分布式GPU训练优秀实践

开始优化您的GPU分布式训练任务

PaddlePaddle Fluid可以支持在现代GPU [1] 服务器集群上完成高性能分布式训练。 通常可以通过以下方法优化在多机多卡环境训练性能，建议在进行性能优化时， 检查每项优化点并验证对应提升，从而提升最终的性能。

一个简单的验证当前的训练程序是否需要进一步优化性能的方法， 是查看GPU的计算利用率 [2] ，通常用 nvidia-smi 命令查看。 如果GPU利用率较低，则可能存在较大的优化空间。 下面主要从环境变量设置、训练策略设置、数据准备和训练方式四个方向介绍GPU分布式训练中常用的方法。

1、环境变量设置

环境变量设置表

说明：

• 关于 FLAGS_sync_nccl_allreduce ，配置 FLAGS_sync_nccl_allreduce=1 让每次allreduce操作都等待完成，可以提升性能，详细原因和分析可以参考：https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/15049。
• 关于 FLAGS_fraction_of_gpu_memory_to_use ，配置 FLAGS_fraction_of_gpu_memory_to_use=0.95 ，0.95是指95%的显存会预先分配。设置的范围是0.0~1.0。注意，设置成0.0会让每次显存分配都调用 cudaMalloc 这样会极大的降低训练性能。
• 关于 NCCL_IB_DISABLE ，在使用NCCL2模式训练时，其会默认尝试开启RDMA通信，如果系统不支持，则会自动降级为使用TCP通信。可以通过打开环境变量 NCCL_DEBUG=INFO 查看NCCL是否选择了开启RDMA通信。如果需要强制使用TCP方式通信，可以设置 NCCL_IB_DISABLE=1 。

2、训练策略设置

训练参数设置表

说明：

• 关于设置合适的CPU线程数 num_threads 和nccl通信器数量 nccl_comm_num 。PaddlePaddle Fluid使用“线程池” [3] 模型调度并执行Op，Op在启动GPU计算之前，通常需要CPU的协助，然而如果Op本身占用时间很小，“线程池”模型下又会带来额外的调度开销。使用多进程模式时，如果神经网络的计算图 [4] 节点间有较高的并发度，即使每个进程只在一个GPU上运行，使用多个线程可以更大限度的提升GPU利用率。nccl通信器数量 nccl_comm_num 可以加快GPU之间的通信效率，建议单机设置为1，多机设置为2。针对CPU线程数 num_threads ，建议单机设置为1，多机设置为 nccl_comm_num +1。
• 关于AllReduce融合 fuse_all_reduce_ops ，默认情况下会将同一layer中参数的梯度的AllReduce操作合并成一个，比如对于 fluid.layers.fc 中有Weight和Bias两个参数，打开该选项之后，原本需要两次AllReduce操作，现在只用一次AllReduce 操作。此外，为支持更大粒度的参数梯度融合，Paddle提供了 FLAGS_fuse_parameter_memory_size 和 FLAGS_fuse_parameter_groups_size 两个环境变量选项。用户可以指定融合AllReduce操作之后，每个AllReduce操作的梯度字节数，比如希望每次AllReduce调用传输16MB的梯度，export FLAGS_fuse_parameter_memory_size=16 ，经验值为总通信量的十分之一。可以指定每次AllReduce操作的最大层数，即到达该层数就进行AllReduce，如指定50层 export FLAGS_fuse_parameter_groups_size=50 。注意：目前不支持sparse参数梯度。
• 关于使用分级式reduce use_hierarchical_allreduce 。对于多机模式，针对小数据量的通信，Ring AllReduce通信效率低，采用Hierarchical AllReduce可以解决该问题。
• 关于降低scope drop频率 num_iteration_per_drop_scope 和fetch频率 fetch_frequency 。减少scope drop和fetch频率，可以减少频繁的变量内存申请、释放和拷贝，从而提升性能。
• 其他训练策略的参数可以参考 这里 。

设置这些参数可以参考：

dist_strategy = DistributedStrategy()
dist_strategy.nccl_comm_num = 2                    #建议多机设置为2，单机设置为1
exec_strategy = fluid.ExecutionStrategy()
exe_st.num_threads = 3                             #建议多机设置为nccl_comm_num+1，单机设置为1
exec_strategy.num_iteration_per_drop_scope = 30    #scope drop频率
dist_strategy.exec_strategy = exec_strategy
dist_strategy.fuse_all_reduce_ops = True           #AllReduce是否融合
             …
with fluid.program_guard(main_prog, startup_prog): #组网
    params = model.params
    optimizer = optimizer_setting(params)
    dist_optimizer = fleet.distributed_optimizer(optimizer, strategy=dist_strategy)
    dist_optimizer.minimize(avg_cost)
             …
for pass_id in range(PASS_NUM):
    batch_id = 0
    while True:
        if batch_id % fetch_frequency == 0:        #fetch频率
            fetched = exe.run(main_prog, fetch_list)
        else:
            exe.run([])

3、数据准备

1、使用GPU完成部分图片预处理

如果可能，使用GPU完成部分数据预处理，比如图片Tensor的归一化：

image = fluid.layers.data()
img_mean = fluid.layers.create_global_var([3, 1, 1], 0.0, "float32", name="img_mean", persistable=True)
img_std = fluid.layers.create_global_var([3, 1, 1], 0.0, "float32", name="img_std", persistable=True)
t1 = fluid.layers.elementwise_sub(image / 255.0, img_mean, axis=1)
image = fluid.layers.elementwise_div(t1, img_std, axis=1)

对输入的图片Tensor，使用 fluid.layers 完成图片数据归一化预处理， 这样可以减轻CPU预处理数据的负担，提升总体训练速度。

2、优化reader性能

数据读取的优化在GPU训练中至关重要，尤其在不断增加batch_size提升吞吐时，计算对reader性能会有更高对要求， 优化reader性能需要考虑的点包括：

• 使用 pyreader 。参考 这里 使用pyreader，并开启 use_double_buffer 。

• reader返回uint8类型数据。图片在解码后一般会以uint8类型存储，如果在reader中转换成float类型数据，会将数据体积扩大4倍。直接返回uint8数据，然后在GPU上转化成float类型进行训练

• 减少reader初始化时间 (infinite read) 在训练任务开始执行第一轮训练时，reader开始异步的，不断的从磁盘或其他存储中读取数据并执行预处理，然后将处理好的数据 填充到队列中供计算使用。从0开始填充这个队列直到数据可以源源不断供给计算，需要一定时间的预热。所以，如果每轮训练 都重新填充队列，会产生一些时间的开销。所以，在使用pyreader时，可以让reader函数不断的产生数据，直到训练循环手动break：

  def infinite_reader(file_path): while True: with open(file_path) as fn: for line in fn: yield process(line)   def train(): … for pass_id in xrange(NUM_PASSES): if pass_id == 0: pyreader.start() for batch_id in (iters_per_pass): exe.run() pyreader.reset()

4、训练方式

1、Local SGD

GPU多机多卡同步训练过程中存在慢trainer现象， 即每步中训练快的trainer的同步通信需要等待训练慢的trainer。 由于每步中慢trainer的rank具有随机性， 因此我们使用局部异步训练的方式——LocalSGD， 通过多步异步训练（无通信阻塞）实现慢trainer时间均摊， 从而提升同步训练性能。 Local SGD训练方式主要有三个参数，分别是：

说明：

• Local SGD的warmup步长 local_sgd_is_warm_steps 影响最终模型的泛化能力，一般需要等到模型参数稳定之后在进行Local SGD训练，经验值可以将学习率第一次下降时的epoch作为warmup步长，之后再进行Local SGD训练。
• Local SGD步长 local_sgd_steps ，一般该值越大，通信次数越少，训练速度越快，但随之而来的时模型精度下降。经验值设置为2或者4。

具体的Local SGD的训练代码可以参考： https://github.com/PaddlePaddle/Fleet/tree/develop/examples/local_sgd/resnet

2、使用混合精度训练

V100 GPU提供了 Tensor Core 可以在混合精度计算 场景极大的提升性能。使用混合精度计算的例子可以参考： https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleCV/image_classification#using-mixed-precision-training

目前Paddle只提供在两个模型（ResNet, BERT）的混合精度计算实现并支持static loss scaling，其他模型使用混合精度也 可以参考以上的实现完成验证。

附录