技术干货 | 基于UAI-Train平台的分布式训练 | U刻
  • 技术干货 | 基于UAI-Train平台的分布式训练

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    在大型数据集上进行训练的现代神经网络架构,可以跨广泛的多种领域获取可观的结果,涵盖从图像识别、自然语言处理到欺诈检测和推荐系统等各个方面,但训练这些神经网络模型需要大量浮点计算能力。虽然,近年来 GPU 硬件算力和训练方法上均取得了重大进步,但在单一机器上,网络训练所需要的时间仍然长得不切实际,因此需要借助分布式GPU环境来提升神经网络训练系统的浮点计算能力。

    TensorFlow分布式训练

    (TensorFlow分布式训练概述图)

    TensorFlow 采用了数据流范式, 使用节点和边的有向图来表示计算。TensorFlow 需要用户静态声明这种符号计算图,并对该图使用复写和分区(rewrite & partitioning),将其分配到机器上进行分布式执行。

    (TensorFlow训练数据流转图)

    TensorFlow 中的分布式机器学习训练使用了如图所示的参数服务器方法 。

    Cluster、Job、Task

    关于TensorFlow的分布式训练,主要概念包括Cluster、Job、Task,其关联关系如下:

    1.  TensorFlow分布式Cluster由多个Task组成,每个Task对应一个tf.train.Server实例,作为Cluster的一个单独节点;2.  多个相同作用的Task可以被划分为一个Job,在分布式深度学习框架中,我们一般把Job划分为Parameter Server和Worker,Parameter Job是管理参数的存储和更新工作,而Worker Job运行OPs,作为计算节点只执行计算密集型的Graph计算;3.  Cluster中的Task会相对进行通信,以便进行状态同步、参数更新等操作,如果参数的数量过大,一台机器处理不了,这就要需要多个Task。

    TensorFlow分布式计算模式

    ◆  In-graph 模式

    In-graph模式,将模型计算图的不同部分放在不同的机器上执行。把计算从单机多GPU扩展到了多机多GPU, 不过数据分发还是在一个节点。这样配置简单, 多机多GPU的计算节点只需进行join操作, 对外提供一个网络接口来接受任务。训练数据的分发依然在一个节点上, 把训练数据分发到不同的机器上, 将会影响并发训练速度。在大数据训练的情况下, 不推荐使用这种模式。

    ◆  Between-graph 模式

    Between-graph模式下,数据并行,每台机器使用完全相同的计算图。训练的参数保存在参数服务器,数据不用分发,而是分布在各个计算节点自行计算, 把要更新的参数通知参数服务器进行更新。这种模式不需要再练数据的分发, 数据量在TB级时可以节省大量时间,目前主流的分布式训练模式以 Between-graph为主。

    参数更新方式

    ◆  同步更新

    各个用于并行计算的节点,计算完各自的batch 后,求取梯度值,把梯度值统一送到PS参数服务机器中,并等待PS更新模型参数。PS参数服务器在收集到一定数量计算节点的梯度后,求取梯度平均值,更新PS参数服务器上的参数,同时将参数推送到各个worker节点。

    ◆  异步更新

    PS参数服务器只要收到一台机器的梯度值,就直接进行参数更新,无需等待其它机器。这种迭代方法比较不稳定,因为当A机器计算完更新了PS参数服务器中的参数,可能B机器还是在用上一次迭代的旧版参数值

    分布式训练步骤

    1. 命令行参数解析,获取集群的信息ps_hosts和worker_hosts,以及当前节点的角色信息job_name和task_index

    2. 创建当前Task结点的Server

    cluster = tf.train.ClusterSpec({“ps”: ps_hosts, “worker”: worker_hosts})server = tf.train.Server(cluster, job_name=FLAGS.job_name, task_index=FLAGS.task_index)

    3. 如果当前节点是Parameter Server,则调用server.join()无休止等待;如果是Worker,则执行下一步

    if FLAGS.job_name == “ps”:server.join()

    4. 构建要训练的模型

    # build tensorflow graph model

    5. 创建tf.train.Supervisor来管理模型的训练过程

    # Create a “supervisor”, which oversees the training process.sv = tf.train.Supervisor(is_chief=(FLAGS.task_index == 0), logdir=”/tmp/train_logs”)# The supervisor takes care of session initialization and restoring from a checkpoint.sess = sv.prepare_or_wait_for_session(server.target)# Loop until the supervisor shuts down

    while not sv.should_stop()

    # train model

    UAI-Train分布式训练部署

    UCloud AI 训练服务(UCloud AI Train)是面向AI训练任务的大规模分布式计算平台,基于高性能GPU计算节点提供一站式托管AI训练任务服务。用户在提交AI训练任务后,无需担心计算节点调度、训练环境准备、数据上传下载以及容灾等问题。

    目前,UAI-Train平台支持TensorFlow 和 MXNet 框架的分布式训练。需要将PS代码和Worker代码实现在同一个代码入口中,执行过程中,PS 和 Worker 将使用相同的Docker容器镜像和相同的python代码入口进行执行,系统将自动生成PS和Worker的env环境参数。TensorFlow 分布式训练采用PS-Worker的分布式格式,并提供python的接口运行分布式训练。

     

    (图:AI训练平台概述)

    UAI-Train分布式训练采用Parameter Server和Worker Server混合部署的方法,所有计算节点均由GPU物理云主机组成。PS 仅使用CPU进行计算,Worker Server则同时使用GPU和CPU进行计算,PS 和 Worker的比例为1:1。

    (图:AI 训练平台分布式训练集群部署范例)

    数据存储

    分布式训练所使用的输入数据可以来自不同的数据源,目前UAI-Train仅支持UFS作为数据的存储。

    ◆  Input 数据存储

    指定一个UFS网盘作为Input数据源,UAI-Train平台在训练执行过程中会将对应的UFS数据映射到训练执行的Worker容器的 /data/data 目录下,系统会自动将数据映射到执行的容器中,如 ip:/xxx/data/imagenet/tf → /data/data/。

    ◆  Output 数据存储

    指定一个UFS网盘作为output数据源,UAI-Train平台在训练执行过程中会将对应的UFS数据映射到训练执行的每一个PS容器和Worker容器的 /data/output 目录下,并以共享的方式访问同一份数据。同时,在训练过程,可以通过其它云主机实时访问训练保存的模型checkpoint。

    案例分析:通过CIFAR-10进行图像识别

    CIFAR-10是机器学习中常见的图像识别数据集,该数据集共有60000张彩色图像。这些图像分为10个类,每类6000张图,有50000张用于训练,另外10000用于测试。

    http://groups.csail.mit.edu/vision/TinyImages/

    (图:CIFAR-10数据集简介)

    调整训练代码

    为了在UAI平台上进行训练,首先下载源代码,并对cifar10_main.py做如下修改:

    1. 添加相关参数:–data_dir, –output_dir, –work_dir, –log_dir, –num_gpus,UAI-Train平台将会自动生成这些参数;

    2. 在代码中增加UAI参数:使用data_dir配置输入文件夹、使用output_dir配置输出文件夹。

    具体案例代码可以在https://github.com/ucloud/uai-sdk/tree/master/examples/tensorflow/train/cifar 获取。

    在UAI-Train平台执行训练

    1. 根据https://github.com/tensorflow/models/tree/master/tutorials/image/cifar10_estimator 的说明生成CIFAR-10的tfrecords

    2. 使用UAI-SDK提供的tf_tools.py 生成CIFAR-10样例的Docker镜像;

    3. 确保Docker镜像已经上传至UHub,在UAI-Train平台上执行。

    /data/cifar10_main.py –train-batch-size=16

    在UAI平台上的分布式训练

    CIFAR-10样例代码使用tf.estimator.Estimator API,只需一个分布式环境和分布式环境配置,便可直接进行分布式训练,该配置需要适用于tf.estimator.Estimator API的标准,即定义一个TF_CONFIG 配置。

    TF_CONFIG = {“cluster”:{“master”:[“ip0:2222″],”ps”:[“ip0:2223″,”ip1:2223″],”worker”:[“ip1:2222”]},

    “task”:{“type”:”worker”,”index”:0},

    “environment”:”cloud”

    }

    UAI-Train平台的分布式训练功能可以自动生成TensorFlow分布式训练的GPU集群环境,同时为每个训练节点自动生成TF_CONFIG。因此,在UAI-Train平台上执行CIFAR-10的分布式训练和单机训练一样,仅需要指定input/output的UFS地址并执行如下指令即可:

    /data/cifar10_main.py –train-batch-size=16

    总结

    UAI-Train TensorFlow的分布式训练环境实现基于TensorFlow 的分布式训练系统实现,采用默认的grpc协议进行数据交换。PS和Worker采用混合部署的方式部署,PS使用纯CPU计算,Worker使用GPU+CPU计算。

    在UAI-Train平台中可以非常方便的开展分布式计算,提高效率、压缩训练时间。最后通过CIFAR-10 案例解析在UAI-Train平台上进行训练所需作出的修改,并在UAI-Train平台上进行分布式训练。

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