PyTorch模型训练性能调优宝典

模型训练性能调优宝典 综合指南 * 本电子书版权归属于北京开元维度科技有限公司，未经授权，不得进行任何形式的转载和分发。 摘要 在当下快节奏、技术驱动的时代，人工智能（AI）不断发展，对许多领域产生颠覆性的影响。PyTorch 是一款开源的机器学习框架，已经成为许多企业和机构开发和部署深度学习模型的首选。 模型训练是机器学习流程中计算最密集型的阶段，需要持续进行性能优化。训练过程可能会由于I/O、数据操作、GPU和CPU处理等诸多因素而变得缓慢，因此对训练性能进行调优往往既困难又耗时。 本电子书是解决PyTorch训练性能和效率问题的首选宝典。适用对象包括AI/ML平台工程师、数据平台工程师、后端软件工程师、MLOps工程师、站点可靠性工程师、架构师、机器学习工程师以及任何希望掌握PyTorch性能调优技巧的专业人士。我们假定您具备基本的Python编程技能并了解Linux命令行的使用。 本宝典中介绍的技术适用于对PyTorch的基础设施及其使用的资源进行调优。这些调优技巧适用于所有模型算法，包括CNNs、RNNs、GANs、transformers（如GPT、BERT）等，并且适用于所有领域，如计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）等。需要注意的是，本宝典不针对模型参数进行调优，例如选择正确的超参数组合。 您将了解到以下内容: PyTorch的基础知识，包括张量、计算图、自动微分以及神经网络模块的工作原理；影响机器学习流程中模型训练性能的因素；优化PyTorch模型训练的分步过程；在数据加载、数据操作、GPU处理和CPU处理方面的最佳调优技巧，附有代码示例。通过这些技巧，平均训练epoch时长可缩短至原先的1/5-1/10；在真实生产环境中使用Alluxio作为数据访问层为模型训练赋能的案例研究。 接下来，让我们一起解锁PyTorch在模型训练性能调优方面的全部潜能吧！ 目录目录 第一章：了解PyTorch用于模型训练的基础知识4 1.1 张量1.2 计算图1.3 自动微分1.4 神经网络模块 5 2.1.1 传统命令行工具2.1.2 TensorBoard2.1.3 Visdom第二章：PyTorch训练性能调优技巧2.1 使用监控工具定位瓶颈2.2 性能调优过程2.3 优化I/O性能2.3.1 将数据复制到本地NVMe（SSD）2.3.2 使用Alluxio作为高性能数据访问层2.3.3 启用异步数据加载2.4 数据操作优化2.4.1 在正确的设备上创建张量2.4.2 使用torch.as_tensor（等)2.4.3 将non_blocking设置为True2.5 针对GPU的优化2.5.1 如何选择正确的GPU2.5.2 编译模型2.5.3 使用DistributedDataParallel（DDP)2.5.4 使用低精度的数据类型2.6 针对CPU的优化2.6.1 对结构化数据使用更高效的文件格式2.6.2 启用SIMD2.6.3 使用更高效的内存分配器566788911131414151718181920212123252627272829 目录目录 第三章：使用Alluxio作为数据访问层的案例分享30 3.1 支付宝：加速数十亿文件的大规模计算机视觉模型训练3.2 知乎：加速LLM模型训练，GPU利用率达到90％3.3 哔哩哔哩：训练性能提升3倍，实现预处理与训练数据的共享313334 第四章：总结和其他资源 4.1 要点总结4.2 其他资源 37 38 第一章： 了解PyTorch用于模型训练的基础知识 在开始PyTorch调优之前，您需要了解它的基本工作原理。本章将介绍张量、计算图、自动微分以及神经网络模块的工作原理。一旦熟悉了这些基本概念即可开始优化PyTorch代码，从而实现性能提升。 张量 神经网络模块 自动微分 第一章：了解PyTorch用于模型训练的基础知识 1.1 张量 在PyTorch中，张量是类似于NumPy的ndarrays的基本数据结构，类似于数组或矩阵。但不同的是，张量可以无缝地利用GPU资源来加速计算。这使得PyTorch成为深度学习模型训练（需要巨大计算能力）的理想选择。 在PyTorch中使用张量时，有几个关键属性和操作在训练模型中起着至关重要的作用。首先，张量具有形状属性，提供了有关其维度的重要信息。了解张量的大小和结构对于有效地设计和调试模型至关重要。 此外，PyTorch提供了各类张量操作，包括逐元素操作（例如加法、乘法）、矩阵操作（例如矩阵乘法、矩阵求逆）和归约操作（例如求和、平均值）。这些操作使得研究人员和从业者能够在训练过程中高效地执行计算和应用张量。 1.2 计算图 PyTorch的计算图是捕获深度学习模型中对张量进行操作序列的基本组件。它在前向传播过程中自动跟踪和记录这些操作，创建动态计算图。计算图对高效的自动微分而言至关重要，允许在反向传播过程中高效地计算梯度。通过利用计算图，PyTorch能帮助实现高效的反向传播，从而更轻松地优化模型参数并有效地训练深度学习模型。 PyTorch计算图的一个主要优点在于处理动态模型架构的灵活性，允许研究人员和从业者创建具有不同计算流程的模型，包括循环连接、条件分支，甚至自适应网络结构。这种灵活性对于需要实时修改模型的高级研究和实验尤其有价值。通过动态构建计算图，PyTorch让用户能够探索复杂的网络设计，并推动深度学习的边界。 第一章：了解PyTorch用于模型训练的基础知识 1.3 自动微分 PyTorch的自动微分功能是在神经网络训练中实现高效计算梯度的关键概念。通过在张量上设置requires_grad属性，PyTorch会自动跟踪张量上的操作，并使用反向传播算法计算梯度。这样一来可使用基于梯度的优化算法（如随机梯度下降）来高效地优化模型参数。 1.4 神经网络模块 PyTorch采用基于模块的方法来构建神经网络。神经网络模块都是从基类nn.Module继承而来的类，它们封装了神经网络的层、激活函数和其他神经网络组件。这种模块化设计简化了在PyTorch中定义、组织和训练复杂神经网络架构的流程。神经网络模块提供了灵活性和重用性，使得构建和尝试不同的网络结构更加容易。 第二章：PyTorch训练性能调优技巧 现在您已经了解了PyTorch的工作原理，可开始定位有优化空间的地方。本章将介绍性能调优的技巧，包括数据加载、数据处理、GPU处理和CPU处理。 2.1 使用监控工具定位瓶颈 在优化系统之前，我们建议先定位系统中的瓶颈。这是因为瓶颈可能因多种因素而异，例如数据集的大小、模型的复杂性以及使用的硬件。通过定位瓶颈，您可以将优化工作集中在对性能影响最大的区域上。 例如，如果数据集很大，瓶颈可能是数据加载步骤。如果模型非常复杂，瓶颈可能是模型训练步骤。在PyTorch中，瓶颈也可能因使用的特定代码而异。例如，如果代码未使用GPU加速，则瓶颈可能是CPU。但是，如果代码使用了GPU加速，则瓶颈可能是GPU显存或CPU与GPU之间的带宽。 通过定位系统中的瓶颈，您可以将优化工作集中在对性能影响最大的区域上，从而显著提升性能，节约时间和成本。 在本节中，我们将探讨如何使用监控工具来定位PyTorch训练中的瓶颈，并在接下来的章节中讨论不同类型瓶颈的调优技巧。 2.1.1 传统命令行工具 命令行工具对于监控PyTorch训练和识别瓶颈非常有用。它们易于使用，可以从任何终端访问，并可用于监控各种指标，包括CPU使用率、GPU使用率、内存使用率和I/O流量。然而，命令行工具只能提供有限的PyTorch训练过程视图，不能提供有关导致瓶颈的具体操作信息。此外，对于不熟悉命令行工具的（通常是刚入门的）用户而言，命令行工具上手是比较困难的。 第二章：PyTorch训练性能调优技巧 以下是常用于监控资源使用情况的命令行工具列表： nvidia-smi：该工具提供与NVIDIA GPU相关的GPU利用率、显存使用率和其他相关指标信息。htop：这是一个命令行工具，以层次结构化方式显示系统进程，并提供CPU和内存使用情况的信息。iotop：使用该工具可以监控系统上运行进程的I/O使用情况。gpustat：它基于Python，是一款易用的命令行工具，用于监控NVIDIA GPU的状态。nvtop：nvtop类似nvidia-smi，提供一套较为易用的展示界面，实时显示GPU使用情况和其他指标。py-spy：这是一款针对Python代码的采样分析器，有助于定位代码中产生性能瓶颈的位置。strace：通过使用该工具能够跟踪程序对系统的调用，从而了解其行为和资源使用的情况。 2.1.2 TensorBoard TensorBoard是一款可视化工具，可用于监控PyTorch训练和定位瓶颈。它易于使用，并可通过任何Web浏览器访问。TensorBoard可以监控各种指标，包括数据加载时间、内存拷贝时间、CPU使用率和GPU使用率。 以下是将TensorBoard与PyTorch集成的分步说明： 步骤1：安装：通过运行以下命令安装TensorBoard： pipinstall torch torchvision torch_tb_profiler tensorboard 步骤2：导入：在您的Python脚本或Jupyter Notebook中，导入必要的模块： fromtorch.utils.tensorboard import SummaryWriter 步骤3：初始化SummaryWriter：在您的Python脚本中创建SummaryWriter类的实例: writer=SummaryWriter() 步骤4：创建分析器来记录执行事件。示例如下： withtorch.profiler.profile( schedule=torch.profiler.schedule(wait=1,warmup=2,active=3,repeat=1),on_trace_ready=torch.profiler.tensorboard_trace_handler('./log/resnet50'),record_shapes=True,profile_memory=True,with_stack=True)as prof:forstep,data in enumerate(train_loader):…train(data)prof.step() 步骤5：启动TensorBoard。 tensorboard--logdir=./log 步骤6：在Web浏览器中打开TensorBoard的配置URLhttp://localhost:6006/#PyTorch_profiler您将看到如下的仪表盘： 在接下来的章节中，我们将讨论如何从这个仪表盘中读取信息。 2.1.3 Visdom 对于PyTorch 2.0而言，除非实现自己的SummaryWriter， 否则TensorBoard将无法使用，但也可以使用Visdom代替。 以下是将Visdom与PyTorch集成的分步说明： 步骤1：安装：通过运行以下命令安装Visdom： pipinstall visdom 步骤2：导入：在Python脚本或Jupyter Notebook中，导入必要的模块： importvisdom 步骤3：启动Visdom服务器：通过在终端中运行以下命令启动Visdom服务器，以提供可视化服务： python-m visdom.server 步骤4：初始化Visdom：在Python脚本中创建visdom.Visdom类的实例： viz=visdom.Visdom() 步骤5：创建一个用于监控GPU利用率的函数：定义一个函数，用于监控GPU利用率并使用Visdom更新可视化展示方式和结果，示例如下： defmonito