MLHPC 2018 | Aluminum: An Asynchronous, GPU-Aware Communication Library Optimized for Large-Scale Training of Deep Neural Networks on HPC Systems

这篇文章主要介绍了一个名为Aluminum通信库，在这个库中主要针对Allreduce做了一些关于计算通信重叠以及针对延迟的优化，以加速分布式深度学习训练过程。

分布式训练的通信需求

通信何时发生

一般来说，神经网络的训练过程分为三步：前向传播、反向传播以及参数优化。在使用数据并行进行分布式训练的情况下，通信主要发生在反向传播之后与参数优化之前，在此阶段各个计算节点需要进行梯度的同步。广义上来讲，梯度的同步过程符合Allreduce语义。从实现上来说，我们既可以通过中心化的参数服务器架构来实现梯度同步，也可以通过去中心化的MPI_Allreduce接口实现梯度同步。本文主要关注的是去中心化的Allreduce实现。

神经网络本身是一个层次性的架构，在反向传播的过程中，梯度是从从后向前依次计算的。换句话说，靠近输出层的梯度先于靠近输入层的梯度被计算出来。那么，通信需求就依赖于梯度同步的粒度。在极端情况下，我们可以把所有层的梯度都放到一个buffer中去做Allreduce（一般也没人这么做吧，顶多针对某些层做Tensor Fusion）。另一方面，我们可以针对每一层的梯度做Allreduce，只要该层的梯度被计算出来，我们就对它进行同步。本文所实现的方法属于第二类，神经网络的每一层都有自己的buffer。对于某些需要学习参数的层如BN，本文的实现会为相应的参数申请单独的buffer。

通信量有多少

在数据并行分布式训练过程中，每一次迭代的通信量一般只取决于神经网络的模型结构，与其他的因素无关（当然也有例外，比如Embedding层的通信量会受batch size的影响。但Embedding一般只用在CTR和NLP模型，对于CV的模型，batch size一般不会影响整体通信量）。

上图展示了AlexNet和ResNet-50参数量的直方图。可以看到，AlexNet是一个比较浅的网络，它包含5个卷积层以及3个较大的全连接层，这3个全连接层包含了模型大部分参数。在AlexNet中，除了最后一层，每一层都有一个偏置项，因此它包含许多small buffer。ResNet-50是一个更现代的CNN模型，它包含更多的卷积层和较少的全连接层，以及一些BN层。ResNet-50不包含偏置项，但由于BN层的存在，它依然包含许多small buffer。显然，对于AlexNet和ResNet-50来说，我们需要对许多small buffer进行Allreduce操作。除此之外，模型中也存在很多large buffer需要通信，这就导致单一的Allreduce算法并不能在所有的buffer size达到最优的通信效率。

计算和通信开销

本小节作者主要比较了ResNet-50在训练过程中的“计算”和“通信”开销。为什么这里给计算和通信打引号呢，是因为作者统计的并不是真正的计算和通信的开销，而是计算和通信各自的主要开销。对于计算时间，作者使用cuDNN统计了ResNet-50所有卷积层的计算开销；而对于通信时间，作者使用NCCL统计了Allreduce过程的通信开销。由此可知，作者所统计的计算和通信开销并不是完整训练过程中的开销，只是真正开销的一部分。

在讨论计算和通信开销时，作者分了两种情况进行讨论：强可扩展和弱可扩展下的计算通信开销比例。关于强可扩展和弱可扩展的定义，可以参考HPC Wiki：

In case of strong scaling, the number of processors is increased while the problem size remains constant. This also results in a reduced workload per processor.

In case of weak scaling, both the number of processors and the problem size are increased. This also results in a constant workload per processor.

上图展示了强可扩展（左）和弱可扩展（右）两种情况下计算和通信时间各自所占的比例。在强可扩展的情况下，随着GPU数量的增加，总的batch size保持不变。这样一来，分到每块GPU上的训练样本数就会减少，每块GPU的计算开销也会相应降低。由于总的batch size不变，所以总的迭代次数也不会变化，那么随着GPU的增加，节点间的通信开销也会增加。在弱可扩展的情况下，随着GPU数量的增加，每块GPU所处理的训练样本数保持不变，总的batch size会随着GPU数量的增加而增加。这就表明训练的迭代次数会减少，也意味着通信发生的频次会降低。在这种情况下，计算是线性扩展的，但是通信的占比还是会随着GPU数量的增加而增加。从图上可以看出，当GPU数量达到2048时，通信开销大概是计算开销的12倍。

无论是强可扩展还是弱可扩展的情况下，随着GPU数量的增加，节点间的通信开销所占的比例会越来越大，这就会抵消掉分布式训练带来的收益。

优化方法

在这一节，作者介绍了两种通信优化方法：计算——通信重叠以及latency-efficient Allreduce算法。这两个优化方法都不是由作者首次提出，但是作者在他们的通信库Alumunium中实现了这些优化算法。

计算——通信重叠的思路非常简单，就是尽可能地让Allreduce操作和反向传播、参数优化等操作并行执行。如果某一层的梯度被计算出来，那么直接在相应的buffer上异步地去执行Allreduce操作。其它层的反向传播可以按照相同的方式执行，并在该层的优化阶段开始时完成Allreduce。这样一来，所有的Allreduce都可以被相关层中的反向传播以及剩余层中的计算所隐藏。然而，反向传播与参数优化之类的操作一般会放在GPU上去执行，而节点间的通信一般由MPI完成，我们并不希望CUDA操作阻塞MPI通信，反之亦然。因此，我们需要一些额外的编码工作来实现相应的功能。

如果我们能够让Allreduce算法跑的更快，那么通信操作会更容易地被隐藏到计算中。目前，许多深度学习框架都采用Ring Allreduce算法实现梯度同步，Ring Allreduce是一种带宽最优的算法，它在共享内存系统以及小型的分布式内存系统中表现良好。但是Ring Allreduce并不是延迟最优的，如果进行Reduce的buffer size比较小，那么Ring Allreduce的性能就会下降。基于树形结构的Allreduce算法能够针对延迟进行优化，Recursive-Doubling和Recursive-Halving/Recursive-Doubling算法在传输小消息上表现更好。假设\(\alpha\)是网络延迟，\(\beta\)是带宽的倒数，\(p\)是处理器数量，\(n\)是buffer的大小，那么不同Allreduce算法的通信时间如下表所示：

拓扑结构	算法名称	通信时间
环形	Ring	\(2(p-1)\alpha+2\frac{p-1}{p}n\beta\)
树形	Recursive-Doubling	\(\log_p(\alpha+n\beta)\)
树形	Recursive-Halving/Recursive-Doubling	\(2\log_p \alpha + 2\frac{p-1}{p}n\beta\)

可以看到，Recursive-Halving/Recursive-Doubling相比于Ring Allreduce，二者的带宽项是相同的，而Recursive-Halving/Recursive-Doubling具有更小的延迟。本文作者开发的Aluminium通信库，把基于树形拓扑的Allreduce算法集成到NCCL中，并根据缓冲区大小和处理器数量动态选择最优的Allreduce算法。

实现思路

当前的MPI分发版本已经针对各种类型的通信配置做了优化，它会根据缓冲区大小以及处理器数量选择合适的算法。此外，一些MPI版本同样支持CUDA，它们可以接受GPU缓冲区的指针并在该缓冲区上进行通信操作。那么我们为什么不直接使用这些CUDA-aware MPI中实现的Allreduce算法呢？这是因为，MPI不了解由用户定义的CUDA流，因此MPI和CUDA编程模型之间会出现语义不匹配的情况，这会产生不必要的同步操作，从而导致额外的通信和计算开销。

用户定义的CUDA执行流对MPI Runtime来说是透明的，因此，当用户把一个GPU缓冲区传给MPI程序时，MPI Runtime无法确定将要写入该缓冲区的流上是否有待处理的计算。为了保证kernel函数写入GPU缓冲区的正确性，用户必须手动地同步CUDA流，这就导致我们无法重叠计算和通信操作。同样，MPI Runtime对于CUDA流来说也是透明的，CUDA流无法确定是否应该等待某些阻塞操作的完成。显然，这种频繁的同步阻塞会严重影响网络和GPU的利用率。此外，作者还指出，当前版本的CUDA-aware MPI不能在多线程环境下正确地处理GPU缓冲区上的操作。

既然当前版本的CUDA-aware MPI有以上种种问题，那么作者就提出了几种解决方案。第一种方案是把同步操作放到MPI中去执行，这样能够保证正确性。但是，MPI Runtime并不知道哪一个CUDA流会操作GPU缓冲区，因此每次同步操作都要阻塞GPU上的所有流。显然，这种方案并没有解决上述性能问题。第二种方案是把MPI通信操作当做kernel函数放到CUDA流中执行。NCCL就是采用这种方案，其中的每个通信操作都会接收一个CUDA流，把通信操作放到该流中执行。这种方法不会阻塞CPU，但是会阻塞GPU上的CUDA流。不幸的是，MPI中的通信操作并不能接收CUDA流作为参数。在第三种方案中，作者发现把某个CUDA流单独绑定到MPI通信器上是可行的，所有使用MPI通信器和GPU缓冲区的操作都可以假定该缓冲区由该流中的某个kernel函数写入，并且MPI Runtime仅对该流执行适当的同步。在MPI中，这种关系可以被实现为绑定在通信器上的某个属性。

Aluminum通信库

Aluminum是作者开发的一个开源通信库，它以MPI和NCCL等为后端，提供了泛化的通信API。相比于MPI和NCCL，Aluminum更像是一个接口层，只需要简单的改动，它就能跑在不同的硬件上。

特性介绍

Aluminum基于C++11实现，API类似于MPI中的接口，通过模板技术实现了在不同后端之间的切换。下表展示了Aluminum支持的后端以及各个后端的一些特性。

后端	算法支持	特性
MPI	Ring、Recursive-Doubling、Recursive-Halving/Recursive-Doubling	Ubiquitous, optimized
NCCL	Ring	GDR, optimized for GPUs
MPI-CUDA	Ring、Recursive-Doubling、Recursive-Halving/Recursive-Doubling	Host-Transfer Allreduce

实现细节

通信引擎

在Aluminum中，所有在Host端进行且不阻塞主线程通信的操作都会被放到后台线程中执行，这个线程被称为通信引擎。这个后台线程由通信库绑定到CPU的某个核上，并且采用某种启发式的方法避免与其他线程产生冲突。所有的异步操作都通过一个state对象提交到通信引擎中，这些state对象被放在一个无锁的生产者——消费者队列中等待执行。通过调用state对象的step方法，相应的操作就会被非阻塞式地执行。当操作执行完成后，通信引擎可以通过在request对象中自动设置一个标志，以指示其他线程该操作已完成。Aluminium的MPI后端利用通信引擎在Host端提供异步调用以实现某些自定义算法，并通过MPI_Test轮询提供非阻塞式MPI操作。

Aluminum主要关注的是对GPU缓冲区的非阻塞式通信。对于NCCL后端来说，非阻塞式的Allreduce会自动地运行在CUDA流中，整个过程如上图所示。通过调用Al::Wait，Aluminum就可以等待通信操作完成，这就允许Host端在GPU通信时进行其他操作。

对于延迟是瓶颈的工作流来说，Aluminum基于MPI的树形Allreduce实现了一种阻塞式的Allreduce算法。这种实现相对来说比较简单直观：把GPU缓冲区拷贝到Host内存中，然后执行Allreduce，最后把结果拷贝回GPU缓冲区。为了避免Host端被阻塞，该操作相关的kernel函数以及事件都会被放入绑定在通信器的CUDA流中，然后委托给通信引擎执行。在数据从GPU拷贝到CPU内存的过程中，Aluminum会轮询CUDA流以判断相应的GPU缓冲区是否已经写入完成，这样可以有效地防止数据竞争。阻塞式Allreduce的实现如上图所示。

上图阐述了非阻塞式Allreduce的实现，可以看到它与阻塞式类似，只不过数据拷贝以及同步等待都被转移到绑定在MPI通信器的CUDA流上。

除了Allreduce，Aluminum还实现了Send和Recv操作。对于Send操作来说，Aluminum首先把数据从GPU显存拷贝到CPU内存中，然后再调用MPI_Isend；对于Recv操作来说，先调用MPI_Irecv接收数据，然后再把数据拷贝到GPU显存中。

实验测试

计算——通信重叠

按照前面章节的配置，重新使用Aluminum（NCCL作为后端）跑了一遍ResNet-50，分别比较强可扩展（左）和弱可扩展（右）下的计算和通信占比。

从图上可以看到，在节点规模较小时，Aluminum基本上可以把通信全部重叠到计算中。在强可扩展的情况下，如果使用32块GPU，那么整体训练速度大概能加快1.4倍；如果GPU数量超过32块，那么我们就没有足够的计算量来隐藏通信，加速效果就不太明显。在弱可扩展的情况下，如果使用不超过256块GPU，那么通信就可以被隐藏到计算中；但是当节点规模更大，使用1024或者2048块GPU时，通信开销依然很大。

延迟

为了比较NCCL和host-transfer Allreduce算法的延迟，作者比较了不同节点数量（规模为2个节点到512个节点，每个节点上4块GPU）以及不同缓冲区大小下的传输延迟。下图是不同节点规模测试得到的性能结果。



可以看到，NCCL在节点规模很小的时候性能比较好，这是因为节点规模较小时节点间的延迟也比较小，无法体现Ring-based Allreduce和Tree-based Allredcue的差距。当节点规模增加到16时，host-transfer Allreduce的优势就体现出来了。当使用32个节点时，它比NCCL快了2倍；使用512个节点时则快了20倍。注意到在小于8个节点（32块GPU）的规模下，NCCL传输小消息的延迟都比较低，这是因为NCCL内部用了GPUDriect RDMA以及GPU拓扑信息来减少通信开销和延迟。下面这幅图展示了给定GPU数量和缓冲区大小的情况下，使用哪种Allreduce算法的延迟比较低。其中绿色的点表示这种配置下，host-transfer Allreduce要比NCCL快。

此外，作者还提出了一种名为minimal的动态选择算法，它会针对缓冲区大小和处理器数量在非阻塞式host-transfer Allreduce算法和NCCL Allreduce中选择合适的算法，选择的依据就是之前跑的benchmark。根据图中的实验结果可以看出，这种动态选择算法在弱可扩展的情形下作用比较大。