六、分布式嵌入

六、分布式嵌入

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前言

• 我们已经使用了TorchRec的主模块：EmbeddedBagCollection。我们在上一节研究了它是如何工作的，以及数据在TorchRec中是如何表示的。然而，我们还没有探索TorchRec的主要部分之一，即分布式嵌入

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一、先要配置torch.distributed环境

• EmbeddingBagCollectionSharder 依赖于 PyTorch 的分布式通信库（torch.distributed）来管理跨进程/GPU 的分片和通信。

首先初始化分布式环境

import torch.distributed as dist# 初始化进程组
dist.init_process_group(backend="nccl",          # GPU 推荐 NCCL 后端, CPU就是 glooinit_method="env://",    # 从环境变量读取节点信息rank=rank,               # 当前进程的全局唯一标识（从 0 开始）world_size=world_size,   # 总进程数（总 GPU 数）
)pg = dist.GroupMember.WORLD

设置环境变量（多节点训练时必须）

import torch.distributed as dist# 初始化进程组
# 在每个节点上设置以下环境变量
export MASTER_ADDR="主节点IP"   # 如 "192.168.1.1"
export MASTER_PORT="66666"     # 任意未占用端口
export WORLD_SIZE=4            # 总 GPU 数
export RANK=0                  # 当前节点的全局 rank

二、Distributed Embeddings

• 先回顾一下我们上一节的EmbeddingBagCollection module

代码演示：

print(ebc)
"""
EmbeddingBagCollection((embedding_bags): ModuleDict((product_table): EmbeddingBag(4096, 64, mode='sum')(user_table): EmbeddingBag(4096, 64, mode='sum'))
)
"""

2.1 EmbeddingBagCollectionSharder

• 策略制定者 ，决定如何分片。
• 决定如何将 EmbeddingBagCollection 的嵌入表（Embedding Tables）分布到多个 GPU/节点。
  核心功能 ：根据配置（如 ShardingType）生成分片计划（Sharding Plan）

代码演示：

from torchrec.distributed.embedding_types import ShardingType
from torchrec.distributed.embeddingbag import EmbeddingBagCollectionSharder# 定义分片器：指定分片策略（如按表分片）
sharder = EmbeddingBagCollectionSharder(sharding_type=ShardingType.TABLE_WISE.value,  # 每个表分配到一个 GPUkernel_type=EmbeddingComputeKernel.FUSED.value,  # 使用 fused 优化
)

• 关键参数
  • sharding_type：分片策略，如：
    • TABLE_WISE：整个表放在一个 GPU。
    • ROW_WISE：按行分片到多个 GPU。
    • COLUMN_WISE：按列分片（适用于超大表）。
  • kernel_type：计算内核类型（如 FUSED 优化显存）

2.2 ShardedEmbeddingBagCollection

• 策略执行者 ，实际管理分片后的嵌入表
• 根据 EmbeddingBagCollectionSharder 生成的分片计划，实际管理分布在多设备上的嵌入表。
• 核心功能 ：在分布式环境中执行前向传播、梯度聚合和参数更新

代码演示：

from torchrec.distributed.embeddingbag import ShardedEmbeddingBagCollection# 根据分片器生成分片后的模块
sharded_ebc = ShardedEmbeddingBagCollection(module=ebc,        # 原始 EmbeddingBagCollectionsharder=sharder,   # 分片策略device=device,     # 目标设备（如 GPU:0）
)

三、Planner

• 它可以帮助我们确定最佳的分片配置。
• Planner能够根据嵌入表的数量和GPU的数量来确定最佳配置。事实证明，这很难手动完成，工程师必须考虑大量因素来确保最佳的分片计划。
• TorchRec在提供的这个Planner，可以帮助我们：
  • 评估硬件的内存限制
  • 将基于存储器获取的计算估计为嵌入查找
  • 解决数据特定因素
  • 考虑其他硬件细节，如带宽，以生成最佳分片计划

演示代码：

from torchrec.distributed.planner import EmbeddingShardingPlanner, Topology# 初始化Planner
planner = EmbeddingShardingPlanner(topology=Topology(  # 硬件拓扑信息world_size=4,  # 总 GPU 数compute_device="cuda",local_world_size=2,  # 单机 GPU 数batch_size=1024,  ),constraints={  # 可选约束（如强制某些表使用特定策略）"user_id": ParameterConstraints(sharding_types=[ShardingType.TABLE_WISE]),},
)# 生成分片计划
plan = planner.collective_plan(ebc, [sharder], pg)# 分片后的模型
from torchrec.distributed.embeddingbag import ShardedEmbeddingBagCollectionsharded_ebc = ShardedEmbeddingBagCollection(module=ebc,sharder=sharder,device=torch.device("cuda:0"),plan=plan,  # 应用自动生成的分片计划
)

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总结

• TorchRec中的分布式嵌入以及训练设置。