Horovod

Horovod je navrhnutý na optimalizáciu rýchlosti, škálovateľnosti a využívania zdrojov počas trénovania modelov strojového učenia. Jeho jadrom je algoritmus Ring-AllReduce, ktorý efektívne spracováva dátovú komunikáciu a minimalizuje potrebné zmeny v kóde pri prechode z jednouzlového na viacuzlové prostredie.

Historický kontext

Horovod predstavil Uber v roku 2017 ako súčasť svojej internej platformy ML-as-a-service, Michelangelo. Nástroj vznikol na riešenie nedostatkov v škálovaní štandardného distribuovaného TensorFlow, ktorý bol pre potreby Uberu nedostatočný. Architektúra Horovodu bola navrhnutá na dramatické skrátenie času trénovania a umožnila bezproblémové distribuované trénovanie.

Horovod je v súčasnosti spravovaný pod AI Foundation Linux Foundation, čo odráža jeho široké prijatie a pokračujúci vývoj v open-source komunite.

Kľúčové vlastnosti

1. Nezávislosť od rámca
   Integruje sa s viacerými rámcami hlbokého učenia, čo umožňuje vývojárom používať jednotný prístup k distribuovanému trénovaniu naprieč rôznymi nástrojmi. Tým sa znižuje krivka učenia pre vývojárov, ktorí ovládajú jeden rámec, ale potrebujú pracovať v rôznych prostrediach.

2. Algoritmus Ring-AllReduce
   Kľúčová zložka efektivity Horovodu, tento algoritmus vykonáva priemerovanie gradientov medzi uzlami s minimálnou šírkou pásma, čím znižuje komunikačnú záťaž pri rozsiahlych trénovaniach.

3. Jednoduchosť použitia
   Zjednodušuje prechod z trénovania na jednom GPU na viac GPU vďaka minimálnym úpravám kódu. Obaluje existujúce optimalizátory a využíva Message Passing Interface (MPI) na komunikáciu medzi procesmi.

4. Podpora GPU
   Využíva knižnicu NVIDIA NCCL na optimalizáciu komunikácie medzi GPU, čím zabezpečuje rýchle prenosy dát a efektívnu správu pamäte – čo je kľúčové pri veľkých a vysokorozmerných dátach.

Inštalácia a nastavenie

Na inštaláciu Horovodu:

• Požiadavky:

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

• Inštalačný príkaz:

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

• Premenné prostredia pre špecifické rámce:
  Nastavte premenné prostredia ako HOROVOD_WITH_TENSORFLOW=1 na nastavenie podpory rámcov počas inštalácie.

Príklady použitia

Horovod sa široko používa v situáciách vyžadujúcich rýchlu iteráciu a trénovanie modelov:

• AI automatizácia a chatboti:
  V AI aplikáciách ako chatboti urýchľuje rýchlejšie trénovanie NLP modelov nasadenie produktu.

• Autonómne vozidlá:
  V Uberi sa Horovod využíva pri vývoji ML modelov pre autonómne vozidlá, kde veľké datasety a zložité modely vyžadujú distribuované trénovanie.

• Detekcia podvodov a predikcia:
  Efektivita Horovodu pri veľkých datasetoch je ideálna pre finančný sektor a e-commerce platformy, kde je potrebné rýchle trénovanie modelov na transakčné dáta, odhaľovanie podvodov a predikciu trendov.

Príklady a úryvky kódu

Príklad: Integrácia Horovodu do TensorFlow trénovacieho skriptu:

import tensorflow as tf
import horovod.tensorflow as hvd

# Inicializácia Horovodu
hvd.init()

# Priradenie GPU podľa lokálneho poradia
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.visible_device_list = str(hvd.local_rank())

# Vytvorenie modelu
model = ...  # Tu definujte svoj model
optimizer = tf.train.AdagradOptimizer(0.01)

# Pridanie distribuovaného optimalizátora Horovod
optimizer = hvd.DistributedOptimizer(optimizer)

# Broadcast počiatočných stavov premenných z ranku 0 na ostatné procesy
hvd.broadcast_global_variables(0)

# Trénovacia slučka
for epoch in range(num_epochs):
    # Trénovací kód
    ...

Pokročilé funkcie

• Horovod Timeline:
  Profiluje distribuované trénovacie úlohy na identifikáciu výkonových úzkych miest. Poznámka: povolenie môže znížiť priepustnosť – používajte uvážene.

• Elastické trénovanie:
  Podporuje dynamické prispôsobovanie zdrojov počas trénovania – obzvlášť užitočné v cloudových prostrediach s meniacimi sa zdrojmi.

Komunita a príspevky

Horovod je hostovaný na GitHube so silnou komunitou prispievateľov a používateľov. Ako súčasť Linux Foundation AI sú vývojári povzbudzovaní k prispievaniu na jeho ďalší vývoj. S viac ako 14 000 hviezdičkami a mnohými forkmi komunita Horovodu podčiarkuje jeho kľúčovú úlohu v distribuovanom trénovaní.

Horovod: zlepšenie distribuovaného hlbokého učenia

Horovod zjednodušuje distribuované hlboké učenie a rieši dva hlavné problémy škálovania: komunikačnú záťaž a úpravy kódu.

• Efektívna komunikácia medzi GPU:
  Vyvinutý Alexandrom Sergeevom a Mikeom Del Balsom, Horovod využíva kruhovú redukciu pre komunikáciu medzi GPU, čím výrazne znižuje potrebu úprav kódu pri distribuovanom trénovaní.

• Dostupnosť:
  Umožňuje rýchlejšie a dostupnejšie distribuované trénovanie v TensorFlow a iných rámcoch, čím výskumníkom uľahčuje prechod za hranice trénovania na jednom GPU.

• Viac informácií:
  Pre hlbší pohľad si pozrite článok “Horovod: fast and easy distributed deep learning in TensorFlow.”

Výskum: Horovod pri veľkorozmernom trénovaní

• Trénovanie NLP modelov:
  Práca „Modern Distributed Data-Parallel Large-Scale Pre-training Strategies For NLP models“ od Hao Bai skúma dátovo-paralelné trénovanie s využitím PyTorch a Horovodu. Štúdia zdôrazňuje robustnosť Horovodu, najmä v kombinácii s Apex stratégiou zmiešanej presnosti, vďaka čomu je efektívny aj pre veľké modely ako GPT-2 so 100 miliónmi parametrov.

• Dynamické plánovanie:
  Práca „Dynamic Scheduling of MPI-based Distributed Deep Learning Training Jobs“ od Tima Capesa a kolegov skúma dynamické plánovanie úloh hlbokého učenia s využitím kruhovej architektúry Horovodu a ukazuje, že umožňuje efektívne zastavenie a znovuspuštenie úloh, čím skracuje celkový čas dokončenia a preukazuje prispôsobivosť pre zložité úlohy hlbokého učenia.