Horovod

Horovod ist darauf ausgelegt, Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Ressourcenzuteilung beim Training von Machine-Learning-Modellen zu optimieren. Der Kernmechanismus – der Ring-AllReduce-Algorithmus – ermöglicht effiziente Datenkommunikation und minimiert die Codeänderungen, die für die Skalierung von Single-Node- auf Multi-Node-Umgebungen erforderlich sind.

Historischer Kontext

Horovod wurde 2017 von Uber eingeführt und war Teil der internen ML-as-a-Service-Plattform Michelangelo. Das Tool wurde entwickelt, um Skalierungsprobleme mit dem Standard-Setup von Distributed TensorFlow zu beheben, das für Ubers umfangreiche Anforderungen nicht ausreichte. Die Architektur von Horovod wurde so konzipiert, dass Trainingszeiten drastisch reduziert und nahtloses verteiltes Training ermöglicht werden.

Heute wird Horovod unter der AI Foundation der Linux Foundation betreut, was seine breite Akzeptanz und die kontinuierliche Weiterentwicklung in der Open-Source-Community widerspiegelt.

Wichtige Merkmale

1. Framework-agnostisch
   Integriert sich in mehrere Deep-Learning-Frameworks und ermöglicht Entwicklern einen einheitlichen Ansatz für verteiltes Training über verschiedene Tools hinweg. Dadurch wird die Lernkurve für Entwickler reduziert, die sich mit einem Framework auskennen, aber in unterschiedlichen Umgebungen arbeiten müssen.

2. Ring-AllReduce-Algorithmus
   Im Zentrum von Horovods Effizienz steht dieser Algorithmus, der das Gradientenmittel über Knoten hinweg mit minimaler Bandbreite berechnet und so den Kommunikationsaufwand beim großskaligen Training reduziert.

3. Einfache Anwendung
   Vereinfacht die Umstellung vom Single-GPU- auf das Multi-GPU-Training durch minimale Codeänderungen. Wrappt existierende Optimierer und nutzt das Message Passing Interface (MPI) für die Kommunikation zwischen Prozessen.

4. GPU-Bewusstsein
   Nutzt die NVIDIA-NCCL-Bibliothek, um die Kommunikation zwischen GPUs zu optimieren und schnelle Datenübertragungen sowie effizientes Speichermanagement zu gewährleisten – entscheidend für große, hochdimensionale Datensätze.

Installation und Einrichtung

So installieren Sie Horovod:

• Voraussetzungen:

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

• Installationsbefehl:

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

• Framework-spezifische Umgebungsvariablen:
  Setzen Sie Umgebungsvariablen wie HOROVOD_WITH_TENSORFLOW=1, um während der Installation den Framework-Support zu steuern.

Anwendungsfälle

Horovod wird häufig in Szenarien eingesetzt, in denen schnelle Modelliteration und -training erforderlich sind:

• KI-Automatisierung und Chatbots:
  In KI-basierten Anwendungen wie Chatbots beschleunigt schnelleres NLP-Modelltraining die Produktentwicklungszyklen.

• Selbstfahrende Autos:
  Bei Uber wird Horovod für die Entwicklung von ML-Modellen für autonome Fahrzeuge eingesetzt, bei denen große Datensätze und komplexe Modelle verteiltes Training erforderlich machen.

• Betrugserkennung und Prognosen:
  Dank seiner Effizienz bei großen Datensätzen eignet sich Horovod ideal für Finanzdienstleister und E-Commerce-Plattformen, die schnelles Modelltraining für Transaktionsdaten, Betrugserkennung und Trendprognosen benötigen.

Beispiele und Code-Snippets

Beispiel: Integration von Horovod in ein TensorFlow-Training-Skript:

import tensorflow as tf
import horovod.tensorflow as hvd

# Horovod initialisieren
hvd.init()

# GPU für lokalen Rank festlegen
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.visible_device_list = str(hvd.local_rank())

# Modell erstellen
model = ...  # Modell hier definieren
optimizer = tf.train.AdagradOptimizer(0.01)

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

# Anfangszustände der Variablen von Rang 0 auf alle Prozesse übertragen
hvd.broadcast_global_variables(0)

# Trainingsschleife
for epoch in range(num_epochs):
    # Trainingscode hier
    ...

Erweiterte Funktionen

• Horovod Timeline:
  Profiliert verteilte Trainingsjobs, um Leistungsengpässe zu erkennen. Hinweis: Die Aktivierung kann den Durchsatz verringern – also mit Bedacht einsetzen.

• Elastisches Training:
  Unterstützt die dynamische Anpassung von Ressourcen während des Trainings – besonders nützlich in Cloud-Umgebungen, in denen sich Ressourcen ändern können.

Community und Beiträge

Horovod wird auf GitHub gehostet und hat eine engagierte Community von Mitwirkenden und Anwendern. Als Teil der Linux Foundation AI werden Entwickler dazu ermutigt, zur fortlaufenden Entwicklung beizutragen. Mit über 14.000 Sternen und zahlreichen Forks zeigt das Community-Engagement die zentrale Rolle von Horovod im verteilten Training.

Horovod: Verbesserte verteilte Deep-Learning-Workflows

Horovod vereinfacht verteiltes Deep Learning und adressiert zwei große Skalierungsprobleme: Kommunikationsaufwand und Codeanpassung.

• Effiziente Inter-GPU-Kommunikation:
  Von Alexander Sergeev und Mike Del Balso entwickelt, nutzt Horovod Ring-Reduktion für die Inter-GPU-Kommunikation und reduziert so den erforderlichen Codeaufwand für verteiltes Training erheblich.

• Zugänglichkeit:
  Ermöglicht schnelleres, zugänglicheres verteiltes Training in TensorFlow und anderen Frameworks und erleichtert Forschern den Schritt über Single-GPU-Training hinaus.

• Mehr erfahren:
  Für tiefergehende Einblicke siehe das Paper “Horovod: fast and easy distributed deep learning in TensorFlow.”

Forschung: Horovod beim großskaligen Training

• NLP-Modelltraining:
  Das Paper „Modern Distributed Data-Parallel Large-Scale Pre-training Strategies For NLP models“ von Hao Bai untersucht datenparalleles Training mit PyTorch und Horovod. Die Studie hebt Horovods Robustheit hervor, insbesondere in Kombination mit der Apex Mixed-Precision-Strategie, was es für große Modelle wie GPT-2 mit 100M Parametern effektiv macht.

• Dynamische Planung:
  Das Paper „Dynamic Scheduling of MPI-based Distributed Deep Learning Training Jobs“ von Tim Capes et al. untersucht die dynamische Planung von Deep-Learning-Jobs mit Hilfe der Ring-Architektur von Horovod. Es zeigt sich, dass dadurch ein effizientes Stoppen und Neustarten von Jobs möglich ist, was die Gesamtabschlusszeiten reduziert und die Anpassungsfähigkeit für komplexe Deep-Learning-Aufgaben demonstriert.