分布式训练脚本适配（兼容单卡）

NPU上的分布式部署形态如下图所示，每个Tensorflow进程只管理独享的一张NPU训练卡，多个Tensorflow进程间，通过CANN提供的集合通信接口进行集群同步。单独观察某个worker，可以发现其与NPU上的单卡训练，除额外进行了集群内的集合通信外完全一致。

TF Adapter适配时，将单卡NPU视作集群worker数量为1的分布式部署形态，因而NPU的单卡脚本和分布式脚本最终是一致的。

NPU上执行分布式，相较于单卡NPU训练，主要有三部分的额外适配工作：

1. worker间变量初值同步

   TF2 Eager模式下，变量在模型生成后即完成初始化，此时需要进行变量初值同步操作，使各个worker上的变量初值一致。

   在模型构建完成后，您应当调用npu.distribute.broadcast接口完成变量初值同步，该接口要求传入需要进行worker间值同步的变量，通常，您可以通过model.trainable_variables来获取全部需要同步的变量。

2. worker间梯度聚合

   执行训练时，不同worker上产生不同的梯度信息grads，通过对多个worker上的梯度进行聚合计算，可以更准确地评估当前训练的误差情况。

   1. 当原始脚本中分步骤计算并更新梯度（例如tf.gradient和opt.apply_gradient）时，则需要调用npu.distribute.all_reduce接口完成梯度聚合运算，该接口要求您传入需要进行worker间聚合计算的梯度以及聚合运算的类型（通常是求平均值）。
   2. 当原始脚本中计算和更新梯度操作被集成到同一接口中（例如minimize/model.fit）时，则需要调用npu.distribute.npu_distributed_keras_optimizer_wrapper完成梯度聚合运算。
3. 不同worker上的数据集分片

   分布式训练时，应当保证每个worker上评估的样本不同，这样才能使得训练结果更符合样本集真实分布，比如您在一个8卡NPU的集群中执行训练，此时一个典型的策略就是第一张NPU卡上训练0-1/8的数据，第二张NPU卡训练1/8-2/8的数据，最后一张卡上训练7/8-8/8的数据。

   • 当数据集为tf.data.Dataset格式时，TF Adapter提供了npu.distribute.shard_and_rebatch_dataset接口帮您实现上述切分动作，该接口要求您传入需要进行集群切分的dataset（Dataset介绍参考链接）以及集群训练时的全局batch大小，例如：

      # 由于需要使用npu.distribue.shard_and_rebatch接口，在脚本开头import npu
      import npu_device as npu
     
       if input_context:
         logging.info(
             'Sharding the dataset: input_pipeline_id=%d num_input_pipelines=%d',
             input_context.input_pipeline_id, input_context.num_input_pipelines)
         # 原始的shard逻辑，因为以单机CPU方式启动，所以不会进行实际的shard
         dataset = dataset.shard(input_context.num_input_pipelines, input_context.input_pipeline_id) 
       # NPU添加的shard逻辑，会根据集群数量，对数据集和全局batch进行切分
       dataset, batch_size = npu.distribute.shard_and_rebatch_dataset(dataset, batch_size) 

   • 当数据集为Numpy数组时，需要调用numpy方法手工对数据集和全局batch进行切分，例如：

     (x_train, _), (x_test, _) = keras.datasets.mnist.load_data(os.path.join(args.data_path, 'mnist.npz'))
     
     # 根据设备数量均分数据集
     x_trains = np.split(x_train, args.rank_size)
     # 按设备编号取对应的数据集分片
     x_train = x_trains[args.device_id]
     x_tests = np.split(x_test, args.rank_size)
     x_test = x_tests[args.device_id]
     # 对全局batch进行切片
     batch_size = args.batch_size // args.rank_size
     
     mnist_digits = np.concatenate([x_train, x_test], axis=0)
     mnist_digits = np.expand_dims(mnist_digits, -1).astype("float32") / 255