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| 本文作者： 亞萌 | 2017-02-22 19:25 |
雷鋒網消息，美國西部時間2月21日，百度硅谷人工智能實驗室（SVAIL）宣布將Ring Allreduce算法引進深度學習領域，這讓基于GPU訓練的神經網絡模型的訓練速度顯著提高。
Ring Allreduce是高性能計算（HPC）領域內一個眾所周知的算法，但在深度學習領域內的應用相對較少。而百度SVAIL實驗室研究員Andrew Gibiansky也錄制了一個視頻介紹了關于Ring Allreduce的基本情況。
隨著神經網絡參數越來越龐大，從幾億個參數與到數十億參數，所需的GPU運算節點也在增加。然而，節點數量越多，整個系統的效率就會降低。
深度學習在多個GPU上訓練神經網絡通常比較困難，因為大家普遍采用的方法是，讓多個GPU把數據發送給一個reducer GPU上，這會造成一種通信瓶頸，整個訓練速度會因此拖慢。而且要訓練的數據越多，則帶寬瓶頸問題就顯得越嚴重。
而ring allreduce算法移除了這種瓶頸，減少GPU發送數據花費的時間，而把時間更多用在處理有用工作上。SVAIL發布的博文中這樣說道：
“ring allreduce 是這樣一種算法——其通信成本是恒定的，與系統中的 GPU 的數量無關，并且僅由系統中的 GPU 之間的最慢連接來確定。事實上，如果在通信成本上你只考慮帶寬這一因素（并忽略延遲），那么 ring allreduce 就是一個最佳的通信算法 。
算法的進行分兩步：第一步，scatter-reduce；第二步，allgather。在第一步中，GPU 將交換數據，使得每個 GPU 最終都有一個最終結果的數據塊。在第二步中，GPU 將交換那些塊，使得所有 GPU 最終得到完整的最后結果。“
Ring Allreduce 中的 GPU 被布置在一個邏輯環路（logical ring）之中。每個 GPU 左右兩個各有一個 GPU，并且只從左邊的 GPU 接收數據，再把數據發送至右邊的 GPU。
Ring Allreduce在接受采訪時說道：
“Ring allreduce可以讓我們在多設備和多節點的情況下，更加有效地平均梯度。在訓練中使用這個帶寬優化的算法，你可以顯著減少通信開銷，并由此擴展到更多的設備上，同時仍然保留同步隨機梯度下降的確定性和可預測的收斂性。”
百度已經用這個算法來訓練其語音識別模型，實驗證明，與使用一個單獨的reducer GPU相比，ring allreduce 可以將一個神經網絡在40個GPU上的訓練速度提升31倍。
百度也將這算法分享出來，發布了一個演示該 allreduce 算法的 C 語言庫，也將該 allreduce 以補丁的形式整合到 TensorFlow 中。
雷鋒網此前也報道過，最近日本東京技術研究院宣布，將在今年夏天啟動日本“最快的AI超級計算機”項目，這個超級計算機名為Tsubame3.0，使用的是英偉達GPU加速芯片，使其性能較以往提升2倍。HPC市場與快速興起的AI市場有很大不一樣，超級計算機以往被用于例如天氣預測、氣候建模、太空和核模擬等領域，而針對AI優化的芯片開始將這兩個領域結合起來。而百度這次，則將HPC領域的軟件技術應用于深度學習領域，看起來，HPC和機器學習這兩個領域，正在以非常快的速度融合。
Via Tomshardware
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