Horovod

Horovod je navržen tak, aby optimalizoval rychlost, škálovatelnost a alokaci zdrojů při trénování modelů strojového učení. Jeho hlavní mechanismus—algoritmus Ring-AllReduce—efektivně zvládá datovou komunikaci a minimalizuje potřebné změny kódu při přechodu z prostředí s jedním uzlem na více uzlů.

Historický kontext

Horovod byl představen společností Uber v roce 2017 jako součást interní ML-as-a-service platformy Michelangelo. Nástroj vznikl kvůli neefektivnímu škálování standardního distribuovaného TensorFlow řešení, které nestačilo na rozsáhlé potřeby Uberu. Architektura Horovodu byla navržena s cílem dramaticky zkrátit dobu trénování a umožnit bezproblémové distribuované učení.

Horovod je nyní spravován pod AI Foundation Linux Foundation, což odráží jeho široké přijetí a trvalý vývoj v komunitě open-source.

Hlavní vlastnosti

1. Nezávislost na frameworku
   Integruje se s více deep learning frameworky, což umožňuje vývojářům používat jednotný přístup k distribuovanému trénování napříč různými nástroji. To snižuje nutnost učit se nové postupy pro jiné prostředí.

2. Algoritmus Ring-AllReduce
   Klíčová část efektivity Horovodu—tento algoritmus provádí průměrování gradientů napříč uzly s minimální potřebou šířky pásma a snižuje komunikační režii při rozsáhlém trénování.

3. Snadné použití
   Usnadňuje přechod z trénování na jednom GPU na více GPU s minimálními změnami kódu. Obaluje stávající optimalizátory a pro komunikaci mezi procesy používá Message Passing Interface (MPI).

4. Podpora GPU
   Využívá knihovnu NVIDIA NCCL pro optimalizaci komunikace mezi GPU, což zajišťuje rychlé přenosy dat a efektivní správu paměti—klíčové pro rozsáhlé a vysoce dimenzionální datasety.

Instalace a nastavení

Pro instalaci Horovodu:

• Požadavky:

  • GNU Linux nebo macOS
  • Python 3.6+
  • CMake 3.13+

• Instalační příkaz:

  pip install horovod[tensorflow,keras,pytorch,mxnet]
  

• Framework-specifické proměnné prostředí:
  Nastavte proměnné prostředí jako HOROVOD_WITH_TENSORFLOW=1 pro kontrolu podpory frameworku během instalace.

Případy užití

Horovod se široce využívá tam, kde je potřeba rychlá iterace a trénování modelů:

• AI automatizace a chatboti:
  V AI aplikacích jako chatboti umožňuje rychlejší trénování NLP modelů a zrychluje vývojové cykly produktů.

• Samořiditelná auta:
  V Uberu je Horovod využíván při vývoji ML modelů pro autonomní vozidla, kde rozsáhlé datasety a složité modely vyžadují distribuované trénování.

• Detekce podvodů a predikce:
  Efektivita Horovodu s velkými datasety jej činí ideálním pro finanční služby a e-commerce platformy, kde je potřeba rychlé trénování modelů pro transakční data, detekci podvodů a predikci trendů.

Příklady a ukázky kódu

Příklad: Integrace Horovodu do TensorFlow trénovacího skriptu:

import tensorflow as tf
import horovod.tensorflow as hvd

# Inicializace Horovodu
hvd.init()

# Připnutí GPU podle lokálního ranku procesu
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.visible_device_list = str(hvd.local_rank())

# Sestavení modelu
model = ...  # Definujte svůj model zde
optimizer = tf.train.AdagradOptimizer(0.01)

# Přidání Horovod Distributed Optimizer
optimizer = hvd.DistributedOptimizer(optimizer)

# Broadcast počátečních stavů proměnných z ranku 0 na ostatní procesy
hvd.broadcast_global_variables(0)

# Trénovací smyčka
for epoch in range(num_epochs):
    # Trénovací kód zde
    ...

Pokročilé vlastnosti

• Horovod Timeline:
  Profiluje distribuované trénovací úlohy pro identifikaci výkonnostních úzkých míst. Pozn.: Aktivace této funkce může snížit propustnost—používejte rozumně.

• Elastické trénování:
  Podporuje dynamické přizpůsobení prostředků během trénování—zvláště užitečné v cloudových prostředích, kde se dostupné zdroje mohou měnit.

Komunita a příspěvky

Horovod je hostován na GitHubu a má silnou komunitu přispěvatelů i uživatelů. Jako součást Linux Foundation AI jsou vývojáři vítáni k přispívání na jeho dalším rozvoji. S více než 14 000 hvězdičkami a mnoha forky komunita Horovodu podtrhuje jeho významnou roli v oblasti distribuovaného trénování.

Horovod: Zlepšení distribuovaného deep learningu

Horovod zjednodušuje distribuovaný deep learning a řeší dvě hlavní výzvy škálování: komunikační režii a úpravy kódu.

• Efektivní komunikace mezi GPU:
  Vyvinutý Alexandrem Sergejevem a Mikem Del Balso, Horovod využívá ring redukci pro komunikaci mezi GPU, což významně snižuje nutné změny v kódu při přechodu na distribuované trénování.

• Dostupnost:
  Umožňuje rychlejší a dostupnější distribuované trénování v TensorFlow i dalších frameworcích, takže výzkumníci mohou snadněji přejít od trénování na jednom GPU.

• Zjistěte více:
  Pro hlubší vhled viz článek “Horovod: fast and easy distributed deep learning in TensorFlow.”

Výzkum: Horovod při rozsáhlém trénování

• Trénování NLP modelů:
  Studie “Modern Distributed Data-Parallel Large-Scale Pre-training Strategies For NLP models” od Hao Bai zkoumá data-paralelní trénování s využitím PyTorch a Horovodu. Studie vyzdvihuje robustnost Horovodu, zvláště v kombinaci se strategií Apex mixed-precision, což jej činí efektivním pro velké modely jako GPT-2 se 100 miliony parametrů.

• Dynamické plánování:
  Studie “Dynamic Scheduling of MPI-based Distributed Deep Learning Training Jobs” od Tima Capese a kol. se zabývá dynamickým plánováním deep learning úloh s využitím ring architektury Horovodu. Výsledky ukazují, že umožňuje efektivní zastavování a restartování úloh, zkracuje celkový čas dokončení a prokazuje flexibilitu pro složité deep learning úkoly.