近日,阿里巴巴自研稀疏訓(xùn)練引擎論文《PICASSO: Unleashing the Potential of GPU-centric Training for Wide-and-deep Recommender Systems》被國際數(shù)據(jù)工程頂級(jí)會(huì)議 ICDE 2022 (International Conference on Data Engineering) 收錄。PICASSO(Packing, Interleaving and Caching Augmented Software System Optimization)是阿里巴巴智能引擎事業(yè)部廣告訓(xùn)練引擎 XDL 團(tuán)隊(duì)和阿里云計(jì)算平臺(tái) PAI 團(tuán)隊(duì)深度合作研發(fā)的成果,在集團(tuán)內(nèi)部 PICASSO 作為 XDL2、PAI-Tensorflow 和 PAI-HybridBackend 三個(gè)產(chǎn)品服務(wù)于搜索、推薦、廣告業(yè)務(wù)。本文將對(duì) PICASSO 訓(xùn)練引擎的設(shè)計(jì)方案及思路展開介紹,歡迎閱讀交流。

搜推廣模型訓(xùn)練的性能會(huì)直接影響到迭代開發(fā)效率及模型時(shí)效性,如今已是一項(xiàng)非常熱門的研究主題。阿里巴巴在搜推廣稀疏模型訓(xùn)練優(yōu)化上有著深厚的經(jīng)驗(yàn)與積累,近年來我們也看到大量相關(guān)設(shè)計(jì)或是為解決某類問題的新方案不斷涌現(xiàn)。然而,隨著模型復(fù)雜度以及數(shù)據(jù)規(guī)模的快速增長(zhǎng),即便有多種稠密計(jì)算及稀疏處理的優(yōu)化,在通用硬件上的訓(xùn)練任務(wù)仍然不能表現(xiàn)出持續(xù)高水平的資源使用率。結(jié)合阿里巴巴實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景,我們進(jìn)一步探索了提升資源利用效率的方法,在滿足業(yè)務(wù)質(zhì)量的嚴(yán)苛要求的同時(shí),也期望可以起到拋磚引玉的作用,吸引更多從事相關(guān)工作的同學(xué)提出更為高效優(yōu)雅的稀疏訓(xùn)練解決方案。

PICASSO 技術(shù)轉(zhuǎn)化

阿里巴巴 XDL2 訓(xùn)練引擎

XDL 是阿里巴巴自研的 PS 訓(xùn)練模式的稀疏訓(xùn)練引擎,通過高并發(fā)的方式提升在混部集群中搜推廣任務(wù)的訓(xùn)練效率。自 2018 年開源以來,XDL 團(tuán)隊(duì)結(jié)合工業(yè)實(shí)踐對(duì) XDL 框架進(jìn)行了大范圍的革新,包括但不限于 I / O、通信、訪存、編譯優(yōu)化、軟硬件計(jì)算加速等。XDL2 是綜合 XDL 多年的業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)與 PICASSO 中所介紹技術(shù)的成果,支持在高性能集群中充分利用硬件優(yōu)勢(shì)提升訓(xùn)練效率,為阿里巴巴內(nèi)部的多條搜推廣業(yè)務(wù)線訓(xùn)練任務(wù)保駕護(hù)航。

阿里云 HybridBackend 高性能稀疏訓(xùn)練引擎

HybridBackend 是阿里云推出的提升稀疏模型在異構(gòu)硬件集群訓(xùn)練效率的訓(xùn)練框架,服務(wù)阿里云數(shù)十家搜推廣業(yè)務(wù)用戶,平均帶來了 2-3 倍的訓(xùn)練性能提升。HybridBackend 將 PICASSO 中所介紹的技術(shù)作為 Tensorflow 的擴(kuò)展,能夠享受到 Tensorflow 社區(qū)的最新加速技術(shù)并在異構(gòu)集群中最大化提升訓(xùn)練效率,且與基于 Tensorflow 實(shí)現(xiàn)的前沿學(xué)術(shù)或工業(yè)優(yōu)化策略完全正交。

工業(yè)級(jí)稀疏訓(xùn)練

圖 1 典型推薦系統(tǒng)模型結(jié)構(gòu)

稀疏訓(xùn)練主要由 Embedding 階段, 特征交叉 (feature interation) 階段和多層感知器 (MLP) 階段組成。實(shí)際訓(xùn)練中,Embedding 階段在 PS 范式的訓(xùn)練下經(jīng)常能夠占據(jù) 50% 以上的訓(xùn)練時(shí)間。經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn),Embedding 階段的算子主要以訪存密集型 (memory access intensive) 和通信密集型的算子 (communication intensive) 為主,主要需要的硬件資源是內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)的帶寬,而后兩個(gè)階段的算子則是計(jì)算密集型的算子占主導(dǎo),需要的資源是算力。這意味著在 PS 的范式訓(xùn)練下,任何一個(gè)階段都有可能存在某一種硬件資源成為瓶頸而其他硬件資源被浪費(fèi)的現(xiàn)象。以 GPU 的算力資源為例,我們觀察 GPU 使用率 (SM Util) 在不同的訓(xùn)練階段之間呈現(xiàn)脈沖式變化 (pulse),而不是持續(xù)高水位。考慮到最前沿的稀疏模型可能包含截然不同比例訪存密集型、通信密集型和算力密集型算子,其他硬件資源上也會(huì)出現(xiàn)相似的情況。

實(shí)際生產(chǎn)中的模型往往擁有上百路的 Embedding 特征查詢,每一路的特征查詢?cè)?Tensorflow 內(nèi)都會(huì)調(diào)用數(shù)十個(gè)算子實(shí)例 (operations)。TensorFlow 的引擎在調(diào)度上千級(jí)別的大量的算子執(zhí)行需要額外的 CPU 線程開銷;對(duì)于 GPU 設(shè)備來說, 過多的 CUDA kernel 提交到流處理器上 (Tensorflow 下每個(gè) GPU 設(shè)備只有一個(gè) stream 抽象) 造成了 GPU Stream Multiprocessor (SM) 的冗余調(diào)度開銷,同時(shí)每個(gè)零碎算子處理數(shù)據(jù)的并發(fā)度又不高,從而很難打滿 GPU 的計(jì)算單元。類似的問題在 CV,NLP 等稠密模型的訓(xùn)練中也有可能發(fā)生,一般采用基于編譯技術(shù)的優(yōu)化手段進(jìn)行算子合并。然而,在 Wide and Deep 模型這樣的稀疏場(chǎng)景下,Embedding 階段的這些算子又往往具有 dynamic shape 的特點(diǎn),在 Tensorflow 靜態(tài)構(gòu)圖階段無法獲取準(zhǔn)確的算子尺寸進(jìn)行優(yōu)化,導(dǎo)致類似 Tensorflow-XLA 等技術(shù)在此類場(chǎng)景下沒有明顯的收益。

工業(yè)級(jí)稀疏中,模型復(fù)雜度、特征數(shù)目、數(shù)據(jù)總量的日益增加,然而模型交付時(shí)效性要求卻愈加嚴(yán)格。為了解決工業(yè)級(jí)稀疏訓(xùn)練的效率問題,許多大型企業(yè)根據(jù)其業(yè)務(wù)模型的主要瓶頸設(shè)計(jì)了定制化硬件。然而,對(duì)于需要執(zhí)行大量異構(gòu)訓(xùn)練任務(wù)及截然不同結(jié)構(gòu)的稀疏任務(wù)的集群上,部署定制化硬件是很昂貴且效率不高的。對(duì)于個(gè)人用戶或小型機(jī)構(gòu)的用戶也是如此。所以,在通用硬件設(shè)備上進(jìn)行工業(yè)級(jí)稀疏訓(xùn)練優(yōu)化是十分有意義的。

系統(tǒng)架構(gòu)

圖 2 PICASSO 同步訓(xùn)練系統(tǒng)架構(gòu)

圖 3 展示了 PICASSO 同步訓(xùn)練模式的系統(tǒng)架構(gòu),每臺(tái) Worker 各自讀取一部分?jǐn)?shù)據(jù)并獨(dú)立計(jì)算梯度。各臺(tái) Worker 上的梯度會(huì)在聚合后,更新于所有 Worker。相較于 PS(Parameter Server)訓(xùn)練模式,在 PICASSO 中取消了 PS 角色。Embedding 表被切分放在不同的 Worker 上,切分方法可根據(jù)具體 ID 分布情況選擇按 ID 切分、按維度切分、按表劃分;查表操作通過網(wǎng)絡(luò)傳輸分布式地進(jìn)行。而所有稠密參數(shù)是以副本的形式放置在每臺(tái) Worker 上的,考慮到梯度是聚合后更新因而稠密參數(shù)的梯度在每臺(tái) Worker 上是完全相同的,所以在訓(xùn)練過程中稠密參數(shù)在不同 Worker 間能夠保證一致性(諸如 Batch Normalization 的統(tǒng)計(jì)量可選擇全局同步或局部維護(hù),已有許多算法論文討論,不在本文的范疇內(nèi))。不同 Worker 間通過集合通訊交換參數(shù)及梯度,能夠最大程度利用好網(wǎng)絡(luò)資源(如果配備了 RDMA 網(wǎng)絡(luò),則性能會(huì)更加出色)。

核心技術(shù)設(shè)計(jì)

圖 3 PICASSO 核心優(yōu)化策略

數(shù)據(jù)和算子協(xié)同合并 (Packing)

根據(jù)稀疏模型的結(jié)構(gòu)特點(diǎn),大部分細(xì)碎的算子來源于龐大的 Embedding 特征查詢 (lookup) 數(shù)量。對(duì)于每一路查詢,盡管輸入的訓(xùn)練數(shù)據(jù)不同,但使用的算子組合是相同的。對(duì)于這種具有數(shù)據(jù)并行特點(diǎn)的模式,具有相同屬性(維度、初始化器、標(biāo)定特征組等)的 Embedding 表將被合并為一張新的 Embedding 表,而后后續(xù)的訪存查詢算子也可以被合并為一個(gè)新的大算子。合并算子可以用多線程的方式有序查詢 Embedding,相對(duì)于亂序查詢或分成若干小表查詢,能有顯著的性能提升。查詢完畢后,再依原有代碼需要進(jìn)行反去重和歸位,真正做到了對(duì)用戶透明。此外,根據(jù)特征查詢階段各個(gè)算子在分布式環(huán)境下的語義,我們將部分的計(jì)算核進(jìn)行了融合,比如通過融合 shuffle 和 stitch 算子來消除冗余的數(shù)據(jù)拷貝。通過數(shù)據(jù)和算子兩個(gè)維度的基于語義的融合,PICASSO 緩解了不同查表操作之間的競(jìng)爭(zhēng)問題,并大大減少了算子數(shù)量,對(duì)于現(xiàn)如今動(dòng)輒幾百路特征的模型是十分有幫助的;同時(shí),相對(duì)于將所有 Embedding 查詢過程涉及的算子全部融合在一起的方案,PICASSO 所采用的僅將相鄰的使用相同硬件資源的算子融合的方法,保留了下文敘述的通過算子間穿插遮掩來提升硬件利用率的優(yōu)化機(jī)會(huì)。

訓(xùn)練算子間的穿插遮掩 (Interleaving)

為了消除同時(shí)執(zhí)行相同硬件資源需求的算子而造成的瓶頸, 我們?cè)O(shè)計(jì)了兩種算子穿插遮掩執(zhí)行 (interleaving) 的優(yōu)化手段。1) D (ata)-interleaving 是通過對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù) batch 的切分利用 pipeline 的機(jī)制來調(diào)度穿插不同資源類型的算子,這樣可以在訓(xùn)練的任何階段緩解某一種資源的瓶頸。比如在大 batch size 的訓(xùn)練場(chǎng)景下,稀疏模型的 MLP 階段也會(huì)產(chǎn)生很高的 feature map 顯存占用,通過 D-interleaving 就可以有效降低單個(gè) GPU 設(shè)備上的峰值顯存占用,從而使得更大的 batch size 訓(xùn)練成為可能。2)K (ernel)-interleaving 是在 Embedding Layer 內(nèi)部不同的特征查詢路數(shù)之間做算子的穿插和遮掩,比如將通信密集的 Shuffle 操作和內(nèi)存訪問密集的 Gather 進(jìn)行遮掩,可以有效提升這兩種資源的使用率。

利用數(shù)據(jù)頻次分布做緩存 (Caching)

PICASSO 利用數(shù)據(jù)中 ID 明顯分布有偏(即存在大量長(zhǎng)期或短期熱點(diǎn) ID)的特點(diǎn),將 Embedding 表拆分到 CPU 和 GPU 之上,以最大限度利用內(nèi)存的大容量和 GPU 的高速內(nèi)存帶寬。其中,被識(shí)別的熱點(diǎn) ID 以及對(duì)應(yīng)的 Embedding 將被放置在顯存上,其余 ID 被放置在內(nèi)存上,二者之間的 ID 定期進(jìn)行刷新交換。兩張哈希表都是需要正常更新梯度的,以避免梯度更新延遲帶來的精度損失?？紤]到同一 Batch 內(nèi)的 ID 在訪存查詢之前已經(jīng)經(jīng)過去重,這種緩存機(jī)制可以大大減少跨不同 Batch 的冗余低速訪存,同時(shí)又沒有過多消耗用于計(jì)算的顯存。后續(xù)這套混合存儲(chǔ)的設(shè)計(jì)還可以擴(kuò)展到包含 Intel Persistent Memory, Non-volatile Memory 等更多的硬件設(shè)備上。

其他集成技術(shù)

考慮到稀疏訓(xùn)練任務(wù)的特點(diǎn),PICASSO 集成了近年來多項(xiàng)業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn),重要設(shè)計(jì)包括:在 I / O 上開啟了預(yù)取和列存數(shù)據(jù)格式的設(shè)計(jì),最大限度降低 I / O 對(duì)整體訓(xùn)練的影響;改進(jìn)的集合通訊協(xié)議,減少通信過程中的冗余傳輸及校驗(yàn);算子零拷貝調(diào)整,避免不必要的訪存;基于統(tǒng)計(jì)值的哈希表最優(yōu)切分放置方案;計(jì)算圖算子替換及編譯優(yōu)化;特定算子啟用 GPU 加速庫,如 CUTLASS、CuDNN、CuBLAS 和 Cub 等。除此之外,對(duì)于不斷涌現(xiàn)的新技術(shù),用戶可以通過 Tensorflow 實(shí)現(xiàn)集成到 PICASSO 中。

主要指標(biāo)表現(xiàn)

Benchmark 效果

我們通過一組 benchmark 模型的實(shí)驗(yàn)結(jié)果橫向和目前廣泛流行的多種稀疏模型訓(xùn)練框架進(jìn)行了性能的測(cè)試對(duì)比。

參與對(duì)比的框架有:Tensorflow Parameter Server (TensorFlow-PS) 作為 Baseline,PyTorch 的模型并行版本 (PyTorch),以及采用數(shù)據(jù)并行模式的 Horovod。參與測(cè)試的模型有: 1) MLPerf 采用的 DLRM 模型;2) 工業(yè)界廣泛使用的 DeepFM 模型,3)阿里提出的 DIN / DIEN 模型,擁有更加復(fù)雜的特征交叉計(jì)算量。我們使用的數(shù)據(jù)集是公開的 Criteo 數(shù)據(jù)集。

圖 4 多種訓(xùn)練框架在 Benchmark 上的性能效果

可以看到對(duì)比與 TF-PS 的 baseline, PICASSO 在四個(gè) benchmark 模型上都獲得了 1.9x 至 10x 的性能提升,而對(duì)比 Facebook 的模型并行版本 PyTorch, 我們也有至少 2 倍以上的性能提升,而且隨著模型的計(jì)算量復(fù)雜度增加 (DIN, DIEN),PICASSO 的優(yōu)勢(shì)越明顯。

多種模型性能效果

圖 5 多種模型在 PICASSO 上相對(duì) XDL 的提升

我們隔離了若干訓(xùn)練節(jié)點(diǎn),并分別使用相同的 Worker 數(shù)目分別使用內(nèi)部?jī)?yōu)化的 XDL-PS 模式和 PICASSO 模式實(shí)現(xiàn)若干前沿稀疏模型。我們調(diào)整了 Batch size 以記錄極限性能,提升幅度如圖 6 所示?？梢钥吹?雖然不同的模型可能處于不同的硬件瓶頸下,但是 PICASSO 都能夠顯著地提升平均硬件利用率和整體性能。

內(nèi)部訓(xùn)練任務(wù)性能提升

截至目前,PICASSO 已成功在阿里媽媽多條廣告業(yè)務(wù)中落地,本文的實(shí)驗(yàn)中也介紹了在阿里媽媽 CAN 模型下 PICASSO 相對(duì)于上一代的 XDL 訓(xùn)練框架獲得的性能優(yōu)勢(shì),在下表中可以看到在訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)等多個(gè)指標(biāo)下獲得的顯著提升。

圖 6 阿里巴巴內(nèi)部訓(xùn)練任務(wù)性能提升

未來展望

超大規(guī)模稀疏模型的訓(xùn)練效率問題已經(jīng)吸引了越來越多企業(yè)及研究機(jī)構(gòu)的關(guān)注。PICASSO 研發(fā)小隊(duì)目前正致力于結(jié)合真實(shí)各類大小業(yè)務(wù)場(chǎng)景探索通用的稀疏場(chǎng)景的加速優(yōu)化方式,不僅僅是追求指標(biāo)上的極限,更是追求提供更為易用、經(jīng)濟(jì)的解決方案。另一方面,當(dāng)前 PICASSO 在一定程度上仍然需要用戶手工調(diào)整若干參數(shù)以獲取最佳性能,將 PICASSO 變得更加自動(dòng)化也是當(dāng)前 PICASSO 研發(fā)小隊(duì)的重要使命。我們真誠歡迎并邀請(qǐng)業(yè)界研究人員、工程師或感興趣的朋友們與我們交流,共同推進(jìn)稀疏訓(xùn)練性能乃至所有機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域模型訓(xùn)練性能的發(fā)展,支撐深度學(xué)習(xí)技術(shù)更好更經(jīng)濟(jì)地服務(wù)于更多的領(lǐng)域。

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