OpenKS CPU分布式接口详解
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更新于2024-08-04
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"OpenKS CPU分布式接口说明1"
OpenKS是一个开放源码的机器学习框架,其CPU分布式接口设计用于在多机环境中进行大规模的深度学习训练。本文档主要介绍了OpenKS Fleet类,它是OpenKS中处理分布式训练的核心组件。Fleet类提供了多种功能,包括初始化、节点角色判断、服务器启动和停止,以及分布式优化算法的实现。
`Openks_fleet` 类是OpenKS的基础类,它为分布式训练提供了一个平台。这个类有两种实现:`transpiler` 和 `pslib`,分别对应不同的分布式策略和优化。`Openks_Fleet` 的实例化需要指定 `Mode` 参数,这可以决定Fleet运行的模式。
**主要函数方法:**
1. **init(role_maker=None)**:这是Fleet类的初始化方法,必须在使用其他接口之前调用。它用于定义多机环境的配置,可以传入`role_maker`参数来指定节点的角色。
2. **is_worker()**:在ParameterServer训练模式下,此方法用于判断当前节点是否是Worker节点。如果当前节点是Worker,方法返回`True`,否则返回`False`。
3. **is_server(model_dir=None)**:同样在ParameterServer模式下,该方法判断当前节点是否是Server节点。如果节点是Server,返回`True`,否则返回`False`。`model_dir`参数可选,用于指定模型参数的存储位置。
4. **init_server()**:在ParameterServer训练中,这个函数用于启动Server端服务。如果`model_dir`中存在模型参数,会加载这些参数进行初始化。
5. **run_server()**:此方法用于运行Server端服务,确保服务器端的正常运行。
6. **init_worker()**:Worker端的初始化函数,它需要等待所有参数服务器启动,然后运行executor的startupprogram,并确保所有worker都完成初始化。
7. **stop_worker()**:训练结束后,调用此方法停止worker节点的运行。
8. **distributed_optimizer(optimizer, strategy=None)**:这是一个分布式优化算法的装饰器,用户可以输入单机优化器(optimizer),并指定分布式训练策略(strategy),返回的是一个适应分布式训练的optimizer实例。
此外,`Openks_Fleet` 还包含一个 `_transpile()` 函数,虽然未详细描述,但通常这类函数用于编译或转换模型以适应分布式环境。
在Server的启动和初始化过程中,Fleet可能需要执行executor来运行初始化程序。在worker端,除了启动和初始化外,还需要进行服务器状态检查,确保所有服务器正常运行。为了实现节点间的通信,OpenKS创建了 `Communicator` 类,它是C++的 `Communicator` 类的封装,用于在分布式训练中传递信息。
OpenKS的CPU分布式接口通过 `Openks_Fleet` 类提供了全面的工具,使得开发者能够方便地在多GPU或多机器环境下进行深度学习模型的训练,实现高效、可靠的分布式优化。通过精心设计的接口和类,OpenKS简化了分布式训练的复杂性,让开发者能够专注于模型的构建和优化,而不是底层的系统细节。
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杏花朵朵
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