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最近經(jīng)常有同學(xué)反饋 GPU 利用率低，嚴(yán)重浪費(fèi) GPU 資源的問題，經(jīng)過對(duì)一些實(shí)例分析后，借著這篇文檔和大家分享一下解決方案，希望能對(duì)使用 GPU 的同學(xué)有些幫助。

一、GPU 利用率的定義

本文的 GPU 利用率主要指 GPU 在時(shí)間片上的利用率，即通過 nvidia-smi 顯示的 GPU-util 這個(gè)指標(biāo)。統(tǒng)計(jì)方式為：在采樣周期內(nèi)，GPU 上面有 kernel 執(zhí)行的時(shí)間百分比。

二、GPU 利用率低的本質(zhì)

常見 GPU 任務(wù)運(yùn)行流程圖如下：

如上圖所示，GPU 任務(wù)會(huì)交替的使用 CPU 和 GPU 進(jìn)行計(jì)算，當(dāng) CPU 計(jì)算成為瓶頸時(shí)，就會(huì)出現(xiàn) GPU 等待的問題，GPU 空跑那利用率就低了。那么優(yōu)化的方向就是縮短一切使用 CPU 計(jì)算環(huán)節(jié)的耗時(shí)，減少 CPU 計(jì)算對(duì) GPU 的阻塞情況。常見的 CPU 計(jì)算操作如下：

數(shù)據(jù)加載

數(shù)據(jù)預(yù)處理

模型保存

loss 計(jì)算

評(píng)估指標(biāo)計(jì)算

日志打印

指標(biāo)上報(bào)

進(jìn)度上報(bào)

三、常見 GPU 利用率低原因分析

1、數(shù)據(jù)加載相關(guān)

1）存儲(chǔ)和計(jì)算跨城了，跨城加載數(shù)據(jù)太慢導(dǎo)致 GPU 利用率低

說明：例如數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在“深圳 ceph”，但是 GPU 計(jì)算集群在“重慶”，那就涉及跨城使用了，影響很大。

優(yōu)化：要么遷移數(shù)據(jù)，要么更換計(jì)算資源，確保存儲(chǔ)及計(jì)算是同城的。

2）存儲(chǔ)介質(zhì)性能太差

說明：不同存儲(chǔ)介質(zhì)讀寫性能比較：本機(jī) SSD > ceph > cfs-1.5 > hdfs > mdfs

優(yōu)化：將數(shù)據(jù)先同步到本機(jī) SSD，然后讀本機(jī) SSD 進(jìn)行訓(xùn)練。本機(jī) SSD 盤為“/dockerdata”，可先將其他介質(zhì)下的數(shù)據(jù)同步到此盤下進(jìn)行測試，排除存儲(chǔ)介質(zhì)的影響。

3）小文件太多，導(dǎo)致文件 io 耗時(shí)太長

說明：多個(gè)小文件不是連續(xù)的存儲(chǔ)，讀取會(huì)浪費(fèi)很多時(shí)間在尋道上

優(yōu)化：將數(shù)據(jù)打包成一個(gè)大的文件，比如將許多圖片文件轉(zhuǎn)成一個(gè) hdf5/pth/lmdb/TFRecord 等大文件

lmdb 格式轉(zhuǎn)換樣例：

https://github.com/Lyken17/Efficient-PyTorch#data-loader

其他格式轉(zhuǎn)換方式請(qǐng)自行谷歌

4）未啟用多進(jìn)程并行讀取數(shù)據(jù)

說明：未設(shè)置 num_workers 等參數(shù)或者設(shè)置的不合理，導(dǎo)致 cpu 性能沒有跑起來，從而成為瓶頸，卡住 GPU

優(yōu)化：設(shè)置 torch.utils.data.DataLoader 方法的 num_workers 參數(shù)、tf.data.TFRecordDataset 方法的 num_parallel_reads 參數(shù)或者 tf.data.Dataset.map 的 num_parallel_calls 參數(shù)。

5）未啟用提前加載機(jī)制來實(shí)現(xiàn) CPU 和 GPU 的并行

說明：未設(shè)置 prefetch_factor 等參數(shù)或者設(shè)置的不合理，導(dǎo)致 CPU 與 GPU 在時(shí)間上串行，CPU 運(yùn)行時(shí) GPU 利用率直接掉 0

優(yōu)化：設(shè)置 torch.utils.data.DataLoader 方法的 prefetch_factor 參數(shù) 或者 tf.data.Dataset.prefetch()方法。prefetch_factor 表示每個(gè) worker 提前加載的 sample 數(shù)量 （使用該參數(shù)需升級(jí)到 pytorch1.7 及以上），Dataset.prefetch()方法的參數(shù) buffer_size 一般設(shè)置為：tf.data.experimental.AUTOTUNE，從而由 TensorFlow 自動(dòng)選擇合適的數(shù)值。

6）未設(shè)置共享內(nèi)存 pin_memory

說明：未設(shè)置 torch.utils.data.DataLoader 方法的 pin_memory 或者設(shè)置成 False,則數(shù)據(jù)需從 CPU 傳入到緩存 RAM 里面，再給傳輸?shù)?GPU 上

優(yōu)化：如果內(nèi)存比較富裕，可以設(shè)置 pin_memory=True，直接將數(shù)據(jù)映射到 GPU 的相關(guān)內(nèi)存塊上，省掉一點(diǎn)數(shù)據(jù)傳輸時(shí)間

2、數(shù)據(jù)預(yù)處理相關(guān)

1）數(shù)據(jù)預(yù)處理邏輯太復(fù)雜

說明：數(shù)據(jù)預(yù)處理部分超過一個(gè) for 循環(huán)的，都不應(yīng)該和 GPU 訓(xùn)練部分放到一起

優(yōu)化：a、設(shè)置 tf.data.Dataset.map 的 num_parallel_calls 參數(shù)，提高并行度，一般設(shè)置為 tf.data.experimental.AUTOTUNE，可讓 TensorFlow 自動(dòng)選擇合適的數(shù)值。

b、將部分?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)處理步驟挪出訓(xùn)練任務(wù)，例如對(duì)圖片的歸一化等操作，提前開啟一個(gè) spark 分布式任務(wù)或者 cpu 任務(wù)處理好，再進(jìn)行訓(xùn)練。

c、提前將預(yù)處理部分需要用到的配置文件等信息加載到內(nèi)存中，不要每次計(jì)算的時(shí)候再去讀取。

d、關(guān)于查詢操作，多使用 dict 加速查詢操作；減少 for、while 循環(huán)，降低預(yù)處理復(fù)雜度。

2）利用 GPU 進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理 -- Nvidia DALI

說明：Nvidia DALI 是一個(gè)專門用于加速數(shù)據(jù)預(yù)處理過程的庫，既支持 GPU 又支持 CPU

優(yōu)化：采用 DALI，將基于 CPU 的數(shù)據(jù)預(yù)處理流程改造成用 GPU 來計(jì)算

DALI 文檔如下：https://zhuanlan.zhihu.com/p/105056158

3、模型保存相關(guān)

1）模型保存太頻繁

說明：模型保存為 CPU 操作，太頻繁容易導(dǎo)致 GPU 等待

優(yōu)化：減少保存模型(checkpoint)的頻率

4、指標(biāo)相關(guān)

1）loss 計(jì)算太復(fù)雜

說明：含有 for 循環(huán)的復(fù)雜 loss 計(jì)算，導(dǎo)致 CPU 計(jì)算時(shí)間太長從而阻塞 GPU

優(yōu)化：該用低復(fù)雜度的 loss 或者使用多進(jìn)程或多線程進(jìn)行加速

2）指標(biāo)上報(bào)太頻繁

說明：指標(biāo)上報(bào)操作太頻繁，CPU 和 GPU 頻繁切換導(dǎo)致 GPU 利用率低

優(yōu)化：改成抽樣上報(bào)，例如每 100 個(gè) step 上報(bào)一次

5、日志相關(guān)

1）日志打印太頻繁

說明：日志打印操作太頻繁，CPU 和 GPU 頻繁切換導(dǎo)致 GPU 利用率低

優(yōu)化：改成抽樣打印，例如每 100 個(gè) step 打印一次

四、常見數(shù)據(jù)加載方法說明

1、pytorch 的 torch.utils.data.DataLoader

DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None,

           batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=None,
           pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0,
           worker_init_fn=None, *, prefetch_factor=2,
           persistent_workers=False)

從參數(shù)定義中，我們可以看到 DataLoader 主要支持以下幾個(gè)功能:

支持加載 map-style 和 iterable-style 的 dataset，主要涉及到的參數(shù)是 dataset

自定義數(shù)據(jù)加載順序，主要涉及到的參數(shù)有 shuffle, sampler, batch_sampler, collate_fn

自動(dòng)把數(shù)據(jù)整理成 batch 序列，主要涉及到的參數(shù)有 batch_size, batch_sampler, collate_fn, drop_last

單進(jìn)程和多進(jìn)程的數(shù)據(jù)加載，主要涉及到的參數(shù)有 num_workers, worker_init_fn

自動(dòng)進(jìn)行鎖頁內(nèi)存讀取 (memory pinning)，主要涉及到的參數(shù) pin_memory

支持?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)加載，主要涉及的參數(shù) prefetch_factor

參考文檔：https://pytorch.org/docs/stable/data.html

2、tensorflow 的 tf.data.Dataset

ds_train = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x,y))

    .shuffle(5000)
    .batch(batchs)
    .map(preprocess,num_parallel_calls=tf.data.experimental.AUTOTUNE)
    .prefetch(tf.data.experimental.AUTOTUNE)

Dataset.prefetch(): 可以讓數(shù)據(jù)集對(duì)象 Dataset 在 ? 訓(xùn)練時(shí)預(yù)取出若干個(gè)元素，使得在 GPU 訓(xùn)練的同時(shí) CPU 可以準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，提升訓(xùn)練流程的效率

Dataset.map(f): 轉(zhuǎn)換函數(shù) f 映射到數(shù)據(jù)集每一個(gè)元素; 可以利用多 CPU 資源,充分利用多核心的優(yōu)勢對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行并行化變換， num_parallel_calls 設(shè)置為 tf.data.experimental.AUTOTUNE 以讓 TensorFlow 自動(dòng)選擇合適的數(shù)值，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換過程多進(jìn)程執(zhí)行，設(shè)置 num_parallel_calls 參數(shù)能發(fā)揮 cpu 多核心的優(yōu)勢

Dataset.shuffle(buffer_size): 將數(shù)據(jù)集打亂，取出前 buffer_size 個(gè)元素放入，并從緩沖區(qū)中隨機(jī)采樣，采樣后的數(shù)據(jù)用后續(xù)數(shù)據(jù)替換

Dataset.batch(batch_size)：將數(shù)據(jù)集分成批次，即對(duì)每 batch_size 個(gè)元素，使用 tf.stack() 在第 0 維合并，成為一個(gè)元素

參考文檔：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/data/Dataset#methods_2

五、分布式任務(wù)常見的 GPU 利用率低問題

分布式任務(wù)相比單機(jī)任務(wù)多了一個(gè)機(jī)器間通信環(huán)節(jié)。如果在單機(jī)上面運(yùn)行的好好的，擴(kuò)展到多機(jī)后出現(xiàn) GPU 利用率低，運(yùn)行速度慢等問題，大概率是機(jī)器間通信時(shí)間太長導(dǎo)致的。請(qǐng)排查以下幾點(diǎn)：

1、機(jī)器節(jié)點(diǎn)是否處在同一 modules？

答：機(jī)器節(jié)點(diǎn)處于不同 modules 時(shí)，多機(jī)間通信時(shí)間會(huì)長很多，deepspeed 組件已從平臺(tái)層面增加調(diào)度到同一 modules 的策略，用戶不需要操作；其他組件需聯(lián)系我們開啟。

2、多機(jī)時(shí)是否啟用 GDRDMA？

答：能否啟用 GDRDMA 和 NCCL 版本有關(guān)，經(jīng)測試，使用 PyTorch1.7（自帶 NCCL2.7.8）時(shí)，啟動(dòng) GDRDMA 失敗，和 Nvidia 的人溝通后確定是 NCCL 高版本的 bug，暫時(shí)使用的運(yùn)行注入的方式來修復(fù)；使用 PyTorch1.6（自帶 NCCL2.4.8）時(shí)，能夠啟用 GDRDMA。經(jīng)測試，“NCCL2.4.8 + 啟用 GDRDMA ” 比 “NCCL2.7.8 + 未啟用 GDRDMA”提升 4%。通過設(shè)置 export NCCL_DEBUG=INFO，查看日志中是否出現(xiàn)[receive] via NET/IB/0/GDRDMA 和 [send] via NET/IB/0/GDRDMA，出現(xiàn)則說明啟用 GDRDMA 成功，否則失敗。

3、pytorch 數(shù)據(jù)并行是否采用 DistributedDataParallel ？

答：PyTorch 里的數(shù)據(jù)并行訓(xùn)練，涉及 nn.DataParallel (DP) 和nn.parallel.DistributedDataParallel (DDP) ，我們推薦使用 nn.parallel.DistributedDataParallel (DDP)。

編輯：黃飛