上篇文章【[论文品鉴] DeepSeek V3 最新论文之 DeepEP】介绍了分布式并行策略中的EP，简单的提到了其他几种并行策略，但碍于精力和篇幅限制决定将内容分几期，本期首先介绍DP，但并不是因为DP简单，相反DP的水也很深，例如：“DP到底同步的是什么数据？怎么同步的？“，“AllReduce/Ring-AllReduce是什么？”，“ZeRO1、2、3又都是什么？” 等各种问题，会结合PyTorch代码，尽量做到详细由浅入深。

单机单卡

在深入分布式并行策略前，先回顾一下单机单卡的训练模式：

在这里插入图片描述

CPU 加载数据，并将数据分成 batch 批次
CPU 将 batch 批次数据传给 GPU
GPU 进行 前向传播 计算得到 loss
GPU 再通过 反向传播 通过 loss 得到 梯度
GPU 再通过 梯度 更新 参数

伪代码：

model = Model(xx) # 1. 模型初始化
optmizer = Optimizer(xx) # 2. 优化器初始化
output = model(input) # 3. 模型计算
loss = loss_function(output, target) # 4. loss计算
loss.backward() # 5. 反向传播计算梯度
optimizer.step() # 6. 优化器更新参数

DP

就像 多线程编程 一样，可以通过引入多个GPU 来提高训练效率，这就引出了最基础的 单机多卡 DP，即 Data Parallel 数据并行。

在这里插入图片描述

CPU 加载数据，并将数据拆分，分给不同的 GPU
GPU0 将 模型 复制到其他所有 GPU
每块 GPU 独立的进行 前向传播 和 反向传播 得到 梯度
其余所有 GPU 把 梯度 传给 GPU0
GPU0 汇总全部 梯度 进行 全局平均 计算
GPU0 通过 全局平均 的 梯度 更新自己的 模型
GPU0 再把最新的 模型 同步到其他 GPU

DP的PyTorch伪代码，相比于单机单卡，大部分都没有变化，只是把模型换了DataParallel模型，在PyTorch中通过nn.DataParallel(module, device_ids) 实现：

model = Model(xx) # 1. 模型初始化（没变化）
model_new = torch.nn.DataParallel(model, device_ids=[0,1,2]) # 1.1 启用DP （新增）
optmizer = Optimizer(xx) # 2. 优化器初始化（不变）
output = model_new(input) # 3. 模型计算，替换使用DP（变更）
loss = loss_function(output, target) # 4. loss计算（不变）
loss.backward() # 5. 反向传播计算梯度（不变）
optimizer.step() # 6. 优化器更新参数 （不变）

可见DP使用上非常简单，通过nn.DataParallel套上之前的模型即可。

但是DP存在 2个比较严重的问题：

数据传输量较大：不考虑CPU将input数据拆分传输给每块GPU，单独看GPU间的数据传递；对于GPU0它需要把整个模型的参数广播到其他所有GPU，假设有 $N$ 块GPU，那么就需要传输 $(N - 1) * w$ 参数，同时GPU0也需要从其他所有GPU上Reduce所有梯度，那么就要传输 $(N - 1) * g$ ，所以对于GPU0来说要传输 $(N - 1) * (w + g)$ 的数据，同理对于其他GPU来说，要传输与来自GPU0的参数，与传出自己那份梯度。所以整体上个说，GPU数量多 $N$ 越大，传输的数据量就越多。
GPU0的压力太大：它要收集梯度、更新参数、同步参数，计算和通信压力都很大

接下来看一下更高级用法 DDP

DDP

DDP 即 Distributed Data Parallel，多机多卡的分布式数据并行。

在这里插入图片描述
与 DP 最主要的区别就是，解决了 DP 的 主节点瓶颈，实现了真正的分布式通信。

而精髓就是 Ring-AllReduce，下面介绍它是如何实现 梯度累计 的：

假设梯度目前都是单独存在于不同GPU上，而目标是将三个GPU的梯度进行累计，也就是得到下图中三个梯度的和，a0+a1+a2 与 b0+b1+b2和c0+c1+c2
首先第一阶段：GPU0将a0发送给GPU1去求和a0+a1，GPU1将b1发送给GPU2去求和b1+b2，GPU2将c2发送给GPU0去求和c0+c2
然后，继续累加，将GPU0上的c0+c2发送给GPU1去求c0+c1+c2，GPU1将a0+a1发送给GPU2去求a0+a1+a2，将GPU2将b1+b2发送给GPU0去求b0+b1+b2
此时第一阶段完成，通过Scatter-Reduce将参数分发后集合，分别得到了各个参数梯度累计结果
之后的第二节阶段，通过All-Gather将各个参数的梯度进行传播，使得每个GPU上都得到了完整的梯度结果
首先，GPU0将完整的b0+b1+b2传递给GPU1，同理GPU1和GPU2也传递完整的梯度
最后，再将剩余的梯度进行传递
最终每个设备得到了所有参数的完整梯度累计

在 DDP 的Ring-AllReduce 中还有一个细节：如果每个参数都这么Ring着进行信息梯度累计，那么通信压力太大了；

所以设计了桶，通过将参数分桶聚合，也就是一个桶中维护了多个参数，当整个桶中的所有梯度都计算完毕后，再以桶维度进行Ring的梯度累计，这样降低了通信压力，提高了训练效率。

DDP的落地，相较于DP会复杂很多，首先简单理解几个概念：

world：代表着DDP集群中的那些卡的
rank：world中，每张卡的唯一标识
nccl、gloo：都是通信库，也就是那些分布式原语的实现，现在普遍都用老黄家的NCCL，搭配RMDA食用效率更高

接下来看一下DDP的PyTorch伪代码：

# 首先需要在每张卡，也就是进程单位设置一下，可以理解为在“组网” （新增）
import torch
import torch.distributed as dist
dist.init_process_group(backend = "nccl", # 使用NCCL通信rank = xx, # 这张卡的标识world_size = xx # 所有卡的数量
)
torch.cuda.set_device(rank) # 绑定这个进程的GPU# 然后是模型定义（变化）
model = Model(xx).cuda(rank)
model_ddp = nn.parallel.DistributedDataParallel(mode, device_ids=[rank]) # 相较于DP，这里用DDP来包装模型# 优化器（没变）
optimizer = Optimizer(xx)# 分布式数据加载（新增）
train_sampler = torch.utils.data.distributed.DsitributedSampler(dataset,num_replicas = world_size,rank = rank
)
dataloader = DataLoader(dataset,batch_size = per_gpu_batch_size,sampler = train_sampler
)# 训练（不变）
output = model_ddp(input)
loss = loss_function(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()# 训练后结束"组网"
dist.destroy_process_group()# 使用torchrun启动DDP
torchrun train.py # torchrun是pytorch官方DDP的最佳实践，就别用其他的了

FSDP

不论是DP还是DDP的数据并行，都有一个核心问题：模型在每个GPU上都存储一份，如果模型特别大，单卡显存不足的话就无法训练。

这就引入了 FSDP（fully sharded data parallel）核心思想是：把模型的参数、梯度、优化器状态 分片存储，显著降低显存占用。

分片机制：

参数分片：把模型的参数切分到所有GPU上，每个GPU仅存储部分参数
前向传播：通过 AllGather 收集完整参数 -> 计算 -> 丢弃非本地分片（不在显存中存储，仅仅是计算用）
反向传播：通过 AllGather 收集参数 -> 计算梯度 -> 再通过 reduce-scatter同步梯度分片
优化器状态：每个GPU仅维护与其参数分片对应的优化器状态

但这时候就会有疑问了：把模型分片存储，这还算DP吗，这不成了MP么？

确实，FSDP融合DP和MP两种思想，但核心仍然是DP，因为它仍然是在 数据维度 进行并行（不同GPU处理不同数据），并且每个GPU都独立的完整前向+反向传播；这是用DP的思想，去解决DP单卡显存瓶颈的问题。

“FSDP is DP with model sharding, not MP. It extends DP beyond single-device memory limits.”
—— PyTorch Distributed Team, Meta AI

下面展示FSDP的FULLY_SHARD策略，也就是对标ZeRO-3的训练流程：

通过FULLY_SHARD策略，将参数、梯度、优化器状态进行了分片
在前向传播中，由于每个GPU都只有部分参数，所以当走到缺失那部分参数的时候，依赖其他GPU将参数传进来，执行完毕后就丢弃；通过这种方式，使得即使每个GPU只保存部分参数，但依然可以完成整个前向传播
当得到output开始计算梯度时，每个GPU完整自己那部分的梯度计算，在此过程中如果本地没有相对应的参数，也依然需要从其他GPU传过来；当完成梯度计算后，再把梯度发送给负责更新这部分参数的优化器分片的GPU，由它进行本地参数更新；这样就完成了一次前向+反向传播

再来看看FSDP的PyTorch伪代码：

# “组网”，也就是设置分布式环境方式和DDP没有区别（不变）
import torch.distributed as dist
from torch.distrbuted.fsdp import FullyShardDataParallel as FSDP
def setup(rank, world_size): dis.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size)torch.cuda.set_device(rank)# 使用FSDP包装模型，同时设置分片策略（新增）
from torch.distributed.fsdp.wrap import size_based_auto_wrap_policy
model = Model(xx)
model_fsdp = FSDP(mode, auto_wrap_policy=size_based_auto_wrap_policy, # 按层大小自动分片mixed_precision=True, # 启用混合精度device_id=rank,sharding_strategy=torch.distributed.ShardingStrategy.FULLY_SHARD # 相当于ZeRO-3
)# 数据加载和分布式采样，和DDP没有区别（不变）
from torch.utils.data.distributed import DistributedSampler
dataset = datasets(xx)
sampler = DistributedSampler(dataset, num_replicas=world_size, rank=rank)
dataloader == torch.utils.data.DataLoader(datase4t, batch_size=64, sampler=sampler)# 训练和DP、DDP没有区别（不变）
for epoch in range(epochs):sampler.set_epoch(epoch)for batch in dataloader:data, target = batck[0].to(rank), batch[1].to(rank) # H2Doptimizer.zero_grad()output = model_fsdp(mode) # 使用fsdp包装的model进行前向传播loss = loss(output, target)loss.backward()optimizer.step()