基于Ray的混合硬件分布式训练 | AI生成和翻译

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是的，你可以使用 Python 在 MacBook Air M2（采用 Apple Silicon 芯片，使用 MPS 后端进行 GPU 加速）和配备 NVIDIA 4070Ti 的 Intel i9 台式机（支持 CUDA）之间进行机器学习模型的分布式训练。然而，这种设置是异构的（不同架构、操作系统和加速器），因此不如同构集群（例如全部使用 NVIDIA GPU）那样直接。由于后端不兼容，像 PyTorch 这样的框架中的原生分布式训练无法开箱即用——Mac 上的 PyTorch 使用 MPS（Metal Performance Shaders），而台式机使用 CUDA，并且像 NCCL（用于高效的 GPU 到 GPU 同步）这样的通信库仅适用于 NVIDIA，在 Apple Silicon 上不可用。

尽管如此，你可以使用像 Ray 这样的高级编排库来实现分布式训练，它抽象了硬件差异。其他选项如 Dask 或自定义框架也存在，但在深度学习方面功能较为有限。下面我将概述可行性、推荐方法和替代方案。

推荐方法：使用 Ray 进行分布式训练

Ray 是一个基于 Python 的分布式计算框架，它与硬件无关，支持在混合机器（例如，macOS on Apple Silicon 和 Windows/Linux on NVIDIA）上扩展 ML 工作负载。它可以在两个平台上安装，并通过在每个机器的可用硬件（Mac 上的 MPS，台式机上的 CUDA）上运行任务来处理异构加速器。

工作原理

• 设置：通过 pip 在两台机器上安装 Ray（pip install "ray[default,train]"）。启动一个 Ray 集群：一台机器作为头节点（例如你的台式机），并通过网络将 Mac 连接为工作节点。Ray 通过自己的协议处理通信。
• 训练模式：使用 Ray Train 来扩展像 PyTorch 或 TensorFlow 这样的框架。对于异构设置：
  • 采用“参数服务器”架构：一个中央协调器（在一台机器上）管理模型权重。
  • 定义在特定硬件上运行的工作器：对 NVIDIA 台式机（CUDA）使用像 @ray.remote(num_gpus=1) 这样的装饰器，对 Mac（MPS 或 CPU 回退）使用 @ray.remote(num_cpus=2) 或类似的装饰器。
  • 每个工作器在其本地设备上计算梯度，将其发送到参数服务器进行平均，并接收更新后的权重。
  • Ray 自动分发数据批次并在机器之间同步。
• 示例工作流程：
  1. 在 PyTorch 中定义你的模型（在 Mac 上设置设备为 "mps"，在台式机上设置为 "cuda"）。
  2. 使用 Ray 的 API 包装你的训练循环。
  3. 在头节点上运行脚本；Ray 将任务分派给工作器。
• 性能：由于网络开销和没有直接的 GPU 到 GPU 通信（例如通过 NCCL），训练将比纯 NVIDIA 集群慢。Mac 的 M2 GPU 比 4070Ti 弱，因此要相应平衡工作负载（例如在 Mac 上使用较小的批次）。
• 限制：
  • 最适合数据并行训练或超参数调优；模型并行（将大模型拆分到多个设备上）在异构设置中更棘手。
  • 对于非常大的模型（例如 10 亿+参数），添加像混合精度、梯度检查点或与 DeepSpeed 集成这样的技术。
  • 机器之间的网络延迟可能成为瓶颈；确保它们在同一个快速局域网上。
  • 测试示例显示它在 Apple M4（类似于 M2）+ 较旧的 NVIDIA GPU 上工作，但要根据你的 4070Ti 的性能进行优化。

一个名为 “distributed-hetero-ml” 的框架提供了实际示例和代码，它简化了异构硬件的处理。

为什么 Ray 适合你的设置

• 跨平台：适用于 macOS（Apple Silicon）、Windows 和 Linux。
• 与 PyTorch 集成：使用 Ray Train 来扩展你现有的代码。
• 不需要相同的硬件：它在 Mac 上检测并使用 MPS，在台式机上使用 CUDA。

替代方案：使用 Dask 进行分布式工作负载

Dask 是另一个用于并行计算的 Python 库，适用于分布式数据处理和一些 ML 任务（例如通过 Dask-ML 或 XGBoost）。

• 方法：设置一个 Dask 集群（一个调度器在你的台式机上，工作器在两台机器上）。在 NVIDIA 端使用像 CuPy/RAPIDS 这样的库进行 GPU 加速，在 Mac 上回退到 CPU/MPS。
• 用例：适用于集成方法、超参数搜索或 scikit-learn 风格的模型。对于深度学习，可以与 PyTorch/TensorFlow 配对使用，但同步是手动的，并且效率低于 Ray。
• 限制：未针对同步深度学习训练进行优化（例如没有内置参数服务器）；更适合易并行任务。GPU 支持在 NVIDIA 上需要 CUDA，但 Mac 将使用 CPU 或有限的 MPS 集成。
• 设置：pip install dask distributed，然后启动集群并提交作业。

其他选项和注意事项

• Horovod：这个分布式训练包装器（用于 PyTorch/TensorFlow）可以安装在 macOS 上，但缺乏明确的 MPS 支持。它可以使用 Gloo 或 MPI 进行通信（跨平台），但在 Mac 上没有 NCCL 的情况下效率会下降。对于你的具体混合配置是可能的但未经测试——如果 Ray 不合适可以尝试它。
• 自定义框架：像 HetSeq 这样的工具允许异构 GPU 训练，但它们主要针对混合 NVIDIA/AMD，而不是 Apple Silicon + CUDA。
• 所有方案的挑战：
  • 操作系统差异：假设你的台式机运行 Linux/Windows；确保兼容的 Python 版本（推荐 3.10+）。
  • 依赖项：在 Mac 上安装带 MPS 的 PyTorch（pip install torch --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu），在台式机上安装带 CUDA 的 PyTorch。
  • 数据共享：使用共享文件系统（例如 NFS）或云存储来存储数据集。
  • 测试：从小规模开始——在 MNIST 上训练一个简单的 CNN 进行验证。
• 何时避免使用：如果模型较小，仅在 4070Ti 上训练（更快）。对于生产环境，考虑使用云 GPU 以获得同质性。

如果你提供更多细节（例如框架如 PyTorch/TensorFlow、模型类型、台式机操作系统），我可以进一步细化这一点。

GPU 贫穷让你更有创造力
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Ray Train：可扩展的模型训练
Dask 文档 - GPU
Horovod 安装指南
HetSeq GitHub
在 Mac 上加速 PyTorch 训练

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