Horovod

Horovod được thiết kế để tối ưu hóa tốc độ, khả năng mở rộng và phân bổ tài nguyên trong quá trình huấn luyện các mô hình học máy. Cơ chế cốt lõi của nó—thuật toán Ring-AllReduce—xử lý truyền thông dữ liệu hiệu quả, giảm thiểu thay đổi mã cần thiết khi mở rộng từ môi trường một nút sang đa nút.

Bối cảnh lịch sử

Được Uber giới thiệu năm 2017, Horovod là một phần của nền tảng ML-as-a-service nội bộ, Michelangelo. Công cụ này được tạo ra nhằm giải quyết các bất cập về mở rộng của thiết lập TensorFlow phân tán tiêu chuẩn, vốn không đáp ứng đủ nhu cầu lớn của Uber. Kiến trúc của Horovod được thiết kế để giảm đáng kể thời gian huấn luyện, cho phép huấn luyện phân tán liền mạch.

Hiện tại, Horovod được duy trì dưới sự quản lý của AI Foundation thuộc Linux Foundation, phản ánh sự chấp nhận rộng rãi và phát triển liên tục trong cộng đồng mã nguồn mở.

Các tính năng chính

1. Đa framework
   Tích hợp với nhiều framework học sâu, cho phép nhà phát triển sử dụng phương pháp huấn luyện phân tán thống nhất trên các công cụ khác nhau. Điều này giảm bớt đường cong học tập cho những ai đã quen với một framework nhưng cần làm việc trong nhiều môi trường.

2. Thuật toán Ring-AllReduce
   Là trung tâm của hiệu quả Horovod, thuật toán này thực hiện tính trung bình gradient giữa các nút với băng thông tối thiểu, giảm chi phí truyền thông trong huấn luyện quy mô lớn.

3. Dễ sử dụng
   Đơn giản hóa việc chuyển đổi từ huấn luyện một GPU sang đa GPU chỉ với thay đổi mã tối thiểu. Bao bọc quanh các optimizer hiện có và sử dụng Message Passing Interface (MPI) cho giao tiếp giữa các tiến trình.

4. Nhận thức GPU
   Sử dụng thư viện NCCL của NVIDIA để tối ưu hóa truyền thông giữa GPU cho tốc độ truyền dữ liệu cao và quản lý bộ nhớ hiệu quả—vô cùng quan trọng với các bộ dữ liệu lớn, nhiều chiều.

Cài đặt và cấu hình

Để cài đặt Horovod:

• Yêu cầu:

  • GNU Linux hoặc macOS
  • Python 3.6 trở lên
  • CMake 3.13+

• Lệnh cài đặt:

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

• Biến môi trường cho từng framework:
  Thiết lập các biến môi trường như HOROVOD_WITH_TENSORFLOW=1 để kiểm soát hỗ trợ framework khi cài đặt.

Trường hợp sử dụng

Horovod được sử dụng rộng rãi trong các trường hợp cần lặp lại và huấn luyện mô hình nhanh:

• Tự động hóa AI và Chatbot:
  Trong các ứng dụng AI như chatbot, huấn luyện mô hình NLP nhanh hơn giúp rút ngắn chu kỳ triển khai sản phẩm.

• Xe tự lái:
  Tại Uber, Horovod được sử dụng để phát triển các mô hình ML cho xe tự hành, nơi dữ liệu lớn và mô hình phức tạp đòi hỏi huấn luyện phân tán.

• Phát hiện gian lận và dự báo:
  Hiệu quả của Horovod với bộ dữ liệu lớn lý tưởng cho dịch vụ tài chính và nền tảng thương mại điện tử cần huấn luyện mô hình nhanh cho dữ liệu giao dịch, phát hiện gian lận và dự báo xu hướng.

Ví dụ và đoạn mã

Ví dụ: Tích hợp Horovod vào script huấn luyện TensorFlow:

import tensorflow as tf
import horovod.tensorflow as hvd

# Khởi tạo Horovod
hvd.init()

# Gán GPU được sử dụng cho tiến trình local rank
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.visible_device_list = str(hvd.local_rank())

# Xây dựng mô hình
model = ...  # Định nghĩa mô hình tại đây
optimizer = tf.train.AdagradOptimizer(0.01)

# Thêm Distributed Optimizer của Horovod
optimizer = hvd.DistributedOptimizer(optimizer)

# Phát sóng trạng thái biến ban đầu từ rank 0 đến các tiến trình khác
hvd.broadcast_global_variables(0)

# Vòng lặp huấn luyện
for epoch in range(num_epochs):
    # Code huấn luyện tại đây
    ...

Tính năng nâng cao

• Horovod Timeline:
  Phân tích hiệu suất huấn luyện phân tán để xác định điểm nghẽn. Lưu ý: bật tính năng này có thể giảm throughput—hãy sử dụng hợp lý.

• Huấn luyện co giãn (elastic):
  Hỗ trợ điều chỉnh tài nguyên động trong quá trình huấn luyện—rất hữu ích trong môi trường cloud khi tài nguyên có thể thay đổi.

Cộng đồng và đóng góp

Horovod được lưu trữ trên GitHub, với cộng đồng đóng góp và người dùng sôi động. Là một phần của Linux Foundation AI, các nhà phát triển được khuyến khích đóng góp cho sự phát triển liên tục của dự án. Với hơn 14.000 sao và nhiều nhánh fork, sự tham gia của cộng đồng chứng tỏ vai trò quan trọng của Horovod trong huấn luyện phân tán.

Horovod: Nâng tầm học sâu phân tán

Horovod đơn giản hóa học sâu phân tán, giải quyết hai thách thức lớn về mở rộng: chi phí truyền thông và thay đổi mã.

• Truyền thông liên GPU hiệu quả:
  Được phát triển bởi Alexander Sergeev và Mike Del Balso, Horovod sử dụng ring reduction cho truyền thông giữa các GPU, giảm đáng kể thay đổi mã cần thiết cho huấn luyện phân tán.

• Khả năng tiếp cận:
  Cho phép huấn luyện phân tán nhanh hơn, dễ tiếp cận hơn trong TensorFlow và các framework khác, giúp các nhà nghiên cứu dễ dàng vượt qua giới hạn huấn luyện một GPU.

• Tìm hiểu thêm:
  Để tham khảo chi tiết, xem bài báo “Horovod: fast and easy distributed deep learning in TensorFlow.”

Nghiên cứu: Horovod trong huấn luyện quy mô lớn

• Huấn luyện mô hình NLP:
  Bài báo “Modern Distributed Data-Parallel Large-Scale Pre-training Strategies For NLP models” của Hao Bai nghiên cứu huấn luyện song song dữ liệu với PyTorch và Horovod. Nghiên cứu nêu bật tính ổn định của Horovod, đặc biệt khi kết hợp chiến lược Apex mixed-precision, giúp hiệu quả với các mô hình lớn như GPT-2 có 100 triệu tham số.

• Lập lịch động:
  Bài báo “Dynamic Scheduling of MPI-based Distributed Deep Learning Training Jobs” của Tim Capes và cộng sự xem xét việc lập lịch động các job huấn luyện học sâu sử dụng kiến trúc vòng của Horovod, cho thấy khả năng dừng và khởi động lại job hiệu quả, giảm tổng thời gian hoàn thành và chứng minh sự thích nghi cho các tác vụ học sâu phức tạp.