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作者：曹彬 | 旷视 MegEngine 架构师
简介
从 2080Ti 这一代显卡开始，所有的民用游戏卡都勾销了 P2P copy，导致训练速度显著的变慢。针对这种状况下的单机多卡训练，MegEngine 中实现了更快的汇合通信算法，对多个不同的网络训练绝对于 NCCL 有 3% 到 10% 的减速成果。
MegEngine v1.5 版本，能够手动切换汇合通信后端为 shm（默认是 nccl），只须要改一个参数。（因为 shm 模式对 CPU 有额定的占用，且只有在特定卡下能力提高效率，因而并没有默认关上）
gm = GradManager()
gm.attach(model.parameters(), callbacks=[dist.make_allreduce_cb("sum", backend="shm")])
目前只实现了单机版本，多机暂不反对 背景
在大规模训练中，数据并行是最简略最常见的训练形式，每张卡运行齐全一样的网络结构，而后加上参数同步就能够了。
对于 数据并行的参数同步，目前有两种罕用的办法，Parameter Server 和 Gradient AllReduce：
- Parameter Server 计划须要额定机器作为参数服务器来更新参数，而且核心式的通信形式对带宽的压力很大，减少训练机器的同时通信量也线性减少；
- 而 AllReduce 计划只是参加训练的机器之间相互同步参数，不须要额定的机器，可扩展性好。
MegEngine 目前也是应用 AllReduce 计划作为数据并行的参数同步计划。而在 AllReduce 计划中，大家目前罕用的是 NCCL，Nvidia 自家写的 GPU 汇合通信库，通信效率很高。
看到这里，能够失去一个论断，数据并行的状况，用 NCCL 通信库能达到不错的成果。
到这里就完结了？当然不是，在 2080Ti 8 卡训练的状况下，在多个网络下，咱们绝对 NCCL 有 3% 到 10% 的性能晋升。（以 2080Ti 为例子是因为游戏卡不反对 P2P 通信，相对来说通信较慢，通信工夫长，节俭通信工夫能取得的收益较大）
这是怎么做到的呢，咱们一步一步来剖析（以下数据都是用 megengine.utils.profiler 导出，相干文档在 profiler 文档）。
通常咱们是在 backward 阶段同时做 gradient 的同步，咱们来看单卡的 backward 耗时，只有 164ms：
再来看 8 卡训练时 backward 的耗时，增长到了 203ms，比单卡的状况下多了 39ms：
的确，backward 工夫变长了不少，可是为什么？咱们有没有可能打消它？
1）为什么
一句话：NCCL AllReduce 占用了 cuda 计算资源，所以计算变慢。
具体起因是 NCCL AllReduce 对应的 cuda kernel 须要既做通信又做计算，所以占用了计算对应须要的计算资源，然而大部分工夫都花在了通信上，导致计算资源的利用率不够高。
2）能不能打消它
当然是能够的，cuda 计算和通信是能够并行的，让计算和通信运行在两个不同的 cuda stream 上，就能够并行起来，这一点在 cuda 开发者文档中有提到。
3）理论测试计算和通信并行的例子
stream0 进行矩阵乘法运算，stream1 进行拷贝，前后矩阵乘法的速度没有受到影响：
实现思路
这里先介绍一下 AllReduce 的两种实现办法。
1）ReduceScatter + AllGather
Ring AllReduce 就是用的 ReduceScatter + AllGather 的模式：首先第一轮通信在各个节点上计算出局部和，而后第二轮通信把局部和汇集一下失去最终后果。
2）Reduce + Broadcast
Reduce + Broadcast 的形式像 Parameter Server，会先在一个节点计算出残缺的累加和，而后再播送到各个节点上。
新的算法采纳的是 Reduce + Broadcast 的办法，首先将数据全副拷贝到 cpu（应用 Shared Memory），而后由 cpu 进行累加，再拷贝回 gpu。
因为间接拷贝累加没有把计算和通信 overlap 起来，咱们还采纳了相似 Ring AllReduce 的分块策略，让通信和计算充沛 overlap，如下图所示。
因为用到了 Shared Memory，所以把这个后端简称为 SHM。
实现成果
1）算子性能
绝对 NCCL 来说，SHM 的提早略微高了一些，带宽低了一些，数据大一些的状况能够达到 NCCL 的 90% 左右的性能。
SHM 性能须要在数据包大的状况施展，和 ParamPack 策略搭配能最大施展 SHM 的作用（在 MegEngine 中 distributed.make_allreduce_cb 中应用了 ParamPack 策略，默认打包大小为 10M）。ParamPack 策略是指将参数对应的梯度打包进行发送，缩小小包发送，以缩小通信提早减少带宽利用率。
2）理论训练成果
持续应用 ResNet50 8 卡训练的例子，SHM 与 NCCL 相比，backward 工夫快了近 30ms（203ms->174ms）。
Shared Memory AllReduce 的不足之处 / 后续改良
1）cpu 占用多
因为占用了 cpu 资源做 reduce 运算，所以在 cpu 资源缓和的状况下会比较慢，须要确定 cpu 资源是否够用再进行应用。
2）额定通信老本
因为 copy 和 reduce 之间有数据依赖关系，copy 须要期待上一次的 reduce 实现能力开始，reduce 要期待 copy 数据就位能力开始，所以两头插入了信号量的同步，引入了额定的通信老本，在分块越多的状况越显著。
3）多过程负载平衡
各个过程的 copy 和 reduce 速度不统一导致了进度不同步的问题，会造成多余的等待时间，依据理论运行速度进行分配任务性能会有进一步的晋升。
4）更多的 overlap
目前只用到了 copy 和 reduce 之间的 overlap，然而其实 h2d 和 d2h 拷贝也是能够 overlap 起来的，能够有进一步减速。
附：
GitHub：MegEngine 天元
官网：MegEngine- 深度学习，简略开发
欢送退出 MegEngine 技术交换 QQ 群：1029741705
