伯克利与微软联合发布：任意网络结构下的最优GPU通信库Blink

机器之心发布

作者：Guanhua Wang, Shivaram Venkataraman, Amar Phanishayee 等

在分布式机器学习中，随着 GPU 的算力不断提升，GPU 之间的通信逐渐成为模型训练的瓶颈。 为解决该问题，由微软研究院 (Microsoft Research)，加州大学伯克利分校 (UC Berkeley)，以及威斯康星大学麦迪逊分校 (University of Wisconsin-Madison) 的研究团队共同推出，在任意网络结构下，实现最优解的 GPU 间通信库 Blink。

论文链接：https://arxiv.org/abs/1910.04940

背景介绍

随着机器学习模型，和数据量的不断增长，模型训练逐渐由单机训练，转变为分布式的多机训练。 在分布式深度学习中，数据并行是最为常用的模型训练方式。 然而数据并行的模型训练过程中，需要频繁的做数据聚合/模型同步。 参与运算的 GPU 数量越多，其对应的数据聚合的开销也会越大。 当下单个 GPU 的算力不断增加，GPU 间的数据聚合成成了新的分布式机器学习的瓶颈。

各大公司也发现了数据聚合这个重大瓶颈，因此在软硬件上都提出了自己的解决方案。 硬件层面上，GPU 厂商 Nvidia 发布了 GPU 之间直接相连的高速通信通道 NVLink，以及多 GPU 之间的路由器 NVSwitch。 软件层面上，各大公司都相继发布了自己的 GPU 通信库（例如： Nvidia 的 NCCL，Baidu 的 Ring-AllReduce），或者针对 GPU 通信进行优化的分布式机器学习平台（最流行的 Uber 的 Horovod）。

然而，这些软件层面上的通信库或者机器学习平台，并没有充分利用所有的，同构和异构的网络通信线路。 因此，由 UC Berkeley，Microsoft Research 以及 University of Wisconsin-Madison 组成的研究团队发布，能够充分利用所有同构及异构的网络传输线路，从而实现最优 GPU 间数据聚合的 Blink 项目。

文章简介

当下流行的分布式机器学习平台（Horovod）或 GPU 间数据聚合的通信库（NCCL），其最大问题在于无法很好的解决网络异构性。 网络异构性主要表现为如下三点：

1. 同构的 GPU 间链接线路，例如 NVLink，用于不同型号的 GPU 的对应 NVLink 的版本和带宽不同，其组成的网络的拓扑结构也不相同。 具体区别如图一所示。

 

在一个 8 卡的 DGX-1 机器上： 如果 GPU 是 P100，其对应的 NVLink 是第一代，带宽为 18-20GB/s，其拓扑结构如图 1 黑线所示。 如果 DGX-1 用的 GPU 是 V100，其 NVLink 通信线路为第二代，带宽为 22-25GB/s。 于此同时，相比 P100 的 DGX-1，V100 的 DGX-1 的网络拓扑结构也不同，其在 P100 的基础上，新增了一圈红色虚线的 NVLink 线路。

2. 当下主流的 GPU 间数据聚合，使用的是构建环状（Ring）通信通道，其无法很好的利用异构的通信线路。 原因很简单，如果用异构的线路构建一个环状网络，整个环的最大带宽被这个环状通道中带宽最小的一段线路所限制。 例如用 PCIe 和 NVLink 一起构建一个环状的网络传输通道，则整个环状通道的吞吐率会被 PCIe 的带宽限制，因为 PCIe 的带宽（8-12GB/s）远小于 NVLink(18-25GB/s)。

 

因此，如图 2（a）所示（这里的 GPU 的 ID 可以直接映射在图 1 上），当 GPU 间存在能够建立环状网络的 NVLink 线路时，NCCL/Horovod 就直接放弃 PCIe 这种异构线路，只用 NVLink 构成环状网络进行 GPU 间数据聚合。

3. 在多租户的云计算环境下，计算资源的调度器通常完全不知道 GPU 之间的通信线路和拓扑结构的信息。 因此，被调度器分配给同一个任务的多个 GPU，很有可能其间的网络拓扑结构不规则，而且一个任务的多个 GPU 可能会被分配到不同机器上。

 

如图 3 所示，我们分析了一个微软内部机群的任务调度日志。 其所用的机器大多数是 8 卡的 DGX-1。 我们发现，虽然用户基本都在申请使用 2 的幂的数量的 GPU，但在每一台 DGX-1 机器上，分给同一个用户任务的 GPU 数量会存在 3，5，6，7 这种数量。

如上三点的网络异构性，导致很多 GPU 间的通信线路没有被充分利用。例如图 2（b）所示（GPU 的 ID 对应图 1），当任务调度器在一台 DGX-1 机器上，分配给一个任务的 3 个 GPU 是 GPU0，1，4 时，由于 GPU1 和 GPU4 之间没有直接相连的 NVLink，由于无法建立环状通信通道，此时 NCCL/Horovod 会直接放弃 GPU0-GPU1 和 GPU0-GPU4 之间的两条高速通信线路 NVLink，转而完全使用低速的 PCIe 去做数据聚合。

再者，即使分配给同一个任务的 GPU 间 NVLink 可以构成环状通信通道，由于环状通信通道本身的不灵活性（例如在一个环状通信通道中，任意 GPU 只能有一个输入接口和一个输出接口，而不能是多个输入或输出），导致 NCCL/Horovod 也无法利用所有的同构的高速线路 NVLink。如图 4 所示，在一个广播（Broadcast）的应用场景下，6GPU 的网络拓扑结构如图 4（a）所示，NCCL/Horovod 在这种情况下，可以构建两个单向的环状通道（图 4（b）所示），这种做法使得 GPU1&3，GPU5&7，GPU0&4 之间的高速 NVLink 完全未被使用。

 

为了解决如上问题，我们提出 Blink，一个最优的 GPU 间数据聚合的通信库。

首先，为了解决拓扑结构的不规则性，在同构网络中，Blink 可以自动生成最优的多个数据聚合通道。 为了充分利用所有现有的 GPU 间数据通信线路，Blink 放弃了搭建环状（Ring）的数据聚合通道，使用一种更灵活高效的生成树（spanning tree）协议。 相比于环，生成树可以更好的适应任意网络拓扑结构，使其更高效的利用所有通信线路。 如图 2（b）所示，Blink 可以使用不能构成环的两条 NVLink 用来做 GPU 间数据拟合。 如图 4（c）所示，生成树在同样的同构网络拓扑结构下，可以同时建立 3 个可并行的数据聚合通道，相比于 NCCL/Horovod 的 2 个环状通道。 我们把每个 GPU 上需要数据聚合的数据总量叫做 N，同构线路的带宽叫做 B，则在这个环境下，Blink 的通信时间可以由 NCCL/Horovod 的 N/2B 缩减为 N/3B。

其次，根据不同带宽的异构线路，我们可以根据其带宽，分配和平衡在其上做数据聚合的数据量大小，从而实现多个异构通道并行完成数据聚合。 如图 2（b）所示，Blink 可以同时用 PCIe 和 NVLink 实现数据的并行传输。

最后，Blink 提供了和 NCCL 完全一致的函数接口（API），所以不需要修改任何用户层面的代码，Blink 就可以无缝使用到当下流行的分布式机器学习平台，例如 PyTorch，TensorFlow 等。

实验结果

1. Broadcast, AllReduce 基准测试

我们在三个多 GPU 的平台进行了 Broadcast 和 AllReduce 的数据聚合测试。 三个平台分别为由 P100 GPU 组成的八卡机器 DGX-1-P00，由 V100 GPU 组成的 DGX-1-V100 和 DGX-2。 基准测试的横轴的数字序列均代表所使用的 GPU 的 ID，可以直接映射到图 1。 这些 GPU 的序列代表当下机器上所有可能出现的不同的拓扑结构。 实验的比较对象是 2019 年 7 月最新发布的 NCCL v2.4。

实验结果如下：

1.1 基于 DGX-1-V100 的 Broadcast,AllReduce 测试

 

Broadcast 测试结果如图 15 所示，在 DGX-1-V100 上，Blink 可以提速数据聚合效率高达 6 倍（平均 2 倍）。

AllReduce 是 GPU 间数据聚合最频繁使用的方式。 测试结果如图 17 所示，相比 NCCL，Blink 可提升数据聚合的吞吐率高达 8 倍（平均 2 倍）

1.2 基于 DGX-1-P00 的 Broadcast 测试

如图 16 所示，相比 DGX-1-V100，DGX-1-P100 的不同拓扑结构数量少，原因在于其 NVLink 网络的拓扑结构是更为规则的 hyper-cube（图一黑线所示）。 相比 NCCL，Blink 可以提升通信效率高达 3 倍（平均提高 1.6 倍）。

1.3 基于 DGX-2 的 AllReduce 测试

DGX-2 是集成了 16 个 GPU 的大型计算机器。 相比与 DGX-1，DGX-2 里面新加入了多个 NVSwitch 芯片，可以更好的实现 GPU 间点对点的无冲突通信。

 

实验结果如图 19 和 20 所示，Blink 可以提升 AllReduce 吞吐率高达 3.5 倍，减小通信延迟高达 3.32 倍。

2. 异构线路吞吐率测试

我们测试了在 DGX-1-V100 上的 PCIe 和 NVLink 通过 Blink 实现异构通信。 结果如图 21 所示，相比于只利用 NVLink，加上 PCIe 实现异构通道并行数据聚合，可以提高整体通信吞吐率 2-5GB/s。

 

3. 机器学习模型训练测试

我们使用图像分类作为我们的实验任务。 我们在 ImageNet-1K 数据集上，分别对四种不同的 CNN（AlexNet, ResNet18, ResNet50, VGG16）进行了分布式模型训练。 单机和多机测试均用的 DGX-1-V100。

3.1 单机测试

 

单机测试结果如图 18 所示，相比 NCCL，Blink 可以最多减少 87% 的 GPU 数据聚合时间（平均减少 31%），从而导致 Blink 可以缩短整个模型训练时间高达 40%（平均 6.3%）。

3.2 多机测试

多机测试结果如图 22（a）所示，相比 NCCL，Blink 在分布式 CNN 模型训练中，图片的吞吐率（Image/Sec）提高 11%。 提升不显著的根本原因是因为机器间的通信线路仍采用 40Gbps 的低速以太网，使其成为了数据聚合的瓶颈。 我们根据当下可以达到的机器间通信带宽做了仿真测试，如图 22（b）所示，相比 NCCL，Blink 最多可以提升数据聚合吞吐率高达 7 倍。

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