关于分布式:KubeDL-HostNetwork加速分布式训练通信效率

简介：ubeDL 为分布式训练作业带来了 HostNetwork 网络模式，反对计算节点之间通过宿主机网络互相通信以晋升网络性能，同时适应 RDMA/SCC 等新型高性能数据中心架构的网络环境，此外，KubeDL 针对 HostNetwork 模式带来的 FailOver 后新端口相互感知等问题也带来了新的解决思路。

作者：陈裘凯（求索）

前言

KubeDL 是阿里开源的基于 Kubernetes 的 AI 工作负载治理框架，取自 ”Kubernetes-Deep-Learning” 的缩写，心愿可能依靠阿里巴巴的场景，将大规模机器学习作业调度与治理的教训反哺社区。目前 KubeDL 曾经进入 CNCF Sandbox 我的项目孵化，咱们会一直摸索云原生 AI 场景中的最佳实际，助力算法科学家们简略高效地实现翻新落地。

KubeDL 为分布式训练作业带来了 HostNetwork 网络模式，反对计算节点之间通过宿主机网络互相通信以晋升网络性能，同时适应 RDMA/SCC 等新型高性能数据中心架构的网络环境，此外，KubeDL 针对 HostNetwork 模式带来的 FailOver 后新端口相互感知等问题也带来了新的解决思路。

Github 地址：https://github.com/kubedl-io/…

网站：

https://kubedl.io/model/intro/

Overlay 不是银弹

Kubernetes 原生的容器网络模型定义了一系列不依赖 NAT 的 ”Pod-Pod” 间通信规约，基于 VxLAN 组建的 Overlay 网络很好地实现了这一模型（如经典的 Flannel）并解决了诸多大规模容器编排零碎中的网络管理的痛点：

Pod 的无感迁徙：Overlay 网络是基于物理网络构建的虚构二层网络，Pod IP 并不与任何节点绑定，当节点宕机或产生其余硬件异样时，对应的服务 Pod 能够通过雷同的 IP 在其余节点上重新启动，只有底层的物理网络连通不中断就不影响服务的可用性。在大规模的分布式机器学习训练中。KubeDL 也是基于“Pod 可能漂移，但 Service 是固定的”这一前提实现的计算节点故障转移（FailOver）；

网络节点的规模：经典的 NAT 地址解析通常通过 ARP 播送协定来主动学习邻接节点 IP 与 MAC 地址的映射，但当节点规模宏大时，一次播送很容易造成 ARP 风暴并引起网络拥塞，而基于隧道穿梭的 Overlay 网络只需晓得多数的 VTEP 节点的 MAC 地址即能实现数据包的转发，极大的升高了网络的压力；

租户网络隔离：Kubernetes 弱小的网络插件扩展性配合 VxLAN 的协定设计，很容易实现虚构网络的再划分从而实现租户之间的网络隔离；

这些都是虚构容器网络带来的益处，但虚拟化的代价是网络性能的损耗：Pod 与主机网络通过一对 Veth 虚构网桥设施连贯来实现网络 namespace 的相互隔离，每一次 ”Pod-Pod” 间通信的数据包都须要通过”封包 - 路由 - 以太网 - 路由 - 拆包“等流程能力达到对端的 Pod，拖慢网络性能的同时还会减少宿主机内核网络栈的解决压力从而晋升负载。

随着多模态模型训练、大规模浓密参数模型训练等分布式训练模式的衰亡，以及数据集规模、特征参数的爆炸，网络通信未然成为分布式训练效率的一个“水桶短板”。最间接的优化网络性能的办法即应用主机网络（HostNetwork）通信，免去容器网络虚拟化的开销。同时随着 RDMA（RoCE），Nvidia GPU Direct 等技术的成熟，这些新型的高性能网络技术逐步被利用于大规模的商业生产环境来大幅晋升模型训练的效率，通过旁路内核网络栈的开销和零拷贝直读数据等技术充分利用网络带宽，Efficiency Is Money！这些原生的高性能网络通信库原语（如 RDMA_CM）也同样依赖主机网络实现，无奈间接基于 Pod 虚构网络通信。

KubeDL 在反对分布式训练基于规范容器网络通信的根底上扩大了主机网络的通信模型，同时解决了端口抵触和 FailOver 后新端口相互感知等分布式训练中的常见问题，实现高性能网络的轻松使能。

使能 Host 高性能网络

规范容器网络拓扑

在规范的容器网络通信模型中，Master/Worker/PS 等不同 Workload 角色之间通过 Headless Service 实现服务发现，Pod 之间通过恒定的域名互相通信，由 CoreDNS 实现域名到 Pod IP 的解析，因为 Pod 是能够漂移的但 Service 及其从属的域名是恒定的，即便局部 Pod 运行时异样了也能很好地实现 FailOver，在异样 Pod 从新拉起之后与其余 Pod 重连贯。

apiVersion: training.kubedl.io/v1alpha1
kind: "TFJob"
metadata:
  name: "mnist"
  namespace: kubedl
spec:
  cleanPodPolicy: None
  tfReplicaSpecs:
    PS:
      replicas: 2
      restartPolicy: Never
      template:
        spec:
          containers:
            - name: tensorflow
              image: kubedl/tf-mnist-with-summaries:1.0
              command:
                - "python"
                - "/var/tf_mnist/mnist_with_summaries.py"
                - "--log_dir=/train/logs"
                - "--learning_rate=0.01"
                - "--batch_size=150"
              volumeMounts:
                - mountPath: "/train"
                  name: "training"
              resources:
                limits:
                  cpu: 2048m
                  memory: 2Gi
                requests:
                  cpu: 1024m
                  memory: 1Gi
          volumes:
            - name: "training"
              hostPath:
                path: /tmp/data
                type: DirectoryOrCreate
    Worker:
      replicas: 3
      restartPolicy: ExitCode
      template:
        spec:
          containers:
            - name: tensorflow
              image: kubedl/tf-mnist-with-summaries:1.0
              command:
                - "python"
                - "/var/tf_mnist/mnist_with_summaries.py"
                - "--log_dir=/train/logs"
                - "--learning_rate=0.01"
                - "--batch_size=150"
              volumeMounts:
                - mountPath: "/train"
                  name: "training"
              resources:
                limits:
                  cpu: 2048m
                  memory: 2Gi
                requests:
                  cpu: 1024m
                  memory: 1Gi
          volumes:
            - name: "training"
              hostPath:
                path: /tmp/data
                type: DirectoryOrCreate

以一个经典 PS-Worker 架构的 Tensorflow 分布式训练作业为例，Worker 负责计算参数的梯度，由 PS 负责聚合、更新并播送参数，因而每个 PS 都可能和所有 Worker 建设连贯并通信，反之亦是。

在 Tensorflow 框架的实现中，这样一个作业间拓扑构造由一个 TF Cluster Spec 构造来形容，每个 Role（PS or Worker）实例都蕴含一个 Index 标识本身索引号，能够通过 Role+Index 获取本身或其余 Role 实例的服务地址，即可建设连贯开始通信。在规范容器网络模式中，用户提交以下 TFJob，KubeDL 会生成 TF Cluster Spec 并以环境变量的模式传入并被框架接管，同时为每个 Role 实例都筹备好 Headless Service，它的 Endpoint 域名地址即对应 TF Cluster Spec 中的服务地址，每个 Pod 都领有一份独立的 Linux Network Namespace，Pod 的端口地址空间也互相隔离，因而调度到雷同的 Node 上也能够应用雷同的容器端口。

至此不同 Role 的实例间就能通过 Tensorflow 原生的形式开始分布式训练及通信。

规范容器网络的益处不言而喻，简略直观的网络设置，FailOver 敌对的网络容错，都使得这一计划可能满足大多数场景下的需要。但对高性能网络有诉求的场景下又该如何运行呢？KubeDL 给出了主机网络的解决方案。

Host 容器网络拓扑

沿用以上的例子，启用主机网络的形式很简略，只有给 TFJob 追加一个 annotation 即可，其余的作业配置都无需非凡革新，如下所示：

apiVersion: training.kubedl.io/v1alpha1
kind: "TFJob"
metadata:
  name: "mnist"
  namespace: kubedl
  annotations:
    kubedl.io/network-mode: host
spec:
  cleanPodPolicy: None
  tfReplicaSpecs:
    PS:
    ...
    Worker:
    ...

当 KubeDL 发现该作业申明了应用主机网络后，会通过以下步骤实现网络的连贯设置：

创立 Pod 时不再应用固定端口，而是在肯定端口范畴内随机出一个主机端口，并设置对应裸露的容器端口号，通过上下文的形式传递到后续的控制流中；

对 Pod 启用 HostNetwork 并设置 DNS 解析策略为 Host 优先；

不再创立 Headless Service，取而代之的是一个失常的流量转发 Service，裸露端口为原先的恒定值，指标端口为 Pod 的实在值；

生成的 TF Cluster Spec 中，本身对应的 Role+Index 可见 Local 地址端口为实在的主机端口，其余 Role 实例的地址端口都是恒定的，无论对方的 Pod 如何漂移都能通过 Service 正确转发；

当产生 FailOver 时，KubeDL 会为重建后的 Pod 从新抉择端口，新启动的 Pod 会通过 TF_CONFIG 失去新的 Local 地址端口，同时 KubeDL 保障对应 Service 的指标端口失去正确更新，其余与之相连的 Role 也能在 Service 指标端口更新后持续通信；

这样一个依据训练作业拓扑构造搭建的主机网络就筹备换好了，与之前的不同之处在于，所有的 Pod 都与主机共用了一个 Network Namespace，因而也共享了主机的端口号，而 Pod 之间的通信也从原先通过解析域名为 Pod IP 并建设连贯，变成了通过 Service 实现流量的转发，另一方面 TF Cluster Spec 产生了变动但没有扭转原生 Tensorflow 的模式，以后 Pod 间接取得 Local Port 监听，而其余的 Pod 地址看起来都是恒定的 Service 对应的域名和裸露的端口永远恒定，只有指标端口可能随着 FailOver 一直扭转，这所有都通过 KubeDL 解决变得无感。

咱们以 Tensorflow 作为主机网络的例子，因为它的 Cluster Spec 复杂性更具代表性，但 KubeDL 的内置工作负载（如 PyTorch，XGBoost 等）咱们也都针对其框架的行为实现了对应主机网络模式的网络拓扑设置。

总结

KubeDL 通过扩大现有的分布式训练作业规范容器网络通信模式，实现了基于原生主机网络的通信模式，在常见训练场景下取得网络性能增益的同时，也完满适应了 RDMA/SCC 等高性能网络架构的环境，助力分布式训练作业运行效率的大幅晋升，这一通信模式曾经在阿里巴巴外部的生产集群中宽泛应用，比方达摩院在云栖大会最新公布的 AliceMind 超大模型就是通过 KubeDL 主机网络 +RDMA 在高性能计算集群中训练的产物。咱们期待更多开发者参加 KubeDL 社区的建设，一起优化深度学习工作负载的调度及运行时效率！

原文链接
本文为阿里云原创内容，未经容许不得转载。