# 自动混合精度训练

作者: [Mingyan Jiang](https://github.com/jiangmingyan)

**前置教程**

- [booster 使用](../basics/booster_api.md)

**相关论文**

- [Accelerating Scientific Computations with Mixed Precision Algorithms](https://arxiv.org/abs/0808.2794)
- [FP8 Formats for Deep Learning](https://arxiv.org/pdf/2209.05433)

## 引言

AMP 代表自动混合精度训练。
在 Colossal-AI 中, 我们结合了混合精度训练的不同实现:

1. torch.amp
2. apex.amp
3. naive amp

| Colossal-AI    | 支持张量并行 | 支持流水并行 | fp16 范围                                               |
|----------------|--------------|--------------|-------------------------------------------------------|
| AMP_TYPE.TORCH | ✅            | ❌            | 在前向和反向传播期间，模型参数、激活和梯度向下转换至 fp16 |
| AMP_TYPE.APEX  | ❌            | ❌            | 更细粒度，我们可以选择 opt_level O0, O1, O2, O3          |
| AMP_TYPE.NAIVE | ✅            | ✅            | 模型参数、前向和反向操作，全都向下转换至 fp16             |

前两个依赖于 PyTorch (1.6 及以上) 和 NVIDIA Apex 的原始实现。最后一种方法类似 Apex O2。在这些方法中，Apex-AMP 与张量并行不兼容。这是因为张量是以张量并行的方式在设备之间拆分的，因此，需要在不同的进程之间进行通信，以检查整个模型权重中是否出现 inf 或 nan。我们修改了 torch amp 实现，使其现在与张量并行兼容。

> ❌️ fp16 与 ZeRO 不兼容
>
> ⚠️ 流水并行目前仅支持 naive amp

我们建议使用 torch AMP，因为在不使用流水并行时，它通常比 NVIDIA AMP 提供更好的准确性。

## 目录

在本教程中，我们将介绍:

1. [AMP 介绍](#amp-介绍)
2. [Colossal-AI 中的 AMP](#colossal-ai-中的-amp)
3. [练习实例](#实例)

## AMP 介绍

自动混合精度训练是混合 FP16 和 FP32 训练。

半精度浮点格式（FP16）具有较低的算法复杂度和较高的计算效率。此外，FP16 仅需要 FP32 所需的一半存储空间，并节省了内存和网络带宽，从而为大 batch size 和大模型提供了更多内存。

然而，还有其他操作，如缩减，需要 FP32 的动态范围，以避免数值溢出/下溢。因此，我们引入自动混合精度，尝试将每个操作与其相应的数据类型相匹配，这可以减少内存占用并提高训练效率。

<figure style={{textAlign: "center"}}>
<img src="https://s2.loli.net/2022/01/28/URzLJ3MPeDQbtck.png"/>
<figcaption>AMP 示意图 (图片来自 <a href="https://arxiv.org/abs/2108.05818">PatrickStar 论文</a>)</figcaption>
</figure>

## Colossal-AI 中的 AMP

我们支持三种 AMP 训练方法，并允许用户在没有改变代码的情况下使用 AMP 进行训练。booster 支持 amp 特性注入，如果您要使用混合精度训练，则在创建 booster 实例时指定`mixed_precision`参数; 后续将会拓展`bf16`.

我们目前只支持`Linear`层的`fp8`混合精度训练，如果您需要使用，请在创建 plugin实例时指定`use_fp8`参数。

为了减少低带宽场景下多机之间的通讯负载，我们还支持了FP8通讯。如果您需要使用，请在创建 plugin实例时指定`fp8_communication`参数。

### booster 启动方式

您可以在创建 booster 实例时，指定`mixed_precision="fp16"`即使用 torch amp。

<!--- doc-test-ignore-start -->

```python
"""
    初始化映射关系如下：
    'fp16': torch amp
    'fp16_apex': apex amp,
    'bf16': bf16,
    'fp16_naive': naive amp
"""
from colossalai import Booster
booster = Booster(mixed_precision='fp16',...)
```

<!--- doc-test-ignore-end -->

或者您可以自定义一个`FP16TorchMixedPrecision`对象，如

<!--- doc-test-ignore-start -->

```python
from colossalai.mixed_precision import FP16TorchMixedPrecision
mixed_precision = FP16TorchMixedPrecision(
    init_scale=2.**16,
    growth_factor=2.0,
    backoff_factor=0.5,
    growth_interval=2000)
booster = Booster(mixed_precision=mixed_precision,...)
```

<!--- doc-test-ignore-end -->

其他类型的 amp 使用方式也是一样的。

### Torch AMP 配置

{{ autodoc:colossalai.booster.mixed_precision.FP16TorchMixedPrecision }}

### Apex AMP 配置

对于这种模式，我们依靠 Apex 实现混合精度训练。我们支持这个插件，因为它允许对混合精度的粒度进行更精细的控制。
例如, O2 水平 (优化器水平 2) 将保持 batch normalization 为 FP32。

如果你想了解更多细节，请参考 [Apex Documentation](https://nvidia.github.io/apex/)。

{{ autodoc:colossalai.booster.mixed_precision.FP16ApexMixedPrecision }}

### Naive AMP 配置

在 Naive AMP 模式中, 我们实现了混合精度训练，同时保持了与复杂张量和流水并行的兼容性。该 AMP 模式将所有操作转为 FP16 。下列代码块展示了该模式的 booster 启动方式。

{{ autodoc:colossalai.booster.mixed_precision.FP16NaiveMixedPrecision }}

当使用`colossalai.booster`时, 首先需要实例化一个模型、一个优化器和一个标准。将输出模型转换为内存消耗较小的 AMP 模型。如果您的输入模型已经太大，无法放置在 GPU 中，请使用`dtype=torch.float16`实例化你的模型。或者请尝试更小的模型，或尝试更多的并行化训练技术！

### FP8通讯

在低带宽场景下，为了减少多机间的通讯负载，我们支持使用FP8的形式对通讯进行压缩，可以在初始化plugin实例（如`GeminiPlugin`）时使用fp8_communication=True来启用。此时多机之间all-to-all, all-gather以及P2P操作将使用FP8的格式进行数据传输。受限于NCCL库的支持，目前不支持缩减(Reduction)算子如Allreduce, ReduceScatter的FP8通讯。

## 实例

下面我们将展现如何在 Colossal-AI 使用 AMP。在该例程中，我们使用 Torch AMP.

### 步骤 1. 在 train.py 导入相关库

创建`train.py`并导入必要依赖. 请记得通过命令`pip install timm scipy`安装`scipy`和`timm`。

```python
import os
from pathlib import Path

import torch
from timm.models import vit_base_patch16_224
from titans.utils import barrier_context
from torchvision import datasets, transforms

import colossalai
from colossalai.booster import Booster
from colossalai.booster.plugin import TorchDDPPlugin
from colossalai.logging import get_dist_logger
from colossalai.nn.lr_scheduler import LinearWarmupLR
```

### 步骤 2. 初始化分布式环境

我们需要初始化分布式环境。为了快速演示，我们使用`launch_from_torch`。你可以参考 [Launch Colossal-AI](../basics/launch_colossalai.md)
使用其他初始化方法。

```python
# 初始化分布式设置
parser = colossalai.get_default_parser()
args = parser.parse_args()

# launch from torch
colossalai.launch_from_torch()

```

### 步骤 3. 创建训练组件

构建你的模型、优化器、损失函数、学习率调整器和数据加载器。注意数据集的路径从环境变量`DATA`获得。你可以通过 `export DATA=/path/to/data` 或 `Path(os.environ['DATA'])`
在你的机器上设置路径。数据将会被自动下载到该路径。

```python
# define the constants
NUM_EPOCHS = 2
BATCH_SIZE = 128
# build model
model = vit_base_patch16_224(drop_rate=0.1)

# build dataloader
train_dataset = datasets.Caltech101(
    root=Path(os.environ['DATA']),
    download=True,
    transform=transforms.Compose([
        transforms.Resize(256),
        transforms.RandomResizedCrop(224),
        transforms.RandomHorizontalFlip(),
        transforms.ToTensor(),
        Gray2RGB(),
        transforms.Normalize([0.5, 0.5, 0.5],
                                [0.5, 0.5, 0.5])
    ]))

# build optimizer
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-2, weight_decay=0.1)

# build loss
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()

# lr_scheduler
lr_scheduler = LinearWarmupLR(optimizer, warmup_steps=50, total_steps=NUM_EPOCHS)
```

### 步骤 4. 插入 AMP

创建一个 MixedPrecision 对象（如果需要）及 torchDDPPlugin 对象，调用 `colossalai.boost` 将所有训练组件转为为 FP16 模式.

```python
plugin = TorchDDPPlugin()
train_dataloader = plugin.prepare_dataloader(train_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True, drop_last=True)
booster = Booster(mixed_precision='fp16', plugin=plugin)

# if you need to customize the config, do like this
# >>> from colossalai.mixed_precision import FP16TorchMixedPrecision
# >>> mixed_precision = FP16TorchMixedPrecision(
# >>>     init_scale=2.**16,
# >>>     growth_factor=2.0,
# >>>     backoff_factor=0.5,
# >>>     growth_interval=2000)
# >>> plugin = TorchDDPPlugin()
# >>> booster = Booster(mixed_precision=mixed_precision, plugin=plugin)

# boost model, optimizer, criterion, dataloader, lr_scheduler
model, optimizer, criterion, dataloader, lr_scheduler = booster.boost(model, optimizer, criterion, dataloader, lr_scheduler)
```

### 步骤 5. 使用 booster 训练

使用 booster 构建一个普通的训练循环。

```python
model.train()
for epoch in range(NUM_EPOCHS):
    for img, label in enumerate(train_dataloader):
        img = img.cuda()
        label = label.cuda()
        optimizer.zero_grad()
        output = model(img)
        loss = criterion(output, label)
        booster.backward(loss, optimizer)
        optimizer.step()
    lr_scheduler.step()
```

### 步骤 6. 启动训练脚本

使用下列命令启动训练脚本，你可以改变 `--nproc_per_node` 以使用不同数量的 GPU。

```shell
colossalai run --nproc_per_node 1 train.py
```

<!-- doc-test-command: torchrun --standalone --nproc_per_node=1 mixed_precision_training_with_booster.py  -->
