Что такое ИМБ?

MPI, или интерфейс передачи сообщений, является стандартизированным и переносимым стандартом передачи сообщений, разработанным исследователями из академических кругов и промышленности для работы на различных архитектурах параллельных вычислений. Стандарт определяет синтаксис и семантику библиотечных подпрограмм, применимых ко многим пользователям, пишущим переносимые программы для передачи сообщений.

Предпосылки

  • Знание программирования на Python
  • Базовое понимание машинного обучения
  • Python (версия 3.6 или выше) и установленная библиотека mpi4py.

Монтаж

Во-первых, вам нужно установить библиотеку MPI и оболочку Python MPI, mpi4py.

Установка библиотеки MPI зависит от платформы. В Ubuntu вы можете установить его через терминал:

sudo apt-get install libopenmpi-dev

Для mpi4pyВы можете установить его с помощью pip:

pip install mpi4py

Базовая программа MPI Python

Давайте начнем с простого сценария Python, который использует MPI для вывода сообщения от каждого процесса.

from mpi4py import MPI

def main():
    comm = MPI.COMM_WORLD
    rank = comm.Get_rank()
    print(f"This is process {rank} speaking.")

if __name__ == "__main__":
    main()

Чтобы запустить эту программу с помощью MPI, используйте команду mpiexec или mpirun a, за которой следует флаг -n и количество процессов, которые вы хотите создать.

mpiexec -n 4 python mpi_example.py

Распределение задач предварительной обработки данных

Давайте рассмотрим упрощенный рабочий процесс машинного обучения, в котором мы распределяем задачи предварительной обработки данных.

Мы начнем с создания фиктивных данных для нашей задачи машинного обучения:

# generate_data.py

import numpy as np
np.random.seed(0)

# Generate 10 arrays of shape (5000, 10) and save them as .npy files
for i in range(10):
  data = np.random.randn(5000, 10)
  np.save(f'data_{i}.npy', data)

Запустите этот скрипт Python, чтобы сгенерировать фиктивные файлы данных:

python generate_data.py

Теперь давайте напишем скрипт MPI Python, который будет распределять задачи предобработки данных:

# preprocessing.py

from mpi4py import MPI
import numpy as np

def preprocess_data(rank):
    # Load the data file corresponding to this rank
    data = np.load(f'data_{rank}.npy')

    # Do some preprocessing: subtract mean and divide by standard deviation
    data = (data - np.mean(data)) / np.std(data)

    # Save the preprocessed data
    np.save(f'preprocessed_data_{rank}.npy', data)

def main():
    comm = MPI.COMM_WORLD
    rank = comm.Get_rank()

    preprocess_data(rank)

if __name__ == "__main__":
    main()

Вы можете запустить этот скрипт Python с десятью процессами, по одному для каждого файла данных:

mpiexec -n 10 python preprocessing.py

Этот скрипт будет распределять задачи предварительной обработки данных по процессам. Каждый процесс загрузит файл данных, предварительно обработает данные и сохранит предварительно обработанные данные в новый файл.

Этот пример представляет собой простую демонстрацию того, как использовать MPI в контексте машинного обучения. В более сложном варианте использования вы можете распределить задачи предварительной обработки данных, обучения модели и прогнозирования. MPI также можно комбинировать с другими библиотеками и инструментами для создания более сложных распределенных вычислительных систем.

Заворачивать

В этом руководстве мы представили MPI и продемонстрировали его использование в простой задаче машинного обучения. Помните, что сила MPI заключается в его способности распределять задачи между несколькими узлами и процессорами, что делает его мощным инструментом для решения крупномасштабных задач машинного обучения.

Помните, что это учебное пособие для начинающих, в нем гораздо больше информации о MPI. Мы собираемся расширить этот учебник до среднего и продвинутого уровней, рассмотрев такие аспекты, как:

  • Внедрение пользовательских шаблонов общения
  • Использование операций коллективного общения
  • Обработка исключений и отладка программ MPI
  • Профилирование и оптимизация программ MPI
  • Интеграция MPI с библиотеками машинного обучения, такими как TensorFlow или PyTorch.

Я надеюсь, что вы нашли этот урок полезным. Удачного кодирования!

Часть 2: https://medium.com/@thiwankachameerajayasiri/mpi-tutorial-for-machine-learning-part-2-3-ebe72d0a0b04

Часть 3: https://medium.com/@thiwankachameerajayasiri/mpi-tutorial-for-machine-learning-part-3-3-1a3f219ee6bc