Rollout 多卡通信报错？原因及解决办法

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在使用 ms-swift 进行多卡训练时，rollout 通信经常会遇到各种各样的问题，其中最常见的就是通信报错。最近，有用户在 modelscope 社区反馈了这样一个问题：在使用多卡启用 rollout 通信时，遇到了 WorkNCCL(SeqNum=943, OpType=ALLREDUCE, NumelIn=2, NumelOut=2, Timeout(ms)=600000) ran for 600019 milliseconds before timing out. 这样的错误。今天，我们就来深入探讨一下这个问题，并提供一些解决方案。

理解 Rollout 和多卡通信

在深入分析错误之前，我们先来简单回顾一下 rollout 和多卡通信的概念。Rollout 策略是一种在模型训练过程中，逐步更新模型参数的策略。它允许我们在不中断训练的情况下，将新版本的模型逐步部署到生产环境中。在多卡训练中，rollout 策略需要协调不同 GPU 之间的数据同步和参数更新，这就涉及到复杂的分布式通信。

分布式通信是多卡训练的核心。它涉及到不同进程（通常是不同 GPU 上的进程）之间的数据交换和协调。在 PyTorch 中，torch.distributed 模块提供了强大的分布式通信功能，其中 NCCL (NVIDIA Collective Communications Library) 是 NVIDIA GPU 之间进行高效通信的首选库。当我们在多卡环境下使用 rollout 时，就意味着需要NCCL在多个 GPU 之间执行大量的集体通信操作，比如 ALLREDUCE、BROADCAST 等。

为什么多卡通信容易出错？

多卡通信之所以容易出错，主要有以下几个原因：

  1. 环境配置复杂性： 多卡环境的配置本身就比较复杂，涉及到 CUDA、cuDNN、NCCL 版本的兼容性，以及网络接口的配置等。任何一个环节出现问题，都可能导致通信异常。
  2. 同步性要求高： 分布式通信要求所有参与的进程严格同步。如果其中一个进程因为某种原因（如计算速度慢、网络延迟、内存不足等）滞后，就可能导致其他进程等待超时，从而引发通信错误。
  3. 资源争抢与死锁： 在复杂的训练流程中，如果多个进程同时请求访问共享资源，或者通信操作的顺序不一致，就可能发生资源争抢或死锁，导致通信阻塞。
  4. NCCL 本身的问题： 尽管 NCCL 是一个非常成熟的库，但在某些特定的硬件、网络拓扑或软件组合下，也可能出现 bug 或性能瓶颈。

Rollout 策略的特殊性

Rollout 策略在多卡通信场景下，又增加了一层复杂性。因为它不仅仅是简单的模型训练，还涉及到策略的动态调整和模型的逐步切换。这意味着通信模式可能会比传统的同步训练更加复杂，也更容易触发一些潜在的通信问题。例如，在 rollout 过程中，如果不同 GPU 上的模型状态更新不一致，或者通信的顺序与预期的不符，就很容易导致 ALLREDUCE 等集体通信操作超时。

分析报错信息

让我们仔细看看用户提供的报错信息：

[rank1]:[E1218 01:59:12.846104516 ProcessGroupNCCL.cpp:685] [Rank 1] Watchdog caught collective operation timeout: WorkNCCL(SeqNum=943, OpType=ALLREDUCE, NumelIn=2, NumelOut=2, Timeout(ms)=600000) ran for 600019 milliseconds before timing out.
...
[rank0]:[E1218 01:59:12.985076525 ProcessGroupNCCL.cpp:1870] [PG ID 0 PG GUID 0 Rank 0] Received a dump signal due to a collective timeout from rank 1 and we will try our best to dump the debug info. Last enqueued NCCL work: -1, last completed NCCL work: -1.This is most likely caused by incorrect usages of collectives, e.g., wrong sizes used across ranks, the order of collectives is not same for all ranks or the scheduled collective, for some reason, didn't run. Additionally, this can be caused by GIL deadlock or other reasons such as network errors or bugs in the communications library (e.g. NCCL), etc.

从这些信息中，我们可以提取出几个关键点：

  • Error Type: collective operation timeout (集体操作超时)。
  • Specific Operation: ALLREDUCE (所有进程对数据进行归约操作)。
  • Timeout Duration: 600000 milliseconds (10分钟)，实际运行了 600019 毫秒，刚好超过了超时阈值。
  • Affected Ranks: 错误发生在 Rank 1，并且 Rank 0 接收到了超时信号。
  • Potential Causes: 报错信息明确指出了“不正确的集体操作使用，例如跨进程使用了不同的数据大小，集体操作的顺序在所有进程上不一致，或者调度的集体操作由于某些原因未能运行。此外，还可能由 GIL 死锁、网络错误或通信库（如 NCCL）的 bug 引起。”

这个错误的核心在于，Rank 1 上的一个 ALLREDUCE 操作等待了太长时间，以至于超过了 PyTorch 的默认超时设置（通常是 600 秒，即 10 分钟）。当一个进程在分布式通信中长时间没有响应，其他进程就会收到信号，并最终导致整个进程组崩溃。

深入分析可能的原因

基于上述报错信息和对多卡通信的理解，我们可以从以下几个方面深入分析可能的原因：

1. 数据不一致或通信顺序错误

这是最常见的分布式通信错误之一。ALLREDUCE 操作要求所有参与的进程都执行相同的数据和相同的操作。如果：

  • 数据大小不匹配： 某个进程在调用 all_reduce 时传入的数据张量大小与其余进程不同，NCCL 就无法正确地完成归约操作。
  • 通信顺序不一致： 在 rollout 策略中，模型可能在不同阶段执行不同的通信。如果不同进程执行通信操作的顺序不一致，例如一个进程先执行了 all_reduce，而另一个进程还在执行其他操作，那么就会出现等待超时。
  • 操作类型错误： 错误地使用了 ALLREDUCE 而不是其他集体通信操作，或者在不恰当的时机调用了该操作。

2. NCCL 或 GPU 资源问题

  • NCCL 版本兼容性： 确保安装的 PyTorch 版本、CUDA 版本和 NCCL 版本之间是相互兼容的。不兼容的版本组合是导致 NCCL 行为异常的常见原因。
  • GPU 内存不足： 如果某个 GPU 内存不足，导致其无法处理通信数据，可能会导致该 GPU 上的进程卡住，从而引发超时。
  • GPU 驱动问题： 过旧或损坏的 GPU 驱动也可能导致 CUDA 和 NCCL 的不稳定。
  • GPU 硬件故障： 虽然不常见，但 GPU 硬件本身的故障也可能导致计算或通信异常。

3. 网络问题

  • 网络带宽或延迟： 如果服务器之间的网络带宽不足或延迟过高，会导致数据传输缓慢，尤其是在大数据量通信时，很容易超过超时时间。
  • 网络配置错误： 错误的 IP 地址、端口配置，或者防火墙阻止了进程间的通信，都可能导致通信失败。
  • InfiniBand/RoCE 配置： 如果使用的是 InfiniBand 或 RoCE 等高速网络，其驱动和配置的正确性至关重要。

4. PyTorch 分布式后端配置问题

  • init_process_group 参数： 检查 init_process_group 的参数设置，例如 backend (应为 'nccl')、rank、world_size、init_method 是否正确配置。
  • 环境变量： 某些环境变量，如 MASTER_ADDR、MASTER_PORT、WORLD_SIZE、RANK 等，对于分布式训练至关重要，确保它们被正确设置。

5. GIL (Global Interpreter Lock) 问题

虽然报错信息提到了 GIL 死锁，但这通常发生在 Python 代码层面，尤其是在多线程环境。在 PyTorch 分布式训练中，GIL 问题可能导致某个进程卡住，无法及时响应通信请求。如果你的代码中有大量的 CPU 计算密集型操作，并且没有正确地释放 GIL，就可能发生这种情况。

6. Rollout 策略的实现细节

  • 模型状态同步： 在 rollout 过程中，确保模型在不同 GPU 上的状态（如参数、优化器状态）能够被正确地同步。如果同步不及时或出现偏差，可能会导致后续通信出错。
  • 通信触发时机： rollout 策略通常会有复杂的逻辑来决定何时进行模型更新和数据同步。如果这些逻辑存在 bug，可能导致通信操作在不恰当的时机被调用。

解决方案与调试建议

面对 rollout 多卡通信报错，我们可以尝试以下解决方案和调试方法：

1. 验证基础配置与环境

  • PyTorch, CUDA, NCCL 版本： 强烈建议使用官方推荐的兼容版本组合。可以查阅 PyTorch 官网的安装指南。例如，如果你使用 PyTorch 2.0，通常需要 CUDA 11.7 或 11.8，以及对应版本的 NCCL。
  • GPU 驱动： 更新到 NVIDIA 官方推荐的最新稳定版 GPU 驱动。
  • 网络连通性： 确保所有参与训练的节点之间网络是通畅的。可以使用 ping 命令测试延迟和丢包率。对于高速网络，可以使用 ib_write_bw 等工具测试带宽。
  • NCCL 测试： NVIDIA 提供了 nccl-tests 工具包，可以用来单独测试 NCCL 的性能和稳定性。运行 all_reduce_perf 等测试，可以帮助判断 NCCL 本身是否存在问题。

2. 检查代码中的分布式通信部分

  • 通信顺序一致性： 务必确保所有进程执行集体通信操作的顺序是完全一致的。在 rollout 策略中，这可能意味着需要仔细设计每个阶段的通信逻辑。
  • 数据大小一致性： 在调用 all_reduce、broadcast 等操作时，确保传入的数据张量大小在所有进程上都是相同的。可以使用 tensor.shape 来检查。
  • init_process_group 配置： 仔细检查 torch.distributed.init_process_group 的参数，确保 backend='nccl'，并且 rank、world_size、init_method（通常是 env:// 或 tcp://）设置正确。
  • torch.distributed.barrier() 的使用： 在关键的通信点前后，可以适当地插入 torch.distributed.barrier() 来强制所有进程同步，这有助于隔离问题。

3. 调整 NCCL 超时设置

虽然根本原因可能是通信逻辑错误，但有时候我们可以通过增加超时时间来“绕过”一些临时的网络抖动或计算延迟。但请注意，这不是一个长久之计，并且可能隐藏更深层次的问题。

可以通过设置环境变量 NCCL_BLOCKING_WAIT=1 来使 NCCL 操作变为阻塞模式，这有时能提供更清晰的错误信息。另外，可以尝试调整 torch.distributed.rpc.init_rpc 或 torch.distributed.init_process_group 中的相关超时参数（如果存在）。

4. 调试工具与技巧

  • 启用 Flight Recorder： 报错信息中提到了 TORCH_NCCL_TRACE_BUFFER_SIZE。设置 export TORCH_NCCL_TRACE_BUFFER_SIZE=1000000 (或一个较大的值) 可以启用 NCCL 的 Flight Recorder，这会在发生错误时记录更详细的通信信息，有助于定位问题。
  • 打印日志： 在代码的关键通信点前后，添加 print 或 logging 语句，记录当前进程的 rank、执行的操作、数据大小等信息。并确保这些日志在所有进程上都能被收集和查看。
  • 逐级排查： 如果是 rollout 策略导致的问题，可以尝试暂时禁用 rollout 逻辑，只进行标准的分布式训练，看是否还会出现通信错误。如果标准训练正常，则问题很可能出在 rollout 的实现逻辑上。
  • 减少 GPU 数量： 尝试使用更少的 GPU 进行训练，例如只用 2 卡或 4 卡。如果问题消失，则可能是 NVIDIA NVLink、PCIe 带宽或网络配置在更多 GPU 时出现了瓶颈。
  • 检查 GIL： 如果怀疑是 GIL 问题，可以尝试使用 torch.no_grad() 包裹不需要梯度的计算，或者将 CPU 计算密集型任务放到单独的进程中，并使用 multiprocessing 模块进行通信。

5. 寻求社区帮助

如果在尝试了以上方法后问题仍然存在，不要犹豫在 modelscope 或 PyTorch 社区发帖求助。在求助时，请务必提供：

  • 详细的报错信息 (如你提供的日志)。
  • 你的硬件环境 (GPU 型号、数量、CUDA 版本、NCCL 版本)。
  • 你的软件环境 (PyTorch 版本、ms-swift 版本、操作系统)。
  • 你的代码片段 (尤其是涉及分布式初始化和通信的部分)。
  • 你已经尝试过的解决方案。

结论

Rollout 策略在多卡通信中的报错，虽然看似复杂，但往往是由于通信逻辑错误、环境配置不当或资源限制引起的。通过仔细检查代码中的集体通信顺序和数据一致性，验证环境配置，并善用调试工具，大多数问题都可以得到解决。记住，清晰、一致的通信逻辑是分布式训练成功的基石。

希望这篇文章能帮助你更好地理解和解决 rollout 多卡通信报错的问题。如果你在实践中遇到了其他问题，欢迎在 modelscope 社区分享和讨论！

了解更多关于分布式训练和 PyTorch 的信息，可以参考以下资源：