近日，IBM 宣布他們使用一組由 Criteo Labs發(fā)布的廣告數(shù)據(jù)集來(lái)訓(xùn)練邏輯回歸分類(lèi)器，在POWER9服務(wù)器和GPU上運(yùn)行自身機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)Snap ML，結(jié)果比此前來(lái)自谷歌的最佳成績(jī)快了46倍。

英偉達(dá)CEO黃仁勛和IBM 高級(jí)副總裁John Kelly在Think大會(huì)上

最近，在拉斯維加斯的IBM THINK大會(huì)上，IBM宣布，他們利用優(yōu)化的硬件上的新軟件和算法，取得了AI性能的大突破，包括采用 POWER9 和NVIDIA?V100?GPU 的組合。

谷歌云上TensorFlow和POWER9 （AC922）cluster上IBM Snap的對(duì)比（runtime包含數(shù)據(jù)加載的時(shí)間和訓(xùn)練的時(shí)間）

如上圖所示，workload、數(shù)據(jù)集和模型都是相同的，對(duì)比的是在Google Cloud上使用TensorFlow進(jìn)行訓(xùn)練和在Power9上使用Snap ML訓(xùn)練的時(shí)間。其中，TensorFlow使用了89臺(tái)機(jī)器（60臺(tái)工作機(jī)和29臺(tái)參數(shù)機(jī)），Snap ML使用了9個(gè) Power9 CPU和16個(gè)NVIDIA Tesla V100 GPU。

相比 TensorFlow，Snap ML 獲得相同的損失，但速度快了 46 倍。

怎么實(shí)現(xiàn)的？

Snap ML：居然比TensorFlow快46倍

早在去年二月份，谷歌軟件工程師Andreas Sterbenz寫(xiě)了一篇關(guān)于使用谷歌Cloud ML和TensorFlow進(jìn)行大規(guī)模預(yù)測(cè)廣告和推薦場(chǎng)景的點(diǎn)擊次數(shù)的博客。

Sterbenz訓(xùn)練了一個(gè)模型，以預(yù)測(cè)在Criteo Labs中顯示的廣告點(diǎn)擊量，這些日志大小超過(guò)1TB，并包含來(lái)自數(shù)百萬(wàn)展示廣告的特征值和點(diǎn)擊反饋。

數(shù)據(jù)預(yù)處理（60分鐘）之后是實(shí)際學(xué)習(xí)，使用60臺(tái)工作機(jī)和29臺(tái)參數(shù)機(jī)進(jìn)行培訓(xùn)。該模型花了70分鐘訓(xùn)練，評(píng)估損失為0.1293。

雖然Sterbenz隨后使用不同的模型來(lái)獲得更好的結(jié)果，減少了評(píng)估損失，但這些都花費(fèi)更長(zhǎng)的時(shí)間，最終使用具有三次epochs（度量所有訓(xùn)練矢量一次用來(lái)更新權(quán)重的次數(shù)）的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，耗時(shí)78小時(shí)。

但是IBM在POWER9服務(wù)器和GPU上運(yùn)行的自身訓(xùn)練庫(kù)后，可以在基本的初始訓(xùn)練上勝過(guò)谷歌Cloud Platform上的89臺(tái)機(jī)器。

他們展示了一張顯示Snap ML、Google TensorFlow和其他三個(gè)對(duì)比結(jié)果的圖表：

比TensorFlow快46倍，是怎么做到的？

研究人員表示，Snap ML具有多層次的并行性，可以在集群中的不同節(jié)點(diǎn)間分配工作負(fù)載，利用加速器單元，并利用各個(gè)計(jì)算單元的多核并行性。

1. 首先，數(shù)據(jù)分布在集群中的各個(gè)工作節(jié)點(diǎn)上。

2. 在節(jié)點(diǎn)上，數(shù)據(jù)在CPU和GPU并行運(yùn)行的主CPU和加速GPU之間分離

3. 數(shù)據(jù)被發(fā)送到GPU中的多個(gè)核心，并且CPU工作負(fù)載是多線程的

Snap ML具有嵌套的分層算法（nested hierarchical algorithmic）功能，可以利用這三個(gè)級(jí)別的并行性。

簡(jiǎn)而言之，Snap ML的三個(gè)核心特點(diǎn)是：

分布式訓(xùn)練：Snap ML是一個(gè)數(shù)據(jù)并行的框架，能夠在大型數(shù)據(jù)集上進(jìn)行擴(kuò)展和訓(xùn)練，這些數(shù)據(jù)集可以超出單臺(tái)機(jī)器的內(nèi)存容量，這對(duì)大型應(yīng)用程序至關(guān)重要。

GPU加速：實(shí)現(xiàn)了專(zhuān)門(mén)的求解器，旨在利用GPU的大規(guī)模并行架構(gòu)，同時(shí)保持GPU內(nèi)存中的數(shù)據(jù)位置，以減少數(shù)據(jù)傳輸開(kāi)銷(xiāo)。為了使這種方法具有可擴(kuò)展性，利用最近異構(gòu)學(xué)習(xí)的一些進(jìn)步，即使可以存儲(chǔ)在加速器內(nèi)存中的數(shù)據(jù)只有一小部分，也可以實(shí)現(xiàn)GPU加速。

稀疏數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：大部分機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集都是稀疏的，因此在應(yīng)用于稀疏數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，對(duì)系統(tǒng)中使用的算法進(jìn)行了一些新的優(yōu)化。

技術(shù)過(guò)程：在91.5秒內(nèi)實(shí)現(xiàn)了0.1292的測(cè)試損失

先對(duì)Tera-Scale Benchmark設(shè)置。

Terabyte Click Logs是由Criteo Labs發(fā)布的一個(gè)大型在線廣告數(shù)據(jù)集，用于分布式機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究。它由40億個(gè)訓(xùn)練樣本組成。

其中，每個(gè)樣本都有一個(gè)“標(biāo)簽”，即用戶是否點(diǎn)擊在線廣告，以及相應(yīng)的一組匿名特征。基于這些數(shù)據(jù)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，其目標(biāo)是預(yù)測(cè)新用戶是否會(huì)點(diǎn)擊廣告。

這個(gè)數(shù)據(jù)集是目前最大的公開(kāi)數(shù)據(jù)集之一，數(shù)據(jù)在24天內(nèi)收集，平均每天收集1.6億個(gè)訓(xùn)練樣本。

為了訓(xùn)練完整的Terabyte Click Logs數(shù)據(jù)集，研究人員在4臺(tái)IBM Power System AC922服務(wù)器上部署Snap ML。每臺(tái)服務(wù)器都有4個(gè)NVIDIA Tesla V100 GPU和2個(gè)Power9 CPU，可通過(guò)NVIDIA NVLink接口與主機(jī)進(jìn)行通信。服務(wù)器通過(guò)Infiniband網(wǎng)絡(luò)相互通信。當(dāng)在這樣的基礎(chǔ)設(shè)施上訓(xùn)練邏輯回歸分類(lèi)器時(shí)，研究人員在91.5秒內(nèi)實(shí)現(xiàn)了0.1292的測(cè)試損失。

再來(lái)看一遍前文中的圖：

在為這樣的大規(guī)模應(yīng)用部署GPU加速時(shí)，出現(xiàn)了一個(gè)主要的技術(shù)挑戰(zhàn)：訓(xùn)練數(shù)據(jù)太大而無(wú)法存儲(chǔ)在GPU上可用的存儲(chǔ)器中。因此，在訓(xùn)練期間，需要有選擇地處理數(shù)據(jù)并反復(fù)移入和移出GPU內(nèi)存。為了解釋?xiě)?yīng)用程序的運(yùn)行時(shí)間，研究人員分析了在GPU內(nèi)核中花費(fèi)的時(shí)間與在GPU上復(fù)制數(shù)據(jù)所花費(fèi)的時(shí)間。

在這項(xiàng)研究中，使用Terabyte Clicks Logs的一小部分?jǐn)?shù)據(jù)，包括初始的2億個(gè)訓(xùn)練樣本，并比較了兩種硬件配置：

基于Intel x86的機(jī)器（Xeon Gold 6150 CPU @ 2.70GHz），帶有1個(gè)使用PCI Gen 3接口連接的NVIDIA Tesla V100 GPU。

使用NVLink接口連接4個(gè)Tesla V100 GPU的IBM POWER AC922服務(wù)器（在比較中，僅使用其中1個(gè)GPU）。

圖a顯示了基于x86的設(shè)置的性能分析結(jié)果。可以看到S1和S2這兩條線。在S1線上，實(shí)際的訓(xùn)練即將完成時(shí)（即，調(diào)用邏輯回歸內(nèi)核）。訓(xùn)練每個(gè)數(shù)據(jù)塊的時(shí)間大約為90毫秒（ms）。

當(dāng)訓(xùn)練正在進(jìn)行時(shí)，在S2線上，研究人員將下一個(gè)數(shù)據(jù)塊復(fù)制到GPU上。觀察到復(fù)制數(shù)據(jù)需要318毫秒，這意味著GPU閑置了相當(dāng)長(zhǎng)的一段時(shí)間，復(fù)制數(shù)據(jù)的時(shí)間顯然是一個(gè)瓶頸。

在圖b中，對(duì)于基于POWER的設(shè)置，由于NVIDIA NVLink提供了更快的帶寬，因此下一個(gè)數(shù)據(jù)塊復(fù)制到GPU的時(shí)間顯著減少到55 ms（幾乎減少了6倍）。這種加速是由于將數(shù)據(jù)復(fù)制時(shí)間隱藏在內(nèi)核執(zhí)行后面，有效地消除了關(guān)鍵路徑上的復(fù)制時(shí)間，并實(shí)現(xiàn)了3.5倍的加速。

IBM的這個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)提供非常快的訓(xùn)練速度，可以在現(xiàn)代CPU / GPU計(jì)算系統(tǒng)上訓(xùn)練流主流的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，也可用于培訓(xùn)模型以發(fā)現(xiàn)新的有趣模式，或者在有新數(shù)據(jù)可用時(shí)重新訓(xùn)練現(xiàn)有模型，以保持速度在線速水平（即網(wǎng)絡(luò)所能支持的最快速度）。這意味著更低的用戶計(jì)算成本，更少的能源消耗，更敏捷的開(kāi)發(fā)和更快的完成時(shí)間。

不過(guò)，IBM研究人員并沒(méi)有聲稱(chēng)TensorFlow沒(méi)有利用并行性，并且也不提供Snap ML和TensorFlow之間的任何比較。

但他們的確說(shuō)：“我們實(shí)施專(zhuān)門(mén)的解決方案，來(lái)利用GPU的大規(guī)模并行架構(gòu)，同時(shí)尊重GPU內(nèi)存中的數(shù)據(jù)區(qū)域，以避免大量數(shù)據(jù)傳輸開(kāi)銷(xiāo)。”

文章稱(chēng)，采用NVLink 2.0接口的AC922服務(wù)器，比采用其Tesla GPU的PCIe接口的Xeon服務(wù)器（Xeon Gold 6150 CPU @ 2.70GHz）要更快，PCIe接口是特斯拉GPU的接口。“對(duì)于基于PCIe的設(shè)置，我們測(cè)量的有效帶寬為11.8GB /秒，對(duì)于基于NVLink的設(shè)置，我們測(cè)量的有效帶寬為68.1GB /秒。”

訓(xùn)練數(shù)據(jù)被發(fā)送到GPU，并在那里被處理。NVLink系統(tǒng)以比PCIe系統(tǒng)快得多的速度向GPU發(fā)送數(shù)據(jù)塊，時(shí)間為55ms，而不是318ms。

IBM團(tuán)隊(duì)還表示：“當(dāng)應(yīng)用于稀疏數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)時(shí)，我們對(duì)系統(tǒng)中使用的算法進(jìn)行了一些新的優(yōu)化。”

總的來(lái)說(shuō)，似乎Snap ML可以更多地利用Nvidia GPU，在NVLink上傳輸數(shù)據(jù)比在x86服務(wù)器的PCIe link上更快。但不知道POWER9 CPU與Xeons的速度相比如何，IBM尚未公開(kāi)發(fā)布任何直接POWER9與Xeon SP的比較。

因此也不能說(shuō)，在相同的硬件配置上運(yùn)行兩個(gè)suckers之前，Snap ML比TensorFlow好得多。

無(wú)論是什么原因，46倍的降幅都令人印象深刻，并且給了IBM很大的空間來(lái)推動(dòng)其POWER9服務(wù)器作為插入Nvidia GPU，運(yùn)行Snap ML庫(kù)以及進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的場(chǎng)所。