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教案:Horovod v0.2 介绍与使用

课程目标

  1. 了解Horovod的主要功能和优势。
  2. 学习如何安装和配置Horovod。
  3. 掌握Horovod在分布式训练中的应用。

教学内容

  1. Horovod的简介和动机

    • 动机
      • 使单GPU训练脚本轻松扩展到多GPU训练。
      • 尽量减少代码修改以实现分布式训练。
      • 内部采用MPI模型,代码变动较少,性能优异。
    • 性能
      • 在128台服务器,512个GPU上进行的测试显示高效的扩展性能。
      • Inception V3和ResNet-101达到了90%的扩展效率,VGG-16达到了68%。
  2. Horovod的安装

    • 基本安装步骤
      • 安装CMake。
      • 安装合适版本的g++。
      • 安装horovod pip包:
        pip install horovod
        
      • 安装NCCL以支持GPU:
        HOROVOD_GPU_OPERATIONS=NCCL pip install horovod
        
    • 其他安装选项
      • 使用MPI,Conda,Docker等环境安装Horovod。
  3. 核心概念

    • 基于MPI的核心原理:size, rank, local rank, allreduce, allgather, broadcast, alltoall等。
  4. 支持的框架

    • TensorFlow, Keras, PyTorch, MXNet等。
  5. Horovod的使用

    • 初始化
      import horovod.tensorflow as hvd
      hvd.init()
      
    • GPU分配
      config = tf.ConfigProto()
      config.gpu_options.visible_device_list = str(hvd.local_rank())
      
    • 调整学习率
      opt = tf.train.AdagradOptimizer(0.01 * hvd.size())
      
    • 封装优化器
      opt = hvd.DistributedOptimizer(opt)
      
    • 广播变量
      hooks = [hvd.BroadcastGlobalVariablesHook(0)]
      
    • 保存检查点
      checkpoint_dir = '/tmp/train_logs' if hvd.rank() == 0 else None
      
  6. 运行Horovod

    • 本地运行
      horovodrun -np 4 -H localhost:4 python train.py
      
    • 多机运行
      horovodrun -np 16 -H server1:4,server2:4,server3:4,server4:4 python train.py
      
    • 其他运行环境
      • Open MPI, Docker, Kubernetes, Spark, Ray, Singularity, LSF HPC cluster, Hadoop Yarn等。
  7. Gloo和mpi4py支持

    • Gloo
      horovodrun --gloo -np 2 python train.py
      
    • mpi4py
      from mpi4py import MPI
      import horovod.tensorflow as hvd
      hvd.init()
      assert hvd.mpi_threads_supported()
      
  8. 性能优化

    • Tensor Fusion
    • Horovod Timeline
    • 自动性能调优

教学活动

  1. 讲解和讨论

    • 介绍Horovod的背景、动机和核心概念。
    • 通过实际例子展示如何使用Horovod进行分布式训练。
  2. 动手实践

    • 学生按照安装步骤在自己的环境中安装Horovod。
    • 修改现有的训练脚本以使用Horovod进行分布式训练。
  3. 性能测试和优化

    • 学生在多GPU环境中运行修改后的训练脚本。
    • 测试和分析Horovod的性能,进行性能调优。

课后作业

  1. 安装和配置

    • 安装Horovod,并在单机多GPU环境中进行测试。
  2. 代码修改

    • 将现有的单GPU训练脚本修改为Horovod分布式训练脚本。
  3. 性能分析

    • 运行修改后的训练脚本,记录和分析训练性能,并使用Horovod的调优工具进行优化。

参考资料

  • Horovod官方文档
  • Horovod在不同框架中的使用示例

通过本次课程,学生将掌握Horovod的基本概念和使用方法,能够将单GPU训练脚本扩展到多GPU环境,并进行性能优化。

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