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所谓分布式训练,千亿级模型采用

发布时间:2021-04-15 20:01编辑:小狐阅读: 402次 手机阅读

机器之心发布

最近,飞桨提出了4D混合并行策略,以训练千亿级稠密参数模型。

近几年,深度学习领域的者们对模型效果的追求愈演愈烈,各大榜单纪录不断刷新,而这个现象的背后都有着 “大规模训练” 的身影。简单来说,就是使用大规模的数据或大规模参数量的模型来做训练。大规模的数据可以让模型有足够的 “教材” 用于 “学习”而大规模的参数量则可以让模型“学习能力” 更强,更容易 “学习” 到“教材”中的“知识”在数据和参数规模增长的过程中,常规的单机训练由于硬件资源的限制渐渐显得捉襟见肘,而分布式训练则成为了广大者的必然选择。

所谓分布式训练,就是使用多台机器共同完成训练任务,这其中涉及多机任务拆分、集群训练资源配置、平衡训练速度和收敛速度、弹性训练与容错等多项重要技术,同时也是各大深度学习框架彰显技术实力的重要 “战略高地”

飞桨是我国首个开源开放、自主研发、功能完备的产业级深度学习框架,其英文名“PaddlePaddle” 正是 “Parallel Distributed Deep Learning” 并行分布式深度学习的字母缩写组合。飞桨不仅在业内最早支持了万亿级稀疏参数模型的训练能力,而且近期又创新性的提出了 4D 混合并行策略,以训练千亿级稠密参数模型,可以说分布式训练是飞桨最具特色的技术之一。那么飞桨是如何做到的呢?这与实际业务的锤炼密不可分。

所谓分布式训练,千亿级模型采用(图1)

图 1 百度丰富业务场景

飞桨的分布式训练技术在对外之前就已经在百度内部广泛应用,如搜索引擎、信息流推荐、百度翻译、百度地图、好看、文心 ERNIE 等等,既包含网络复杂、稠密参数特点的计算机视觉(CV) 自然语言处理(NLP)模型训练场景,又覆盖了有着庞大的 Embedding 层模型和超大数据量的推荐搜索训练场景,可谓是分布式训练技术得天独厚的“练功房”

所谓分布式训练,千亿级模型采用(图2)

图 2 大规模训练场景

历经搜索推荐业务磨炼,最成熟万亿稀疏参数模型训练技术一骑绝尘

搜索推荐场景经常面临数据量大、特征维度高且稀疏化的问题。而分布式训练的参数模式采用了一种将模型参数中心化的方式来实现模型参数的分布式存储和,该模式有两个角色 Server 与 Worker:Worker 用于执行模型的前向与反向计算;Server 负责从各个 Worker 收集汇总梯度并参数,因此对于存储超大规模模型参数的训练场景十分友好,常被用于训练拥有海量稀疏参数的搜索推荐领域模型。

所谓分布式训练,千亿级模型采用(图3)

图 3 传统参数

从传统纯 CPU 参数到纯 GPU 参数

传统的纯 CPU 参数,由高性能异步训练 Worker、高效通信策略和高性能 Server 组成。通常可以使用的 CPU 数量较多,训练中能够充分展示 CPU 多核的吞吐量优势。在异步训练模式下训练简单模型可以极大提升数据吞吐量,整体训练速度非常出色。

所谓分布式训练,千亿级模型采用(图4)

图 4 传统参数工作流程

但是随着模型网络越来越复杂,对算力要求越来越高,在数据量不变的情况下,CPU 计算性能差的弱势就会显现,虽然可以通过增加 CPU 机器数量来解决,甚至可以增加上百台,但是这种方法不仅成本大幅提高,而且集群的稳定性和扩展性也存在较大的问题。因此飞桨引入了纯 GPU 参数来提升计算性能,之前 100 台 CPU 机器才能训练的模型,仅需 1 台多卡 GPU 机器即可完成训练。当然,同时也要解决因为硬件更替所带来的问题。

GPU 强大的算力毋庸置疑可以提升集群的计算性能,但随之而来的是,不仅模型规模会受到机器显存和内存的制约,而且通信带宽也会由于集群网卡数量降低而成为瓶颈。为了解决这两个问题,飞桨引入了两大亮点技术 SSD-MEM-HBM 存储和 RPC&NCCL 混合通信,形成了飞桨特有的纯 GPU 参数(PaddleBox)1

SSD-MEM-HBM 存储允许全量参数使用 SSD 硬盘存储,高频参数存储于内存,当前 Batch 训练所用参数使用显存,并且同时支持 SSD 的参数在硬盘、内存、显存之间快速拷贝。这样通过异步流水线执行机制,隐蔽了 IO 带来的额外性能开销,在保证训练速度的同时,使训练的模型大小不再受制于显存和内存,极大提升模型的规模。

RPC&NCCL 混合通信可以将部分稀疏参数采用 RPC 协议跨节点通信,其余参数采用卡间 NCCL 方式完成通信,充分利用带宽资源。

所谓分布式训练,千亿级模型采用(图5)

图 5 纯 GPU 参数工作流程

飞桨纯 GPU 参数虽然解决了之前纯 CPU 模式所面临的问题,但新的问题又出现了—如何提高训练资源的利用率?

从传统纯 GPU 参数到异构参数

在纯 GPU 的参数下,所有的训练都在 GPU 中,当模型中部分网络层比较复杂的时候,GPU 利用率很难被打满,而 GPU 机器中 CPU 与 GPU 的硬件配比是固定的,无法灵活调整。针对这种情况,有两种解决方案:

定制化 GPU 机型,调整机器内 CPU 与 GPU 的硬件配比。

混布 CPU 和 GPU 机器节点,来调整机器间的硬件配比。

基于这两种解决方案,飞桨框架 2.0 版本创新性地推出了通用异构参数功能。一举解除了传统参数模式下,Worker 节点必须严格使用同一种硬件型号的枷锁,使训练任务对硬件型号不敏感,即可以同时使用不同的硬件混合异构训练,如 CPU、AI 专用芯片(如百度昆仑 XPU)以及不同型号的 GPU 如 v100、P40、K40 等。同时还可以解决大规模稀疏特征模型训练场景下 IO 占比过高导致的芯片资源利用率过低的问题。通过异构参数训练模式,用户可以在硬件异构集群中部署分布式训练任务,例如云集群,高效利用不同算力芯片,为用户更高吞吐、更低资源消耗的训练能力。

所谓分布式训练,千亿级模型采用(图6)

图 6 异构参数示意图

异构参数的最大亮点是硬件感知的任务切分。如图 6 所示,针对类似 ERNIE+CTR 这样计算密集型与 IO 密集型兼有的训练任务,可以被切分成多个子任务。其中的 IO 密集型任务(如数据读取、Embedding 查询)切分给 CPU 机器,计算密集型任务切分给 GPU 机器;用户可以根据子任务的计算复杂度来灵活决定机器配比,并且还可以兼容传统纯 CPU 参数和纯 GPU 参数所支持的训练任务。

助力文心 ERNIE 快速迭代,首创 4D 混合并行引领超大规模预训练潮流

在 NLP 领域中,依托飞桨打造的 “语义理解技术与平台文心 ERNIE” 曾获得过无数殊荣:去年 3 月一举拿下 SemEval 2020 的 5 项冠军;5 月发布语言生成预训练模型 ERNIE-GEN,刷新语言生成 SOTA;6 月发布多模态模型 ERNIE-ViL,刷新 5 项任务纪录,登顶权威榜单 VCR;7 月亮相 2020 世界人工智能大会,摘取最高荣誉 SAIL 奖;11 月获得中国人工智能学会优秀科技成果奖。在文心 ERNIE 这些闪耀成绩的背后,也有飞桨的分布式训练技术的贡献。

首先对于 NLP 和 CV 这类拥有复杂网络、稠密参数特点的模型,飞桨分布式训练技术的集合通信模式可以很好的支持这类模型的训练。该模式没有模型参数的中心节点,每个节点都是 Worker,每个 Worker 负责模型训练的同时还需要掌握当前最新的全局梯度信息。集合通信模式对计算芯片的算力和芯片之间的网络互联要求较高,如高性能计算的 GPU、芯片之间的高速网络互联 NVLINK 和 InfiniBand 等,因此非常适合 CV 和 NLP 领域计算密集型训练任务。

但是在早期的集合通信架构中,多节点间的参数信息的传输通常是各个 Worker 之间多次点对点通信完成的,通讯效率较低。百度在 2016 年突破性地提出并使用 Ring-AllReduce 多 GPU 训练,通过较少的点对点通信轮数就完成了全局节点的模型参数传输,让同步并行训练的多 GPU 扩展能力得到极大突破,大幅提升集合通信模式的训练速度,使这种模式在 NLP 和 CV 领域得到更广泛的应用。

所谓分布式训练,千亿级模型采用(图7)

图 7 集合通信训练

4D 混合并行策略支持文心 ERNIE 千亿语言模型训练

当前飞桨集合通信模式已经可以支持文心 ERNIE 千亿语言模型的训练能力,其 Sharding-DP 策略更是在近期助力文心 ERNIE 的多项任务分数刷新 GLUE 榜单。而这个 Sharding-DP 策略正是飞桨集合通信模式为了训练 ERNIE 这样的大规模复杂模型所支持的多种并行策略中的一种。那么飞桨是使用哪些策略成功支持文心 ERNIE 千亿语言模型训练的呢?这些策略是如何工作的呢?接下来将为大家详细介绍。

ERNIE 千亿级模型采用 100 多层 Transformer 网络结构,计算复杂,训练需要占用 T 级显存资源,如果想用更少的机器高效训练,必须采取一系列性能优化和显存优化措施。

首先看如何性能优化。我们通过一个公式来看哪些因素可以影响训练速度,在固定的硬件环境下:

总训练速度 ∝ 单卡速度 * 卡数 * 多卡加速比

其中单卡速度由数据读取和计算速度决定;多卡加速比由计算 / 通信效率决定。显而易见,这三个是关键因素。除了单卡可以使用的算子融合、混合精度之类的基础性能优化策略之外,分布式训练还引入一系列并行策略。并行策略的核心思想是将数据和计算有关的图 / 算子切分到不同设备上,同时尽可能降低设备间通信所需的代价,合理使用多台设备资源,实现高效的并发调度训练,最大化提升训练速度。常见并行策略有数据并行 DP(Data Parallel)Layer 间并行(流水线并行 PP,Pipeline Parallel)Layer 内并行(模型并行 MP,Model Parallel)如下表所示。我们从设备资源和计算 / 通信效率来分析三种策略的优缺点:

数据并行训练加速比最高,但要求每个设备上都备份一份模型,显存占用比较高。为此我们的改进方案是分组参数切片数据并行策略(具体原理后文介绍)兼容了 MP+DP 的优势,但缺点是通信量大。

模型并行,通信占比高,适合在机器内做模型并行且支持的模型类型有限。

所谓分布式训练,千亿级模型采用(图8)

综上所述,针对性能优化和显存优化,几种并行策略都有用武之地,但是同时也有各自的局限性,所以如果想高效训练千亿模型,需要这几种策略相互组合,取长补短,发挥各自的优势。

那么如何组合呢?飞桨研发人员首先在单机内使用模型并行和分组参数切片组合的 2D 策略,这么选择的原因是这两个策略通信量较大,适合使用机器内的卡间通信;为了承载千亿规模模型,再叠加流水线并行策略,使用多台机器共同分担;最后为了做到高效,在外层又叠加了数据并行来增加并发数量,提升整体训练速度。这样业内首个 4D 混合并行策略就诞生了。

所谓分布式训练,千亿级模型采用(图9)

图 8 4D 混合并行策略示意图

下面咱们再来简单介绍下几个并行策略的原理。

模型并行策略指的是将某一层网络切成多份,并分给不同的卡并行计算,每张卡仅需要计算部分结果。对于 ERNIE 中的 Transformer 网络结构,模型并行就可以对全连接层 FC 切分,通过通信操作合并计算结果【2】

流水线并行策略支持将模型的不同层放置到不同的设备上,通过多个设备来共同分担显存消耗,实现超大规模模型训练。相邻设备间通过通信链路传输数据。由于各个设备间传输的仅是相邻设备间的输出张量,因此通信量较小,相对来说较为适合机器间通信的场景。

值得注意的是,流水线并行可以说是广义模型并行的一种特例,本文中的模型并行仅指 Tensor 切分,也就是会出现同一层网络交由不同卡来计算的情况,而流水线并行则是按照网络层的粒度切分。

所谓分布式训练,千亿级模型采用(图10)

图 9 流水线并行策略示意图

流水线并行策略本身也有很大的优化空间。如图 10(a)所示,优化前,任意时刻只有单个计算设备处于计算状态,其它计算设备则处于空闲状态,这个空闲时间我们称之为 Bubble 时间【3】为了减少 Bubble 时间,如图 10(b)所示,飞桨进一步将 mini-batch 切分成若干更小粒度的 micro-batch,每个设备依次计算单个 micro-batch 的结果,从而增加了设备间的并发度,降低了流水线并行 Bubble 时间比例。

此外飞桨研发人员经过对流水线并行训练过程更加深入的剖析,发现还可以进一步优化显存的利用率。采用如图 10(c)中所示的方式,在一个 micro-batch 完成前向计算后,提前调度完成相应后向计算,这样就能释放部分显存,用以接纳新的数据,提升整体训练性能。使用 ERNIE 模型实测,从 10(b)到 10(c)总 BatchSize 可以提升 32 倍,性能可以提升 9 倍。

所谓分布式训练,千亿级模型采用(图11)

图 10 流水线并行时序图

最后再来看下飞桨的分组参数切片策略,其特色是在使用参数切片方式节省显存的基础上,与数据并行策略组合成更加强大的 Sharding-DP 策略。简而言之,这种组合后的策略拥有很强的灵活性,用户可以根据现有硬件环境情况,自由设定模型参数切分的数量(sharding_degree)和数据并行的路数(dp_degree)仅需要确保 sharding_degree × dp_degree = 总卡数即可。

举个例子,假设用户有 4 台单机四卡的机器(共 16 张卡)训一个 16 层网络的模型。如果模型参数规模可以使用一台机器承载,则推荐使用 dp_degree=4 & sharding_degree=4 的方式,如图 11 所示。这种方式的优势在于只有机器内卡间通信,但是模型最大不能超过单台机器所能承受存储范围。

所谓分布式训练,千亿级模型采用(图12)

图 11 dp_degree=4 & sharding_degree=4 的 Sharding-DP 示意图

如果模型大小超过了单台机器,问题也不大,用户可以灵活地选择 dp_degree=2 & sharding_degree=8 方式,如图 12 所示。与上一种方式相比,这种方式支持的模型参数规模翻倍。

所谓分布式训练,千亿级模型采用(图13)

图 12 dp_degree=2 & sharding_degree=8 的 Sharding-DP 示意图

但是在一些特殊的情况下,如果模型参数规模非常大,半数机器都无法承载,则可以进一步使用 dp_degree=1 & sharding_degree=16 方式,即将整个模型参数交由全部机器承载,这也是标准的 ZeRO-DP【4】方式,如图 11 所示。这种方式跨机器通信数非常高,对训练速度影响很大。其实 Sharding-DP 可以说是 ZeRO-DP 的一种升华,让用户可以使用更加高效方式应对特殊场景之外的绝大部分训练任务。

所谓分布式训练,千亿级模型采用(图14)

图 13 dp_degree=1 & sharding_degree=16 的 Sharding-DP 示意图示意图

最后我们从理论性能角度对比分析了几组混合并行策略,即 DP2+PP32+Sharding2+MP4、PP64+Sharding2+MP4 和 DP2+PP32+MP8。如下表所示,与两种 3D 方式相比,4D 混合并行策略在通信量和 Bubble 时间上并未明显增长具体公式推导和示例请参见相关教程【5】,但是大幅提升了数据并行路数!

所谓分布式训练,千亿级模型采用(图15)

验证

从上面理论分析上来看,4D 混合并行策略应该会具有更好的性能。那么实际效果如何呢?咱们进入实测阶段。我们使用 64 台 8 卡 GPU v100 机器的环境来验证不同策略组合的训练效果,而的对象,正是拥有 2300 亿参数规模的“重量级”ERNIE 模型。后我们可以看到 4D 混合并行策略训练速度高于其它两种 3D 混合并行策略,达到了8698 tokens/s,至少可以提速 23.7%。

所谓分布式训练,千亿级模型采用(图16)

写在最后

本文相关词条概念解析:

模型

模型是所研究的系统、过程、事物或概念的一种表达形式,也可指根据实验、图样放大或缩小而制作的样品,模型一般用于展览或实验或铸造机器零件等用的模子。对于现实世界的事物、现象、过程或系统的简化描述,或其部分属性的模仿。在一般的意义下是指模仿实物或设计中的构造物的形状制成的雏型,其大小可以分为缩小型、实物型和放大型。

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