前言 关于 PyTorch 炼丹，本文作者表示：如果你有 8 个 GPU，整个训练过程只需要 2 分钟，实现 11.5 倍的性能加速。
如何提升 PyTorch「炼丹」速度？
最近，知名机器学习与 AI 研究者 Sebastian Raschka 向我们展示了他的绝招。据他表示，他的方法在不影响模型准确率的情况下，仅仅通过改变几行代码，将 BERT 优化时间从 22.63 分钟缩减到 3.15 分钟，训练速度足足提升了 7 倍。
作者更是表示，如果你有 8 个 GPU 可用，整个训练过程只需要 2 分钟，实现 11.5 倍的性能加速。
下面我们来看看他到底是如何实现的。
让 PyTorch 模型训练更快
首先是模型，作者采用 DistilBERT 模型进行研究，它是 BERT 的精简版，与 BERT 相比规模缩小了 40%，但性能几乎没有损失。其次是数据集，训练数据集为大型电影评论数据集 IMDB Large Movie Review，该数据集总共包含 50000 条电影评论。作者将使用下图中的 c 方法来预测数据集中的影评情绪。
基本任务交代清楚后，下面就是 PyTorch 的训练过程。为了让大家更好地理解这项任务，作者还贴心地介绍了一下热身练习，即如何在 IMDB 电影评论数据集上训练 DistilBERT 模型。如果你想自己运行代码，可以使用相关的 Python 库设置一个虚拟环境，如下所示：
相关软件的版本如下：
现在省略掉枯燥的数据加载介绍，只需要了解本文将数据集划分为 35000 个训练示例、5000 个验证示例和 10000 个测试示例。需要的代码如下：
代码部分截图
完整代码地址：https://github.com/rasbt/faster-pytorch-blog/blob/main/1_pytorch-distilbert.py
然后在 A100 GPU 上运行代码，得到如下结果：
部分结果截图
正如上述代码所示，模型从第 2 轮到第 3 轮开始有一点过拟合，验证准确率从 92.89% 下降到了 92.09%。在模型运行了 22.63 分钟后进行微调，最终的测试准确率为 91.43%。
使用 Trainer 类
接下来是改进上述代码，改进部分主要是把 PyTorch 模型包装在 LightningModule 中，这样就可以使用来自 Lightning 的 Trainer 类。部分代码截图如下：
完整代码地址：https://github.com/rasbt/faster-pytorch-blog/blob/main/2_pytorch-with-trainer.py
上述代码建立了一个 LightningModule，它定义了如何执行训练、验证和测试。相比于前面给出的代码，主要变化是在第 5 部分（即 ### 5 Finetuning），即微调模型。与以前不同的是，微调部分在 LightningModel 类中包装了 PyTorch 模型，并使用 Trainer 类来拟合模型。
之前的代码显示验证准确率从第 2 轮到第 3 轮有所下降，但改进后的代码使用了 ModelCheckpoint 以加载最佳模型。在同一台机器上，这个模型在 23.09 分钟内达到了 92% 的测试准确率。
需要注意，如果禁用 checkpointing 并允许 PyTorch 以非确定性模式运行，本次运行最终将获得与普通 PyTorch 相同的运行时间（时间为 22.63 分而不是 23.09 分）。
自动混合精度训练
进一步，如果 GPU 支持混合精度训练，可以开启 GPU 以提高计算效率。作者使用自动混合精度训练，在 32 位和 16 位浮点之间切换而不会牺牲准确率。
在这一优化下，使用 Trainer 类，即能通过一行代码实现自动混合精度训练：
上述操作可以将训练时间从 23.09 分钟缩短到 8.75 分钟，这几乎快了 3 倍。测试集的准确率为 92.2%，甚至比之前的 92.0% 还略有提高。
使用 Torch.Compile 静态图
最近 PyTorch 2.0 公告显示，PyTorch 团队引入了新的 toch.compile 函数。该函数可以通过生成优化的静态图来加速 PyTorch 代码执行，而不是使用动态图运行 PyTorch 代码。
由于 PyTorch 2.0 尚未正式发布，因而必须先要安装 torchtriton，并更新到 PyTorch 最新版本才能使用此功能。
然后通过添加这一行对代码进行修改：
在 4 块 GPU 上进行分布式数据并行
上文介绍了在单 GPU 上加速代码的混合精度训练，接下来介绍多 GPU 训练策略。下图总结了几种不同的多 GPU 训练技术。
想要实现分布式数据并行，可以通过 DistributedDataParallel 来实现，只需修改一行代码就能使用 Trainer。
经过这一步优化，在 4 个 A100 GPU 上，这段代码运行了 3.52 分钟就达到了 93.1% 的测试准确率。
DeepSpeed
最后，作者探索了在 Trainer 中使用深度学习优化库 DeepSpeed 以及多 GPU 策略的结果。首先必须安装 DeepSpeed 库：
接着只需更改一行代码即可启用该库：
这一波下来，用时 3.15 分钟就达到了 92.6% 的测试准确率。不过 PyTorch 也有 DeepSpeed 的替代方案：fully-sharded DataParallel，通过 strategy="fsdp" 调用，最后花费 3.62 分钟完成。
以上就是作者提高 PyTorch 模型训练速度的方法，感兴趣的小伙伴可以跟着原博客尝试一下，相信你会得到想要的结果。
