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工程之道:旷视天元框架亚线性显存优化技术解析

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。


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。

背景

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:

  • 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;

  • 在生命周期没有重叠的算子之间共享显存;

  • 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];

  • 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。

原理

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:

  • 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;

  • 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:

  • 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;

  • 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。


工程

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。

图 3:遗传算法收敛示意图

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。

实验

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/。

使用

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, SublinearMemory

Configconfig = 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.start()
p.join()

展望

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。

欢迎访问

  • MegEngine GitHub:https://github.com/MegEngine

  • MegEngine 官网:https://megengine.org.cn

  • MegEngine ModelHub:https://megengine.org.cn/model-hub/


参考文献
1.Chen, T., Xu, B., Zhang, C., & Guestrin, C. (2016). Training deep nets with sublinear memory cost. arXiv preprint arXiv:1604.06174.
2.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).

MegEngine
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MegEngine(天元)是旷视完全自主研发的工业级深度学习框架,于2020年3月25日全面开源。以“简单开发”为核心理念的MegEngine回应了旷视在实际复杂业务、学术研究背景下所遭遇的种种问题。从2014年诞生到现在,MegEngine帮助旷视拿下了27项(截止到2019年)全球AI竞赛冠军和MS COCO三连冠,如今,旷视全面使用天元构建几乎所有的AI产品。

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