多机多卡训练SD系列模型（四）_accelerate config配置

多机多卡训练SD系列模型（四）

前言

Accelerate是为PyTorch用户设计的库，旨在简化分布式训练和混合精度训练过程。它提供了一种轻松加速和扩展PyTorch训练脚本的方式，无需编写繁琐的样板代码。Accelerate的API相对简单，仅包含一个Accelerator对象类，使用户能够更轻松地利用多GPU、TPU等计算资源，同时保持对训练循环的完全控制。

Accelerate_config配置

用单机多卡或者单机多卡都可以选择multi-GPU,里面可以设置gpu数量

单机就输入1

这里很多其他方式可以都选no，后续再研究

输入GPU数量和id，可以指定某个GPU来训练

是否混合精度训练，可以选择，主要看机器和训练的精度，如果能上fp32的基本就选no就好了，混合精度可以加快速度

然后会有一个保存路径，在训练脚本中引用就可以。

accelerate launch --config_file="./config/accelerate_config.yaml" train_network.py \

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像这样引用的话，就要写一个yaml文件

command_file: null
commands: null
compute_environment: LOCAL_MACHINE
deepspeed_config: {}
distributed_type: MULTI_GPU
downcast_bf16: 'no'
dynamo_backend: 'NO'
fsdp_config: {}
gpu_ids: all
machine_rank: 0
main_process_ip: null
main_process_port: null
main_training_function: main
megatron_lm_config: {}
mixed_precision: 'no'
num_machines: 1
num_processes: 4
rdzv_backend: static
same_network: true
tpu_name: null
tpu_zone: null
use_cpu: false

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这是比较完整的accelerate_config,use_cpu还没太研究懂，测试的在四卡下启用会降低gpu内存使用率。

运行中可能会报错

RuntimeError: DataLoader worker (pid 1123) is killed by signal: Bus error. 
It is possible that dataloader's workers are out of shared memory. 
Please try to raise your shared memory limit.
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docker创建容器时默认为每个容器创建唯一的IPC（进程间通信）命名空间。而默认的共享内存是64M，如果数据量大的话就需要用到更大的共享内存，可以用 --shm-size 256G来指定共享内存，也可以在启动时用--ipc=host的参数来指定容器与主机共享内存大小。

启动训练后，可以运行nvtop来看GPU使用情况，如果每张卡都在跑就算是成功了

GPU_MEM利用率

算力资源很宝贵，所以充分利用GPU资源可以降低训练的时间成本，并且训练更好的效果，正常利用率在60%-96%是比较好的。
利用率主要和训练的数据量和训练的batch_size有关，

在深度学习的模型训练中，通常会将数据分成多个batch进行训练。batch size是每个batch中包含的样本数。较大的batch size可以加快模型的训练速度，但是也会占用更多的GPU内存资源。

当batch size较小时，GPU内存的利用率可能会较低。因为当数据量很小时，GPU内存中可能会有很多未使用的内存空间。此时，可以通过增加batch size来提高GPU内存的利用率。

但是，当batch size过大时，GPU内存的利用率可能会饱和。这是因为batch size的增加会导致模型需要更多的内存空间来存储数据和梯度信息。如果GPU内存不足以容纳这些信息，就会出现显存溢出的情况，导致程序崩溃。

因此，要根据具体情况来确定最优的batch size，以保证GPU内存的充分利用和模型的正常训练。一般推荐先使用较小的batch size进行模型训练，然后逐渐增加batch size，直到GPU内存利用率接近100%，但未发生显存溢出。

batch_size对训练的影响

Batchsize的大小对loss的影响是多方面的：

1. 训练速度：Batchsize越大，每个epoch需要的iteration数就越少，训练速度就越快。

2. 内存占用：Batchsize越大，需要的内存就越多。如果内存不够，就需要减小Batchsize。

3. 大Batchsize下的收敛性：大Batchsize下的模型收敛速度更快，但是可能会导致过拟合，因为模型学习到的信息更多。

4. 梯度更新：在大Batchsize下，梯度更新的方差会变小，因为样本之间的相关性更高。这可能会导致模型陷入局部最优解。

总的来说，Batchsize的大小会影响模型的训练速度、内存占用和性能。需要根据具体情况进行调整，以达到最佳的训练效果。

一般来说batch_size选2的n次方会更加好（在编译原理和操作系统中可以看到）：

1. 在计算机系统中，内存通常以块（blocks）或页面（pages）的形式进行管理。这些块或页面的大小通常是2的幂次方，例如，一个典型的页面大小可能是4KB（2^12）。这种大小的选择是出于硬件性能和内存管理的考虑。当数据被加载到内存中或从内存中读取时，它们通常是以块为单位进行操作。

2. 在深度学习中，批量处理是一种常见的操作，涉及对一批数据进行并行计算。当选择批量大小为2的幂次方时，这些数据在内存中的布局更有可能是对齐的。这意味着批次中的每个数据块都可以更容易地加载到内存缓存中，而不会跨越内存块的边界。这可以减少内存访问的碎片化和浪费，从而提高了数据加载和处理的效率。

正常4，6，8就能榨干A10的性能，batch_size最好也可以被数据集数量整除，这样训练也更好。
在config里还有一个参数是"max_data_loader_n_workers",取值大的时候也会降低内存占用率，取8的时候比较好。

"gradient_checkpointing": gradient_checkpointing,
"gradient_accumulation_steps": gradient_accumulation_steps,
"mem_eff_attn": False,
"xformers": True,
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当GPU资源不足的时候可以检查这几个参数，可以时间换空间，以训练更大的模型，如果发现gpu利用率不高，可以检查这几个参数。xformers一般都要开启，
在config_file和dataset_config中设置batch_size会冲突，会以dataset里面的设置优先。

总结

多卡训练比单卡基本是倍数增加，但是高batch_size会导致loss震荡严重，会导致需要训练的轮次增加，也会影响到学习率的参数，具体还需要进行调试，下一篇研究学习率和network_dim