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Efficient Training on Multiple CPUs

1つのCPUでのトレーニングが遅すぎる場合、複数のCPUを使用できます。このガイドは、PyTorchベースのDDPを使用した分散CPUトレーニングに焦点を当てています。

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Intel® oneCCL Bindings for PyTorch

Intel® oneCCL（集合通信ライブラリ）は、allreduce、allgather、alltoallなどの収集通信を実装した効率的な分散ディープラーニングトレーニング用のライブラリです。oneCCLの詳細については、oneCCLドキュメントとoneCCL仕様を参照してください。

モジュール`oneccl_bindings_for_pytorch`（バージョン1.12以前は`torch_ccl`）は、PyTorch C10D ProcessGroup APIを実装し、外部のProcessGroupとして動的にロードでき、現在はLinuxプラットフォームでのみ動作します。

torch-cclの詳細情報を確認してください。

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Intel® oneCCL Bindings for PyTorch installation:

Wheelファイルは、以下のPythonバージョン用に利用可能です:

Extension Version | Python 3.6 | Python 3.7 | Python 3.8 | Python 3.9 | Python 3.10
--- | --- | --- | --- | --- | ---
1.13.0 |  | √ | √ | √ | √
1.12.100 |  | √ | √ | √ | √
1.12.0 |  | √ | √ | √ | √
1.11.0 |  | √ | √ | √ | √
1.10.0 | √ | √ | √ | √ |

    pip install oneccl_bind_pt=={pytorch_version} -f https://developer.intel.com/ipex-whl-stable-cpu

where `{pytorch_version}` should be your PyTorch version, for instance 1.13.0. Check more approaches for oneccl_bind_pt installation. Versions of oneCCL and PyTorch must match.

oneccl_bindings_for_pytorch 1.12.0 prebuilt wheel does not work with PyTorch 1.12.1 (it is for PyTorch 1.12.0) PyTorch 1.12.1 should work with oneccl_bindings_for_pytorch 1.12.100

`{pytorch_version}` は、あなたのPyTorchのバージョン（例：1.13.0）に置き換える必要があります。重要なのは、oneCCLとPyTorchのバージョンが一致していることです。oneccl_bind_ptのインストールに関するさらなるアプローチを確認できます。

`oneccl_bindings_for_pytorch`の1.12.0プリビルトホイールはPyTorch 1.12.1と互換性がありません（これはPyTorch 1.12.0用です）。PyTorch 1.12.1を使用する場合は、`oneccl_bindings_for_pytorch`バージョン1.12.100を使用する必要があります。

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Intel® MPI library

この基準ベースのMPI実装を使用して、Intel®アーキテクチャ上で柔軟で効率的、スケーラブルなクラスタメッセージングを提供します。このコンポーネントは、Intel® oneAPI HPC Toolkitの一部です。

oneccl_bindings_for_pytorchはMPIツールセットと一緒にインストールされます。使用する前に環境をソース化する必要があります。

for Intel® oneCCL >= 1.12.0

    oneccl_bindings_for_pytorch_path=$(python -c "from oneccl_bindings_for_pytorch import cwd; print(cwd)")
    source $oneccl_bindings_for_pytorch_path/env/setvars.sh

for Intel® oneCCL whose version < 1.12.0

    torch_ccl_path=$(python -c "import torch; import torch_ccl; import os;  print(os.path.abspath(os.path.dirname(torch_ccl.__file__)))")
    source $torch_ccl_path/env/setvars.sh

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IPEX installation:

IPEXは、Float32およびBFloat16の両方でCPUトレーニングのパフォーマンス最適化を提供します。詳細はこちらのシングルCPUセクションをご参照ください。

以下の「トレーナーでの使用」は、Intel® MPIライブラリでmpirunを使用する例を示しています。

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Usage in Trainer

トレーナーでのマルチCPU分散トレーニングを有効にするために、ユーザーはコマンド引数に `--ddp_backend ccl` を追加する必要があります。

例を見てみましょう。質問応答の例

以下のコマンドは、1つのXeonノードで2つのプロセスを使用してトレーニングを有効にします。1つのプロセスが1つのソケットで実行されます。OMP_NUM_THREADS/CCL_WORKER_COUNT変数は、最適なパフォーマンスを調整するために調整できます。

     export CCL_WORKER_COUNT=1
     export MASTER_ADDR=127.0.0.1
     mpirun -n 2 -genv OMP_NUM_THREADS=23 \
     python3 run_qa.py \
     --model_name_or_path google-bert/bert-large-uncased \
     --dataset_name squad \
     --do_train \
     --do_eval \
     --per_device_train_batch_size 12  \
     --learning_rate 3e-5  \
     --num_train_epochs 2  \
     --max_seq_length 384 \
     --doc_stride 128  \
     --output_dir /tmp/debug_squad/ \
     --no_cuda \
     --ddp_backend ccl \
     --use_ipex

以下のコマンドは、2つのXeonプロセッサ（node0とnode1、node0をメインプロセスとして使用）で合計4つのプロセスを使用してトレーニングを有効にします。ppn（ノードごとのプロセス数）は2に設定され、1つのソケットごとに1つのプロセスが実行されます。最適なパフォーマンスを得るために、OMP_NUM_THREADS/CCL_WORKER_COUNT変数を調整できます。

node0では、各ノードのIPアドレスを含む構成ファイルを作成し、その構成ファイルのパスを引数として渡す必要があります。

     cat hostfile
     xxx.xxx.xxx.xxx #node0 ip
     xxx.xxx.xxx.xxx #node1 ip

ノード0で次のコマンドを実行すると、ノード0とノード1で4DDPがBF16自動混合精度で有効になります。

     export CCL_WORKER_COUNT=1
     export MASTER_ADDR=xxx.xxx.xxx.xxx #node0 ip
     mpirun -f hostfile -n 4 -ppn 2 \
     -genv OMP_NUM_THREADS=23 \
     python3 run_qa.py \
     --model_name_or_path google-bert/bert-large-uncased \
     --dataset_name squad \
     --do_train \
     --do_eval \
     --per_device_train_batch_size 12  \
     --learning_rate 3e-5  \
     --num_train_epochs 2  \
     --max_seq_length 384 \
     --doc_stride 128  \
     --output_dir /tmp/debug_squad/ \
     --no_cuda \
     --ddp_backend ccl \
     --use_ipex \
     --bf16