Horovod

Horovod został zaprojektowany, aby optymalizować szybkość, skalowalność i alokację zasobów podczas treningu modeli uczenia maszynowego. Jego kluczowy mechanizm — algorytm Ring-AllReduce — wydajnie zarządza komunikacją danych, minimalizując konieczne zmiany w kodzie przy skalowaniu z pojedynczego węzła do środowisk wielowęzłowych.

Kontekst historyczny

Horovod został wprowadzony przez Uber w 2017 roku jako część wewnętrznej platformy ML-as-a-service, Michelangelo. Narzędzie powstało, aby rozwiązać problemy ze skalowaniem w standardowej, rozproszonej konfiguracji TensorFlow, która nie spełniała szerokich potrzeb Ubera. Architektura Horovod została zaprojektowana w celu radykalnego skrócenia czasu treningu, umożliwiając płynne rozproszone uczenie.

Obecnie Horovod jest utrzymywany w ramach AI Foundation Linux Foundation, co odzwierciedla jego szeroką akceptację i ciągły rozwój w społeczności open source.

Kluczowe cechy

1. Niezależność od frameworka
   Integruje się z wieloma frameworkami uczenia głębokiego, umożliwiając programistom stosowanie jednolitego podejścia do rozproszonego treningu w różnych narzędziach. Zmniejsza to próg wejścia dla deweloperów obeznanych z jednym frameworkiem, którzy muszą pracować w zróżnicowanych środowiskach.

2. Algorytm Ring-AllReduce
   Klucz do wydajności Horovod — algorytm ten realizuje uśrednianie gradientów pomiędzy węzłami z minimalnym wykorzystaniem przepustowości, ograniczając narzut komunikacyjny podczas treningu na dużą skalę.

3. Łatwość użycia
   Upraszcza przejście od treningu na pojedynczym GPU do wielu GPU, wymagając minimalnych zmian w kodzie. Obejmuje istniejące optymalizatory i wykorzystuje Message Passing Interface (MPI) do komunikacji między procesami.

4. Świadomość GPU
   Wykorzystuje bibliotekę NCCL firmy NVIDIA do optymalizacji komunikacji GPU-GPU, zapewniając szybkie przesyłanie danych i efektywne zarządzanie pamięcią — co jest kluczowe dla dużych, wielowymiarowych zbiorów danych.

Instalacja i konfiguracja

Aby zainstalować Horovod:

• Wymagania:

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

• Polecenie instalacyjne:

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

• Zmiennie środowiskowe dla frameworków:
  Ustaw takie zmienne środowiskowe jak HOROVOD_WITH_TENSORFLOW=1, aby kontrolować wsparcie dla wybranych frameworków podczas instalacji.

Zastosowania

Horovod jest szeroko stosowany tam, gdzie wymagane jest szybkie iterowanie i trening modeli:

• Automatyzacja AI i chatboty:
  W aplikacjach opartych o AI, takich jak chatboty, szybszy trening modeli NLP przyspiesza cykl wdrożeniowy produktu.

• Samochody autonomiczne:
  W Uberze Horovod jest wykorzystywany przy tworzeniu modeli ML dla autonomicznych pojazdów, gdzie duże zbiory danych i złożone modele wymagają rozproszonego treningu.

• Wykrywanie oszustw i prognozowanie:
  Wydajność Horovod w pracy z dużymi zbiorami danych sprawia, że jest idealny dla sektora finansowego i platform e-commerce, gdzie szybki trening modeli na danych transakcyjnych, wykrywanie oszustw i prognozowanie trendów jest kluczowe.

Przykłady i fragmenty kodu

Przykład: Integracja Horovod ze skryptem treningowym TensorFlow:

import tensorflow as tf
import horovod.tensorflow as hvd

# Inicjalizacja Horovod
hvd.init()

# Przypisanie GPU do przetwarzania lokalnego ranku
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.visible_device_list = str(hvd.local_rank())

# Budowanie modelu
model = ...  # Zdefiniuj tutaj swój model
optimizer = tf.train.AdagradOptimizer(0.01)

# Dodanie rozproszonego optymalizatora Horovod
optimizer = hvd.DistributedOptimizer(optimizer)

# Rozgłoszenie początkowych wartości zmiennych z rangi 0 do pozostałych procesów
hvd.broadcast_global_variables(0)

# Pętla treningowa
for epoch in range(num_epochs):
    # Kod treningowy
    ...

Zaawansowane funkcje

• Horovod Timeline:
  Profiluje rozproszone zadania treningowe, aby zidentyfikować wąskie gardła wydajności. Uwaga: włączenie tej funkcji może zmniejszyć przepustowość — używaj rozważnie.

• Elastyczny trening:
  Umożliwia dynamiczne dostosowywanie zasobów podczas treningu — szczególnie przydatne w środowiskach chmurowych, gdzie zasoby mogą się zmieniać.

Społeczność i wkład

Horovod jest hostowany na GitHubie, z silną społecznością współtwórców i użytkowników. Jako część Linux Foundation AI, deweloperzy są zachęcani do współtworzenia projektu. Ponad 14 000 gwiazdek i liczne forki podkreślają kluczową rolę Horovod w rozproszonym uczeniu.

Horovod: Usprawnienie rozproszonego uczenia głębokiego

Horovod upraszcza rozproszone uczenie głębokie, rozwiązując dwa główne wyzwania skalowania: narzut komunikacyjny i konieczność modyfikacji kodu.

• Efektywna komunikacja między GPU:
  Opracowany przez Alexandra Sergeeva i Mike’a Del Balso, Horovod wykorzystuje ring reduction do komunikacji pomiędzy GPU, znacząco ograniczając zmiany kodu wymagane do rozproszonego treningu.

• Dostępność:
  Umożliwia szybszy, łatwiej dostępny rozproszony trening w TensorFlow i innych frameworkach, ułatwiając naukowcom wyjście poza trening na pojedynczym GPU.

• Dowiedz się więcej:
  Po więcej informacji sięgnij do publikacji “Horovod: fast and easy distributed deep learning in TensorFlow.”

Badania: Horovod w treningu na dużą skalę

• Trening modeli NLP:
  Publikacja “Modern Distributed Data-Parallel Large-Scale Pre-training Strategies For NLP models” autorstwa Hao Bai opisuje trening równoległy z użyciem PyTorch i Horovod. Badanie podkreśla niezawodność Horovod, zwłaszcza w połączeniu ze strategią mieszanej precyzji Apex, co czyni go skutecznym dla dużych modeli, takich jak GPT-2 z 100 milionami parametrów.

• Dynamiczne planowanie:
  Publikacja “Dynamic Scheduling of MPI-based Distributed Deep Learning Training Jobs” autorstwa Tima Capesa i in. analizuje dynamiczne planowanie zadań uczenia głębokiego z użyciem architektury pierścieniowej Horovod, pokazując, że umożliwia ona efektywne zatrzymywanie i wznawianie zadań, skracając całkowity czas realizacji i demonstrując elastyczność w złożonych zadaniach uczenia głębokiego.