Horovod

Horovod est conçu pour optimiser la vitesse, la scalabilité et l’allocation des ressources lors de l’entraînement de modèles d’apprentissage automatique. Son mécanisme principal—l’algorithme Ring-AllReduce—gère efficacement la communication des données, en minimisant les modifications de code nécessaires pour passer d’un environnement à un seul nœud à un environnement multi-nœuds.

Contexte historique

Introduit par Uber en 2017, Horovod faisait partie de sa plateforme interne ML-as-a-service, Michelangelo. L’outil a été créé pour résoudre les problèmes d’évolutivité du TensorFlow distribué standard, qui s’avérait insuffisant pour les besoins d’Uber. L’architecture d’Horovod a été conçue pour réduire considérablement les temps d’entraînement, permettant ainsi un entraînement distribué sans couture.

Horovod est désormais maintenu sous l’égide de la Fondation AI de la Linux Foundation, ce qui reflète son adoption large et son développement continu au sein de la communauté open-source.

Caractéristiques clés

1. Indépendant du Framework
   S’intègre à plusieurs frameworks de deep learning, permettant aux développeurs d’utiliser une approche uniforme pour l’entraînement distribué sur différents outils. Cela réduit la courbe d’apprentissage pour les développeurs familiers avec un framework mais devant travailler dans des environnements variés.

2. Algorithme Ring-AllReduce
   Au cœur de l’efficacité d’Horovod, cet algorithme effectue la moyenne des gradients entre les nœuds avec une bande passante minimale, réduisant la surcharge de communication lors des entraînements à grande échelle.

3. Facilité d’utilisation
   Simplifie la transition de l’entraînement sur un seul GPU à plusieurs GPU en nécessitant peu de modifications de code. Il s’enroule autour des optimiseurs existants et utilise l’interface Message Passing Interface (MPI) pour la communication inter-processus.

4. Support des GPU
   Utilise la bibliothèque NCCL de NVIDIA pour optimiser la communication GPU-à-GPU pour des transferts de données rapides et une gestion efficace de la mémoire—crucial pour les ensembles de données volumineux et de grande dimension.

Installation et configuration

Pour installer Horovod :

• Pré-requis :

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

• Commande d’installation :

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

• Variables d’environnement spécifiques au framework :
  Définissez des variables d’environnement comme HOROVOD_WITH_TENSORFLOW=1 pour contrôler la prise en charge des frameworks lors de l’installation.

Cas d’utilisation

Horovod est largement utilisé dans des scénarios nécessitant des itérations et des entraînements de modèles rapides :

• Automatisation IA et chatbots :
  Dans les applications pilotées par l’IA comme les chatbots, un entraînement plus rapide des modèles NLP accélère les cycles de déploiement des produits.

• Voitures autonomes :
  Chez Uber, Horovod est utilisé pour le développement de modèles ML pour véhicules autonomes, où de grands ensembles de données et des modèles complexes nécessitent un entraînement distribué.

• Détection de fraude et prévisions :
  L’efficacité de Horovod avec de grands ensembles de données le rend idéal pour les services financiers et les plateformes e-commerce nécessitant un entraînement rapide de modèles pour les données transactionnelles, la détection de fraude et la prévision des tendances.

Exemples et extraits de code

Exemple : Intégration de Horovod dans un script d’entraînement TensorFlow :

import tensorflow as tf
import horovod.tensorflow as hvd

# Initialiser Horovod
hvd.init()

# Épingler le GPU à utiliser pour traiter le rang local
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.visible_device_list = str(hvd.local_rank())

# Construire le modèle
model = ...  # Définissez votre modèle ici
optimizer = tf.train.AdagradOptimizer(0.01)

# Ajouter l'optimiseur distribué d'Horovod
optimizer = hvd.DistributedOptimizer(optimizer)

# Diffuser l'état initial des variables du rang 0 à tous les autres processus
hvd.broadcast_global_variables(0)

# Boucle d'entraînement
for epoch in range(num_epochs):
    # Code d'entraînement ici
    ...

Fonctionnalités avancées

• Horovod Timeline :
  Profile les tâches d’entraînement distribué pour identifier les goulets d’étranglement de performance. Remarque : l’activer peut réduire le débit—à utiliser avec discernement.

• Entraînement élastique :
  Prend en charge l’ajustement dynamique des ressources pendant l’entraînement—particulièrement utile dans les environnements cloud où les ressources peuvent fluctuer.

Communauté et contributions

Horovod est hébergé sur GitHub, avec une communauté solide de contributeurs et d’utilisateurs. En tant que projet de la Linux Foundation AI, les développeurs sont encouragés à contribuer à son développement continu. Avec plus de 14 000 étoiles et de nombreux forks, l’engagement de la communauté Horovod souligne son rôle clé dans l’entraînement distribué.

Horovod : améliorer le deep learning distribué

Horovod rationalise le deep learning distribué, en s’attaquant à deux principaux défis de mise à l’échelle : la surcharge de communication et la modification du code.

• Communication inter-GPU efficace :
  Développé par Alexander Sergeev et Mike Del Balso, Horovod utilise la réduction en anneau pour la communication inter-GPU, réduisant considérablement les modifications de code requises pour l’entraînement distribué.

• Accessibilité :
  Permet un entraînement distribué plus rapide et plus accessible dans TensorFlow et d’autres frameworks, rendant plus facile pour les chercheurs de dépasser l’entraînement sur un seul GPU.

• En savoir plus :
  Pour approfondir, consultez l’article “Horovod : fast and easy distributed deep learning in TensorFlow.”

Recherche : Horovod pour l’entraînement à grande échelle

• Entraînement de modèles NLP :
  L’article “Modern Distributed Data-Parallel Large-Scale Pre-training Strategies For NLP models” de Hao Bai explore l’entraînement data-parallel avec PyTorch et Horovod. L’étude souligne la robustesse de Horovod, notamment lorsqu’il est combiné à la stratégie de précision mixte Apex, le rendant efficace pour de grands modèles comme GPT-2 avec 100M de paramètres.

• Planification dynamique :
  L’article “Dynamic Scheduling of MPI-based Distributed Deep Learning Training Jobs” de Tim Capes et al. examine la planification dynamique des tâches d’entraînement deep learning utilisant l’architecture en anneau de Horovod, démontrant qu’elle permet un arrêt et un redémarrage efficaces des tâches, réduisant les temps d’achèvement globaux et montrant une adaptabilité aux tâches complexes de deep learning.