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ColoTensor Concepts

Author: Jiarui Fang, Hongxin Liu and Haichen Huang

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Prerequisite:

Introduction

在ColossalAI 0.1.8 版本之后，ColoTensor 成为 ColossalAI 中张量的基本数据结构。它是 torch.Tensor 的子类，可以当做 PyTorch Tensor使用。此外，一些独特的功能使其能够表示一个payload分布在多个 GPU 设备上的Global Tensor，并提供一些列方式操作这个Global Tensor。在 ColoTensor 的帮助下，用户可以以类似编写串行程序方式，编写的分布式 DNN 训练程序。

ColoTensor 包含额外的属性ColoTensorSpec 来描述张量的payload分布和计算模式。

ProcessGroup：如何将进程组织为通信组。
Distributed Spec：张量如何在进程组之间分布。
Compute Spec：计算过程中如何使用张量。

我们一一详述。

ProcessGroup

ProcessGroup 类的一个实例描述了如何在进程组中组织进程。进程组内的进程可以一起参与同一个集合通信，比如allgather, allreduce等。进程组组织方式被张量的并行策略支配。比如，如果用户定义了Tensor的张量并行（TP），数据并行（DP）方式，那么进程组的进程组织方式将被自动推导出来。进程组设置可能因不同的张量而异。因此，它使我们能够支持更复杂的混合并行。流水线并行(PP)定义不在ProcessGroup中描述，它需要另一套机制，我们将在未来补充ColoTensor应用于PP的相关内容。

目前，ColoTensor 的一个进程组由 tp_degree 和 dp_degree 两种配置定义。在 DP+TP 混合并行的情况下，可以将设备视为 2D 网格。我们将 TP 通信组放置在设备网格的前导低维上，然后将数据并行组放置在设备网格的高维上。原因是张量并行比数据并行具有更大的通信开销。相邻设备放置在一个 TP 进程组内，并且通常放置在同一个节点中。

考虑到8个进程配置为tp_degree=4，dp_degree=2，布局如下图。进程组 tp0 包含 gpu 0,1,2,3。进程 dp1 包含 gpu 1 和 5。

Process Group using tp_degree=4, dp_degree=2

Distributed Spec

Distributed Spec描述了 ColoTensor 如何在 ProcessGroup 中分布。

张量在 DP 进程组之间的分布方式是自动导出的，不需要用户手动指定。如果这个张量是一个模型参数，它会在 DP 进程组中被复制。如果是activation张量，则沿tensor最高维度在DP进程组中进行平均分割。

因此，在使用 Distributed Spec 时，我们只需要描述张量在 TP 进程组之间的分布方式即可。 TP 进程组目前有两种分布式规范，即 ShardSpec和ReplicaSpec。 ShardSpec 需要指定分区的维度索引 dim 和分区个数 num_partitions。目前，我们仅支持在单个dim上进行拆分。 TP进程组上不同的dist spec可以通过set_dist_spec()接口相互转换。这些转化操作可以被记录在PyTorch的自动求导机制中，并在反向传播时候触发对应的反向操作。

Compute Spec

ComputeSpec类描述Tensor如何参与计算。目前，我们将作为module parameter的ColoTensor设置正确的Compute Pattern。可以触发正取的计算模式。具体应用方式我们会在接下来的文档中展示。

ColoParameter

ColoParameter是ColoTensor的子类。用来声明Parameter。他和ColoTensor关系和Torch.Tensor和torch.Parameter一致。后者可以让tensor出现在module的parameters()和name_parameters() 的返回值中。

Example

让我们看一个例子。使用 tp_degree=4, dp_degree=2 在 8 个 GPU 上初始化并Shard一个ColoTensor。然后tensor被沿着 TP 进程组中的最后一个维度进行分片。最后，我们沿着 TP 进程组中的第一个维度（dim 0）对其进行重新Shard。我们鼓励用户运行代码并观察每个张量的形状。

import torch
import torch.multiprocessing as mp
from colossalai.utils import print_rank_0
from functools import partial

import colossalai
from colossalai.tensor import ProcessGroup, ColoTensor, ColoTensorSpec, ShardSpec, ComputeSpec, ComputePattern
from colossalai.testing import spawn

import torch

def run_dist_tests(rank, world_size, port):
    colossalai.launch(config={}, rank=rank, world_size=world_size, host='localhost', port=port, backend='nccl')
    pg = ProcessGroup(tp_degree=2, dp_degree=2)

    torch.manual_seed(0)
    local_tensor = torch.randn(2, 3, 1).cuda()
    print_rank_0(f"shape {local_tensor.shape}, {local_tensor.data}")

    spec = ColoTensorSpec(pg, ShardSpec(dims=[-1], num_partitions=[pg.tp_world_size()]), ComputeSpec(ComputePattern.TP1D))
    t1 = ColoTensor.from_torch_tensor(local_tensor, spec)
    t1 = t1.to_replicate()
    print_rank_0(f"shape {t1.shape}, {t1.data}")

    spec2 = ShardSpec([0], [pg.tp_world_size()])
    t1.set_dist_spec(spec2)
    print_rank_0(f"shape {t1.shape}, {t1.data}")

def test_dist_cases(world_size):
    spawn(run_dist_tests, world_size)

if __name__ == '__main__':
    test_dist_cases(4)

:::caution

The ColoTensor is an experimental feature and may be updated.

:::

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