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机器之心发布

机器之心编辑部

LiBai（李白）模型库覆盖了 Hugging Face、Megatron-LM、DeepSpeed、FairSeq 这些所有主流 Transformer 库的优点，让大模型训练飞入寻常百姓家。

大模型多了去了，告诉我怎么加速？自 2018 年 BERT 诞生，到 GPT-3、ViT 等拥有数以亿计的参数规模的模型不断涌现，AI 模型参数量的爆发式增长已不足为奇，让炼丹师无暇顾及甚至感到麻木。

与此同时，大模型对计算和内存资源提出了巨大的挑战。训练成本急剧上升，比如用一块非常先进的 NVIDIA A100 GPU 训练千亿参数模型的 GPT-3，需要用时 100 多年。

大模型对显存的需求增长远超过 GPU 显存增长的速度，根据 OpenAI 的报告，模型大小的增长速度是每 3.5 月翻一倍，而 GPU 显存则需要 18 个月才能翻倍。受限于 GPU 显存，单个 GPU 无法再容纳大规模模型参数。

因此，业内不得不将计算扩展到多个 GPU 设备上，分布式训练则成为广大开发者的必然选择。

但是分布式训练的门槛太高，即便拥有充足的计算资源，也可能因为搞不定分布式训练而望洋兴叹。分布式并行编程通常需要工程师了解计算机系统和架构的专业知识，再加上相关的实践经验，这进一步增加了探索前沿算法和新模型的难度。凡此种种，使得大模型成为部分科技巨头的特权。如何加速模型训练效率，让更多工程师可以使用、研究大模型成为当务之急。

问题是，市面上那么多支持分布式训练的模型库，选哪个最合适？

近期，由一流科技团队研发的以高效性起家的国产开源深度学习框架 OneFlow 上线了 LiBai（李白）模型库，这个新生代模型库覆盖了 Hugging Face、Megatron-LM、DeepSpeed、FairSeq 这些所有主流 Transformer 库的优点，分布式训练性能一如既往地力压群雄，更重要的是，全局视角编程最大程度降低了分布式使用门槛，让大模型训练飞入寻常百姓家。

LiBai 模型库地址：https:///Oneflow-Inc/libai

那么，它具体是怎么做到的？以下还将从训练性能、易用性等方面对上述分布式训练工具做对比，为你在下一次做分布式训练时的工具选择提供参考指南。

一键自动分布式训练，性能超越 Megatron-LM 和 DeepSpeed

作为一个简单高效的分布式模型训练工具箱，具体而言，LiBai 有如下六大特点：

支持单卡代码平滑地扩展到分布式。LiBai 内置的模型与 PyTorch 保持一致风格，大大降低学习和使用成本，只需要简单配置，就可以便捷地扩展至任意规模的并行。这意味着，你可以在单卡上增加新功能，进行模型调试，跑通代码后再丝滑地迁移到分布式上进行训练。如果完全不想配置分布式训练，或是觉得手动配置的分布式训练太慢，那可以试用分布式托管特性，只需安装自动并行的包（https://libai.readthedocs.io/en/latest/tutorials/basics/Auto_Parallel.html），并在 LiBai 里配置一行 graph.auto_parallel=True，就可以专注于模型本身，在完全不用操心分布式的同时获得较快的训练速度。
兼容 Hugging Face。OneFlow 和 PyTorch 在 API 层次高度兼容，可以通过简单的代码修改就可以导入 Hugging Face 模型，只须 import oneflow as torch ，基于 LiBai 的数据并行、自动混合精度、Activation Checkpoint、ZeRO 等机制进行一个大规模模型的训练。如果把模型的个别层次替换为 LiBai 内置的 layers ，就可以使用 3D 并行来训练一个大模型。
模块化设计。在 LiBai 的实现中，不仅为模型构建提供可复用的基础计算模块，也针对数据加载、训练逻辑、指标计算等做了抽象和模块化处理，方便用户根据自己的需求重写，然后作为插件集成到 LiBai 的训练系统中进行训练。
开箱即用。大模型训练通常需要依赖一些技术，LiBai 提供了混合精度训练、梯度重计算、梯度累加、ZeRO 等特性，可以轻松与数据并行、模型并行、流水并行组合使用。
快速复现实验。OneFlow 团队参考了 Detectron2 LazyConfig（https:///facebookresearch/detectron2/blob/main/docs/tutorials/lazyconfigs.md）来构建 LiBai 的配置系统，相比于传统的 argparse 和 yacs-based 配置方式，LiBai 的配置系统更加灵活，使用 Python 语法完成整体构建，所以添加新的参数和模块非常方便，只需要 import 对应的模块即可完成新模块的添加。同时，训练配置还可以序列化成 yaml 文件进行保存，方便直接在文件中进行关键字搜索来查找配置项，如果用户想要复现之前的实验的结果，也直接传入保存的 config.yaml 作为训练配置，保留非常多脚本的文件既不利于查看有效修改，在复现实验的同时也容易弄混实验配置。
高效性能。通过和 Megatron-LM 进行严格的 kernel 对齐，实现了多种 kernel fusion 操作，同时得益于 OneFlow 静态图的设计，不管是单卡性能还是各种组合并行的效率，LiBai 都优于英伟达深度优化的 Megatron-LM 和微软的 DeepSpeed。

得益于 OneFlow SBP 原生支持各种并行技术，LiBai 实现了算法描述和并行系统的解耦，仅用 3 万多行代码，它就实现了英伟达 Megatron-LM 和微软 DeepSpeed 两大流行方案共计 10 万行代码才能涵盖的功能。

数据最具说服力，以下的所有实验数据均在相同的硬件环境、相同的第三方依赖（CUDA、 cuDNN 等）、使用相同的参数和网络结构下，全面对比了 LiBai 和 Megatron-LM 在不同模型下的性能表现（所有性能结果均公开且可复现，https://libai.readthedocs.io/en/latest/tutorials/get_started/Benchmark.html）。未来，OneFlow 团队会公布更大规模集群上 LiBai 的表现。

Megatron-LM 固定 commit：https:///NVIDIA/Megatron-mit/e156d2fea7fc5c98e645f7742eb86b643956d840
mit: https:///Oneflow-Inc/mit/9fc504c457da4fd1e92d854c60b7271c89a55222
mit: https:///Oneflow-Inc/mit/55b822e4d3c88757d11077d7546981309125c73f

数据并行

注：以下每组参数的含义：

DP 数据并行、MP 模型并行、PP 流水并行、2D 并行、3D 并行

fp16：打开混合精度训练 (amp)

nl: num layers (当 Pipeline parallel size = 8 时，为了让每个 stage 有相对数量的 layer 进行计算，我们将 num layers 从 24 调整为 48)

ac: enable activation checkpointing

mb: micro-batch size per gpu

gb: global batch size total

dxmxp，其中:

d = 数据并行度(data-parallel-size)

m = 模型并行度(tensor-model-parallel-size)

p = 流水并行度(pipeline-model-parallel-size)

1n1g 表示单机单卡，1n8g 表示单机 8 卡, 2n8g 表示 2 机每机 8 卡共 16 卡， 4n8g 表示 4 机共 32 卡

grad_acc_num_step = global_batch_size / (micro_batch_size * data_parallel_size) 展示的结果为 Throughout

（注：本组 num layers = 24，开启 amp，1n1g micro-batch size = 24, 其余组 micro-batch size = 16）

（注：本组 num layers = 24，开启 amp，1n1g micro-batch size = 6, 其余组 micro-batch size = 4）

模型并行

（注：本组 num layers = 24，开启 amp，开启 activation checkpointing，

micro-batch size = 128， global batch size = 1024， grad acc step = 8）

（注：本组 num layers = 24，开启 amp）

流水并行

（注：前两组 num layers = 24，grad acc step = 8，最后一组 num layers = 48, grad acc step = 16，均开启 amp，开启 activation checkpointing）

2-D 并行

数据 + 模型并行

（注：本组均为 num layers = 24，均开启 amp，开启 activation checkpointing， micro-batch size = 128，grad acc step = 8）

（注：本组均为 num layers = 24，均开启 amp，开启 activation checkpointing， micro-batch size = 32，grad acc step = 8）

数据 + 流水并行

（注：本组均为 num layers = 24，均开启 amp，开启 activation checkpointing， micro-batch size = 128，grad acc step = 8）

（注：本组均为 num layers = 24，均开启 amp，开启 activation checkpointing， micro-batch size = 32，grad acc step = 8）

3-D 并行

（注：本组均为 num layers = 24，均开启 amp，开启 activation checkpointing，grad acc step = 8）

从上述性能对比数据可以看到，在严格对齐的实验环境下，在 Bert、GPT-2 模型上，LiBai 的训练速度全方位超过 Megatron-LM。

人有我优，人无我有：LiBai vs 其他训练方案

如前所述，为了解决大模型训练的难题，业内已经有 Hugging Face、DeepSpeed 和 Megatron-LM、FairSeq 等流行方案，OneFlow 是否还有必要再研发一个 LiBai 模型库？

接下来，让我们具体比较下上述模型库的优势和不足，也许你就会做出判断。

HuggingFace：提供了全面的 SOTA Transformer 模型，便于使用预训练好的模型进行微调，提供强大的社区和生态，方便开发者使用预训练好的模型。但它只支持数据并行的方式，如果模型超过单个 GPU 显存容量就不适用了，而且想用它做从零开始训练速度也比较受限。

FairSeq：主要针对序列模型，在 NLP 和 CV 大一统的趋势下，缺少对 CV 模型的支持。

Megatron-LM：基于 PyTorch 实现了数据并行、模型并行和流水并行，性能高，可以用来真正地训练超大规模模型。

不过它做了大量的定制化，对于不熟悉分布式训练的算法工程师而言学习和使用门槛太高，基本上只能被分布式专家所复用。另外，Megatron-LM 提供的模型也远远少于 Hugging Face，使得想使用 PyTorch 复现大模型的工程师都必须要等待其他分布式高手基于 Megatron-LM 实现了自己想用的模型才行。

DeepSpeed：基于 PyTorch 的模型显存优化相关的深度定制库，提供分布式训练、混合精度训练、ZeRO 等技术，可以有效节约内存的开销，使得在数据并行下也可以有效地训练大模型。但是，DeepSpeed 还不支持模型并行，当模型某些层的参数大到超过了单个 GPU 的显存，或是使用 DeepSpeed 的切分方式导致的通信效率不是最优时，最好还是使用模型并行（Tensor 并行、流水并行)，此时，只能结合 Megetron-LM 加上侵入原代码的改造来满足需求。

除了作为 PyTorch 生态中实现大模型训练之鼻祖的 Megatron-LM 和 DeepSpeed ，来自国内外的多家知名机构也研发和推出了如 FairSeq 等若干大模型训练库，需要特别指出的是，这些库的分布式核心功能无一例外都是基于 Megatron-LM、DeepSpeed 完成的。

LiBai 模型库的与众不同之处在于，它不是以上任一分布式训练工具的简单升级或包装，而是基于 OneFlow 的分布式和图编译器能力构建的大规模预训练模型开发套件。唯有如此，LiBai 不仅在性能上无出其右，在分布式易用性上更是不遑多让：

兼容性。可以有效和目前基于 PyTorch 实现的 SOTA 模型兼容，方便用户快速迁移模型。
高效性。无论是单卡还是多卡，用户使用 LiBai 都可以提高训练效率。
易用性。LiBai 具有优秀的扩展性，可以很方便地根据需求修改模型，增加新功能，更快地完成原型功能的开发。以几乎无感知、零学习成本的方式帮助用户大幅降低分布式深度学习训练的门槛，用户在使用 LiBai 开发新模型和新功能时，只要会单张 GPU 编程就能自动扩展到大规模 GPU 的集群，无须为分布式训练重写代码，从而提高开发的效率。

看完上述对比，相信 LiBai 也会成为 AI 工程师做分布式训练的绝佳选择，你觉得呢？

LiBai 支持所有常见并行训练策略

分布式训练大模型是个复杂问题，涉及到数据并行（data parallel），模型并行（tensor/model parallel），流水并行（pipeline parallel）等多种并行策略，LiBai 模型库支持这三种常见的并行策略以及这些并行策略的任意组合（并行策略的基本概念：https://docs.oneflow.org/master/parallelism/01_introduction.html）。

自行实现这些并行策略让人十分头疼，比如以前为了使用自动混合精度训练，需要学习配置 Apex；为了支持数据加载流水线，需要学习配置 DALI；为了使用 ZeRO 减少显存占用，需要学习配置 DeepSpeed …… 但用 LiBai 就完全不用担心这类问题，它内置了多种并行策略且具备良好的可扩展性。

以下是 LiBai 中各类并行方法的实例。

万能并行的实现方式

借助 OneFlow 的 SBP 接口，用户可以很方便地根据自身的需求，依照 GPU 的分组排布情况对网络中的输入或者权重进行切分，以实现数据或张量并行。

在 LiBai 的 layers 模块（libai.layers）下，已内置一系列可自适应不同并行策略的网络层，包括常用的 Linear、MLP、Transformer 模块等，使用 LiBai 的 layers 搭建的神经网络, 只需调整配置文件中关于分布式配置的超参，就可以轻松实现纯数据并行、纯张量并行以及数据 & 张量混合并行的训练策略。

关于分布式配置的格式如下：

# mon/train.py # Distributed arguments dist=dict( data_parallel_size=1, tensor_parallel_size=1, pipeline_parallel_size=1, )

通过 data_parallel_size 与 tensor_parallel_size 来控制输入数据与模型权重在不同 GPU 组上的切分方式，当用户使用 LiBai 的内置 layers 模块搭建好神经网络后，可以在自己的训练配置文件中修改分布式超参, 以实现不同的并行训练策略，上图所有值都取为 1 表示在单卡上运行。假设用户拥有一台 8 卡机器，下面介绍一下如何通过修改此配置文件实现数据并行、张量并行以及流水并行训练。

具体操作可参考 LiBai 分布式配置文档：https://libai.readthedocs.io/en/latest/tutorials/basics/Distributed_Configuration.html

纯数据并行 & 纯模型并行

当用户要在 8 卡上进行纯数据（或模型）并行训练, 只需要在训练配置文件中对分布式超参进行覆写即可:

纯数据并行

# your config.py from libai.config import get_config train = get_config("common/train.py").train

train.dist.data_parallel_size = 8

训练时，在不同的 rank 上会复制一份相同的模型，每个 rank 会分别处理一部分的输入数据, 以实现数据并行训练。

纯模型并行

# your config.py from libai.config import get_config train = get_config("common/train.py").train

train.dist.tensor_parallel_size = 8

在这种情况下, 模型会自动在 8 个 GPU 上进行切分, 每个 GPU 仅包含整体模型结构的一部分, 以实现模型并行训练。

数据 & 模型混合并行训练

当用户要在 8 卡上进行数据与模型混合并行训练, 只需要在训练配置文件中对分布式超参进行以下简单改动：

# your config.py from libai.config import get_config train = get_config("common/train.py").train

train.dist.data_parallel_size = 2 train.dist.tensor_parallel_size = 4

这种情况下, LiBai 会自动对 GPU 进行分组, 我们以 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] 对 8 个 GPU 进行编号，当设置了 data_parallel_size=2 以及 tensor_parallel_size=4 后，在执行时，会自动将 8 个 GPU 进行分组，可以表示为 [[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7]], 其中[0, 1, 2, 3] 为一组，[4, 5, 6, 7]为一组，执行时，会在组之间进行数据并行训练，在组内进行模型并行训练。

流水并行的配置

流水并行的核心概念可以简单总结为：将网络分为多个阶段（stage），不同的 stage 被分发到不同的 GPU 上, 每个 stage 的计算结果传递给下一个 stage 进行计算，最终按接力的方式完成训练。关于流水并行的具体内容可参考：https://docs.oneflow.org/master/parallelism/01_introduction.html#_6。

朴素流水并行配置

在 LiBai 下可以通过设置 placement 参数，将网络的不同层分配到不同的 GPU 上，placement 参数的值可以通过 libai.utils.distributed 下的 get_layer_placement()接口轻松配置，LiBai 会自动根据配置文件（config）中的分布式配置，来做 stage 的切分，将不同的 placement 自动分配到不同的 stage 上，所以只需要为网络的每一层配置好 placement，再结合分布式配置，便可以轻松实现流水并行配置。

在大部分网络中，往往用一层 Linear 层作为网络的头部（head）, 产生网络的最终结果用作分类或者其他任务, 所以以 Linear 层为例, 简要介绍 LiBai 中最简单的流水并行配置方法：

from libai.layers import Linear

self.head = Linear(hidden_size, num_classes)

配置网络模块（module）的 placement

在 LiBai 中可以通过两种方式将一层网络分配到对应的 placement 上：

1、通过 to_global 接口结合 get_layer_placement()来手动指定 placement，这里通过设置 get_layer_placement(-1)来将 head 层配置到最后一组接力的 placement 上。

from libai.layers import Linear import libai.utils.distributed as dist

self.head = Linear(hidden_size, num_classes).to_global(placement=dist.get_layer_placement(-1))

2、（mended）在 libai.layers 中实现的 module 自带 layer_idx 参数, 可以直接设置 layer_idx 参数来指定这一层的 placement

from libai.layers import Linear

self.head = Linear(hidden_size, num_classes, layer_idx=-1)

配置输入数据的 placement

在配置好了网络中模块的 placement 后, 还需要指定输入数据的 placement, 因为只有当输入和网络在同一个 stage 的时候才可以进行计算, 最直观的方式就是为输入和网络配置相同的 placement, 可以结合 to_global 与 get_layer_placement()实现：

class MyModule(nn.Module): def __init__(self, ... *, layer_idx): ... self.layer_idx = layer_idx ...

def forward(self, input_data): input_data = input_data.to_global(placement=dist.get_layer_placement(self.layer_idx)) ...

结合配置文件轻松实现朴素流水并行

在配置好网络中不同层的 placement 以及输入的 placement 后，在执行流水并行前，用户只需要调整配置文件（config）即可，需要提前知道网络中的层数，并且调整配置文件中的 pipeline_num_layers：

# set the number of pipeline stages to be 2 train.dist.pipeline_parallel_size = 2

# set model layers for pipeline train.dist.pipeline_num_layers = hidden_layers

1F1B 是在 PipeDream（https://arxiv.org/pdf/1806.03377.pdf）中介绍的一种新的流水并行训练方式，可以更好地节省显存与利用资源。LiBai 也可以比较容易地支持这种 1F1B 的策略（https:///Oneflow-Inc/libai/blob/main/docs/source/tutorials/advanced_tutorials/customize_dataloader.md）

3D 并行的实现

掌握了数据 & 模型混合并行，以及流水并行以后，配置数据 + 模型 + 流水并行也只是综合一下上述各种并行的改动即可。

# your config.py from libai.config import get_config train = get_config("common/train.py").train


train.dist.data_parallel_size = 2

train.dist.tensor_parallel_size = 2

train.dist.pipeline_parallel_size = 2

hidden_layers = 8 #网络的层数 train.dist.pipeline_num_layers = hidden_layers

还是以 8 卡作为例子，在设置 data_parallel_size，tensor_parallel_size， pipeline_parallel_size 都为 2 以后，在执行时，模型将根据用户设置的 pinepine_num_layers 在 GPU 上自动进行划分。

以上述配置为例，模型将在 [0, 1, 2, 3] 和[4, 5, 6, 7]号 GPU 上拆分为 2 个 stage。其中，stage0 会在 [0, 2] 和[1, 3]号 GPU 上数据并行；在 [0, 1] 和[2, 3]号 GPU 上模型并行；stage1 会在 [4, 6] 和[5, 7]号 GPU 上数据并行；在 [4, 5] 和[6, 7]号 GPU 上模型并行。

自定义并行训练

根据上文的介绍，LiBai 在 libai/layers / 下提供了封装好的模块供用户调用。通过这些模块的组合，用户可以拼凑出自己的并行网络。

当 LiBai 中的模块无法满足用户需求时，用户也可以非常方便地自定义并行策略。不同于 PyTorch 下需要手工插入 scatter -> forward -> reduce 等一系列复杂的通信操作，在 LiBai 中，用户只需在初始化 tensor 时定义 sbp 和 placement，便可像写单机运行的代码一样跑起来自己的并行代码。（sbp 和 placement 的详情可参考：https://docs.oneflow.org/master/parallelism/04_2d-sbp.html）。

举例来说，在用户进行 4 卡训练时，网络的中间结果有一个 shape 为 (16, 8) 的 2D Parallel 的 tensor 在 GPU 上的划分方式为如下图, 在 LiBai 中。该 tensor 的 placement 分布为 ranks=[[0, 1],[2, 3]]，SBP 为 (S[0], S[1]) 或(S[1], S[0])。

[ | X00 gpu0 | X01 gpu1 -------------------------- X10 gpu2 | X11 gpu3 | ]

其中， Xij 的 shape 都为 (8, 4) 均匀的分布在每张卡上, 如果你想对这个 tensor 加入一些随机噪声，那么在 LiBai 中可以非常方便地加上如下代码:

LiBai 中封装 dist.get_nd_sbp()是为了兼容 1D parallel 的需求，同时 dist.get_layer_placement()是为了方便配置 pipeline parallel。大多数情况下，用户可以直接参照以下代码：

# test.py import oneflow as flow from omegaconf import DictConfig from oneflow import nn


from libai.utils import distributed as dist
cfg = DictConfig(

    dict(data_parallel_size=2, tensor_parallel_size=2, pipeline_parallel_size=1))

dist.setup_dist_util(cfg)
class Noise(nn.Module):

    def __init__(self):

        super().__init__()

        self.noise_tensor = flow.randn(

            16, 8,

            sbp=dist.get_nd_sbp([flow.sbp.split(0), flow.sbp.split(1)]),

            placement=dist.get_layer_placement(layer_idx=0)

        )

        # 也可以换成以下的写法

        # self.noise_tensor = flow.randn(

        #     16, 8,

        #     sbp=(flow.sbp.split(0), flow.sbp.split(1)),

        #     placement=flow.placement("cuda", ranks=[[0, 1],[2, 3]])

        # )
    def forward(self, x):

        return x + self.noise_tensor
Noise = Noise()
x = flow.zeros(

    16, 8,

    sbp=(flow.sbp.split(0), flow.sbp.split(1)),

    placement=flow.placement("cuda", ranks=[[0, 1],[2, 3]])

)

y = Noise(x)

print(f"rank: {flow.env.get_rank()}, global tensor: shape {y.shape} sbp {y.sbp} placement {y.placement}, local tensor shape: {y.to_local().shape}")

运行指令：

python3 -m oneflow.distributed.launch --nproc_per_node 4 test.py

以下显示输出，根据 shape 可以看到每个 rank 下 tensor 的分布，以及在 global 视角下该 tensor 的信息。

rank: 2, global tensor: shape oneflow.Size([16, 8]) sbp (oneflow.sbp.split(axis=0), oneflow.sbp.split(axis=1)) placement oneflow.placement(type="cuda", ranks=[[0, 1], [2, 3]]), local tensor shape: oneflow.Size([8, 4]) rank: 3, global tensor: shape oneflow.Size([16, 8]) sbp (oneflow.sbp.split(axis=0), oneflow.sbp.split(axis=1)) placement oneflow.placement(type="cuda", ranks=[[0, 1], [2, 3]]), local tensor shape: oneflow.Size([8, 4]) rank: 1, global tensor: shape oneflow.Size([16, 8]) sbp (oneflow.sbp.split(axis=0), oneflow.sbp.split(axis=1)) placement oneflow.placement(type="cuda", ranks=[[0, 1], [2, 3]]), local tensor shape: oneflow.Size([8, 4]) rank: 0, global tensor: shape oneflow.Size([16, 8]) sbp (oneflow.sbp.split(axis=0), oneflow.sbp.split(axis=1)) placement oneflow.placement(type="cuda", ranks=[[0, 1], [2, 3]]), local tensor shape: oneflow.Size([8, 4])

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