美团并行学习实践

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2023-12-01

简介

TensorFlow是Google研发的第二代人工智能学习系统，能够处理多种深度学习算法模型，以功能强大和高可扩展性而著称。TensorFlow完全开源，所以很多公司都在使用，但是美团点评在使用分布式TensorFlow训练WDL模型时，发现训练速度很慢，难以满足业务需求。
经过对TensorFlow框架和Hadoop的分析定位，发现在数据输入、集群网络和计算内存分配等层面出现性能瓶颈。主要原因包括TensorFlow数据输入接口效率低、PS/Worker算子分配策略不佳以及Hadoop参数配置不合理。我们在调整对TensorFlow接口调用、并且优化系统配置后，WDL模型训练性能提高了10倍，分布式线性加速可达32个Worker，基本满足了美团点评广告和推荐等业务的需求。

术语

TensorFlow - Google发布的开源深度学习框架
OP - Operation缩写，TensorFlow算子
PS - Parameter Server 参数服务器
WDL -Wide & Deep Learning，Google发布的用于推荐场景的深度学习算法模型
AFO - AI Framework on YARN的简称 - 基于YARN开发的深度学习调度框架，支持TensorFlow，MXNet等深度学习框架

TensorFlow分布式架构简介

为了解决海量参数的模型计算和参数更新问题，TensorFlow支持分布式计算。和其他深度学习框架的做法类似，分布式TensorFlow也引入了参数服务器（Parameter Server，PS），用于保存和更新训练参数，而模型训练放在Worker节点完成。

TensorFlow分布式架构

TensorFlow支持图并行（in-graph）和数据并行（between-graph）模式，也支持同步更新和异步更新。因为in-graph只在一个节点输入并分发数据，严重影响并行训练速度，实际生产环境中一般使用between-graph。
同步更新时，需要一个Woker节点为Chief，来控制所有的Worker是否进入下一轮迭代，并且负责输出checkpoint。异步更新时所有Worker都是对等的，迭代过程不受同步barrier控制，训练过程更快。

AFO架构设计

TensorFlow只是一个计算框架，没有集群资源管理和调度的功能，分布式训练也欠缺集群容错方面的能力。为了解决这些问题，我们在YARN基础上自研了AFO框架解决这个问题。
AFO架构特点：

高可扩展，PS、Worker都是任务（Task），角色可配置
基于状态机的容错设计
提供了日志服务和Tensorboard服务，方便用户定位问题和模型调试
AFO 架构

AFO模块说明：

Application Master：用来管理整个TensorFlow集群的资源申请，对任务进行状态监控
AFO Child：TensorFlow执行引擎，负责PS、Worker运行时管理和状态同步
History Server：管理TensorFlow训练生成的日志
AFO Client：用户客户端

WDL模型

在推荐系统、CTR预估场景中，训练的样本数据一般是查询、用户和上下文信息，系统返回一个排序好的候选列表。推荐系统面临的主要问题是，如何同时可以做到模型的记忆能力和泛化能力，WDL提出的思想是结合线性模型（Wide，用于记忆）和深度神经网络（Deep，用于泛化）。
以论文中用于Google Play Store推荐系统的WDL模型为例，该模型输入用户访问应用商店的日志，用户和设备的信息，给应用App打分，输出一个用户“感兴趣”App列表。

WDL 模型网络

其中，installed apps和impression apps这类特征具有稀疏性（在海量大小的App空间中，用户感兴趣的只有很少一部分），对应模型“宽的部分”，适合使用线性模型；在模型“深的部分”，稀疏特征由于维度太高不适合神经网络处理，需要embedding降维转成稠密特征，再和其他稠密特征串联起来，输入到一个3层ReLU的深度网络。最后Wide和Deep的预估结果加权输入给一个Logistic损失函数（例如Sigmoid）。
WDL模型中包含对稀疏特征的embedding计算，在TensorFlow中对应的接口是tf.embedding_lookup_sparse，但该接口所包含的OP无法使用GPU加速，只能在CPU上计算，因此TensorFlow在处理稀疏特征性能不佳。不仅如此，我们发现分布式TensorFlow在进行embedding计算时会引发大量的网络传输流量，严重影响训练性能。

性能瓶颈分析与调优

在使用TensorFlow训练WDL模型时，我们主要发现3个性能问题：

每轮训练时，输入数据环节耗时过多，超过60%的时间用于读取数据。
训练时产生的网络流量高，占用大量集群网络带宽资源，难以实现分布式性能线性加速。
Hadoop的默认参数配置导致glibc malloc变慢，一个保护malloc内存池的内核自旋锁成为性能瓶颈。

TensorFlow输入数据瓶颈

TensorFlow支持以流水线（Pipeline）的方式输入训练数据。如下图所示，典型的输入数据流水线包含两个队列：Filename Queue对一组文件做shuffle，多个Reader线程从此队列中拿到文件名，读取训练数据，再经过Decode过程，将数据放入Example Queue，以备训练线程从中读取数据。Pipeline这种多线程、多队列的设计可以使训练线程和读数据线程并行。理想情况下，队列Example Queue总是充满数据的，训练线程完成一轮训练后可以立即读取下一批的数据。如果Example Queue总是处于“饥饿”状态，训练线程将不得不阻塞，等待Reader线程将Example Queue插入足够的数据。使用TensorFlow Timeline工具，可以直观地看到其中的OP调用过程。

TensorFlow输入数据流水线

使用Timeline，需要对tf.Session.run()增加如下几行代码：

with tf.Session as sess:
    ptions = tf.RunOptions(trace_level=tf.RunOptions.FULL_TRACE)
    run_metadata = tf.RunMetadata()
    _ = sess.run([train_op, global_step], options=run_options, run_metadata=run_metadata)
    if global_step > 1000 && global_step < 1010:
        from tensorflow.python.client import timeline
        fetched_timeline = timeline.Timeline(run_metadata.step_stats)
        chrome_trace = fetched_timeline.generate_chrome_trace_format()
        with open('/tmp/timeline_01.json', 'w') as f:
            f.write(chrome_trace)

这样训练到global step在1000轮左右时，会将该轮训练的Timeline信息保存到timeline_01.json文件中，在Chrome浏览器的地址栏中输入chrome://tracing，然后load该文件，可以看到图像化的Profiling结果。
业务模型的Timeline如图所示：

Timeline显示数据输入是性能瓶颈

可以看到QueueDequeueManyV2这个OP耗时最久，约占整体时延的60%以上。通过分析TensorFlow源码，我们判断有两方面的原因：
（1）Reader线程是Python线程，受制于Python的全局解释锁（GIL），Reader线程在训练时没有获得足够的调度执行；
（2）Reader默认的接口函数TFRecordReader.read函数每次只读入一条数据，如果Batch Size比较大，读入一个Batch的数据需要频繁调用该接口，系统开销很大；
针对第一个问题，解决办法是使用TensorFlow Dataset接口，该接口不再使用Python线程读数据，而是用C++线程实现，避免了Python GIL问题。
针对第二个问题，社区提供了批量读数据接口TFRecordReader.read_up_to，能够指定每次读数据的数量。我们设置每次读入1000条数据，使读数句接口被调用的频次从10000次降低到10次，每轮训练时延降低2-3倍。

优化数据输入使性能提升2-3倍

可以看到经过调优后，QueueDequeueManyV2耗时只有十几毫秒，每轮训练时延从原来的800多毫秒降低至不到300毫秒。

集群网络瓶颈

虽然使用了Mellanox的25G网卡，但是在WDL训练过程中，我们观察到Worker上的上行和下行网络流量抖动剧烈，幅度2-10Gbps，这是由于打满了PS网络带宽导致丢包。因为分布式训练参数都是保存和更新都是在PS上的，参数过多，加之模型网络较浅，计算很快，很容易形成多个Worker打一个PS的情况，导致PS的网络接口带宽被打满。
在推荐业务的WDL模型中，embedding张量的参数规模是千万级，TensorFlow的tf.embedding_lookup_sparse接口包含了几个OP，默认是分别摆放在PS和Worker上的。如图所示，颜色代表设备，embedding lookup需要在不同设备之前传输整个embedding变量，这意味着每轮Embedding的迭代更新需要将海量的参数在PS和Worker之间来回传输。

embedding_lookup_sparse的OP拓扑图

有效降低网络流量的方法是尽量让参数更新在一个设备上完成，即

with tf.device(PS):
    do embedding computing

社区提供了一个接口方法正是按照这个思想实现的：embedding_lookup_sparse_with_distributed_aggregation接口，该接口可以将embedding计算的所使用的OP都放在变量所在的PS上，计算后转成稠密张量再传送到Worker上继续网络模型的计算。
从下图可以看到，embedding计算所涉及的OP都是在PS上，测试Worker的上行和下行网络流量也稳定在2-3Gpbs这一正常数值。

embedding_lookup_sparse_with_distributed_aggregation的OP拓扑图

PS上的UniqueOP性能瓶颈

在使用分布式TensorFlow 跑广告推荐的WDL算法时，发现一个奇怪的现象：WDL算法在AFO上的性能只有手动分布式的1/4。手动分布式是指：不依赖YARN调度，用命令行方式在集群上分别启动PS和Worker作业。
使用Perf诊断PS进程热点，发现PS多线程在竞争一个内核自旋锁，PS整体上有30%-50%的CPU时间耗在malloc的在内核的spin_lock上。

Perf诊断PS计算瓶颈

进一步查看PS进程栈，发现竞争内核自旋锁来自于malloc相关的系统调用。WDL的embedding_lookup_sparse会使用UniqueOp算子，TensorFlow支持OP多线程，UniqueOp计算时会开多线程，线程执行时会调用glibc的malloc申请内存。
经测试排查，发现Hadoop有一项默认的环境变量配置:

export MALLOC_ARENA_MAX="4"

该配置意思是限制进程所能使用的glibc内存池个数为4个。这意味着当进程开启多线程调用malloc时，最多从4个内存池中竞争申请，这限制了调用malloc的线程并行执行数量最多为4个。
翻查Hadoop社区相关讨论，当初增加这一配置的主要原因是：glibc的升级带来多线程ARENA的特性，可以提高malloc的并发性能，但同时也增加进程的虚拟内存（即top结果中的VIRT）。YARN管理进程树的虚拟内存和物理内存使用量，超过限制的进程树将被杀死。将MALLOC_ARENA_MAX的默认设置改为4之后，可以不至于VIRT增加很多，而且一般作业性能没有明显影响。
但这个默认配置对于WDL深度学习作业影响很大，我们去掉了这个环境配置，malloc并发性能极大提升。经过测试，WDL模型的平均训练时间性能减少至原来的1/4。

调优结果

注意：以下测试都去掉了Hadoop MALLOC_ARENA_MAX的默认配置

我们在AFO上针对业务的WDL模型做了性能调优前后的比对测试，测试环境参数如下：
模型：推荐广告模型WDL
OS：CentOS 7.1
CPU: Xeon E5 2.2G, 40 Cores
GPU：Nvidia P40
磁盘: Local Rotational Disk
网卡：Mellanox 25G（未使用RoCE）
TensorFlow版本：Release 1.4
CUDA/cuDNN: 8.0/5.1

分布式线性加速效果

可以看到调优后，训练性能提高2-3倍，性能可以达到32个GPU线性加速。这意味着如果使用同样的资源，业务训练时间会更快，或者说在一定的性能要求下，资源节省更多。如果考虑优化MALLOC_ARENA_MAX的因素，调优后的训练性能提升约为10倍左右。

总结

我们使用TensorFlow训练WDL模型发现一些系统上的性能瓶颈点，通过针对性的调优不仅可以大大加速训练过程，而且可以提高GPU、带宽等资源的利用率。在深入挖掘系统热点瓶颈的过程中，我们也加深了对业务算法模型、TensorFlow框架的理解，具有技术储备的意义，有助于我们后续进一步优化深度学习平台性能，更好地为业务提供工程技术支持。