[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (5) --- 融合框架
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Horovod 是Uber于2017年发布的一个易于使用的高性能的分布式训练框架，在业界得到了广泛应用。
本系列将通过源码分析来带领大家了解 Horovod。本文是系列第五篇，看看 Horovod 如何融合各个机器学习框架。
前面几篇链接如下：
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 Horovod (1) --- 基础知识
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (2) --- 从使用者角度切入
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (3) --- Horovodrun背后做了什么
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (4) --- 网络基础 & Driver
我们需要一些问题来引导分析：
- Horovod 不依托于某个框架，自己通过MPI建立了一套分布式系统，完成了allreduce, allgather等collective operations通信工作，但是如何实现一个大统一的分布式通信框架？
- Horovod是一个库，怎么嵌入到各种深度学习框架之中？比如怎么嵌入到Tensorflow，PyTorch，MXNet，Keras？
- Horovod 因为需要兼容这么多学习框架，所以应该有自己的 OP 操作，在此基础上添加适配层，这样就可以达到兼容目的；
- 如何将梯度的同步通信完全抽象为框架无关的架构？
- 如何将通信和计算框架分离，这样，计算框架只需要直接调用hvd接口，如HorovodAllreduceOp来进行梯度求平均即可。
我们接下来看看 Horovod 如何融合。
我们通过架构图来看看。
以下是网上一位同学的架构图带你了解当红炸子鸡Horovod分布式训练框架，为了尽力保持风格统一，我重新绘制如下：
他分层思路如下：
- 统一层：用来整合各个框架层，hvd将通信和计算框架分离之后，计算框架只需要直接调用hvd接口，如HorovodAllreduceOp 来进行梯度求平均即可。
- 框架层：支持Tensorflow，PyTorch，MXNet，Keras四个热门的深度学习框架，对众多热门框架的训练支持是Horovod的优势之一。
- 多卡通信层（集合通信层）：主要是集成一些通信框架，包括：NCCL, MPI, GLOO, CCL，主要就是完成前面说到的AllReduce的过程。
- 网络通信层：主要是优化网络通信，提高集群间的通信效率。
MPI在Hovorod的角色比较特殊：
- 一方面Horovod内集成了基于MPI的AllReduce，类似于NCCL，都是用作梯度规约；
- 另一方面，MPI可以用来启动多个进程(Hovorod里用Rank表示)，实现并行计算；
我们现在知道，Horovod 内部实现（封装）了 allreduce 功能，借以实现梯度规约。
但是，hvd.allreduce又是如何实现对不同通信library的调用的呢？Horovod 使用一个统一层来完成。
首先，我们看看每个 rank 节点的运行机制，这样知道统一层的实现需要考虑哪些因素：
- 每个rank有两个thread：Execution thread 和 Background thread 。
- Execution thread 是用来做机器学习计算的。
- Background thread 是通讯和做allreduce的。
- 后台线程中 有一个消息队列接收AllReduce，AllGather以及Broadcast等op的请求；
- 后台线程会每隔一段时间轮询消息队列，拿到一批op之后，会对op中的tensor进行融合，再进行相应的操作。
- 如果tensor在显存中，那么它会使用NCCL库执行。而如果是在内存中，则会使用MPI或者Gloo执行。
其次，统一层的实现是：
- 构建一个Operation 类体系，首先定义基类HVD OP，然后在此基础上定义子类AllReduceOP，并以此延伸出多个基于不同通信library的collective OP（就是适配层），比如说 GlooAllreduce 和 MPIAllReduce。
- 构建一个消息队列。所有的适配层 最后都是发出一些 Op + Tensor 的 Message 到队列中，后台初始化的时候会构建一个专门的线程（Background thread）专门消费这个队列。因此有一个同步消息的过程，相当于"某个 tensor"在所有节点上都就绪以后就可以开始计算了。
- Horovod 定义的这套HVD OP是跟具体深度学习框架无关的，Horovod 针对各个框架定义了不同的HVD OP实现。比如使用 TensorFlow时候，是无法直接插到TF Graph中执行的，所以还需要注册TF的HVD OP。
我们下面就逐一分析下这几个方面。
Horovod OP 类体系如下：
- 首先定义基类HVD OP；
- 然后在次基础上定义子类AllReduceOP；
- 并以此延伸出多个基于不同通信library的collective OP，比如说 GlooAllreduce 和 MPIAllReduce；
逻辑如下：
+---------------+
| HorovodOp |
+----+-----+---++
^ ^ ^ ^ ^
| | | | |
+----------------------------+ | | | |
| +---------------------+ | | +-----------------+
| | +-------+ | |
| | | | |
+------+-----+ +---+----+ +---------+---+ +----+--------+ +----------+--+
| AlltoallOp | | JoinOp | | AllreduceOp | | AllgatherOp | | BroadcastOp |
+------------+ +--------+ ++---+----+--++ +-------------+ +-------------+
^ ^ ^ ^
| | | |
+------------------+ | | +-----------------------------------+
| +-------+ +-------------+ |
| | | |
+-----+--------+ +---+----------+ +------------+--------+ +------------+---+
| MPIAllreduce | | GPUAllreduce | | AdasumMPIAllreduceOp| | GlooAllreduce |
+--------------+ +--------------+ +---------------------+ +----------------+手机上如图：
3.1 基类 HorovodOp
HorovodOp 是所有类的基类，其主要作用是：
拥有 HorovodGlobalState，这样可以随时调用到总体state；
NumElements 函数负责获取本 OP 拥有多少 tensor；
一个虚函数 Execute 用以被派生类实现，就是具体派生类需要实现的算法操作；
class HorovodOp {
public:
HorovodOp::HorovodOp(HorovodGlobalState* global_state)
: global_state_(global_state) {}int64_t HorovodOp::NumElements(std::vector
& entries) {
int64_t num_elements = 0;
for (auto& e : entries) {
num_elements += e.tensor->shape().num_elements();
}
return num_elements;
}virtual Status Execute(std::vector
& entries,
const Response& response) = 0;protected:
HorovodGlobalState* global_state_;
};
3.2 派生类 AllreduceOp
HorovodOp 的派生类有几个，其功能望文生义，比如：AllreduceOp ，AllgatherOp，BroadcastOp，AlltoallOp，JoinOp（弹性训练使用）。
我们以 AllreduceOp 为例，其定义如下，主要函数是：
Execute 需要其派生类实现，就是具体进行算法操作；
Enabled 需要其派生类实现；
MemcpyInFusionBuffer ：用来拷贝 input Fusion tensor 多个entries；
MemcpyOutFusionBuffer ：用来拷贝 output Fusion tensor 多个entries；
MemcpyEntryInFusionBuffer ：用来拷贝 input Fusion tensor；
MemcpyEntryOutFusionBuffer ：用来拷贝 output Fusion tensor；
class AllreduceOp : public HorovodOp {
public:
virtual Status Execute(std::vector& entries,
const Response& response) = 0;virtual bool Enabled(const ParameterManager& param_manager,
const std::vector& entries,
const Response& response) const = 0;
protected:
virtual void
MemcpyInFusionBuffer(const std::vector& entries,
const void& fused_input_data, void& buffer_data,
size_t& buffer_len);
……
};
3.3 适配类 MPIAllreduce
接下来是具体的实现类，和具体通讯框架有关，比如：MPIAllreduce，GPUAllreduce，AdasumMPIAllreduceOp，GlooAllreduce。在 common/ops 中可以看到具体种类有 NCCL/Gloo/MPI 等等。
这些 op 由 op_manager 管理，op_manager 会根据优先级找到可以用来计算的 op 进行计算，比如：
- MPI 用的就是 MPI_Allreduce，具体 scatter-gather 和 all-gather openMPI 有现成的实现；
- NCCL 就直接调用
ncclAllReduce，比较新的 nccl 也支持跨节点的 allreduce 了，不用自己再套一层；
我们以 MPIAllreduce 为例进行说明，其定义如下：
class MPIAllreduce : public AllreduceOp {
public:
MPIAllreduce(MPIContext* mpi_context, HorovodGlobalState* global_state);
Status Execute(std::vector<TensorTableEntry>& entries, const Response& response) override;
bool Enabled(const ParameterManager& param_manager,
const std::vector<TensorTableEntry>& entries,
const Response& response) const override;
protected:
MPIContext* mpi_context_;
};具体 Execute 就是调用 MPI_Allreduce 来完成操作，比如：
从内存中拷贝到 fusion buffer；
调用 MPI_Allreduce 实现归并；
从 fusion buffer 拷贝出去；
Status MPIAllreduce::Execute(std::vector
& entries, const Response& response) {
// Copy memory into the fusion buffer.
…
MemcpyInFusionBuffer(entries, fused_input_data, buffer_data, buffer_len);
…// Do allreduce.
timeline.ActivityStartAll(entries, MPI_ALLREDUCE);
const void* sendbuf = entries.size() > 1 || fused_input_data == buffer_data
? MPI_IN_PLACE : fused_input_data;
int op = MPI_Allreduce(sendbuf, buffer_data,
(int) num_elements,
mpi_context_->GetMPIDataType(first_entry.tensor),
mpi_context_->GetMPISumOp(first_entry.tensor->dtype()),
mpi_context_->GetMPICommunicator(Communicator::GLOBAL));// Copy memory out of the fusion buffer.
…
MemcpyOutFusionBuffer(buffer_data, entries);
…
}
3.4 后台线程如何使用
因为 Horovod 主要是由一个后台线程完成梯度操作，所以让我们看看这个后台线程之中如何调用到 Hovorod OP。
Horovod的工作流程比较简单：
- HorovodGlobalState 之中有一个消息队列接收AllReduce，AllGather以及Broadcast等op的请求。
- 有一个后台线程会每隔一段时间轮询消息队列，拿到一批op之后，会对op中的tensor进行融合，再进行相应的操作。
- 如果tensor在显存中，那么它会使用NCCL库执行。而如果是在内存中，则会使用MPI或者Gloo执行。
3.4.1 具体collective 操作
Horovod 的后台线程拿到需要融合的tensor 之后，会调用 PerformOperation 进行具体的collective 操作。在 PerformOperation 之中有调用
void PerformOperation(Response response, HorovodGlobalState& state) {
......
Status status;
try {
// 进行collective的操作
status = op_manager->ExecuteOperation(entries, response);
} catch (const std::exception& ex) {
status = Status::UnknownError(ex.what());
}
......
}逻辑如下：
+---------------------------------+
| | +-----------------------------+
| BackgroundThreadLoop | | |
| | | OperationManager |
| +--------------------------+ | | |
| | RunLoopOnce | | | |
| | | | | |
| | | | | |
| | ComputeResponseList | | +----------> ExecuteOperation |
| | + | | | | |
| | | | | | | |
| | | | | | | |
| | | | | | 1 | |
| | v | | | | |
| | | | | | |
| | PerformOperation +----------+ | |
| | | | | |
| +--------------------------+ | | |
| | | |
+---------------------------------+ +-----------------------------+3.4.2 调用不同类型的OP
然后 status = op_manager->ExecuteOperation(entries, response) 会调用不同的 op->Execute(entries, response) 执行reduce 运算。
比如 ALLREDUCE 就调用了 ExecuteAllreduce(entries, response)。
Status OperationManager::ExecuteOperation(std::vector<TensorTableEntry>& entries,
const Response& response) const {
if (response.response_type() == Response::ALLREDUCE) {
return ExecuteAllreduce(entries, response); // 这里
} else if (response.response_type() == Response::ALLGATHER) {
return ExecuteAllgather(entries, response);
} else if (response.response_type() == Response::BROADCAST) {
return ExecuteBroadcast(entries, response);
} else if (response.response_type() == Response::ALLTOALL) {
return ExecuteAlltoall(entries, response);
} else if (response.response_type() == Response::JOIN) {
return ExecuteJoin(entries, response);
}
.....
}逻辑如下：
+---------------------------------+
| | +-----------------------+
| BackgroundThreadLoop | | |
| | | OperationManager |
| +--------------------------+ | | |
| | RunLoopOnce | | | |
| | | | | |
| | | | | |
| | ComputeResponseList | | +----------> ExecuteOperation |
| | + | | | | + |
| | | | | | | | |
| | | | | | | | |
| | | | | | 1 | | 2 |
| | v | | | | | |
| | | | | | | |
| | PerformOperation +----------+ | v |
| | | | | ExecuteAllreduce |
| +--------------------------+ | | |
| | | |
+---------------------------------+ +-----------------------+3.4.3 取一个适配层
具体就是从 allreduce_ops_ 之中选取一个合适的 op，调用其Execute。
Status OperationManager::ExecuteAllreduce(std::vector<TensorTableEntry>& entries,
const Response& response) const {
for (auto& op : allreduce_ops_) {
if (op->Enabled(*param_manager_, entries, response)) {
return op->Execute(entries, response);
}
}
}allreduce_ops_ 是从哪里来的？在 OperationManager 构建函数中有。
allreduce_ops_(std::move(allreduce_ops)),所以我们看看allreduce_ops 如何构建。
3.4.4 适配层构建
在 CreateOperationManager 之中对 allreduce_ops 进行添加。
可以看到，添加的类型大致如下：
MPI_GPUAllreduce
NCCLHierarchicalAllreduce
NCCLAllreduce
DDLAllreduce
GlooAllreduce
GPUAllreduce
MPIAllreduce
……
OperationManager* CreateOperationManager(HorovodGlobalState& state) {
// Order of these operations is very important. Operations will be checked
// sequentially from the first to the last. The first 'Enabled' operation will
// be executed.
std::vector
std::vector
std::vector
std::vector
std::vector#if HAVE_MPI && HAVE_GPU // 如果配置了MPI
if (mpi_context.IsEnabled()) {
#if HOROVOD_GPU_ALLREDUCE == 'M'
allreduce_ops.push_back(std::shared_ptr(
new MPI_GPUAllreduce(&mpi_context, &gpu_context, &state)));allreduce_ops.push_back( std::shared_ptr<AllreduceOp>(new NCCLHierarchicalAllreduce( &nccl_context, &mpi_context, &gpu_context, &state)));#elif HAVE_DDL && HOROVOD_GPU_ALLREDUCE == 'D' //如果配置了DDL
allreduce_ops.push_back(std::shared_ptr(
new DDLAllreduce(&ddl_context, &gpu_context, &state)));
#endif#if HAVE_NCCL && HOROVOD_GPU_ALLREDUCE == 'N'//如果配置了NCCL
allreduce_ops.push_back(std::shared_ptr(
new NCCLAllreduce(&nccl_context, &gpu_context, &state)));
#endif……
因此我们知道，如何使用这些 Operation。
流程如下：
+---------------------------------+
| | +-----------------------+
| BackgroundThreadLoop | | |
| | | OperationManager |
| +--------------------------+ | | |
| | RunLoopOnce | | | |
| | | | | |
| | | | | | +--> GPUAllreduce
| | ComputeResponseList | | +----------> ExecuteOperation | |
| | + | | | | + | |
| | | | | | | | | +--> NCCLHierarchicalAllreduce
| | | | | | | | | |
| | | | | | 1 | | 2 | |
| | v | | | | | | +--> NCCLAllreduce
| | | | | | | | |
| | PerformOperation +----------+ | v | |
| | | | | ExecuteAllreduce | +--> DDLAllreduce
| +--------------------------+ | | + | |
| | | | | |
+---------------------------------+ | | | +--> GlooAllreduce
| | allreduce_ops----------+
| | | | +----------------+
| | | +--> | MPIAllreduce |
+-----------------------+ | |
| | |
+----------------------------------> Execute |
3 | |
+----------------+手机如下：
回顾下每个 rank 节点的运行机制，每个rank有两个thread：
- Execution thread 是用来做机器学习计算的。
- background thread 是负责通讯和allreduce。
到目前为止，我们其实分析的是第二部分：background thread 是负责通讯和allreduce。
下面我们要看看第一部分的某些环节，即 Tensorflow 这样的框架是如何把 tensor & op 发送给 后台线程。
Horovod 定义的这套HVD OP是跟具体深度学习框架无关的，比如使用 TensorFlow时候，是无法直接insert到TF Graph中执行的，所以还需要注册TF的OP。
Horovod 针对各个框架定义了不同的实现。
针对 TensorFlow 模型分布式训练，Horovod 开发了 TensorFlow ops 来实现 Tensorflow tensor 的 AllReduce。而且这些 op 可以融入 TensorFlow 的计算图中，利用 TensorFlow graph 的 runtime 实现计算与通信的 overlapping，从而提高通信效率。
以 TensorFlow 模型的 AllReduce 分布式训练为例，Horovod 开发了 allreduce ops 嵌入 TensorFlow 的反向计算图中，从而获取 TensorFlow 反向计算的梯度并进行梯度汇合。allreduce ops 可以通过调用 gloo 提供的 allreduce API 来实现梯度汇合的。
比如 在 horovod/tensorflow/mpi_ops.cc 之中，就针对 tensorflow 定义了 HorovodAllreduceOp。
4.1 TensorFlow 定义Op
对于 TensorFlow，可以自定义 Operation，即如果现有的库没有涵盖你想要的操作, 你可以自己定制一个。
为了使定制的 Op 能够兼容原有的库，你必须做以下工作:
- 在一个 C++ 文件中注册新 Op. Op 的注册与实现是相互独立的. 在其注册时描述了 Op 该如何执行. 例如, 注册 Op 时定义了 Op 的名字, 并指定了它的输入和输出.
- 使用 C++ 实现 Op. 每一个实现称之为一个 "kernel", 可以存在多个 kernel, 以适配不同的架构 (CPU, GPU 等)或不同的输入/输出类型.
- 创建一个 Python 包装器（wrapper）. 这个包装器是创建 Op 的公开 API. 当注册 Op 时, 会自动生成一个默认 默认的包装器. 既可以直接使用默认包装器, 也可以添加一个新的包装器.
- (可选) 写一个函数计算 Op 的梯度.
- (可选) 写一个函数, 描述 Op 的输入和输出 shape. 该函数能够允许从 Op 推断 shape.
- 测试 Op, 通常使用 Pyhton。如果你定义了梯度，你可以使用Python的GradientChecker来测试它。
4.2 Horovod 实现 --- HorovodAllreduceOp
HorovodAllreduceOp 就是一种TF Async OP，然后其内部实现中调用了 HVD OP，这是比较巧妙的组合模式。显然继承了TP Aysnc OP的HorovodAllReduce 是可以插入到TF Graph里面，然后被正常执行的。
添加新的OP需要3步，我们具体看看。
4.2.1 定义 Op 的接口
第一步是定义Op 的接口，使用REGISTER_OP()向 TensorFlow 系统注册来定义 Op 的接口，该OP就是HorovodAllreduceOp。
// 1. 定义 Op 的接口
// REGISTER_OP()向 TensorFlow 系统注册来定义 Op 的接口，该OP就是HorovodAllreduceOp.
// 在注册时, 指定 Op 的名称: REGISTER_OP("HorovodAllreduce")
// 输入(类型和名称): Input("tensor: T")
// 输出(类型和名称): Output("sum: T")
// 和所需要任何 属性的文档说明Doc(R"doc(...)doc");
//
// 该 Op 接受一个 T 类型 tensor 作为输入, T 类型可以是{int32, int64, float32, float64}
// 输出一个 T 类型 tensor sum，sum是在所有的MPI进程中求和
REGISTER_OP("HorovodAllreduce")
.Attr("T: {int32, int64, float16, float32, float64}")
.Attr("reduce_op: int")
.Attr("prescale_factor: float")
.Attr("postscale_factor: float")
.Attr("ignore_name_scope: bool = False")
.Input("tensor: T")
.Output("sum: T")
.SetShapeFn([](shape_inference::InferenceContext* c) {
c->set_output(0, c->input(0));
return Status::OK();
});4.2.2 为 Op 实现 kernel
第二步是为 Op 实现 kernel。在定义接口之后, 每一个实现称之为一个 "kernel"，提供一个或多个 Op 的实现，即可以存在多个 kernel。
HorovodAllreduceOp 类继承 AsyncOpKernel，覆盖 其ComputeAsync() 方法。ComputeAsync()方法提供一个类型为 OpKernelContext* 的参数 context, 用于访问一些有用的信息, 例如输入和输出的 tensor。
在 ComputeAsync 里，会把这一 AllReduce 的请求入队。可以看到，在 TensorFlow 支持的实现上，Horovod 与百度大同小异。都是自定义了 AllReduce Op，在 Op 中把请求入队。
// 2. 为 Op 实现 kernel。
// 在定义接口之后, 每一个实现称之为一个 "kernel"，提供一个或多个 Op 的实现，即可以存在多个 kernel。
// 为这些 kernel 的每一个创建一个对应的类, 继承 AsyncOpKernel, 覆盖 ComputeAsync 方法。
// ComputeAsync 方法提供一个类型为 OpKernelContext* 的参数 context, 用于访问一些有用的信息, 例如输入和输出的 tensor
class HorovodAllreduceOp : public AsyncOpKernel {
public:
// 防止类构造函数的隐式自动转换，只能显示调用该构造函数
explicit HorovodAllreduceOp(OpKernelConstruction* context)
: AsyncOpKernel(context) {
OP_REQUIRES_OK(context, context->GetAttr("reduce_op", &reduce_op_));
OP_REQUIRES_OK(context, context->GetAttr("prescale_factor", &prescale_factor_));
OP_REQUIRES_OK(context, context->GetAttr("postscale_factor", &postscale_factor_));
OP_REQUIRES_OK(context, context->GetAttr("ignore_name_scope", &ignore_name_scope_));
}
// 重写ComputeAsync()方法
void ComputeAsync(OpKernelContext* context, DoneCallback done) override {
OP_REQUIRES_OK_ASYNC(context, ConvertStatus(common::CheckInitialized()),
done);
auto node_name = name();
if (ignore_name_scope_) {
auto pos = node_name.find_last_of('/');
if (pos != std::string::npos) {
node_name = node_name.substr(pos + 1);
}
}
auto device = GetDeviceID(context);
auto tensor = context->input(0);
horovod::common::ReduceOp reduce_op = static_cast<horovod::common::ReduceOp>(reduce_op_);
Tensor* output;
OP_REQUIRES_OK_ASYNC(
context, context->allocate_output(0, tensor.shape(), &output), done);
// ReadyEvent makes sure input tensor is ready, and output is allocated.
// shared_ptr 是一个标准的共享所有权的智能指针, 允许多个指针指向同一个对象
auto ready_event = std::shared_ptr<common::ReadyEvent>(RecordReadyEvent(context));
// 模板函数 std::make_shared 可以返回一个指定类型的 std::shared_ptr
auto hvd_context = std::make_shared<TFOpContext>(context);
auto hvd_tensor = std::make_shared<TFTensor>(tensor);
auto hvd_output = std::make_shared<TFTensor>(*output);
// 将张量的Allreduce操作OP加入队列
auto enqueue_result = EnqueueTensorAllreduce(
hvd_context, hvd_tensor, hvd_output, ready_event, node_name, device,
[context, done](const common::Status& status) {
context->SetStatus(ConvertStatus(status));
done();
}, reduce_op, (double) prescale_factor_, (double) postscale_factor_);
OP_REQUIRES_OK_ASYNC(context, ConvertStatus(enqueue_result), done);
}
private:
int reduce_op_;
// Using float since TF does not support double OP attributes
float prescale_factor_;
float postscale_factor_;
bool ignore_name_scope_;
};4.2.3 注册OP到 TensorFlow 系统
第三步是注册OP到 TensorFlow 系统。
// 3. 注册OP到 TensorFlow 系统
// 注册时可以指定该 kernel 运行时的多个约束条件. 例如可以指定一个 kernel 在 CPU 上运行, 另一个在 GPU 上运行
REGISTER_KERNEL_BUILDER(Name("HorovodAllreduce").Device(DEVICE_CPU),
HorovodAllreduceOp);
// 如果执行了GPU
#if HOROVOD_GPU_ALLREDUCE
REGISTER_KERNEL_BUILDER(Name("HorovodAllreduce").Device(DEVICE_GPU),
HorovodAllreduceOp);
#endif4.2.4 注意点
具体可以参考 add new op，里面规范了 Tensorflow 自定义算子的实现。
请注意，生成的函数将获得一个蛇形名称（以符合 PEP8）。因此，如果您的操作在 C++ 文件中命名为 ZeroOut，则 Python 函数将称为 zero_out。
C++ 的定义是驼峰的，生成出来的 python 函数是下划线小写的，所以最后对应的是，适配Op的代码在 horovod/tensorflow 目录下面。
C++
Python
HorovodAllgather
horovod_allgather
HorovodAllreduce
horovod_allreduce
HorovodBroadcast
horovod_broadcast
所以，在 python 世界中，当 _DistributedOptimizer 调用 compute_gradients 来优化的时候，会通过 _allreduce 来调用到 MPI_LIB.horovod_allreduce，也就是调用到 HorovodAllreduceOp 这里。
具体 _DistributedOptimizer 如何调用到 _allreduce，我们在后续文章中会讲解。
def _allreduce(tensor, name=None, op=Sum):
if name is None and not _executing_eagerly():
name = 'HorovodAllreduce_%s' % _normalize_name(tensor.name)
return MPI_LIB.horovod_allreduce(tensor, name=name, reduce_op=op)4.3 如何使用
4.3.1 EnqueueTensorAllreduce
HorovodAllreduceOp 类会调用 EnqueueTensorAllreduce() 方法，将张量的Allreduce操作OP加入HorovodGlobalState的队列中。
EnqueueTensorAllreduce 位于：/horovod/common/operations.cc。
具体方法就是构建contexts，callbacks等各种支撑数据，然后调用 EnqueueTensorAllreduces 进行处理。
// Contexts and controller must be initialized and the background thread
// must be running before this function is called.
Status EnqueueTensorAllreduce(std::shared_ptr<OpContext> context,
std::shared_ptr<Tensor> tensor,
std::shared_ptr<Tensor> output,
std::shared_ptr<ReadyEvent> ready_event,
std::string name, const int device,
StatusCallback callback,
ReduceOp reduce_op,
double prescale_factor,
double postscale_factor) {
// Wrap inputs in std::vector and pass onto multi tensor implementation
std::vector<std::shared_ptr<OpContext>> contexts;
std::vector<std::shared_ptr<Tensor>> tensors;
std::vector<std::shared_ptr<Tensor>> outputs;
std::vector<std::shared_ptr<ReadyEvent>> ready_events;
std::vector<std::string> names;
std::vector<StatusCallback> callbacks;
contexts.emplace_back(std::move(context));
tensors.emplace_back(std::move(tensor));
outputs.emplace_back(std::move(output));
ready_events.emplace_back(std::move(ready_event));
names.emplace_back(std::move(name));
callbacks.emplace_back(std::move(callback));
return EnqueueTensorAllreduces(contexts, tensors, outputs, ready_events,
names, device, callbacks, reduce_op,
prescale_factor, postscale_factor);
}4.3.2 提交命令
EnqueueTensorAllreduces 主要就是调用 AddToTensorQueueMulti 向 tensor queue 提交操作，方法逻辑为：
- 把需要 reduce 的 tensor 组装成一个Request。
- 针对每个 tensor，会创建对应 TensorTableEntry，用于保存tensor 的权重，message 主要是一些 元信息 metadata。
- 把 request 和 TensorTableEntry往 GlobalState 的 tensor_queue 里面塞，这是一个进程内共享的全局对象维护的一个队列。
- 等待后台线程去读取这些allreduce 的请求。后台进程，会一直在执行一个循环
RunLoopOnce。在其中，后台线程会利用 MPIController 来处理入队的请求。 MPIController 可以理解为是协调不同的 Rank 进程，处理请求的对象。这个抽象是百度所不具备的，主要是为了支持 Facebook gloo 等其他的集合计算库。因此 Horovod 也有 GlooController 等等实现。
具体代码如下：
Status EnqueueTensorAllreduces(std::vector<std::shared_ptr<OpContext>>& contexts,
std::vector<std::shared_ptr<Tensor>>& tensors,
std::vector<std::shared_ptr<Tensor>>& outputs,
std::vector<std::shared_ptr<ReadyEvent>>& ready_events,
std::vector<std::string>& names,
const int device,
std::vector<StatusCallback>& callbacks,
ReduceOp reduce_op,
double prescale_factor,
double postscale_factor) {
Status status;
......
std::vector<Request> messages;
std::vector<TensorTableEntry> entries;
messages.reserve(tensors.size());
entries.reserve(tensors.size());
for (int n = 0; n < tensors.size(); ++n) { // 遍历需要 reduce 的 tensor
// 把tensor组装成一个Request
Request message;
message.set_request_rank(horovod_global.controller->GetRank());
message.set_tensor_name(names[n]);
message.set_tensor_type(tensors[n]->dtype());
message.set_device(device);
message.set_prescale_factor(prescale_factor);
message.set_postscale_factor(postscale_factor);
if (reduce_op == ReduceOp::ADASUM) {
message.set_request_type(Request::ADASUM);
} else {
message.set_request_type(Request::ALLREDUCE);
}
message.set_tensor_shape(tensors[n]->shape().to_vector());
messages.push_back(std::move(message));
TensorTableEntry e;
e.tensor_name = names[n];
e.context = std::move(contexts[n]);
// input and output can be the same, only move when safe
if (tensors[n] != outputs[n]) {
e.tensor = std::move(tensors[n]);
e.output = std::move(outputs[n]);
} else {
e.tensor = tensors[n];
e.output = outputs[n];
}
e.ready_event = std::move(ready_events[n]);
e.device = device;
e.callback = std::move(callbacks[n]);
// 针对每个 tensor，会创建对应 TensorTableEntry，用于保存tensor 的权重，message 主要是一些 元信息 metadata
entries.push_back(std::move(e));
}
std::string tensors_enqueued;
for (const auto& n : names) {
tensors_enqueued += n + "; ";
}
// Only create groups larger than 1 tensor, unless disable_group_fusion is requested.
// In that case, even single tensor groups are created to enforce disabling fusion.
if (tensors.size() > 1 || horovod_global.disable_group_fusion) {
auto group_id = horovod_global.group_table.RegisterGroup(std::move(names));
for (auto& message : messages) {
message.set_group_id(group_id);
}
}
// 往 GlobalState 的 tensor_queue 里面添加
status = horovod_global.tensor_queue.AddToTensorQueueMulti(entries, messages);
return status;
}4.3.3 TensorQueue
Tensor 和 op 主要是添加到 TensorQueue，具体就是调用 如下：
status = horovod_global.tensor_queue.AddToTensorQueueMulti(entries, messages);AddToTensorQueue 和 AddToTensorQueueMulti 函数基本逻辑类似，只不过后者是处理多个message，具体如下：
将MPI Request message请求加入 horovod_global.message_queue；
将TensorTableEntry e 加入horovod_global.tensor_table ；
// Add a TensorTableEntry as well as its message to the queue.
Status TensorQueue::AddToTensorQueue(TensorTableEntry& e, Request& message) {
std::lock_guard
if (tensor_table_.find(e.tensor_name) != tensor_table_.end()) {
return DUPLICATE_NAME_ERROR;
}
tensor_table_.emplace(e.tensor_name, std::move(e));
message_queue_.push(std::move(message));
return Status::OK();
}Status TensorQueue::AddToTensorQueueMulti(std::vector
& entries,
std::vector& messages) {
std::lock_guardfor (int i = 0; i < entries.size(); ++i) {
if (tensor_table_.find(entries[i].tensor_name) != tensor_table_.end()) {
return DUPLICATE_NAME_ERROR;
}
tensor_table_.emplace(entries[i].tensor_name, std::move(entries[i]));
message_queue_.push(std::move(messages[i]));
}
return Status::OK();
}
这样就添加到了 message queue，我们的逻辑也完成了。
总结Horovod的梯度同步更新以及AllReduce操作的全过程如下：
- 首先HVD定义TF异步的AllReduce OP，通过wrap optimizer将AllReduce OP插入到TF execution Graph中；
- OP内部主要就是把All Reduce需要的信息打包成Request，发送给coordinator（Rank0）；
- 由Rank0协调所有Rank的request，并在所有Rank都Ready后，发送Response让各个Rank执行AllReduce操作。
具体如下图：
+----------------------+ +
| Computation Graph | Execution Thread | Background Communication Thread
+---------+------------+ |
| |
| |
v |
|
+----------------+ |
| | |
| TF Aysnc Op | |
| | |
+------+---------+ |
| |
| |
| |
v | +-----------------------+
+ | HorovodGlobalState |
+---------------------+ EnqueueTensorAllreduce(tensor, op) | |
| | +---------------+ | |
| HorovodAllreduceOp | +--------------------------------------> | HorovodOp | +-------------------------> message_queue |
| | +----+-----+---++ | |
+---------------------+ ^ ^ ^ ^ ^ | tensor_table |
| | | | | | |
+----------------------------+ | | | | +-----------------------+
| +---------------------+ | | +-----------------+
| | +-------+ | |
| | | | |
+------+-----+ +---+----+ +---------+---+ +----+--------+ +----------+--+
| AlltoallOp | | JoinOp | | AllreduceOp | | AllgatherOp | | BroadcastOp |
+------------+ +--------+ ++---+----+--++ +-------------+ +-------------+
^ ^ ^ ^
| | | |
+------------------+ | | +-----------------------------------+
| +-------+ +-------------+ |
| | | |
+-----+--------+ +---+----------+ +------------+--------+ +------------+---+
| MPIAllreduce | | GPUAllreduce | | AdasumMPIAllreduceOp| | GlooAllreduce |
+--------------+ +--------------+ +---------------------+ +----------------+手机如下：
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