基于梯度检查点的亚线性显存优化方法[1]由于较高的计算/显存性价比受到关注。MegEngine经过工程扩展和优化,发展出一套行之有效的加强版亚线性显存优化技术,既可在计算存储资源受限的条件下,轻松训练更深的模型,又可使用更大batch size,进一步提升模型性能,稳定batchwise算子。使用MegEngine训练ResNet18/ResNet50,显存占用分别最高降低23%/40%;在更大的Bert模型上,降幅更是高达75%,而额外的计算开销几乎不变。该技术已在MegEngine开源,欢迎大家上手使用:https://github.com/MegEngine。
深度神经网络训练是一件复杂的事情,它体现为模型的时间复杂度和空间复杂度,分别对应着计算和内存;而训练时内存占用问题是漂浮在深度学习社区上空的一块乌云,如何拨云见日,最大降低神经网络训练的内存占用,是一个绕不开的课题。
GPU显卡等硬件为深度学习提供了必需的算力,但硬件自身有限的存储,限制了可训练模型的尺寸,尤其是大型深度网络,由此诞生出一系列相关技术,比如亚线性显存优化、梯度累加、混合精度训练、分布式训练,进行GPU显存优化。
其中,亚线性显存优化方法[1]由于较高的计算/显存性价比备受关注;旷视基于此,经过工程扩展和优化,发展出加强版的MegEngine亚线性显存优化技术,轻松把大模型甚至超大模型装进显存,也可以毫无压力使用大batch训练模型。
这里将围绕着深度学习框架MegEngine亚线性显存优化技术的工程实现和实验数据,从技术背景、原理、使用、展望等多个方面进行首次深入解读。
在深度学习领域中,随着训练数据的增加,需要相应增加模型的尺寸和复杂度,进行模型「扩容」;而ResNet [2] 等技术的出现在算法层面扫清了训练深度模型的障碍。不断增加的数据和持续创新的算法给深度学习框架带来了新挑战,能否在模型训练时有效利用有限的计算存储资源,尤其是减少GPU显存占用,是评估深度学习框架性能的重要指标。
在计算存储资源一定的情况下,深度学习框架有几种降低显存占用的常用方法,其示例如下:
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通过合适的梯度定义,让算子的梯度计算不再依赖于前向计算作为输入,从而in-place地完成算子的前向计算,比如Sigmoid、Relu等;
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通过额外的计算减少显存占用,比如利用梯度检查点重新计算中间结果的亚线性显存优化方法[1];
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通过额外的数据传输减少显存占用,比如把暂时不用的数据从GPU交换到CPU,需要时再从CPU交换回来。
上述显存优化技术在MegEngine中皆有不同程度的实现,这里重点讨论基于梯度检查点的亚线性显存优化技术。
一个神经网络模型所占用的显存空间大体分为两个方面:1)模型本身的参数,2)模型训练临时占用的空间,包括参数的梯度、特征图等。其中最大占比是 2)中以特征图形式存在的中间结果,比如,从示例[1]可知,根据实现的不同,从70%到90%以上的显存用来存储特征图。
这里的训练过程又可分为前向计算,反向计算和优化三个方面,其中前向计算的中间结果最占显存,还有反向计算的梯度。第 1)方面模型自身的参数内存占用最小。
MegEngine加强版亚线性显存优化技术借鉴了[1]的方法,尤其适用于计算存储资源受限的情况,比如一张英伟达2080Ti,只有11G的显存;而更贵的Tesla V100,最大显存也只有32G。
图1:亚线性显存优化原理,其中 (b) 保存了Relu结果,实际中Relu结果可用in-place计算
图 1(a) 给出了卷积神经网络的基本单元,它由Conv-BN-Relu组成。可以看到,反向计算梯度的过程依赖于前向计算获取的中间结果,一个网络需要保存的中间结果与其大小成正比,即显存复杂度为O(n)。
本质上,亚线性显存优化方法是以时间换空间,以计算换显存,如图 1(b) 所示,它的算法原理如下:
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选取神经网络中k个检查点,从而把网络分成k个block,需要注意的是,初始输入也作为一个检查点;前向计算过程中只保存检查点处的中间结果;
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反向计算梯度的过程中,首先从相应检查点出发,重新计算单个block需要的中间结果,然后计算block内部各个block的梯度;不同block的中间结果计算共享显存。
这种方法有着明显的优点,即大幅降低了模型的空间复杂度,同时缺点是增加了额外的计算:
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显存占用从O(n)变成O(n/k)+ O(k),O(n/k)代表计算单个节点需要的显存,O(k)代表k个检查点需要的显存, 取k=sqrt(n),O(n/k)+ O(k)~O(sqrt(n)),可以看到显存占用从线性变成了亚线性;
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因为在反向梯度的计算过程中需要从检查点恢复中间结果,整体需要额外执行一次前向计算。
在[1]的基础上,MegEngine结合自身实践,做了工程扩展和优化,把亚线性显存优化方法扩展至任意的计算图,并结合其它常见的显存优化方法,发展出一套行之有效的加强版亚线性显存优化技术。
亚线性优化方法采用简单的网格搜索(grid search)选择检查点,MegEngine在此基础上增加遗传算法,采用边界移动、块合并、块分裂等策略,实现更细粒度的优化,进一步降低了显存占用。
如图2所示,采用型号为2080Ti的GPU训练ResNet50,分别借助基准、亚线性、亚线性+遗传算法三种显存优化策略,对比了可使用的最大batch size。仅使用亚线性优化,batch size从133增至211,是基准的1.6x;而使用亚线性+遗传算法联合优化,batch size进一步增至262,较基准提升2x。
图2:三种显存优化方法优化batch size的对比:ResNet50
通过选定同一模型、给定batch size,可以更好地观察遗传算法优化显存占用的情况。如图3所示,随着迭代次数的增加,遗传算法逐渐收敛显存占用,并在第5次迭代之后达到一个较稳定的状态。
此外,MegEngine亚线性优化技术通过工程改良,不再局限于简单的链状结构和同质计算节点, 可用于任意的计算图,计算节点也可异质,从而拓展了技术的适用场景;并可配合上述显存优化方法,进一步降低模型的显存占用。
MegEngine基于亚线性显存技术开展了相关实验,这里固定batch size=64,在ResNet18和ResNet50两个模型上,考察模型训练时的显存占用和计算时间。
如图4所示,相较于基准实现,使用MegEngine亚线性显存技术训练ResNet18时,显存占用降低32%, 计算时间增加24%;在较大的ReNet50上,显存占用降低40%,计算时间增加25%。同时经过理论分析可知,模型越大,亚线性显存优化的效果越明显,额外的计算时间则几乎不变。
图4:MegEngine亚线性优化技术实验显存/时间对比:ReNet18/ReNet50
在更大模型Bert上实验数据表明,借助MegEngine亚线性显存技术,显存占用最高降低75%,而计算时间仅增加23%,这与理论分析相一致。有兴趣的同学可前往MegEngine ModeHub试手更多模型实验:https://megengine.org.cn/model-hub/。
MegEngine官网提供了亚线性显存优化技术的使用文档。当你的GPU显存有限,苦于无法训练较深、较大的神经网络模型,或者无法使用大batch进一步提升深度神经网络的性能,抑或想要使batchwise算子更加稳定,那么,MegEngine亚线性显存优化技术正是你需要的解决方案。
上手MegEngine亚线性优化技术非常便捷,无需手动设定梯度检查点,通过几个简单的参数,轻松控制遗传算法的搜索策略。具体使用时,在MegEngine静态图接口中调用SublinearMemoryConfig设置trace的参数sublinear_memory_config,即可打开亚线性显存优化:
from megengine.jit import trace, SublinearMemoryConfig
config = SublinearMemoryConfig()
@trace(symbolic=True, sublinear_memory_config=config)
def train_func(data, label, *, net, optimizer):
...
MegEngine在编译计算图和训练模型时,虽有少量的额外时间开销,但会显著缓解显存不足问题。下面以ResNet50为例,说明MegEngine可有效突破显存瓶颈,训练batch size从100最高增至200:
import os
from multiprocessing import Process
def train_resnet_demo(batch_size, enable_sublinear, genetic_nr_iter=0):
import megengine as mge
import megengine.functional as F
import megengine.hub as hub
import megengine.optimizer as optim
from megengine.jit import trace, SublinearMemoryConfig
import numpy as np
print(
"Run with batch_size={}, enable_sublinear={}, genetic_nr_iter={}".format(
batch_size, enable_sublinear, genetic_nr_iter
)
)
# 使用GPU运行这个例子
assert mge.is_cuda_available(), "Please run with GPU"
try:
# 我们从 megengine hub 中加载一个 resnet50 模型。
resnet = hub.load("megengine/models", "resnet50")
optimizer = optim.SGD(resnet.parameters(), lr=0.1,)
config = None
if enable_sublinear:
config = SublinearMemoryConfig(genetic_nr_iter=genetic_nr_iter)
@trace(symbolic=True, sublinear_memory_config=config)
def train_func(data, label, *, net, optimizer):
pred = net(data)
loss = F.cross_entropy_with_softmax(pred, label)
optimizer.backward(loss)
resnet.train()
for i in range(10):
batch_data = np.random.randn(batch_size, 3, 224, 224).astype(np.float32)
batch_label = np.random.randint(1000, size=(batch_size,)).astype(np.int32)
optimizer.zero_grad()
train_func(batch_data, batch_label, net=resnet, optimizer=optimizer)
optimizer.step()
except:
print("Failed")
return
print("Sucess")
# 以下示例结果在2080Ti GPU运行得到,显存容量为 11 GB
# 不使用亚线性内存优化,允许的batch_size最大为 100 左右
p = Process(target=train_resnet_demo, args=(100, False))
p.start()
p.join()
# 报错显存不足
p = Process(target=train_resnet_demo, args=(200, False))
p.start()
p.join()
# 使用亚线性内存优化,允许的batch_size最大为 200 左右
p = Process(target=train_resnet_demo, args=(200, True, 20))
p.star
如上所述,MegEngine的亚线性显存优化技术通过额外做一次前向计算,即可达到O(sqrt(n))的空间复杂度。如果允许做更多次的前向计算,对整个网络递归地调用亚线性显存算法,有望在时间复杂度为O(n log n)的情况下,达到 O(log n)的空间复杂度。
更进一步,MegEngine还将探索亚线性显存优化技术与数据并行/模型并行、混合精度训练的组合使用问题,以期获得更佳的集成效果。最后,在RNN以及GNN、Transformer等其他类型网络上的使用问题,也是MegEngine未来的一个探索方向。
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MegEngine GitHub:https://github.com/MegEngine
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MegEngine官网:https://megengine.org.cn
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MegEngine ModelHub:https://megengine.org.cn/model-hub/
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Chen, T., Xu, B., Zhang, C., & Guestrin, C. (2016). Training deep nets with sublinear memory cost. arXiv preprint arXiv:1604.06174.
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He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep residual learning for image recognition. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 770-778).