来源：SysML,作者：GuanhuaWang，译者：彭焯艺，编辑：星云Clustar
大规模分布式机器学习应用中，GPU间参数聚合的速度对整体训练速度起到至关重要的作用，尤其当今GPU算力越来越强，参数聚合速度的重要性也日益显著。这篇文章介绍Blink，一个基于NVLink构建的高性能的参数聚合通讯库，并通过实验来证明其有效性。星云Clustar希望该篇文章对大家有所帮助。
1.引言
大型深度学习模型进行训练时，需要花费不少的时间，如ImageNet1K等模型通常需要数天甚至数周才能在单个GPU上进行训练，所以就需要从单GPU扩展到多GPU进行训练。减少DNN训练时间最广泛使用的方法是使用数据并行随机梯度下降（SGD）来并行化训练。在数据并行训练中，每个GPU具有模型参数的完整副本，并且在输入数据的子集上独立地训练，GPU经常需要与参与训练的其他GPU交换参数。在大规模训练时，跨GPU同步参数会带来显著的开销-这个问题会因为GPU计算越来越快，模型规模越来越大而变得更加严重，从而使得通信成本上的问题变得愈发突出。
模型参数交换通常使用collective通信原语实现，例如All-Reduce[2]。NVIDIAcollective通信库（NCCL）[7]是一种先进的实现方式，可通过PCIe或更新的互连方式（如NVLink）提供GPU间collective通信原语。通过将NCCL纳入Tensorfow[1]，Uber的研究人员表明，端到端的训练过程可以加快60％。
但是，对于某个特定拓扑结构，NCCL并不总是有效地使用所有可用链路。这是因为NCCL使用的是基于环的模式进行数据传输，并在给定拓扑中创建尽可能多的环。考虑图1中的拓扑，是现代NVIDIADGX-1的拓扑实现，这里我们从GPUA使用Broadcast操作。由于每个链路都是双向的，我们可以构建两个环，如图1所示（a）。从一个环开始是A-B-D-C-A，另一个反方向是A-C-D-B-A。要做广播A可以将数据分成两部分，并在每个环上发送一个部分。因此，如果数据大小为n并且链路带宽大小为b，则所花费的时间将是n除以2b。请注意，A-D和B-C（虚线表示）的两个交叉链接没被有效利用起来。
为实现更高的链路利用率，从而加快速度传输，我们提出Blink，这是一系列使用基于广播的数据传输方案的协议，能够充分利用相连的GPU组来实现更高效率。Blink还旨在克服拓扑异构性的困难，这种困难是由于使用的GPU数量不同、硬件层的异构性，多机器训练而引起的。例如，在图1（b）中，我们在Blink中展示了一个广播协议。在这种情况下，从GPUA发送到GPUB的数据，然后再被广播到GPUC和GPUD。我们可以构造三个这样的转发树，因此链路利用率提高，并且所花费的总时间变为n除以3b。
通常，Blink的协议遵循如下分层方案：对于给定网络拓扑，首先将网络划分为组内所有节点完全连接的组。在第一阶段，执行内部广播，其中使用组内的每个全连接节点进行通信交换数据。在第二阶段，执行跨组转发，跨组进行通信，并转发相应组内的跨组数据。我们在Blink中为四个通信原语（Broadcast，Gather，All-Gather，All-Reduce）设计了对应的通信协议。在NVIDIADGX-1机器上使用多达8个GPU的实验表明，与最先进的库相比，Blink可以实现高达2倍的加速。
2.背景
GPU互连拓扑：在这项工作中使用的主要测试平台是NVIDIADGX-1，它是一个配备8个P或VGPU的架构。GPU不仅可以通过PCIe连接，还可以通过新设计的被称为NVLink[8]的互连技术连接。NVLink是一种高带宽且节能的互联技术，可实现20-25GB/s的吞吐量。如图2（a）所示，基于P的DGX-1具有NVLink拓扑。该拓扑结构由两个方形GPU组连接组成，此外还有2条跨GPU组的长连接。
广播与环：基于环的NCCL数据传输浪费了无法形成新环的链路。基于网络拓扑结构，NCCL将拓扑划分为不相交的环。在大多数情况下，我们有剩余的、不能形成新的环的连接，导致这些链接闲置或浪费。在我们基于P的DGX-1机器的NCCL基准测试中，如果我们使用4到7个GPU，它只能形成一个双向环（如图2（a）所示），超过一半的链路空闲。例如，如果我们在DGX-1机器内的8个GPU中使用6个GPU，则它仅使用16个NVLink中的6个。
3．BLINK
接下来，我们来说明Blink中基于广播的协议，将如何提高链路利用率，并处理可变数量的GPU。通常在调度数据传输之前，我们首先将节点划分为完全连接的组，在每个组内执行collective通信，然后跨组进行同步。虽然可以在任何网络拓扑中实现此节点分组，但为了简单起见，我们将讨论基于DGX-1拓扑的AllReduce协议。
3.1Blink中的AllReduce
基于DGX-1拓扑，我们的协议以分层方式进行。首先，我们将此拓扑划分为两组，每组包含4个完全连接的GPU。我们使用内部广播在每个组内执行reduce，然后跨组通过跨组转发进行通信。
内部广播：在内部广播阶段，我们使用reduce-scatter协议。如果，每个组中有4个GPU，并将每个GPU上的数据分成4个块。然后，我们让GPU1，GPU2，GPU3将他们的第一块数据（即图2（b）中的B1，C1，D1）传输到GPU0，这样在这个reduce-scatter步骤之后，GPU0将拥有最终的第一块组内的结果（即ABCD1）。同时，我们将所有第二块数据传输到GPU1，以便GPU1具有第二块的最终结果，以此类推。在此阶段结束时，每个GPU将具有来自组内的最终结果的一个块。注意，即使当不使用组中的所有节点时（例如，当跨6个GPU执行all-reduce时），该方案也适用。由于来自完全连接组的节点的子集也完全连接，所以，我们可以复用上述相同的内部广播协议。
跨组转发：在跨组转发阶段，我们使用跨组链接来聚合其他组的内部结果，并在组内转发最终结果。在我们的示例中，GPU0从另一个组中接收GPU4的结果（即图2（c）中的EFGH1），并和自身的结果（即ABCD1）进行聚合，然后在组内转发最终结果的第一个数据块。整个过程用图2（c）中带箭头的线表示。注意，可以同时执行该聚合和转发。
3.2Benchmark
接下来，介绍上述AllReduce方案的性能基准。我们使用NVIDIADGX-1机器并在每个GPU上初始化1GB数据。随着GPU的数量从2变为8，我们比较了NCCL2和Blink实现的吞吐量。如图3所示，与NCCL2相比，Blink可以在4到7个GPU情况下实现2倍的吞吐量。吞吐量差异的主要原因是Blink可以使用我们的两步数据传输方案来利用更多NVLink链路。
4．未来工作与结论
本文介绍了Blink，一个包含了一系列基于广播的collective通信原语的通讯库。与NCCL中基于环的数据传输相比，此方案可以实现更好的链路利用率、更高的吞吐量并在不同数量的GPU场景下依然有效。在当下硬件异构，以及跨机器Collective通信的环境中，我们将继续推广和拓展Blink。
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