020-08-06 02:38:43 10.164.0.43 [0]   % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
2020-08-06 02:38:43 10.164.0.43 [0]                                  Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
100    19  100    19    0     0   2784      0 --:--:-- --:--:-- --:--:--  3166
2020-08-06 02:38:43 10.164.0.46 [2]   % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
2020-08-06 02:38:43 10.164.0.46 [2]                                  Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
100    19  100    19    0     0   2691      0 --:--:-- --:--:-- --:--:--  3166
2020-08-06 02:38:43 10.164.0.109 [1]   % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
2020-08-06 02:38:43 10.164.0.109 [1]                                  Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
100    19  100    19    0     0   2589      0 --:--:-- --:--:-- --:--:--  2714
2020-08-06 02:38:57 10.164.0.109 [1] ==> Preparing data..
2020-08-06 02:38:57 10.164.0.109 [1] | Training Device=xla:0/14 Epoch=1 Step=0 Loss=6.87500 Rate=258.47 GlobalRate=258.47 Time=02:38:57
2020-08-06 02:38:57 10.164.0.109 [1] ==> Preparing data..
2020-08-06 02:38:57 10.164.0.109 [1] | Training Device=xla:0/15 Epoch=1 Step=0 Loss=6.87500 Rate=149.45 GlobalRate=149.45 Time=02:38:57
2020-08-06 02:38:57 10.164.0.43 [0] ==> Preparing data..
2020-08-06 02:38:57 10.164.0.43 [0] Epoch 1 train begin 02:38:52
2020-08-06 02:38:57 10.164.0.43 [0] | Training Device=xla:1/0 Epoch=1 Step=0 Loss=6.87500 Rate=25.72 GlobalRate=25.72 Time=02:38:57
2020-08-06 02:38:57 10.164.0.43 [0] ==> Preparing data..
2020-08-06 02:38:57 10.164.0.43 [0] | Training Device=xla:0/6 Epoch=1 Step=0 Loss=6.87500 Rate=89.01 GlobalRate=89.01 Time=02:38:57
2020-08-06 02:38:57 10.164.0.43 [0] ==> Preparing data..
2020-08-06 02:38:57 10.164.0.43 [0] | Training Device=xla:0/1 Epoch=1 Step=0 Loss=6.87500 Rate=64.15 GlobalRate=64.15 Time=02:38:57
2020-08-06 02:38:57 10.164.0.43 [0] ==> Preparing data..
2020-08-06 02:38:57 10.164.0.43 [0] | Training Device=xla:0/2 Epoch=1 Step=0 Loss=6.87500 Rate=93.19 GlobalRate=93.19 Time=02:38:57
2020-08-06 02:38:57 10.164.0.43 [0] ==> Preparing data..
2020-08-06 02:38:57 10.164.0.43 [0] | Training Device=xla:0/7 Epoch=1 Step=0 Loss=6.87500 Rate=58.78 GlobalRate=58.78 Time=02:38:57
2020-08-06 02:38:57 10.164.0.109 [1] ==> Preparing data..
2020-08-06 02:38:57 10.164.0.109 [1] Epoch 1 train begin 02:38:56
2020-08-06 02:38:57 10.164.0.109 [1] | Training Device=xla:1/8 Epoch=1 Step=0 Loss=6.87500 Rate=100.43 GlobalRate=100.43 Time=02:38:57
2020-08-06 02:38:57 10.164.0.109 [1] ==> Preparing data..
2020-08-06 02:38:57 10.164.0.109 [1] | Training Device=xla:0/13 Epoch=1 Step=0 Loss=6.87500 Rate=66.83 GlobalRate=66.83 Time=02:38:57
2020-08-06 02:38:57 10.164.0.109 [1] ==> Preparing data..
2020-08-06 02:38:57 10.164.0.109 [1] | Training Device=xla:0/11 Epoch=1 Step=0 Loss=6.87500 Rate=64.28 GlobalRate=64.28 Time=02:38:57
2020-08-06 02:38:57 10.164.0.109 [1] ==> Preparing data..
2020-08-06 02:38:57 10.164.0.109 [1] | Training Device=xla:0/10 Epoch=1 Step=0 Loss=6.87500 Rate=73.17 GlobalRate=73.17 Time=02:38:57
2020-08-06 02:38:57 10.164.0.109 [1] ==> Preparing data..
2020-08-06 02:38:57 10.164.0.109 [1] | Training Device=xla:0/9 Epoch=1 Step=0 Loss=6.87500 Rate=27.29 GlobalRate=27.29 Time=02:38:57
2020-08-06 02:38:57 10.164.0.109 [1] ==> Preparing data..
2020-08-06 02:38:57 10.164.0.109 [1] | Training Device=xla:0/12 Epoch=1 Step=0 Loss=6.87500 Rate=110.29 GlobalRate=110.29 Time=02:38:57
2020-08-06 02:38:57 10.164.0.46 [2] ==> Preparing data..
2020-08-06 02:38:57 10.164.0.46 [2] | Training Device=xla:0/20 Epoch=1 Step=0 Loss=6.87500 Rate=100.85 GlobalRate=100.85 Time=02:38:57
2020-08-06 02:38:57 10.164.0.46 [2] ==> Preparing data..
2020-08-06 02:38:57 10.164.0.46 [2] | Training Device=xla:0/22 Epoch=1 Step=0 Loss=6.87500 Rate=93.52 GlobalRate=93.52 Time=02:38:57
2020-08-06 02:38:57 10.164.0.46 [2] ==> Preparing data..
2020-08-06 02:38:57 10.164.0.46 [2] | Training Device=xla:0/23 Epoch=1 Step=0 Loss=6.87500 Rate=165.86 GlobalRate=165.86 Time=02:38:57

清理

为避免因本教程中使用的资源导致您的 Google Cloud 帐号产生费用，请删除包含这些资源的项目，或者保留项目但删除各个资源。

  1. 与 Compute Engine 虚拟机断开连接：

    (vm)$ exit

  2. 删除实例组：

    gcloud compute instance-groups managed delete instance-group-name

  3. 删除 TPU Pod：

    gcloud compute tpus delete ${TPU_NAME} --zone=europe-west4-a

  4. 删除实例组模板：

    gcloud compute instance-templates delete instance-template-name

  5. [可选] 删除您的虚拟机磁盘映像：

    gcloud compute images delete image-name

后续步骤

试用 PyTorch Colab：