Horovod

Horovod, makine öğrenimi modellerinin eğitimi sırasında hız, ölçeklenebilirlik ve kaynak tahsisini optimize etmek için tasarlanmıştır. Temel mekanizması olan Ring-AllReduce algoritması, veri iletişimini verimli bir şekilde yönetir ve tek düğümden çoklu düğümlü ortama ölçeklenmek için gereken kod değişikliklerini en aza indirir.

Tarihsel Bağlam

Uber tarafından 2017 yılında tanıtılan Horovod, şirketin içsel ML-as-a-service platformu Michelangelo’nun bir parçasıydı. Bu araç, Uber’in kapsamlı ihtiyaçlarını karşılamayan standart dağıtık TensorFlow kurulumundaki ölçeklenme verimsizliklerini çözmek için oluşturuldu. Horovod’un mimarisi, eğitim sürelerini önemli ölçüde azaltmak ve sorunsuz dağıtık eğitim sağlamak için tasarlandı.

Horovod şu anda Linux Foundation’ın AI Foundation çatısı altında sürdürüldüğünden, açık kaynak topluluğunda geniş kabul ve sürekli gelişim görmektedir.

Temel Özellikler

1. Çerçeve Bağımsızlığı
   Birden fazla derin öğrenme çerçevesiyle entegre olur, geliştiricilerin farklı araçlar arasında tek tip bir dağıtık eğitim yaklaşımı kullanmasını sağlar. Bu, bir çerçeveye aşina olan ancak farklı ortamlarda çalışması gereken geliştiriciler için öğrenme sürecini azaltır.

2. Ring-AllReduce Algoritması
   Horovod’un verimliliğinin merkezinde olan bu algoritma, büyük ölçekli eğitimlerde iletişim yükünü azaltarak düğümler arasında gradyan ortalamasını minimum bant genişliğiyle gerçekleştirir.

3. Kullanım Kolaylığı
   Tek-GPU’dan çoklu-GPU eğitimine geçişi, minimum kod değişikliğiyle basitleştirir. Mevcut optimizer’ların etrafında sarmalayıcı olarak çalışır ve süreçler arası iletişim için Message Passing Interface (MPI) kullanır.

4. GPU-Farkındalığı
   NVIDIA’nın NCCL kütüphanesini kullanarak GPU’dan GPU’ya iletişimi optimize eder; bu da yüksek hızlı veri aktarımı ve verimli bellek yönetimi sağlar—özellikle büyük, yüksek boyutlu veri kümeleri için kritiktir.

Kurulum ve Yapılandırma

Horovod’u kurmak için:

• Gereksinimler:

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

• Kurulum Komutu:

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

• Çerçeveye Özel Ortam Değişkenleri:
  Kurulum sırasında çerçeve desteğini yönetmek için HOROVOD_WITH_TENSORFLOW=1 gibi ortam değişkenleri ayarlayın.

Kullanım Alanları

Horovod, hızlı model yineleme ve eğitim gerektiren senaryolarda yaygın olarak kullanılır:

• AI Otomasyonu ve Sohbet Botları:
  Sohbet botu gibi yapay zeka tabanlı uygulamalarda, daha hızlı NLP modeli eğitimi ürünün yayına alınma döngülerini hızlandırır.

• Otonom Araçlar:
  Uber’de Horovod, büyük veri kümeleri ve karmaşık modellerin dağıtık eğitiminin gerektiği otonom araçlara yönelik ML modellerinin geliştirilmesinde kullanılmaktadır.

• Sahtecilik Tespiti ve Tahminleme:
  Horovod’un büyük veri kümeleriyle olan verimliliği, hızlı model eğitiminin gerekli olduğu finansal hizmetler ve e-ticaret platformlarında, işlem verisi, sahtecilik tespiti ve eğilim tahmini için idealdir.

Örnekler ve Kod Parçacıkları

Örnek: Horovod’un bir TensorFlow eğitim scriptine entegre edilmesi:

import tensorflow as tf
import horovod.tensorflow as hvd

# Horovod'u başlat
hvd.init()

# Yerel ranga göre kullanılacak GPU'yu sabitle
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.visible_device_list = str(hvd.local_rank())

# Modeli oluştur
model = ...  # Modelinizi burada tanımlayın
optimizer = tf.train.AdagradOptimizer(0.01)

# Horovod Dağıtık Optimizatörü ekle
optimizer = hvd.DistributedOptimizer(optimizer)

# Başlangıç değişken durumlarını rank 0'dan diğer tüm süreçlere yayınla
hvd.broadcast_global_variables(0)

# Eğitim döngüsü
for epoch in range(num_epochs):
    # Eğitim kodu burada
    ...

Gelişmiş Özellikler

• Horovod Zaman Çizelgesi:
  Dağıtık eğitim işleri için performans darboğazlarını tespit etmek üzere profilleme yapar. Not: etkinleştirmek throughput’u azaltabilir—dikkatli kullanın.

• Esnek Eğitim:
  Eğitim sırasında kaynakların dinamik olarak ayarlanmasını destekler—özellikle bulut ortamlarında kaynakların değişkenlik gösterdiği durumlarda yararlıdır.

Topluluk ve Katkılar

Horovod, GitHub’da barındırılmakta olup, güçlü bir katkıcı ve kullanıcı topluluğuna sahiptir. Linux Foundation AI kapsamında, geliştiriciler sürekli gelişimine katkı sağlamaya teşvik edilir. 14.000’in üzerinde yıldız ve çok sayıda çatal (fork) ile Horovod’un topluluk etkileşimi, dağıtık eğitimdeki kritik rolünü vurgular.

Horovod: Dağıtık Derin Öğrenmede Güçlü Yaklaşım

Horovod, dağıtık derin öğrenmeyi kolaylaştırır ve iki ana ölçeklenme sorununu adresler: iletişim yükü ve kod değişikliği.

• Verimli GPU’lar Arası İletişim:
  Alexander Sergeev ve Mike Del Balso tarafından geliştirilen Horovod, dağıtık eğitim için ring azaltmasını (ring reduction) kullanır ve dağıtık eğitim için gereken kod değişikliklerini önemli ölçüde azaltır.

• Erişilebilirlik:
  TensorFlow ve diğer çerçevelerde daha hızlı ve erişilebilir dağıtık eğitim sağlar, araştırmacıların tek-GPU eğitiminden ötesine geçmelerini kolaylaştırır.

• Daha Fazlasını Öğrenin:
  Daha derinlemesine bilgi için “Horovod: fast and easy distributed deep learning in TensorFlow” makalesine başvurabilirsiniz.

Araştırma: Büyük Ölçekli Eğitimde Horovod

• NLP Modeli Eğitimi:
  Hao Bai tarafından yazılan “Modern Distributed Data-Parallel Large-Scale Pre-training Strategies For NLP models” makalesi, PyTorch ve Horovod kullanılarak veri paralel eğitimini inceler. Çalışma, özellikle Apex karışık-hassasiyet (mixed-precision) stratejisiyle birlikte kullanıldığında, Horovod’un sağlamlığını ve 100M parametreli GPT-2 gibi büyük modeller için etkinliğini vurgular.

• Dinamik Zamanlama:
  Tim Capes ve arkadaşlarının “Dynamic Scheduling of MPI-based Distributed Deep Learning Training Jobs” makalesi, Horovod’un ring mimarisini kullanarak derin öğrenme işleri için dinamik zamanlamayı incelemekte, işlerin verimli şekilde durdurulup yeniden başlatılmasını sağlayarak toplam tamamlama sürelerini azalttığını ve karmaşık derin öğrenme görevleri için uyarlanabilirliğini göstermektedir.