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了解Horovod的主要功能和优势。学习如何安装和配置Horovod。掌握Horovod在分布式训练中的应用。
教学内容 Horovod的简介和动机 动机 使单GPU训练脚本轻松扩展到多GPU训练。尽量减少代码修改以实现分布式训练。内部采用MPI模型#xff0c;代码变动较少#xff0c;…课程目标
了解Horovod的主要功能和优势。学习如何安装和配置Horovod。掌握Horovod在分布式训练中的应用。
教学内容 Horovod的简介和动机 动机 使单GPU训练脚本轻松扩展到多GPU训练。尽量减少代码修改以实现分布式训练。内部采用MPI模型代码变动较少性能优异。 性能 在128台服务器512个GPU上进行的测试显示高效的扩展性能。Inception V3和ResNet-101达到了90%的扩展效率VGG-16达到了68%。 Horovod的安装 基本安装步骤 安装CMake。安装合适版本的g。安装horovod pip包pip install horovod安装NCCL以支持GPUHOROVOD_GPU_OPERATIONSNCCL pip install horovod其他安装选项 使用MPICondaDocker等环境安装Horovod。 核心概念 基于MPI的核心原理size, rank, local rank, allreduce, allgather, broadcast, alltoall等。 支持的框架 TensorFlow, Keras, PyTorch, MXNet等。 Horovod的使用 初始化import horovod.tensorflow as hvd
hvd.init()GPU分配config tf.ConfigProto()
config.gpu_options.visible_device_list str(hvd.local_rank())调整学习率opt tf.train.AdagradOptimizer(0.01 * hvd.size())封装优化器opt hvd.DistributedOptimizer(opt)广播变量hooks [hvd.BroadcastGlobalVariablesHook(0)]保存检查点checkpoint_dir /tmp/train_logs if hvd.rank() 0 else None运行Horovod 本地运行horovodrun -np 4 -H localhost:4 python train.py多机运行horovodrun -np 16 -H server1:4,server2:4,server3:4,server4:4 python train.py其他运行环境 Open MPI, Docker, Kubernetes, Spark, Ray, Singularity, LSF HPC cluster, Hadoop Yarn等。 Gloo和mpi4py支持 Gloohorovodrun --gloo -np 2 python train.pympi4pyfrom mpi4py import MPI
import horovod.tensorflow as hvd
hvd.init()
assert hvd.mpi_threads_supported()性能优化 Tensor FusionHorovod Timeline自动性能调优
教学活动 讲解和讨论 介绍Horovod的背景、动机和核心概念。通过实际例子展示如何使用Horovod进行分布式训练。 动手实践 学生按照安装步骤在自己的环境中安装Horovod。修改现有的训练脚本以使用Horovod进行分布式训练。 性能测试和优化 学生在多GPU环境中运行修改后的训练脚本。测试和分析Horovod的性能进行性能调优。
课后作业 安装和配置 安装Horovod并在单机多GPU环境中进行测试。 代码修改 将现有的单GPU训练脚本修改为Horovod分布式训练脚本。 性能分析 运行修改后的训练脚本记录和分析训练性能并使用Horovod的调优工具进行优化。
参考资料
Horovod官方文档Horovod在不同框架中的使用示例
通过本次课程学生将掌握Horovod的基本概念和使用方法能够将单GPU训练脚本扩展到多GPU环境并进行性能优化。
