AllReduce¶

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备注

AllReduce = 多节点数据归约 + 全部同步，保证所有节点看到相同的全局结果。

allreduce 是分布式计算中非常核心的一个通信操作，尤其在分布式机器学习和并行计算场景（如 PyTorch 的分布式训练、MPI 等）被广泛使用。
AllReduce = All + Reduce
- Reduce：对多台机器/多个进程的张量数据，进行某种归约操作（如求和、求最大值、平均等）。
- All：归约后，将结果同步广播到所有参与计算的进程/节点，每个进程都拿到相同的结果。

常见 Reduce 操作:

sum
mean
max
min

一种常见的并行计算中的通信操作，通常用于分布式深度学习训练中，尤其是在多个 GPU 之间共享数据时。
它的作用是将所有参与计算的设备（如多个 GPU）的数据进行合并（reduce），并将最终的结果广播（broadcast）到所有设备。
具体步骤
- Reduce（合并）：每个设备（如每个 GPU）都有一份数据，它们会将数据合并（通常是按元素求和、平均或其他操作）到一个共同的结果。
- Broadcast（广播）：将合并后的结果传递给所有设备，这样每个设备都可以得到相同的数据副本。
举个例子
- 假设我们有 3 个 GPU，每个 GPU 上有一个向量：
- GPU 1 的数据是 𝐴=[1,2]
- GPU 2 的数据是 𝐵=[3,4]
- GPU 3 的数据是 𝐶=[5,6]
- 然后，这个结果会被广播回所有的设备，即 GPU 1、GPU 2 和 GPU 3 都会获得 [9,12] 这个数据。
为什么使用 all-reduce
- 在分布式训练中，尤其是多 GPU 训练时，每个 GPU 都会计算自己的一部分梯度。在更新模型时，所有 GPU 需要共享这些梯度信息，以确保每个 GPU 都有相同的模型参数。
应用场景
- 梯度合并：在分布式训练中，每个 GPU 计算自己的梯度，然后通过 all-reduce 将梯度合并，并广播回所有 GPU，确保每个 GPU 拥有相同的梯度信息，从而进行统一的参数更新。
- 模型同步：在多个设备上训练时，每个设备都有自己的一份模型，all-reduce 可以用来同步这些模型的权重，使得每个设备的模型在每轮训练结束时都能保持一致。
性能优化
- 通信延迟：all-reduce 操作涉及多个设备间的通信，因此可能带来通信开销。为了优化性能，通常会采用一些技巧，比如分层通信、环形通信等方式减少延迟。
- 数据切分与计算并行化：结合像 model parallelism 和 data parallelism 这样的策略，可以将 all-reduce 操作与并行计算结合，使得训练过程更加高效。

优势¶

同步性强：所有进程最终拿到相同数据。
效率高：底层通常采用优化过的通信算法（如树状规约、环形规约），减少带宽和延迟。
易用：高层框架封装好，用户只需调用。

典型应用¶

分布式深度学习模型参数同步:

场景：每个 GPU/节点在训练自己的数据批次，得到梯度。
使用 AllReduce：将所有节点的梯度进行求和或平均，保证模型参数更新一致。
框架中支持：
PyTorch → torch.distributed.all_reduce