如何实现Tensorflow多机并行线性加速_[#第一枪]

AI科技评论按：本文作者王佐，文章首发于其知乎主页，AI科技评论获其授权转载。

在上一家公司就开始实践打磨一个深度优化的深度学习系统，当时从消除网络瓶颈，非凸优化，以及具体的深度学习算法等方面基于PaddlePaddle做了许多工作。目前公司主要深度学习算法都是跑在Tensorflow上，使用配置了GeForce GTX 1080的单机训练，一次完整的训练至少需要一周的时间，所以决定从优化Tensorflow多机并行方面提高算力。

为什么要优化Tensorflow多机并行

更多的数据可以提高预测性能[2]，这也意味着更沉重的计算负担，未来算力将成为AI发展的最大瓶颈。在大数据时代，解决存储和算力的方法是Scale out，在AI时代，Scale out也一定是发展趋势，并且大数据分析任务和AI/ML任务会共享处理设备（由于AI/ML迭代收敛和容错的特征，这两种任务未来不太可能使用统一平台），所以需要在分布式环境下优化资源配置[3]，消除性能瓶颈。虽然现在Tensorflow能支持多机并行分布式训练，但是针对复杂网络，其训练速度反而不如单台机器[1]。目前已经有IBM[4]和Petuum[1]分别在其深度学习系统PowerAI 4.0和Poseidon中实现多机并行线性加速，本文介绍我如何通过消除Tensorflow的网络瓶颈，实现Tensorflow多机并行线性加速。

Tensorflow分布式训练的网络瓶颈分析

深度学习训练需要海量的数据，这就需要超大规模参数的网络模型拟合。如果训练数据不足，会造成欠拟合；如果网络模型参数太少，只会得到低精度的模型。目前常见网络模型参数已经上亿，参数大小达到数GB。[10]中给出了训练数据和参数大小一些例子。

训练数据和参数大小（来自[10]）

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目前GPU已经成为深度学习训练的标配。GPU具有数量众多计算单元和超长流水线，并且具备强大并行计算能力与浮点计算能力，可以大幅加速深度学习模型的训练速度，相比CPU能提供更快的处理速度、更少的服务器投入和更低的功耗。这也意味着，GPU集群上训练深度学习模型，迭代时间更短，参数同步更频繁。[9]中对比了主流深度学习系统在CPU和GPU上的训练性能，可以看出GPU每次迭代的时间比CPU少2个数量级。

CPU训练alexnet（来自[9]）

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GPU训练alexnet（来自[9]）

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假设每0.5秒一个迭代，每个worker每秒需要通过网络传输的大于4GB，即使使用10GbE，参数同步也会瞬间把网络占满。考虑到训练数据可能通过NFS或者HDFS加载，也会占用很多网络带宽。在一个数据分析任务和AI/ML任务混合的环境中，大数据分析任务也会消耗很多网络带宽（如shuffle操作），网络延迟会更加严重。所以如果想以Scale out的方式提升算力，网络将是最大的瓶颈。[1]中通过实验证明，在8个节点进行Tensorflow分布式训练，对于VGG19网络，90%的时间花在等待网络传输上面。

网络开销（来自[2]）

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消除网络瓶颈的方法（一）

分布式深度学习可以采用BSP和SSP两种模式。SSP通过允许faster worker使用staled参数，从而达到平衡计算和网络通信开销时间的效果[8]。SSP每次迭代收敛变慢，但是每次迭代时间更短，在CPU集群上，SSP总体收敛速度比BSP更快，但是在GPU集群上训练，BSP总体收敛速度比SSP反而快很多[6]。

BSP模型有个缺点，就是每次迭代结束，Worker需要发送梯度更新到PS，每次迭代开始，Worker需要从PS接收更新后的参数，这会造成瞬间大量的网络传输。参数服务器通过把参数切分成block，并且shard到多台机器，比较AllReduce，有效利用网络带宽，降低网络延迟。目前主流的深度学习系统（Tensorflow，Mxnet，Petuum）都选择用参数服务器做参数同步。

AllReduce（来自[5]）

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Parameter Server

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上图可以很容易看出，AllReduce拓扑中，Reducer节点成为网络传输的瓶颈。PS拓扑中，通常每台机器启动相同数量的Worker和Parameter Server，每台机器的网络传输量基本相同。

ring AllReduce（来自[5]）

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对于多机多卡训练，可以把参数先在本机聚合，再指定一个worker跟参数服务器交互，可以大量减少网络传输。可以使用PaddlePaddle提出来的ring AllReduce，优化单机多卡的本地聚合。

解决瞬间大量的网络传输问题另一个方法是实现GPU计算和网络通信的Overlap。在反向传播的backward阶段产生梯度时，可异步地进行梯度更新，并立即计算下一层网络的梯度。梯度更新首先要把新梯度从GPU显存拷贝到CPU内存，这种GPU-CPU的拷贝也可以和GPU计算做overlap。因为PS是跑在CPU上，所以GPU计算也跟PS参数更新实现Overlap。

GPU计算和网络传输overlap（来自[1]）

消除网络瓶颈的方法（二）

减少网络传输量也是消除网络瓶颈的有效途径。网络模型中90%参数集中在FC层。很多深度学习系统提出了减少FC层参数大小的方法，比如Adam中的Sufficient Factor，CNTK中的1-bit quantization，Petuum中的Sufficient Factor Broadcasting[7]。

在PS拓扑中，每个worker需要发送梯度 和接收参数 。SFB通过 将 转化为两个低维度矩阵 和 的传输，并采用P2P拓扑，每个worker本地更新参数，避免了参数 的传输。SFB和PS比较如下：

PS和SFB（来自[1]）

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（1）PS使用Master-Server架构，而SFB使用P2P架构，每个worker将 和 发送给所有其他worker，每个worker通过 和 在本地更新参数 ，从而避免了PS中 的传输。

（2）PS每个worker的传输数据量是固定的，SFB每个worker的传输数据量跟总worker数有关，每个worker需要把 和 发送给其他worker（发送numWorkers - 1次）。

（3）SFB传输数据量还跟batch size有关。在非凸有限和问题中

， 其中 ，

在SGD中， 表示一个样本，在mini-batch SGD中， 表示batch size个样本。

实现代码

首先得实现PS和SFB，可以参照petuum，ps-lite，angel。

Tensorflow 相关的修改主要有两个地方：

tensorflow/core/kernels/http://training_ops.cc中的ApplyXXXOp（ApplyGradientDescentOp，ApplyAdagradOp，ApplyMomentumOp等），将本地的梯度更新修改为 发送 ->PS端梯度更新->接收

tensorflow/core/kernels/http://matmul_op.cc中的MalMulOp::Compute，这里需要判断是否使用PS或者SFB，从而将本地更新切换为PS更新或SFB更新。

本地更新

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PS更新

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SFB更新

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目前我们已经复现[1]中的实验结果，实现了Tensorflow多机并行的线性加速。

参考文献：

[1] Hao Zhang, Zeyu Zheng, Shizhen Xu, Wei Dai, Qirong Ho, Xiaodan Liang, Zhiting Hu, Jinliang Wei, Pengtao Xie, Eric P. Xing. Poseidon: An Efficient Communication Architecture for Distributed Deep Learning on GPU Clusters. ATC 2017.

[2] C. Sun, A. Shrivastava, S. Singh, and A. Gupta. Revisitingunreasonable effectiveness of data in deep learning era. In arXiv:1707.02968, 2017.

[3] Azalia Mirhoseini, Hieu Pham, Quoc V Le, Benoit Steiner, Rasmus Larsen, Yuefeng Zhou, Naveen Kumar, Mohammad Norouzi, Samy Bengio, and Jeff Dean. 2017. Device placement optimization with reinforcement learning. In International Conference on Machine Learning (ICML).

[4] PowerAI DDL

[5] allreduce Bringing HPC Techniques to Deep Learning

[6] H. Cui, H. Zhang, G. R. Ganger, P. B. Gibbons, and E. P. Xing. GeePS: Scalable deeplearning on distributed GPUs with a GPU-specialized parameter server. In Proceedings

of EuroSys, 2016.

[7] XIE, P., KIM, J. K., ZHOU, Y., HO, Q., KUMAR, A., YU, Y., AND XING, E. Distributed Machine Learning via Sufficient Factor Broadcasting. In arXiv (2015).

[8] HO, Q., CIPAR, J., CUI, H., KIM, J. K., LEE, S., GIBBONS, P. B., GIBSON, G. A., GANGER, G. R., AND XING, E. P. More Effective Distributed ML via a Stale Synchronous Parallel Parameter Server. In NIPS (2013).

[9] Benchmarking State-of-the-Art Deep Learning Software Tools

[10] NanoNets : How to use Deep Learning when you have Limited Data

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