分布式CPU训练优秀实践

提高CPU分布式训练的训练速度，主要要从四个方面来考虑： 1）提高训练速度，主要是提高CPU的使用率；2）提高通信速度，主要是减少通信传输的数据量；3）提高数据IO速度；4）更换分布式训练策略，提高分布式训练速度。

提高CPU的使用率

提高CPU使用率主要依赖 ParallelExecutor，可以充分利用多个CPU的计算能力来加速计算。

API详细使用方法参考 ParallelExecutor ，简单实例用法：

  1. # 配置执行策略，主要是设置线程数
  2. exec_strategy = fluid.ExecutionStrategy()
  3. exec_strategy.num_threads = 8
  4.  
  5. # 配置构图策略，对于CPU训练而言，应该使用Reduce模式进行训练
  6. build_strategy = fluid.BuildStrategy()
  7. if int(os.getenv("CPU_NUM")) > 1:
  8.     build_strategy.reduce_strategy = fluid.BuildStrategy.ReduceStrategy.Reduce
  9.  
  10. pe = fluid.ParallelExecutor(
  11.     use_cuda=False,
  12.     loss_name=avg_cost.name,
  13.     main_program=main_program,
  14.     build_strategy=build_strategy,
  15.     exec_strategy=exec_strategy)

以上参数中：

  • num_threads ： 模型训练使用的线程数，最好和训练所在机器的物理CPU核数接近
  • reduce_strategy ： 对于CPU训练而言，应该选择 fluid.BuildStrategy.ReduceStrategy.Reduce

通用环境变量配置：

  • CPU_NUM ：模型副本replica的个数，最好和num_threads一致

提高通信速度

要减少通信数据量，提高通信速度，主要是使用稀疏更新 ，目前支持 稀疏更新 的主要是 embedding 。

  1. data = fluid.layers.data(name='ids', shape=[1], dtype='int64')
  2. fc = fluid.layers.embedding(input=data, size=[dict_size, 16], is_sparse=True)

以上参数中：

  • is_sparse ： 配置embedding使用稀疏更新，如果embedding的dict_size很大，而每次数据data很少，建议使用sparse更新方式。

提高数据IO速度

要提高CPU分布式的数据IO速度，可以首先考虑使用dataset API进行数据读取。 dataset是一种多生产者多消费者模式的数据读取方法，默认情况下耦合数据读取线程与训练线程，在多线程的训练中，dataset表现出极高的性能优势。

API接口介绍可以参考：https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/dataset_cn/QueueDataset_cn.html

结合实际的网络，比如CTR-DNN模型，引入的方法可以参考：https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.7/PaddleRec/ctr/dnn

最后使用 train_from_dataset 接口来进行网络的训练：

  1. dataset = fluid.DatasetFactory().create_dataset()
  2. exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
  3. exe.run(fluid.default_startup_program())
  4. exe.train_from_dataset(program=fluid.default_main_program(),dataset=dataset)

更换分布式训练策略

CPU分布式训练速度进一步提高的核心在于选择合适的分布式训练策略，比如定义通信策略、编译策略、执行策略等等。paddlepaddle于v1.7版本发布了 DistributedStrategy 功能，可以十分灵活且方便的指定分布式运行策略。

首先需要在代码中引入相关库：

  1. from paddle.fluid.incubate.fleet.parameter_server.distribute_transpiler import fleet
  2. import paddle.fluid.incubate.fleet.base.role_maker as role_maker
  3. from paddle.fluid.incubate.fleet.parameter_server.distribute_transpiler.distributed_strategy_factory import DistributedStrategyFactory

然后指定CPU分布式运行的训练策略，目前可选配置有四种：同步训练（Sync）、异步训练（Async）、半异步训练（Half-Async）以及GEO训练。不同策略的细节，可以查看设计文档： https://github.com/PaddlePaddle/Fleet/blob/develop/markdown_doc/transpiler/transpiler_cpu.md

通过如下代码引入上述策略的默认配置，并进行CPU分布式训练：

  1. # step1: 引入CPU分布式训练策略
  2. # 同步训练策略
  3. strategy = DistributedStrategyFactory.create_sync_strategy()
  4. # 半异步训练策略
  5. strategy = DistributedStrategyFactory.create_half_async_strategy()
  6. # 异步训练策略
  7. strategy = DistributedStrategyFactory.create_async_strategy()
  8. # GEO训练策略
  9. strategy = DistributedStrategyFactory.create_geo_strategy(update_frequency=400)
  10.  
  11. # step2: 定义节点角色
  12. role = role_maker.PaddleCloudRoleMaker()
  13. fleet.init(role)
  14.  
  15. # step3: 分布式训练program构建
  16. optimizer = fluid.optimizer.SGD(learning_rate) # 以SGD优化器为例
  17. optimizer = fleet.distributed_optimizer(optimizer, strategy)
  18. optimizer.minimize(loss)
  19.  
  20. # step4.1: 启动参数服务器节点（Server）
  21. if fleet.is_server():
  22.     fleet.init_server()
  23.     fleet.run_server()
  24.  
  25. # step4.2: 启动训练节点（Trainer）
  26. elif fleet.is_worker():
  27.     fleet.init_worker()
  28.     exe.run(fleet.startup_program)
  29.     # Do training
  30.     exe.run(fleet.main_program)
  31.     fleet.stop_worker()

paddlepaddle支持对训练策略中的细节进行调整：

  • 创建compiled_program所需的build_strategy及exec_strategy可以直接基于strategy获得 
  1. compiled_program = fluid.compiler.CompiledProgram(fleet.main_program).with_data_parallel(
  2.                                                                         loss_name=loss.name,
  3.                                                                         build_strategy=strategy.get_build_strategy(),
  4.                                                                         exec_strategy=strategy.get_execute_strategy())
  • 自定义训练策略细节，支持对DistributeTranspilerConfig、TrainerRuntimeConfig、ServerRuntimeConfig、fluid.ExecutionStrategy、fluid.BuildStrategy进行自定义配置。以DistributeTranspilerConfig为例，修改方式如下所示： 
  1. strategy = DistributedStrategyFactory.create_sync_strategy()
  2.  
  3. # 方式一（推荐）：
  4. config = strategy.get_program_config()
  5. config.min_block_size = 81920
  6.  
  7.  
  8. # 方式二：调用set_program_config修改组网相关配置，支持DistributeTranspilerConfig和dict两种数据类型
  9. config = DistributeTranspilerConfig()
  10. config.min_block_size = 81920
  11. # config = dict()
  12. # config['min_block_size'] = 81920
  13. strategy.set_program_config(config)