OpenKS CPU分布式接口详解

"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。