MLPerf是一套衡量機器學習系統性能的權威標準，于2018年由谷歌、哈佛、斯坦福、百度等機構聯合發起成立，每年定期公布榜單成績，它將在標準目標下訓練或推理機器學習模型的時間，作為一套系統性能的測量標準。MLPerf訓練任務包括圖像分類（ResNet50）、目標物體檢測（SSD）、目標物體檢測（Mask R-CNN）、智能推薦（DLRM）、自然語言處理（BERT）以及強化機器學習（Minigo）等。最新的1.0版本增加了兩項新的測試項目：語音識別（RNN-T）和醫學影像分割（U-Net3D）。

本文將著重討論其中的圖像分類模型Resnet50。

ResNet是殘差網絡，該系列網絡被廣泛用于目標分類等領域，并作為計算機視覺任務主干經典神經網絡的一部分，是一個典型的卷積網絡。ResNet50網絡結構如下圖，首先對輸入做卷積操作，之后經過4個殘差模塊，最后進行一個全連接操作用于分類任務，ResNet50包含50個卷積操作。

圖1 ResNet網絡結構▲

圖2 ResNet34網絡結構▲

來源:Deep Residual Learning for Image Recognition

作者:何愷明等

在MLPerf最早版本V0.5中，就包含Resnet50訓練任務。下圖是歷次MLPerf 訓練競賽Resnet50的單機最優性能。在MLPerf V0.7訓練基準測試中，浪潮AI服務器NF5488A5在33.37分鐘內完成ResNet50訓練，在所有提交的單服務器性能成績中名列榜首，比同類配置服務器快16.1%。而在最新的MLPerf 訓練V1.0榜單中，浪潮AI服務器NF5688M6進一步將Resnet50單機訓練提速到27.38分鐘，耗時較V0.7縮短了17.95%。

圖3 歷次MLPerf訓練測試Resnet50單機最優性能▲

性能的一次次突破，得益于硬件的發展和軟件的更新及優化。本文將深度解析取得這一成績背后的原因，談談Resnet50對計算平臺的需求以及如何提升訓練速度。

ResNet50訓練流程簡介

在MLPerf訓練V1.0測試中，Resnet50使用的數據集是包含128萬圖片的ImageNet2012（注：數據下載需要注冊），訓練的目標精度是75.9%，共需運行5次。廠商提交的成績是訓練模型達到目標精度所花費的時間（以分鐘為單位），值越小則表示性能越好。去掉一個最差性能和一個最優性能，其余3次的平均值為最終成績。

我們來看看Resnet50模型訓練的流程。首先，需要從硬盤上讀取訓練集，進行解碼，然后對圖像進行預處理，處理后的數據送入訓練框架進行訓練，經過若干個epoch后得到滿足精度要求的模型。

圖4 Resnet50模型訓練流程▲

硬件平臺選取

在Resnet50訓練中，硬件及設備平臺的選取至關重要。其中磁盤讀取性能、CPU運算性能、內存到顯存的傳輸性能以及GPU運算性能對訓練速度的影響都比較大：磁盤讀取性能直接決定訓練數據供給的速度；在引入DALI后，CPU的性能、CPU到GPU的傳輸帶寬以及GPU的性能共同決定了數據前處理的速度；而訓練中的前向推理和反向傳播由GPU的性能及GPU之間的數據傳輸帶寬決定。上述幾個硬件就如同工廠流水線上的幾名工人，任何一名工人的處理速度跟不上就會導致堆積，成為性能瓶頸，影響最終結果。因此這幾個重要部分不能有明顯的短板。

此次MLPerf評測浪潮選取了NF5688M6和NF5488A5服務器作為Resnet50的訓練平臺，不僅保證上述關鍵部件性能十分強勁，而且把它們很好地整合在一起，能更好地發揮它們的性能，滿足了模型訓練對硬件的性能要求，從而能快速地完成訓練任務。

NF5688M6在6U空間內支持2顆Intel最新的Ice Lake CPU和8顆NVIDIA最新的NVSwitch全互聯GPU。支持PCIe Gen4.0高速互聯，實現CPU和GPU之間數據高速傳輸。同時采用完全風道獨立，有效避免回流產生，實現風冷支持8顆 GPU高環溫下穩定工作。在本次MLPerf V1.0訓練測試中，NF5688M6獲得了ResNet50、DLRM和SSD三項任務的單機訓練性能第一。

NF5488A5在4U空間內實現8顆高性能NVIDIA GPU液冷散熱，搭載2顆支持PCIe4.0的AMD EPYC 7742 處理器，能夠為AI 用戶提供超強單機訓練性能和超高數據吞吐。NF5488A5在MLPerf V0.7基準測試中創下Resnet50訓練任務最佳單服務器性能成績，在MLPerf V1.0榜單中獲得了BERT任務的單機訓練性能第一。

訓練調優方法

Resnet50模型的訓練時長主要受兩大因素的影響：一是訓練模型到目標精度的步數，也就是需要多少輪可以達到目標精度，在其它性能相同的情況下步數越短則訓練時間越短，這部分需要找出一組超參數讓步數足夠少；二是圖4所示的數據讀取、數據預處理、訓練等各個步驟的處理速度。Resnet50的訓練數據為128萬張ImageNet2012圖片數據集，訓練過程對傳輸帶寬和計算能力的要求都很高。正如木桶理論所說，模型訓練速度是由流水線上最慢的部分決定，因此需要對流水線上的每一個步驟做分析，特別是著重分析整個流水線上的瓶頸，有針對性地去做優化。

從這兩大因素入手，浪潮主要采用了以下調優方法：

對學習率、batch size、優化器等超參數進行調試，將ResNet50模型收斂的步數從41降為35，帶來了15%左右的性能提升；

通過優化DALI，使用GPU資源加速解碼和數據處理環節，實現了1%左右的性能提升；

使用NCCL提升多GPU卡之間通信效率，加速訓練環節，性能提升0.1%左右。

下面分別按照訓練流程進行詳述。

| 訓練集讀取

訓練集是官方指定的。需要注意是讀取圖像帶來的開銷，如前所述，這個取決于磁盤讀取的速度和傳輸帶寬。好的磁盤自然能帶來更快的速度，另外通過組Raid 0 磁盤陣列也能帶來讀取速度的提升。我們曾在兩種不同的磁盤上使用同樣的Raid 0磁盤陣列，測試結果的訓練時長差異達到5‰左右，所以磁盤的選擇是很重要的。

| 解碼和數據處理

讀取數據后便是解碼和數據處理，通常它們是一起進行的。圖像解碼會比較耗時，常常會成為性能瓶頸，一般的處理方式只能利用CPU資源來進行圖像解碼，性能會受到極大的制約，我們選擇的是DALI(NVIDIA Data Loading Library)框架，這是一款高度優化用來加速計算機視覺深度學習應用的執行引擎，可以利用GPU的資源來做圖像解碼和預處理，號稱可以比原框架帶來4倍的性能提升。使用DALI來做預處理處理是個不錯的選擇，大家可以試試。

選定預處理的方法后，需要對其做優化，充分利用它的優勢，使之適用于我們的系統和數據。首先，我們先找出預處理數據的極限，通過設置訓練數據為模擬的擬合數據，這樣可以拋開數據讀取以及預處理的開銷，評測只有訓練開銷時的吞吐率，后面要做的就是調整DALI參數，讓真實數據的吞吐率接近擬合數據的吞吐率。

我們可以從以下幾個方面入手：

1. DALI的計算分配：DALI可以把預處理的計算按指定的比例分配到CPU和GPU上，如果分配給GPU的比例小了則不能充分利用GPU的性能，如果大了則會擠占后面的訓練資源；

2. DALI的處理線程：這個值大了，會占用資源，并讓一些線程處于等待狀態，這個值小了，不能充分利用資源；

3. ALI的數據預取量：值過小會讓后面的處理等待，值過大會占用過多顯存存儲和計算資源，甚至會耗盡顯存；

4. 使用融合函數：采用ImageDecoderRandomCrop函數，把解碼和隨機裁剪放在一起做，通常會比分開做性能提升不少。

前3個參數值的選取需要針對不同硬件設備和模型進行測試，找出一個最優組合，通過這個部分的優化，可以帶來大概7‰左右的性能提升。而采用融合函數通常能帶來1%左右的性能提升。

上述DALI代碼關鍵就是實現一個自己的Pipeline類，ResNet50的數據前處理關鍵代碼參考如下：

圖6 ResNet50數據前處理關鍵代碼▲

| 訓練框架選取

目前訓練框架有很多，如tensorflow、pytorch、mxnet等。不同的模型在不同的框架下有不一樣的性能表現，通過比較，我們發現mxnet框架在處理resnet50模型的訓練上有較大的優勢。

另外，使用多塊GPU進行訓練時，各卡之間有大量的數據傳輸，各個框架會采用horovod或者直接采用NCCL來進行分布式的訓練，而horovod本質上也是調用NCCL進行的數據傳輸。在MLPerf的示例代碼中有的框架會提供默認的NCCL參數選擇，這在不同的硬件設備中可能會有所不同，例如在最新的NVSWITCH架構中MAXCHANNEL數為32，而在之前的NVLINK架構中默認值為16最佳。在大部分的情況下，NCCL內部的默認值即可滿足其要求， 但仍要注意其傳入參數對傳輸速度的影響。另外經測試最新的NCCL版本，對于不同的硬件設備可能不是速度最快的版本，可通過NCCL_TEST進行測試選擇，這里不再展開說明。

| 超參數調優

訓練中的一個關鍵因素就是超參數的調試，一組好的超參數能讓模型經過更少的epoch就收斂，自然會讓性能提升。試想一下如果兩個廠商的訓練吞吐率一樣，但其中一家的模型要10個epoch才能收斂到目標精度，而另一家的模型可以8個epoch就收斂，相當于2位選手以同樣的速度下山，其中一位選手找到的路需要走10公里，另一位找到的路只需要走8公里，那毫無疑問走8公里路的占有明顯優勢，能更快到達終點。所以挑選一組合適的超參數能事半功倍。實際上，MLPerf Training為了避免走“錯路”帶來的不公平，特意制定了超參數借用規則，讓大家借一條“路”再跑一次，在同一個賽道下的結果才公平。

當然，要找這樣一條“路”是不容易的，下面給出一些超參數調試的小技巧：

學習率（learning rate）：學習率對收斂速度和精度都有影響。而調整學習率也是讓人抓狂的事情，經常出現梯度不收斂。一般對于學習率等超參數采用先粗調、再微調的策略。其中在粗調過程中學習率先以10的倍數進行調整，如選取0.01、0.1、1等值進行嘗試，等學習率基本固定后，再進行精調，可以在基準值上每次以10%的變化量進行調整。

batch size：一般來講增大batch size可以提高訓練速度，同時也可以提高AI加速器的利用率，但稍有不慎來個out of memory就可以終止你增大該值的念想，另外過大的batch size也會帶來精度的下降。那么選一個小batch size是否就可以了呢？經實驗驗證，過小的batch size也會導致精度下降，所以該值的選取，也需要調試。此外，batch size和learning rate也會相互影響，一般操作是，在增大batch size的同時，也應對應的增大learning rate。

優化器：一般在分類模型中，最常用的優化器為隨機梯度下降SGD。雖然adam等優化器可以獲取到更快的速度，但是經常會出現精度下降的問題。除此之外還有LARS（Layer-wise Adaptive Rate Scaling：https://arxiv.org/abs/1708.03888）優化器，這是MLPerf中各個參賽廠家普遍使用的優化器。LARS的優化器的公式如下：

LARS是SGD 的有動量擴展，可以適應每層的學習率，核心是讓網絡的每個層根據自己的情況動態的調整學習率，作用是可以有效緩解在較大batch size訓練的前期由于學習率太大導致的不穩定問題。

按照上述的方法調試超參數，最終我們將ResNet50模型收斂的epoch次數從41降為35，帶來了15%左右的性能提升，看來正確的“路”效果很明顯，超參數帶來的性能提升不容小覷。

總之，影響訓練性能的因素有很多。本文主要從硬件平臺和軟件優化的角度，以MLPerf訓練V1.0榜單中的ResNet50模型為例，從數據處理、訓練框架、超參數等方面來提升訓練速度，取得了不錯的效果。浪潮優化代碼已共享至Github（附1）。如果各位有興趣可以試一試，希望能幫助你提升模型訓練速度。

展望

MLPerf競賽經過3年多時間的發展，已經逐漸進入成熟期，其模型的選取也緊跟時代潮流，為評估各類AI計算平臺在實際應用場景中的性能提供了權威有效的基準。MLPerf是一個開放社區，很多廠商將優化方法回饋至社區，推動AI技術的共同進步。如浪潮已將在MLPerf V0.7中用到的ResNet收斂性優化方案共享給社區成員，得到廣泛采納并應用到本次V1.0測試中?？梢灶A見，隨著谷歌、英偉達、英特爾、浪潮、戴爾等眾多主流芯片及系統廠商持續參與MLPerf，并貢獻軟硬件系統優化方法，未來AI計算平臺的性能將會得到進一步提升，為AI技術在更多應用場景的落地打下堅實的基礎。

* 附：

1.浪潮代碼：

https://github.com/mlcommons/training_results_v1.0/tree/master/Inspur/benchmarks/resnet/implementations/mxnet

按照下面的步驟來搭建環境：

a. 下載以上代碼

b. 按照代碼中README.MD中的描述下載所需數據，并參考附2里的方法對數據進行預處理，生成Mxnet格式的數據集

c. 進入mxnet目錄，通過docker構建所需的image，可參考以下代碼：

cd ./benchmarks/resnet/implementations/mxnet/docker build --pull -t image_name:image_version .

d. Image構建完成后，修改設置參數的配置文件config_NF5688M6.sh，修改參數為適合你的系統的值（填入按照后面的調優方法去找出優化后的值）

e. 至此軟件環境構建完成，可以開始執行訓練， 比如我們使用的系統是“NF5688M6”：

source config_5688M6.sh

DGXSYSTEM="NF5688M6"

CONT=image_name:image_version

DATADIR=/path/to/preprocessed/data

LOGDIR=/path/to/logfile ./run_with_docker.sh

接下來等著訓練結束，通過查找日志里的“run_stop”和“run_start”記錄的時間點就可以計算出整個訓練時間（單位是秒）。

2.數據預處理：

https://github.com/NVIDIA/DeepLearningExamples/blob/master/MxNet/Classification/RN50v1.5/README.md#prepare-dataset

審核編輯：湯梓紅