谷歌開源效率怪獸GPipe，速度提升25倍，CIFAR-10精度達到99％

新智元報道

來源：Google AI Blog

編輯：元子

【新智元導讀】加速DNN模型訓練速度方法中，數據並行受到單個加速器可支持模型大小的限制；而模型並行因為DNN順序性導致大量算力浪費。目前Google推出GPipe，將兩種方法的優勢進行結合，解決了兩者的劣勢，成功提升訓練速度。

深度神經網路（DNN）已經推動了許多機器學習任務，比如語音識別，視覺識別和語言處理。

BigGan、Bert和GPT2.0的最新進展表明，越大的DNN模型，越能帶來更好的性能。

而視覺識別任務的過去進展也表明，模型大小和分類準確性之間，存在很強的相關性。

例如2014年ImageNet視覺識別挑戰賽中，獲勝者GoogleNet使用400萬參數，精確度達到了74.8％。

而2017年ImageNet挑戰賽的獲勝者Squeeze-and-Excitation Networks，使用1.5億參數，精確度達到了82.7％。

僅僅3年，數據處理能力翻了36番。而在同一時期，GPU內存僅增加了約3倍。

當前最先進的圖像模型，已經達到了雲TPUv2內存的可用上限。因此，迫切需要一種更高效、可擴展的基礎設施，以實現大規模深度學習，並克服當前加速器的內存限制。

ImageNet精度和模型大小之間的強相關性

基於以上目的，Google推出了GPipe。

GPipe是什麼，效果如何？

GPipe是一個分散式機器學習、可擴展的管道並行庫，可以學習巨型深度神經網路。

使用同步隨機梯度下降和管道並行性進行訓練，適用於由多個連續層組成的任何DNN。

GPipe允許研究人員輕鬆部署更多加速器來訓練更大的模型，並在不調整超參數的情況下，達到提升性能的效果。

GPipe將跨加速器和管道執行的網路層進行分區，以便實現對硬體更高的利用率，同時利用重新計算來將激活的內存使用降至最低。

例如，使用8個加速器的分區，GPipe就可以訓練25倍大神經網路。

而GPipe也幾乎實現了線性加速。使用4倍數量的加速器，處理同一個模型的速度提升了3.5倍；16倍加速器速度提升11倍。

同時它也要保證計算的梯度和分區的數量保持一致，從而在不對模型的參數做任何改動的前提下，都能保持線性加速。

目前，核心GPipe庫已在Lingvo框架下開源。

為什麼要對跨加速器的模型進行分區？

有兩種標準方法可以加速DNN模型：

數據並行方法，使用更多的機器並將輸入數據分開

模型並行性。將模型移動到如GPU或TPU等具有加速模型訓練的特殊硬體

然而加速器的內存、與主機的通信帶寬均有限。因此模型並行性就需要將模型進行分割，將不同的分區分配給不通過的加速器。

可是由於由於DNN的順序性，這種樸素的策略可能導致在計算期間，只有一個加速器處於激活狀態，導致大量算力的浪費。

而標準數據並行方法是允許在多個加速器上，同時訓練不同輸入數據的相同模型，但每個加速器可支持模型大小又有限制。

此外，因為梯度一直在微批次中累積，所以分區數量不會影響模型質量。

Time部分：由於網路的連續性，幼稚模型並行策略導致嚴重的未充分利用。 一次只有一個加速器處於活動狀態

Bubble部分：GPipe將輸入小批量分成較小的微批次，使不同的加速器可以同時在單獨的微批次上工作

使用GPipe和不使用，之間的差異有多大？

一個TPUv2有8個加速器核心和64GB內存（每個加速器8GB），由於內存限制，單個加速器可以訓練的參數量上限是8200萬。

藉助反向傳播和批量分割中的重新計算，GPipe將中間激活內存從6.26GB減少到3.46GB，將單個加速器參數處理上限提升至3.18億個。

我們還看到，通過管道並行性，最大模型大小與分區數成正比，如預期的那樣。

通過GPipe，AmoebaNet能夠在雲TPUv2的8個加速器上加入18億個參數，比沒有GPipe的情況下多25倍。

Google測量了GPipe對AmoebaNet-D模型吞吐量的影響。效率和加速器的數量幾乎是呈線性加速，8個加速器 8個分區，比2個加速器 2個分區快2.5倍。

TPUv3效果更好。在1024個令牌句子上啟用了80億個參數Transformer語言模型，16個加速器將速度提升了11倍

使用GPipe加速AmoebaNet-D，這種模型不適合一個加速器

基線naive-2是將模型拆分為兩個分區時本機分區方法的性能

Pipeline-k指的是GPipe的性能，它將模型分成帶有k個加速器的k個分區

GPipe還可以通過使用更多加速器來擴展訓練，而無需更改超參數。因此，它可以與數據並行性相結合，以互補的方式使用更多的加速器來擴展神經網路訓練。

GPipe精確度能達到多少？

前面我們提到，處理的數據量越大，獲得的精度就越高。

Google在ImageNet ILSVRC-2012數據集上，使用Cloud TPUv2訓練了一個有5.57億參數、480 x 480輸入圖像尺寸的AmoebaNet-B模型。

該網路被分成4個分區，這個巨型模型在多個流行數據集上表現良好，在沒有任何外部數據的情況下，精度達到了最先進的84.3％ top-1，以及97％ top-5的single-crop驗證準確度。

大型神經網路不僅適用於ImageNet等數據集，還通過遷移學習，與其他數據集息息相關。

目前我們已知ImageNet模型越好，遷移就越好。Google在CIFAR10和CIFAR100數據集上進行了遷移學習實驗，將最佳公布的CIFAR-10精度提高到99％，將CIFAR-100精度提高到91.3％。

哪裡能獲取到GPipe？

Github：

https://github.com/tensorflow/lingvo/blob/master/lingvo/core/gpipe.py

參考鏈接：

https://ai.googleblog.com/2019/03/introducing-gpipe-open-source-library.html

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