使用hugging face开源库accelerate进行多GPU（单机多卡）训练卡死问题

问题描述及配置

在使用hugging face开源库accelerate进行多GPU训练（单机多卡）的时候，经常出现如下报错

[E ProcessGroupNCCL.cpp:828] [Rank 1] Watchdog caught collective operation timeout: WorkNCCL(OpType=BROADCAST, Timeout(ms)=1800000) ran for 1808499 milliseconds before timing out.
[E ProcessGroupNCCL.cpp:587] [Rank 0] Watchdog caught collective operation timeout: WorkNCCL(OpType=ALLREDUCE, Timeout(ms)=1800000) ran for 1808493 milliseconds before timing out.

而且，程序能正常运行几十个epoch，然后在运行中间卡死。卡死的位置永远是出现在测试集进行eval结束之后，而不是出现在对训练集的训练过程中。

例如，我每40个epoch进行一次测试（eval），那么卡死经常会出现在第80个epoch，或者第120个epoch的位置，有时候还会出现在第400个epoch。

在卡死的时候，每个GPU使用率达到100%（一条100%的直线），但是CPU使用率降到0%（一条0%的直线）

完整报错如下图所示

网上资料查找

我查阅网上资料，有很多种方法解决如下问题，虽然网上所查阅到的方法都没有解决我的问题，但是在这里都记录一下，或许对大家有用：

1.tqdm问题

有说在训练过程中，如果使用了tqdm打印进度条会出现卡死的问题，需要将所有tqdm代码都删除

2.dataloader问题

dataloader分为两种问题：

1. 有的博客说使用pytorch中的dataloader对dataset进行封装的时候，在多GPU训练的情况下会卡死，所以需要去除dataloader的封装，直接使用dataset进行训练（但是我认为这种说法不可靠）
2. 有的博客说使用dataloader的时候，如果设置了drop_last=False，或者是设置了shuffle=True，会导致开始（我认为这种说法也不可靠）

3.model(input)写法问题

在给予模型输入，进行正向传播的时候，我们通常写法是

output=model(input)

一些说法说这种写法在多GPU训练的时候，在模型进行eval的时候需要改一下：

output=model.module(input)

这样即可解决问题

4.环境变量问题

环境变量问题应该是最主要的一个解决方案，即更改环境变量。更改环境变量有很多方法，这里说一下在bash中临时更改环境变量的方法：

即在bash中输入

export NCCL_P2P_LEVEL=NVL

或者输入

export NCCL_P2P_DISABLE=1

然后再运行多GPU训练的代码

我的卡死问题解决方法

我经过长时间调试，发现我的问题出在这里：

我每次在eval的时候，都会判断这次测试集的loss是否和以往的相比是否是最小的，如果是最小的，那么获取这一个epoch的模型参数，问题就出现在获取模型参数这里（红框画出来的）

或者如果不加self.accelerator.wait_for_everyone()也是一样的，会出现同样的问题

卡死就在获取模型参数的部分，这里就是“有概率”出现卡死，因为运行一次可能没问题，但是如果我每40个epoch就运行一次eval，那么在第80个，第120个epoch就会卡死。

我猜测这是由于accelerate是通过多进程来控制多个GPU进行训练的，这里多个进程都去获取模型参数，所以才会出现卡死的情况。

因此，解决方法如下：

在判断条件中要加上判断是否在主进程中，然后去掉self.accelerator.wait_for_everyone()

这样就解决了卡死的问题。