近日,斯坦福大学发布了DAWNBenchmark最新成绩,在图像识别(ResNet50-on-ImageNet,93%以上精度)的总训练时间上,华为云ModelArts排名第一,仅需10分28秒,比第二名提升近44%。成绩证明,华为云ModelArts实现了更低成本、更快速度、更极致的体验。
斯坦福大学DAWNBench是用来衡量端到端的 学习模型训练和推理性能的国际权威基准测试平台,相应的排行榜反映了当前全球业界 学习平台技术的领先性。计算时间和成本是构建 模型的关键资源,DAWNBench提供了一套通用的 学习评价指标,用于评估不同优化策略、模型架构、软件框架、云和硬件上的训练时间、训练成本、推理延迟以及推理成本。
作为人工智能最重要的基础技术之一,近年来 学习也逐步延伸到更多的应用场景。随着 学习模型越来越大,所需数据量越来越多, 学习的训练和推理性能将是重中之重。华为云ModelArts将结合华为在AI芯片、硬件、云设施、软件和算法的全栈优势,打造更快的普惠的AI开发平台。
下文将深入分析,华为云ModelArts如何做到性能极致——128块GPU,ImageNet训练时间10分钟。
1. 学习已广泛应用,模型增大、数据增长, 学习训练加速的需求日益剧增
近年来, 学习已经广泛应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理、视频分析等领域,可服务于视频监控、自动驾驶、搜索推荐、对话机器人等场景,具有广阔的商业价值。
为了达到更高的精度,通常 学习所需数据量和模型都很大,训练非常耗时。例如,在计算机视觉中,如果我们在ImageNet[1]数据集上用1块V100 GPU训练一个ResNet-50模型, 则需要耗时将近1周。这严重阻碍了 学习应用的开发进度。因此, 学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题,也是 学习应主要用的痛点。
Jeremy Howard等几位教授领衔的fast.ai当前专注于 学习加速,在ImageNet数据集上用128块V100 GPU训练 ResNet-50模型的最短时间为18分钟。
然而,最近BigGAN、NASNet、BERT等模型的出现,预示着训练更好精度的模型需要更强大的计算资源。可以预见,在未来随着模型的增大、数据量的增加, 学习训练加速将变得会更加重要。只有拥有端到端全栈的优化能力,才能使得 学习的训练性能做到极致。
[1] 文中所指的ImageNet数据集包含1000类个类别,共128万张图片,是最常用、最经典的图像分类数据集,是原始的ImageNet数据的一个子集。
2. 华为云ModelArts创造新纪录,“极致”的训练速度
华为云ModelArts是一站式的AI开发平台,已经服务于华为公司内部各大产品线的AI模型开发,几年下来已经积累了跨场景、软硬协同、端云一体等多方位的优化经验。ModelArts提供了自动学习、数据管理、开发管理、训练管理、模型管理、推理服务管理、市场等多个模块化的服务,使得不同层级的用户都能够很快地开发出自己的AI模型。
在模型训练部分,ModelArts通过硬件、软件和算法协同优化来实现训练加速。尤其在 学习模型训练方面,华为将分布式加速层抽象出来,形成一套通用框架——MoXing(“模型”的拼音,意味着一切优化都围绕模型展开)。采用与fast.ai一样的硬件、模型和训练数据,ModelArts可将训练时长可缩短到10分钟,创造了新的纪录,为用户节省44%的时间。
3.分布式加速框架MoXing
MoXing是华为云ModelArts团队自研的分布式训练加速框架,它构建于开源的 学习引擎TensorFlow、MXNet、PyTorch、Keras之上,使得这些计算引擎分布式性能更高,同时易用性更好。
高性能
MoXing内置了多种模型参数切分和聚合策略、分布式SGD优化算法、级联式混合并行技术、超参数自动调优算法,并且在分布式训练数据切分策略、数据读取和预处理、分布式通信等多个方面做了优化,结合华为云Atlas高性能服务器,实现了硬件、软件和算法协同优化的分布式 学习加速。
易用:让开发者聚焦业务模型,无忧其他
在易用性方面,上层开发者仅需关注业务模型,无需关注下层分布式相关的API,仅需根据实际业务定义输入数据、模型以及相应的优化器即可,训练脚本与运行环境(单机或者分布式)无关,上层业务代码和分布式训练引擎可以做到完全解耦。
4.从两大指标看MoXing分布式加速关键技术
在衡量分布式 学习的加速性能时,主要有如下2个重要指标:
1)吞吐量,即单位时间内处理的数据量;
2)收敛时间,即达到一定的收敛精度所需的时间。
吞吐量一般取决于服务器硬件(如更多、更大FLOPS处理能力的AI加速芯片,更大的通信带宽等)、数据读取和缓存、数据预处理、模型计算(如卷积算法选择等)、通信拓扑等方面的优化,除了低bit计算和梯度(或参数)压缩等,大部分技术在提升吞吐量的同时,不会造成对模型精度的影响。为了达到最短的收敛时间,需要在优化吞吐量的同时,在调参方面也做调优。如果调参调的不好,那么吞吐量有时也很难优化上去,例如batch size这个超参不足够大时,模型训练的并行度就会较差,吞吐量难以通过增加计算节点个数而提升。
对用户而言,最终关心的指标是收敛时间,因此MoXing和ModelArts实现了全栈优化,极大缩短了训练收敛时间。在数据读取和预处理方面,MoXing通过利用多级并发输入流水线使得数据IO不会成为瓶颈;在模型计算方面,MoXing对上层模型提供半精度和单精度组成的混合精度计算,通过自适应的尺度缩放减小由于精度计算带来的损失;在超参调优方面,采用动态超参策略(如momentum、batch size等)使得模型收敛所需epoch个数降到最低;在底层优化方面,MoXing与底层华为自研服务器和通信计算库相结合,使得分布式加速进一步提升。
5.测试结果对比,用数据说话
一般在ImageNet数据集上训练ResNet-50模型,当Top-5精度≥93%或者Top-1 精度≥75%时即可认为模型收敛。
我们测试的模型训练收敛曲线如下图所示。此处Top-1和Top-5精度为训练集上的精度,为了达到极致的训练速度,训练过程中采用了额外进程对模型进行验证,最终验证精度如表1所示(包含与fast.ai的对比)。图4(a)所对应的模型在验证集上Top-1 精度≥75%,训练耗时为10分06秒;图4(b)所对应的模型在验证集上Top-5 精度≥93%,训练耗时为10分28秒。
6. 未来展望——更快的普惠AI开发平台
华为云ModelArts致力于为用户提供更快的普惠AI开发体验,尤其在模型训练这方面,内置的MoXing框架使得 学习模型训练速度有了很大的提升。正如前所述, 学习加速属于一个从底层硬件到上层计算引擎、再到更上层的分布式训练框架及其优化算法多方面协同优化的结果,具备全栈优化能力才能将用户训练成本降到最低。
后续,华为云ModelArts将进一步整合软硬一体化的优势,提供从芯片(Ascend)、服务器(Atlas Server)、计算通信库(CANN)到 学习引擎(MindSpore)和分布式优化框架(MoXing)全栈优化的 学习训练平台。并且,ModelArts会逐步集成更多的数据标注工具,扩大应用范围,将继续服务于智慧城市、智能制造、自动驾驶及其它新兴业务场景,在公有云上为用户提供更普惠的AI服务。
目前华为云ModelArts已经在公测中,欢迎大家前往官网试用。
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