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[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (5) --- 融合框架
本文主要是介绍[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (5) --- 融合框架，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！
Horovod 是Uber于2017年发布的一个易于使用的高性能的分布式训练框架，在业界得到了广泛应用。本文是系列第五篇，看看 Horovod 如何融合各个机器学习框架。
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (5) --- 融合框架
目录
- [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (5) --- 融合框架
- 0x00 摘要
- 0x01 架构图
- 0x02 统一层
- 0x03 Horovod OP 类体系
- 3.1 基类 HorovodOp
- 3.2 派生类 AllreduceOp
- 3.3 适配类 MPIAllreduce
- 3.4 后台线程如何使用
- 3.4.1 具体collective 操作
- 3.4.2 调用不同类型的OP
- 3.4.3 取一个适配层
- 3.4.4 适配层构建
- 0x04 与通讯框架融合
- 4.1 TensorFlow 定义Op
- 4.2 Horovod 实现 --- HorovodAllreduceOp
- 4.2.1 定义 Op 的接口
- 4.2.2 为 Op 实现 kernel
- 4.2.3 注册OP到 TensorFlow 系统
- 4.2.4 注意点
- 4.3 如何使用
- 4.3.1 EnqueueTensorAllreduce
- 4.3.2 提交命令
- 4.3.3 TensorQueue
- 0x05 总结
- 0xEE 个人信息
- 0xFF 参考
0x00 摘要
Horovod 是Uber于2017年发布的一个易于使用的高性能的分布式训练框架，在业界得到了广泛应用。
本系列将通过源码分析来带领大家了解 Horovod。本文是系列第五篇，看看 Horovod 如何融合各个机器学习框架。
前面几篇链接如下：
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 Horovod (1) --- 基础知识
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (2) --- 从使用者角度切入
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (3) --- Horovodrun背后做了什么
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (4) --- 网络基础 & Driver
我们需要一些问题来引导分析：
- Horovod 不依托于某个框架，自己通过MPI建立了一套分布式系统，完成了allreduce, allgather等collective operations通信工作，但是如何实现一个大统一的分布式通信框架？
- Horovod是一个库，怎么嵌入到各种深度学习框架之中？比如怎么嵌入到Tensorflow，PyTorch，MXNet，Keras？
- Horovod 因为需要兼容这么多学习框架，所以应该有自己的 OP 操作，在此基础上添加适配层，这样就可以达到兼容目的；
- 如何将梯度的同步通信完全抽象为框架无关的架构？
- 如何将通信和计算框架分离，这样，计算框架只需要直接调用hvd接口，如HorovodAllreduceOp来进行梯度求平均即可。
我们接下来看看 Horovod 如何融合。
0x01 架构图
我们通过架构图来看看。
以下是网上一位同学的架构图带你了解当红炸子鸡Horovod分布式训练框架，为了尽力保持风格统一，我重新绘制如下：
他分层思路如下：
- 统一层：用来整合各个框架层，hvd将通信和计算框架分离之后，计算框架只需要直接调用hvd接口，如HorovodAllreduceOp 来进行梯度求平均即可。
- 框架层：支持Tensorflow，PyTorch，MXNet，Keras四个热门的深度学习框架，对众多热门框架的训练支持是Horovod的优势之一。
- 多卡通信层（集合通信层）：主要是集成一些通信框架，包括：NCCL, MPI, GLOO, CCL，主要就是完成前面说到的AllReduce的过程。
- 网络通信层：主要是优化网络通信，提高集群间的通信效率。
MPI在Hovorod的角色比较特殊：
- 一方面Horovod内集成了基于MPI的AllReduce，类似于NCCL，都是用作梯度规约；
- 另一方面，MPI可以用来启动多个进程(Hovorod里用Rank表示)，实现并行计算；
0x02 统一层
我们现在知道，Horovod 内部实现（封装）了 allreduce 功能，借以实现梯度规约。
但是，hvd.allreduce又是如何实现对不同通信library的调用的呢？Horovod 使用一个统一层来完成。
首先，我们看看每个 rank 节点的运行机制，这样知道统一层的实现需要考虑哪些因素：
- 每个rank有两个thread：Execution thread 和 Background thread 。
- Execution thread 是用来做机器学习计算的。
- Background thread 是通讯和做allreduce的。
- 后台线程中 有一个消息队列接收AllReduce，AllGather以及Broadcast等op的请求；
- 后台线程会每隔一段时间轮询消息队列，拿到一批op之后，会对op中的tensor进行融合，再进行相应的操作。
- 如果tensor在显存中，那么它会使用NCCL库执行。而如果是在内存中，则会使用MPI或者Gloo执行。
其次，统一层的实现是：
- 构建一个Operation 类体系，首先定义基类HVD OP，然后在此基础上定义子类AllReduceOP，并以此延伸出多个基于不同通信library的collective OP（就是适配层），比如说 GlooAllreduce 和 MPIAllReduce。
- 构建一个消息队列。所有的适配层 最后都是发出一些 Op + Tensor 的 Message 到队列中，后台初始化的时候会构建一个专门的线程（Background thread）专门消费这个队列。因此有一个同步消息的过程，相当于"某个 tensor"在所有节点上都就绪以后就可以开始计算了。
- Horovod 定义的这套HVD OP是跟具体深度学习框架无关的，Horovod 针对各个框架定义了不同的HVD OP实现。比如使用 TensorFlow时候，是无法直接插到TF Graph中执行的，所以还需要注册TF的HVD OP。
我们下面就逐一分析下这几个方面。
0x03 Horovod OP 类体系
Horovod OP 类体系如下：
- 首先定义基类HVD OP；
- 然后在次基础上定义子类AllReduceOP；
- 并以此延伸出多个基于不同通信library的collective OP，比如说 GlooAllreduce 和 MPIAllReduce；
逻辑如下：
+---------------+
| HorovodOp |
+----+-----+---++
^ ^ ^ ^ ^
| | | | |
+----------------------------+ | | | |
| +---------------------+ | | +-----------------+
| | +-------+ | |
| | | | |
+------+-----+ +---+----+ +---------+---+ +----+--------+ +----------+--+
| AlltoallOp | | JoinOp | | AllreduceOp | | AllgatherOp | | BroadcastOp |
+------------+ +--------+ ++---+----+--++ +-------------+ +-------------+
^ ^ ^ ^
| | | |
+------------------+ | | +-----------------------------------+
| +-------+ +-------------+ |
| | | |
+-----+--------+ +---+----------+ +------------+--------+ +------------+---+
| MPIAllreduce | | GPUAllreduce | | AdasumMPIAllreduceOp| | GlooAllreduce |
+--------------+ +--------------+ +---------------------+ +----------------+
手机上如图：
3.1 基类 HorovodOp
HorovodOp 是所有类的基类，其主要作用是：
- 拥有 HorovodGlobalState，这样可以随时调用到总体state；
- NumElements 函数负责获取本 OP 拥有多少 tensor；
- 一个虚函数 Execute 用以被派生类实现，就是具体派生类需要实现的算法操作；
class HorovodOp {
public:
HorovodOp::HorovodOp(HorovodGlobalState* global_state)
: global_state_(global_state) {}
int64_t HorovodOp::NumElements(std::vector<TensorTableEntry>& entries) {
int64_t num_elements = 0;
for (auto& e : entries) {
num_elements += e.tensor->shape().num_elements();
}
return num_elements;
}
virtual Status Execute(std::vector<TensorTableEntry>& entries,
const Response& response) = 0;
protected:
HorovodGlobalState* global_state_;
};
3.2 派生类 AllreduceOp
HorovodOp 的派生类有几个，其功能望文生义，比如：AllreduceOp ，AllgatherOp，BroadcastOp，AlltoallOp，JoinOp（弹性训练使用）。
我们以 AllreduceOp 为例，其定义如下，主要函数是：
- Execute 需要其派生类实现，就是具体进行算法操作；
- Enabled 需要其派生类实现；
- MemcpyInFusionBuffer ：用来拷贝 input Fusion tensor 多个entries；
- MemcpyOutFusionBuffer ：用来拷贝 output Fusion tensor 多个entries；
- MemcpyEntryInFusionBuffer ：用来拷贝 input Fusion tensor；
- MemcpyEntryOutFusionBuffer ：用来拷贝 output Fusion tensor；
class AllreduceOp : public HorovodOp {
public:
virtual Status Execute(std::vector<TensorTableEntry>& entries,
const Response& response) = 0;
virtual bool Enabled(const ParameterManager& param_manager,
const std::vector<TensorTableEntry>& entries,
const Response& response) const = 0;
protected:
virtual void
MemcpyInFusionBuffer(const std::vector<TensorTableEntry>& entries,
const void*& fused_input_data, void*& buffer_data,
size_t& buffer_len);
......
};
3.3 适配类 MPIAllreduce
接下来是具体的实现类，和具体通讯框架有关，比如：MPIAllreduce，GPUAllreduce，AdasumMPIAllreduceOp，GlooAllreduce。在 common/ops 中可以看到具体种类有 NCCL/Gloo/MPI 等等。
这些 op 由 op_manager 管理，op_manager 会根据优先级找到可以用来计算的 op 进行计算，比如：
- MPI 用的就是 MPI_Allreduce，具体 scatter-gather 和 all-gather openMPI 有现成的实现；
- NCCL 就直接调用 ncclAllReduce，比较新的 nccl 也支持跨节点的 allreduce 了，不用自己再套一层；
我们以 MPIAllreduce 为例进行说明，其定义如下：
class MPIAllreduce : public AllreduceOp {
public:
MPIAllreduce(MPIContext* mpi_context, HorovodGlobalState* global_state);
Status Execute(std::vector<TensorTableEntry>& entries, const Response& response) override;
bool Enabled(const ParameterManager& param_manager,
const std::vector<TensorTableEntry>& entries,
const Response& response) const override;
protected:
MPIContext* mpi_context_;
};
具体 Execute 就是调用 MPI_Allreduce 来完成操作，比如：
- 从内存中拷贝到 fusion buffer；
- 调用 MPI_Allreduce 实现归并；
- 从 fusion buffer 拷贝出去；
Status MPIAllreduce::Execute(std::vector<TensorTableEntry>& entries, const Response& response) {
// Copy memory into the fusion buffer.
...
MemcpyInFusionBuffer(entries, fused_input_data, buffer_data, buffer_len);
...
// Do allreduce.
timeline.ActivityStartAll(entries, MPI_ALLREDUCE);
const void* sendbuf = entries.size() > 1 || fused_input_data == buffer_data
? MPI_IN_PLACE : fused_input_data;
int op = MPI_Allreduce(sendbuf, buffer_data,
(int) num_elements,
mpi_context_->GetMPIDataType(first_entry.tensor),
mpi_context_->GetMPISumOp(first_entry.tensor->dtype()),
mpi_context_->GetMPICommunicator(Communicator::GLOBAL));
// Copy memory out of the fusion buffer.
...
MemcpyOutFusionBuffer(buffer_data, entries);
...
}
3.4 后台线程如何使用
因为 Horovod 主要是由一个后台线程完成梯度操作，所以让我们看看这个后台线程之中如何调用到 Hovorod OP。
Horovod的工作流程比较简单：
- HorovodGlobalState 之中有一个消息队列接收AllReduce，AllGather以及Broadcast等op的请求。
- 有一个后台线程会每隔一段时间轮询消息队列，拿到一批op之后，会对op中的tensor进行融合，再进行相应的操作。
- 如果tensor在显存中，那么它会使用NCCL库执行。而如果是在内存中，则会使用MPI或者Gloo执行。
3.4.1 具体collective 操作
Horovod 的后台线程拿到需要融合的tensor 之后，会调用 PerformOperation 进行具体的collective 操作。在 PerformOperation 之中有调用
void PerformOperation(Response response, HorovodGlobalState& state) {
......
Status status;
try {
// 进行collective的操作
status = op_manager->ExecuteOperation(entries, response);
} catch (const std::exception& ex) {
status = Status::UnknownError(ex.what());
}
......
}
逻辑如下：
+---------------------------------+ | | +-----------------------------+ | BackgroundThreadLoop | | | | | | OperationManager | | +--------------------------+ | | | | | RunLoopOnce | | | | | | | | | | | | | | | | | | ComputeResponseList | | +----------> ExecuteOperation | | | + | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | 1 | | | | v | | | | | | | | | | | | | | PerformOperation +----------+ | | | | | | | | | +--------------------------+ | | | | | | | +---------------------------------+ +-----------------------------+
3.4.2 调用不同类型的OP
然后 status = op_manager->ExecuteOperation(entries, response) 会调用不同的 op->Execute(entries, response) 执行reduce 运算。
比如 ALLREDUCE 就调用了 ExecuteAllreduce(entries, response)。
Status OperationManager::ExecuteOperation(std::vector<TensorTableEntry>& entries,
const Response& response) const {
if (response.response_type() == Response::ALLREDUCE) {
return ExecuteAllreduce(entries, response); // 这里
} else if (response.response_type() == Response::ALLGATHER) {
return ExecuteAllgather(entries, response);
} else if (response.response_type() == Response::BROADCAST) {
return ExecuteBroadcast(entries, response);
} else if (response.response_type() == Response::ALLTOALL) {
return ExecuteAlltoall(entries, response);
} else if (response.response_type() == Response::JOIN) {
return ExecuteJoin(entries, response);
}
.....
}
逻辑如下：
+---------------------------------+ | | +-----------------------+ | BackgroundThreadLoop | | | | | | OperationManager | | +--------------------------+ | | | | | RunLoopOnce | | | | | | | | | | | | | | | | | | ComputeResponseList | | +----------> ExecuteOperation | | | + | | | | + | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | 1 | | 2 | | | v | | | | | | | | | | | | | | | | PerformOperation +----------+ | v | | | | | | ExecuteAllreduce | | +--------------------------+ | | | | | | | +---------------------------------+ +-----------------------+
3.4.3 取一个适配层
具体就是从 allreduce_ops_ 之中选取一个合适的 op，调用其Execute。
Status OperationManager::ExecuteAllreduce(std::vector<TensorTableEntry>& entries,
const Response& response) const {
for (auto& op : allreduce_ops_) {
if (op->Enabled(*param_manager_, entries, response)) {
return op->Execute(entries, response);
}
}
}
allreduce_ops_ 是从哪里来的？在 OperationManager 构建函数中有。
allreduce_ops_(std::move(allreduce_ops)),
所以我们看看allreduce_ops 如何构建。
3.4.4 适配层构建
在 CreateOperationManager 之中对 allreduce_ops 进行添加。
可以看到，添加的类型大致如下：
- MPI_GPUAllreduce
- NCCLHierarchicalAllreduce
- NCCLAllreduce
- DDLAllreduce
- GlooAllreduce
- GPUAllreduce
- MPIAllreduce
- ......
OperationManager* CreateOperationManager(HorovodGlobalState& state) {
// Order of these operations is very important. Operations will be checked
// sequentially from the first to the last. The first 'Enabled' operation will
// be executed.
std::vector<std::shared_ptr<AllreduceOp>> allreduce_ops;
std::vector<std::shared_ptr<AllgatherOp>> allgather_ops;
std::vector<std::shared_ptr<BroadcastOp>> broadcast_ops;
std::vector<std::shared_ptr<AllreduceOp>> adasum_ops;
std::vector<std::shared_ptr<AlltoallOp>> alltoall_ops;
#if HAVE_MPI && HAVE_GPU // 如果配置了MPI
if (mpi_context.IsEnabled()) {
#if HOROVOD_GPU_ALLREDUCE == 'M'
allreduce_ops.push_back(std::shared_ptr<AllreduceOp>(
new MPI_GPUAllreduce(&mpi_context, &gpu_context, &state)));
allreduce_ops.push_back(
std::shared_ptr<AllreduceOp>(new NCCLHierarchicalAllreduce(
&nccl_context, &mpi_context, &gpu_context, &state)));
#elif HAVE_DDL && HOROVOD_GPU_ALLREDUCE == 'D' //如果配置了DDL
allreduce_ops.push_back(std::shared_ptr<AllreduceOp>(
new DDLAllreduce(&ddl_context, &gpu_context, &state)));
#endif
#if HAVE_NCCL && HOROVOD_GPU_ALLREDUCE == 'N'//如果配置了NCCL
allreduce_ops.push_back(std::shared_ptr<AllreduceOp>(
new NCCLAllreduce(&nccl_context, &gpu_context, &state)));
#endif
......
因此我们知道，如何使用这些 Operation。
流程如下：
+---------------------------------+
| | +-----------------------+
| BackgroundThreadLoop | | |
| | | OperationManager |
| +--------------------------+ | | |
| | RunLoopOnce | | | |
| | | | | |
| | | | | | +--> GPUAllreduce
| | ComputeResponseList | | +----------> ExecuteOperation | |
| | + | | | | + | |
| | | | | | | | | +--> NCCLHierarchicalAllreduce
| | | | | | | | | |
| | | | | | 1 | | 2 | |
| | v | | | | | | +--> NCCLAllreduce
| | | | | | | | |
| | PerformOperation +----------+ | v | |
| | | | | ExecuteAllreduce | +--> DDLAllreduce
| +--------------------------+ | | + | |
| | | | | |
+---------------------------------+ | | | +--> GlooAllreduce
| | allreduce_ops----------+
| | | | +----------------+
| | | +--> | MPIAllreduce |
+-----------------------+ | |
| | |
+----------------------------------> Execute |
3 | |
+----------------+
手机如下：
回顾下每个 rank 节点的运行机制，每个rank有两个thread：
- Execution thread 是用来做机器学习计算的。
- background thread 是负责通讯和allreduce。
到目前为止，我们其实分析的是第二部分：background thread 是负责通讯和allreduce。
下面我们要看看第一部分的某些环节，即 Tensorflow 这样的框架是如何把 tensor & op 发送给 后台线程。
0x04 与通讯框架融合
Horovod 定义的这套HVD OP是跟具体深度学习框架无关的，比如使用 TensorFlow时候，是无法直接insert到TF Graph中执行的，所以还需要注册TF的OP。
Horovod 针对各个框架定义了不同的实现。
针对 TensorFlow 模型分布式训练，Horovod 开发了 TensorFlow ops 来实现 Tensorflow tensor 的 AllReduce。而且这些 op 可以融入 TensorFlow 的计算图中，利用 TensorFlow graph 的 runtime 实现计算与通信的 overlapping，从而提高通信效率。
以 TensorFlow 模型的 AllReduce 分布式训练为例，Horovod 开发了 allreduce ops 嵌入 TensorFlow 的反向计算图中，从而获取 TensorFlow 反向计算的梯度并进行梯度汇合。allreduce ops 可以通过调用 gloo 提供的 allreduce API 来实现梯度汇合的。
比如 在 horovod/tensorflow/mpi_ops.cc 之中，就针对 tensorflow 定义了 HorovodAllreduceOp。
4.1 TensorFlow 定义Op
对于 TensorFlow，可以自定义 Operation，即如果现有的库没有涵盖你想要的操作, 你可以自己定制一个。
为了使定制的 Op 能够兼容原有的库，你必须做以下工作:
- 在一个 C++ 文件中注册新 Op. Op 的注册与实现是相互独立的. 在其注册时描述了 Op 该如何执行. 例如, 注册 Op 时定义了 Op 的名字, 并指定了它的输入和输出.
- 使用 C++ 实现 Op. 每一个实现称之为一个 "kernel", 可以存在多个 kernel, 以适配不同的架构 (CPU, GPU 等)或不同的输入/输出类型.
- 创建一个 Python 包装器（wrapper）. 这个包装器是创建 Op 的公开 API. 当注册 Op 时, 会自动生成一个默认 默认的包装器. 既可以直接使用默认包装器, 也可以添加一个新的包装器.
- (可选) 写一个函数计算 Op 的梯度.
- (可选) 写一个函数, 描述 Op 的输入和输出 shape. 该函数能够允许从 Op 推断 shape.
- 测试 Op, 通常使用 Pyhton。如果你定义了梯度，你可以使用Python的GradientChecker来测试它。
4.2 Horovod 实现 --- HorovodAllreduceOp
HorovodAllreduceOp 就是一种TF Async OP，然后其内部实现中调用了 HVD OP，这是比较巧妙的组合模式。显然继承了TP Aysnc OP的HorovodAllReduce 是可以插入到TF Graph里面，然后被正常执行的。
添加新的OP需要3步，我们具体看看。
4.2.1 定义 Op 的接口
第一步是定义Op 的接口，使用REGISTER_OP()向 TensorFlow 系统注册来定义 Op 的接口，该OP就是HorovodAllreduceOp。
// 1. 定义 Op 的接口
// REGISTER_OP()向 TensorFlow 系统注册来定义 Op 的接口，该OP就是HorovodAllreduceOp.
// 在注册时, 指定 Op 的名称: REGISTER_OP("HorovodAllreduce")
// 输入(类型和名称): Input("tensor: T")
// 输出(类型和名称): Output("sum: T")
// 和所需要任何 属性的文档说明Doc(R"doc(...)doc");
//
// 该 Op 接受一个 T 类型 tensor 作为输入, T 类型可以是{int32, int64, float32, float64}
// 输出一个 T 类型 tensor sum，sum是在所有的MPI进程中求和
REGISTER_OP("HorovodAllreduce")
.Attr("T: {int32, int64, float16, float32, float64}")
.Attr("reduce_op: int")
.Attr("prescale_factor: float")
.Attr("postscale_factor: float")
.Attr("ignore_name_scope: bool = False")
.Input("tensor: T")
.Output("sum: T")
.SetShapeFn([](shape_inference::InferenceContext* c) {
c->set_output(0, c->input(0));
return Status::OK();
});
4.2.2 为 Op 实现 kernel
第二步是为 Op 实现 kernel。在定义接口之后, 每一个实现称之为一个 "kernel"，提供一个或多个 Op 的实现，即可以存在多个 kernel。
HorovodAllreduceOp 类继承 AsyncOpKernel，覆盖 其ComputeAsync() 方法。ComputeAsync()方法提供一个类型为 OpKernelContext* 的参数 context, 用于访问一些有用的信息, 例如输入和输出的 tensor。
在 ComputeAsync 里，会把这一 AllReduce 的请求入队。可以看到，在 TensorFlow 支持的实现上，Horovod 与百度大同小异。都是自定义了 AllReduce Op，在 Op 中把请求入队。
// 2. 为 Op 实现 kernel。
// 在定义接口之后, 每一个实现称之为一个 "kernel"，提供一个或多个 Op 的实现，即可以存在多个 kernel。
// 为这些 kernel 的每一个创建一个对应的类, 继承 AsyncOpKernel, 覆盖 ComputeAsync 方法。
// ComputeAsync 方法提供一个类型为 OpKernelContext* 的参数 context, 用于访问一些有用的信息, 例如输入和输出的 tensor
class HorovodAllreduceOp : public AsyncOpKernel {
public:
// 防止类构造函数的隐式自动转换，只能显示调用该构造函数
explicit HorovodAllreduceOp(OpKernelConstruction* context)
: AsyncOpKernel(context) {
OP_REQUIRES_OK(context, context->GetAttr("reduce_op", &reduce_op_));
OP_REQUIRES_OK(context, context->GetAttr("prescale_factor", &prescale_factor_));
OP_REQUIRES_OK(context, context->GetAttr("postscale_factor", &postscale_factor_));
OP_REQUIRES_OK(context, context->GetAttr("ignore_name_scope", &ignore_name_scope_));
}
// 重写ComputeAsync()方法
void ComputeAsync(OpKernelContext* context, DoneCallback done) override {
OP_REQUIRES_OK_ASYNC(context, ConvertStatus(common::CheckInitialized()),
done);
auto node_name = name();
if (ignore_name_scope_) {
auto pos = node_name.find_last_of('/');
if (pos != std::string::npos) {
node_name = node_name.substr(pos + 1);
}
}
auto device = GetDeviceID(context);
auto tensor = context->input(0);
horovod::common::ReduceOp reduce_op = static_cast<horovod::common::ReduceOp>(reduce_op_);
Tensor* output;
OP_REQUIRES_OK_ASYNC(
context, context->allocate_output(0, tensor.shape(), &output), done);
// ReadyEvent makes sure input tensor is ready, and output is allocated.
// shared_ptr 是一个标准的共享所有权的智能指针, 允许多个指针指向同一个对象
auto ready_event = std::shared_ptr<common::ReadyEvent>(RecordReadyEvent(context));
// 模板函数 std::make_shared 可以返回一个指定类型的 std::shared_ptr
auto hvd_context = std::make_shared<TFOpContext>(context);
auto hvd_tensor = std::make_shared<TFTensor>(tensor);
auto hvd_output = std::make_shared<TFTensor>(*output);
// 将张量的Allreduce操作OP加入队列
auto enqueue_result = EnqueueTensorAllreduce(
hvd_context, hvd_tensor, hvd_output, ready_event, node_name, device,
[context, done](const common::Status& status) {
context->SetStatus(ConvertStatus(status));
done();
}, reduce_op, (double) prescale_factor_, (double) postscale_factor_);
OP_REQUIRES_OK_ASYNC(context, ConvertStatus(enqueue_result), done);
}
private:
int reduce_op_;
// Using float since TF does not support double OP attributes
float prescale_factor_;
float postscale_factor_;
bool ignore_name_scope_;
};
4.2.3 注册OP到 TensorFlow 系统
第三步是注册OP到 TensorFlow 系统。
// 3. 注册OP到 TensorFlow 系统
// 注册时可以指定该 kernel 运行时的多个约束条件. 例如可以指定一个 kernel 在 CPU 上运行, 另一个在 GPU 上运行
REGISTER_KERNEL_BUILDER(Name("HorovodAllreduce").Device(DEVICE_CPU),
HorovodAllreduceOp);
// 如果执行了GPU
#if HOROVOD_GPU_ALLREDUCE
REGISTER_KERNEL_BUILDER(Name("HorovodAllreduce").Device(DEVICE_GPU),
HorovodAllreduceOp);
#endif
4.2.4 注意点
具体可以参考 add new op，里面规范了 Tensorflow 自定义算子的实现。
请注意，生成的函数将获得一个蛇形名称（以符合 PEP8）。因此，如果您的操作在 C++ 文件中命名为 ZeroOut，则 Python 函数将称为 zero_out。
C++ 的定义是驼峰的，生成出来的 python 函数是下划线小写的，所以最后对应的是，适配Op的代码在 horovod/tensorflow 目录下面。
| C++ | Python |
|---|---|
| HorovodAllgather | horovod_allgather |
| HorovodAllreduce | horovod_allreduce |
| HorovodBroadcast | horovod_broadcast |
所以，在 python 世界中，当 _DistributedOptimizer 调用 compute_gradients 来优化的时候，会通过 _allreduce 来调用到 MPI_LIB.horovod_allreduce，也就是调用到 HorovodAllreduceOp 这里。
具体 _DistributedOptimizer 如何调用到 _allreduce，我们在后续文章中会讲解。
def _allreduce(tensor, name=None, op=Sum):
if name is None and not _executing_eagerly():
name = 'HorovodAllreduce_%s' % _normalize_name(tensor.name)
return MPI_LIB.horovod_allreduce(tensor, name=name, reduce_op=op)
4.3 如何使用
4.3.1 EnqueueTensorAllreduce
HorovodAllreduceOp 类会调用 EnqueueTensorAllreduce() 方法，将张量的Allreduce操作OP加入HorovodGlobalState的队列中。
EnqueueTensorAllreduce 位于：/horovod/common/operations.cc。
具体方法就是构建contexts，callbacks等各种支撑数据，然后调用 EnqueueTensorAllreduces 进行处理。
// Contexts and controller must be initialized and the background thread
// must be running before this function is called.
Status EnqueueTensorAllreduce(std::shared_ptr<OpContext> context,
std::shared_ptr<Tensor> tensor,
std::shared_ptr<Tensor> output,
std::shared_ptr<ReadyEvent> ready_event,
std::string name, const int device,
StatusCallback callback,
ReduceOp reduce_op,
double prescale_factor,
double postscale_factor) {
// Wrap inputs in std::vector and pass onto multi tensor implementation
std::vector<std::shared_ptr<OpContext>> contexts;
std::vector<std::shared_ptr<Tensor>> tensors;
std::vector<std::shared_ptr<Tensor>> outputs;
std::vector<std::shared_ptr<ReadyEvent>> ready_events;
std::vector<std::string> names;
std::vector<StatusCallback> callbacks;
contexts.emplace_back(std::move(context));
tensors.emplace_back(std::move(tensor));
outputs.emplace_back(std::move(output));
ready_events.emplace_back(std::move(ready_event));
names.emplace_back(std::move(name));
callbacks.emplace_back(std::move(callback));
return EnqueueTensorAllreduces(contexts, tensors, outputs, ready_events,
names, device, callbacks, reduce_op,
prescale_factor, postscale_factor);
}
4.3.2 提交命令
EnqueueTensorAllreduces 主要就是调用 AddToTensorQueueMulti 向 tensor queue 提交操作，方法逻辑为：
- 把需要 reduce 的 tensor 组装成一个Request。
- 针对每个 tensor，会创建对应 TensorTableEntry，用于保存tensor 的权重，message 主要是一些 元信息 metadata。
- 把 request 和 TensorTableEntry往 GlobalState 的 tensor_queue 里面塞，这是一个进程内共享的全局对象维护的一个队列。
- 等待后台线程去读取这些allreduce 的请求。后台进程，会一直在执行一个循环 RunLoopOnce。在其中，后台线程会利用 MPIController 来处理入队的请求。 MPIController 可以理解为是协调不同的 Rank 进程，处理请求的对象。这个抽象是百度所不具备的，主要是为了支持 Facebook gloo 等其他的集合计算库。因此 Horovod 也有 GlooController 等等实现。
具体代码如下：
Status EnqueueTensorAllreduces(std::vector<std::shared_ptr<OpContext>>& contexts,
std::vector<std::shared_ptr<Tensor>>& tensors,
std::vector<std::shared_ptr<Tensor>>& outputs,
std::vector<std::shared_ptr<ReadyEvent>>& ready_events,
std::vector<std::string>& names,
const int device,
std::vector<StatusCallback>& callbacks,
ReduceOp reduce_op,
double prescale_factor,
double postscale_factor) {
Status status;
......
std::vector<Request> messages;
std::vector<TensorTableEntry> entries;
messages.reserve(tensors.size());
entries.reserve(tensors.size());
for (int n = 0; n < tensors.size(); ++n) { // 遍历需要 reduce 的 tensor
// 把tensor组装成一个Request
Request message;
message.set_request_rank(horovod_global.controller->GetRank());
message.set_tensor_name(names[n]);
message.set_tensor_type(tensors[n]->dtype());
message.set_device(device);
message.set_prescale_factor(prescale_factor);
message.set_postscale_factor(postscale_factor);
if (reduce_op == ReduceOp::ADASUM) {
message.set_request_type(Request::ADASUM);
} else {
message.set_request_type(Request::ALLREDUCE);
}
message.set_tensor_shape(tensors[n]->shape().to_vector());
messages.push_back(std::move(message));
TensorTableEntry e;
e.tensor_name = names[n];
e.context = std::move(contexts[n]);
// input and output can be the same, only move when safe
if (tensors[n] != outputs[n]) {
e.tensor = std::move(tensors[n]);
e.output = std::move(outputs[n]);
} else {
e.tensor = tensors[n];
e.output = outputs[n];
}
e.ready_event = std::move(ready_events[n]);
e.device = device;
e.callback = std::move(callbacks[n]);
// 针对每个 tensor，会创建对应 TensorTableEntry，用于保存tensor 的权重，message 主要是一些 元信息 metadata
entries.push_back(std::move(e));
}
std::string tensors_enqueued;
for (const auto& n : names) {
tensors_enqueued += n + "; ";
}
// Only create groups larger than 1 tensor, unless disable_group_fusion is requested.
// In that case, even single tensor groups are created to enforce disabling fusion.
if (tensors.size() > 1 || horovod_global.disable_group_fusion) {
auto group_id = horovod_global.group_table.RegisterGroup(std::move(names));
for (auto& message : messages) {
message.set_group_id(group_id);
}
}
// 往 GlobalState 的 tensor_queue 里面添加
status = horovod_global.tensor_queue.AddToTensorQueueMulti(entries, messages);
return status;
}
4.3.3 TensorQueue
Tensor 和 op 主要是添加到 TensorQueue，具体就是调用 如下：
status = horovod_global.tensor_queue.AddToTensorQueueMulti(entries, messages);
AddToTensorQueue 和 AddToTensorQueueMulti 函数基本逻辑类似，只不过后者是处理多个message，具体如下：
- 将MPI Request message请求加入 horovod_global.message_queue；
- 将TensorTableEntry e 加入horovod_global.tensor_table ；
// Add a TensorTableEntry as well as its message to the queue.
Status TensorQueue::AddToTensorQueue(TensorTableEntry& e, Request& message) {
std::lock_guard<std::mutex> guard(mutex_);
if (tensor_table_.find(e.tensor_name) != tensor_table_.end()) {
return DUPLICATE_NAME_ERROR;
}
tensor_table_.emplace(e.tensor_name, std::move(e));
message_queue_.push(std::move(message));
return Status::OK();
}
Status TensorQueue::AddToTensorQueueMulti(std::vector<TensorTableEntry>& entries,
std::vector<Request>& messages) {
std::lock_guard<std::mutex> guard(mutex_);
for (int i = 0; i < entries.size(); ++i) {
if (tensor_table_.find(entries[i].tensor_name) != tensor_table_.end()) {
return DUPLICATE_NAME_ERROR;
}
tensor_table_.emplace(entries[i].tensor_name, std::move(entries[i]));
message_queue_.push(std::move(messages[i]));
}
return Status::OK();
}
这样就添加到了 message queue，我们的逻辑也完成了。
0x05 总结
总结Horovod的梯度同步更新以及AllReduce操作的全过程如下：
- 首先HVD定义TF异步的AllReduce OP，通过wrap optimizer将AllReduce OP插入到TF execution Graph中；
- OP内部主要就是把All Reduce需要的信息打包成Request，发送给coordinator（Rank0）；
- 由Rank0协调所有Rank的request，并在所有Rank都Ready后，发送Response让各个Rank执行AllReduce操作。
具体如下图：
+----------------------+ +
| Computation Graph | Execution Thread | Background Communication Thread
+---------+------------+ |
| |
| |
v |
|
+----------------+ |
| | |
| TF Aysnc Op | |
| | |
+------+---------+ |
| |
| |
| |
v | +-----------------------+
+ | HorovodGlobalState |
+---------------------+ EnqueueTensorAllreduce(tensor, op) | |
| | +---------------+ | |
| HorovodAllreduceOp | +--------------------------------------> | HorovodOp | +-------------------------> message_queue |
| | +----+-----+---++ | |
+---------------------+ ^ ^ ^ ^ ^ | tensor_table |
| | | | | | |
+----------------------------+ | | | | +-----------------------+
| +---------------------+ | | +-----------------+
| | +-------+ | |
| | | | |
+------+-----+ +---+----+ +---------+---+ +----+--------+ +----------+--+
| AlltoallOp | | JoinOp | | AllreduceOp | | AllgatherOp | | BroadcastOp |
+------------+ +--------+ ++---+----+--++ +-------------+ +-------------+
^ ^ ^ ^
| | | |
+------------------+ | | +-----------------------------------+
| +-------+ +-------------+ |
| | | |
+-----+--------+ +---+----------+ +------------+--------+ +------------+---+
| MPIAllreduce | | GPUAllreduce | | AdasumMPIAllreduceOp| | GlooAllreduce |
+--------------+ +--------------+ +---------------------+ +----------------+
手机如下：
这篇关于[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (5) --- 融合框架的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！
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