Resnet50架构与MLPerf竞赛

深度解析MLPerf竞赛Resnet50训练单机最佳性能

MLPerf是一套衡量机器学习系统性能的权威标准，于2018年由谷歌、哈佛、斯坦福、百度等机构联合发起成立，每年定期公布榜单成绩，它将在标准目标下训练或推理机器学习模型的时间，作为一套系统性能的测量标准。MLPerf训练任务包括图像分类（ResNet50）、目标物体检测（SSD）、目标物体检测（Mask R-CNN）、智能推荐（DLRM）、自然语言处理（BERT）以及强化机器学习（Minigo）等。最新的1.0版本增加了两项新的测试项目：语音识别（RNN-T）和医学影像分割（U-Net3D）。

图像分类模型Resnet50。

ResNet是残差网络，该系列网络被广泛用于目标分类等领域，并作为计算机视觉任务主干经典神经网络的一部分，是一个典型的卷积网络。ResNet50网络结构如下图，首先对输入做卷积操作，之后经过4个残差模块，最后进行一个全连接操作用于分类任务，ResNet50包含50个卷积操作。

图1 ResNet网络结构▲

图2 ResNet34网络结构▲

来源: Deep Residual Learning for Image Recognition

作者:何恺明等

在MLPerf最早版本V0.5中，就包含Resnet50训练任务。下图是历次MLPerf 训练竞赛Resnet50的单机最优性能。在MLPerf V0.7训练基准测试中，浪潮AI服务器NF5488A5在33.37分钟内完成ResNet50训练，在所有提交的单服务器性能成绩中名列榜首，比同类配置服务器快16.1%。而在最新的MLPerf 训练V1.0榜单中，浪潮AI服务器NF5688M6进一步将Resnet50单机训练提速到27.38分钟，耗时较V0.7缩短了17.95%。

图3 历次MLPerf训练测试Resnet50单机最优性能▲

性能的一次次突破，得益于硬件的发展和软件的更新及优化。本文将深度解析取得这一成绩背后的原因，谈谈Resnet50对计算平台的需求以及如何提升训练速度。

ResNet50训练流程简介

在MLPerf训练V1.0测试中，Resnet50使用的数据集是包含128万图片的ImageNet2012（注：数据下载需要注册），训练的目标精度是75.9%，共需运行5次。厂商提交的成绩是训练模型达到目标精度所花费的时间（以分钟为单位），值越小则表示性能越好。去掉一个最差性能和一个最优性能，其余3次的平均值为最终成绩。

我们来看看Resnet50模型训练的流程。首先，需要从硬盘上读取训练集，进行解码，然后对图像进行预处理，处理后的数据送入训练框架进行训练，经过若干个epoch后得到满足精度要求的模型。

图4 Resnet50模型训练流程▲

硬件平台选取

在Resnet50训练中，硬件及设备平台的选取至关重要。其中磁盘读取性能、CPU运算性能、内存到显存的传输性能以及GPU运算性能对训练速度的影响都比较大：磁盘读取性能直接决定训练数据供给的速度；在引入DALI后，CPU的性能、CPU到GPU的传输带宽以及GPU的性能共同决定了数据前处理的速度；而训练中的前向推理和反向传播由GPU的性能及GPU之间的数据传输带宽决定。上述几个硬件就如同工厂流水线上的几名工人，任何一名工人的处理速度跟不上就会导致堆积，成为性能瓶颈，影响最终结果。因此这几个重要部分不能有明显的短板。

此次MLPerf评测浪潮选取了NF5688M6和NF5488A5服务器作为Resnet50的训练平台，不仅保证上述关键部件性能十分强劲，而且把它们很好地整合在一起，能更好地发挥它们的性能，满足了模型训练对硬件的性能要求，从而能快速地完成训练任务。

NF5688M6在6U空间内支持2颗Intel最新的Ice Lake CPU和8颗NVIDIA最新的NVSwitch全互联GPU。支持PCIe Gen4.0高速互联，实现CPU和GPU之间数据高速传输。同时采用完全风道独立，有效避免回流产生，实现风冷支持8颗 GPU高环温下稳定工作。在本次MLPerf V1.0训练测试中，NF5688M6获得了ResNet50、DLRM和SSD三项任务的单机训练性能第一。

NF5488A5在4U空间内实现8颗高性能NVIDIA GPU液冷散热，搭载2颗支持PCIe4.0的AMD EPYC 7742 处理器，能够为AI 用户提供超强单机训练性能和超高数据吞吐。NF5488A5在MLPerf V0.7基准测试中创下Resnet50训练任务最佳单服务器性能成绩，在MLPerf V1.0榜单中获得了BERT任务的单机训练性能第一。

训练调优方法

Resnet50模型的训练时长主要受两大因素的影响：一是训练模型到目标精度的步数，也就是需要多少轮可以达到目标精度，在其它性能相同的情况下步数越短则训练时间越短，这部分需要找出一组超参数让步数足够少；二是图4所示的数据读取、数据预处理、训练等各个步骤的处理速度。Resnet50的训练数据为128万张ImageNet2012图片数据集，训练过程对传输带宽和计算能力的要求都很高。正如木桶理论所说，模型训练速度是由流水线上最慢的部分决定，因此需要对流水线上的每一个步骤做分析，特别是着重分析整个流水线上的瓶颈，有针对性地去做优化。

从这两大因素入手，浪潮主要采用了以下调优方法：

对学习率、batch size、优化器等超参数进行调试，将ResNet50模型收敛的步数从41降为35，带来了15%左右的性能提升；

通过优化DALI，使用GPU资源加速解码和数据处理环节，实现了1%左右的性能提升；

使用NCCL提升多GPU卡之间通信效率，加速训练环节，性能提升0.1%左右。

下面分别按照训练流程进行详述。

| 训练集读取

训练集是官方指定的。需要注意是读取图像带来的开销，如前所述，这个取决于磁盘读取的速度和传输带宽。好的磁盘自然能带来更快的速度，另外通过组Raid 0 磁盘阵列也能带来读取速度的提升。我们曾在两种不同的磁盘上使用同样的Raid 0磁盘阵列，测试结果的训练时长差异达到5‰左右，所以磁盘的选择是很重要的。

| 解码和数据处理

读取数据后便是解码和数据处理，通常它们是一起进行的。图像解码会比较耗时，常常会成为性能瓶颈，一般的处理方式只能利用CPU资源来进行图像解码，性能会受到极大的制约，我们选择的是DALI(NVIDIA Data Loading Library)框架，这是一款高度优化用来加速计算机视觉深度学习应用的执行引擎，可以利用GPU的资源来做图像解码和预处理，号称可以比原框架带来4倍的性能提升。使用DALI来做预处理处理是个不错的选择，大家可以试试。

选定预处理的方法后，需要对其做优化，充分利用它的优势，使之适用于我们的系统和数据。首先，我们先找出预处理数据的极限，通过设置训练数据为模拟的拟合数据，这样可以抛开数据读取以及预处理的开销，评测只有训练开销时的吞吐率，后面要做的就是调整DALI参数，让真实数据的吞吐率接近拟合数据的吞吐率。

我们可以从以下几个方面入手：

1. DALI的计算分配：DALI可以把预处理的计算按指定的比例分配到CPU和GPU上，如果分配给GPU的比例小了则不能充分利用GPU的性能，如果大了则会挤占后面的训练资源；

2. DALI的处理线程：这个值大了，会占用资源，并让一些线程处于等待状态，这个值小了，不能充分利用资源；

3. ALI的数据预取量：值过小会让后面的处理等待，值过大会占用过多显存存储和计算资源，甚至会耗尽显存；

4. 使用融合函数：采用ImageDecoderRandomCrop函数，把解码和随机裁剪放在一起做，通常会比分开做性能提升不少。

前3个参数值的选取需要针对不同硬件设备和模型进行测试，找出一个最优组合，通过这个部分的优化，可以带来大概7‰左右的性能提升。而采用融合函数通常能带来1%左右的性能提升。

上述DALI代码关键就是实现一个自己的Pipeline类，ResNet50的数据前处理关键代码参考如下：

图6 ResNet50数据前处理关键代码▲

| 训练框架选取

目前训练框架有很多，如tensorflow、pytorch、mxnet等。不同的模型在不同的框架下有不一样的性能表现，通过比较，我们发现mxnet框架在处理resnet50模型的训练上有较大的优势。

另外，使用多块GPU进行训练时，各卡之间有大量的数据传输，各个框架会采用horovod或者直接采用NCCL来进行分布式的训练，而horovod本质上也是调用NCCL进行的数据传输。在MLPerf的示例代码中有的框架会提供默认的NCCL参数选择，这在不同的硬件设备中可能会有所不同，例如在最新的NVSWITCH架构中MAXCHANNEL数为32，而在之前的NVLINK架构中默认值为16最佳。在大部分的情况下，NCCL内部的默认值即可满足其要求，但仍要注意其传入参数对传输速度的影响。另外经测试最新的NCCL版本，对于不同的硬件设备可能不是速度最快的版本，可通过NCCL_TEST进行测试选择，这里不再展开说明。

| 超参数调优

训练中的一个关键因素就是超参数的调试，一组好的超参数能让模型经过更少的epoch就收敛，自然会让性能提升。试想一下如果两个厂商的训练吞吐率一样，但其中一家的模型要10个epoch才能收敛到目标精度，而另一家的模型可以8个epoch就收敛，相当于2位选手以同样的速度下山，其中一位选手找到的路需要走10公里，另一位找到的路只需要走8公里，那毫无疑问走8公里路的占有明显优势，能更快到达终点。所以挑选一组合适的超参数能事半功倍。实际上，MLPerf Training为了避免走“错路”带来的不公平，特意制定了超参数借用规则，让大家借一条“路”再跑一次，在同一个赛道下的结果才公平。

当然，要找这样一条“路”是不容易的，下面给出一些超参数调试的小技巧：

学习率（learning rate）：学习率对收敛速度和精度都有影响。而调整学习率也是让人抓狂的事情，经常出现梯度不收敛。一般对于学习率等超参数采用先粗调、再微调的策略。其中在粗调过程中学习率先以10的倍数进行调整，如选取0.01、0.1、1等值进行尝试，等学习率基本固定后，再进行精调，可以在基准值上每次以10%的变化量进行调整。

batch size：一般来讲增大batch size可以提高训练速度，同时也可以提高AI加速器的利用率，但稍有不慎来个out of memory就可以终止你增大该值的念想，另外过大的batch size也会带来精度的下降。那么选一个小batch size是否就可以了呢？经实验验证，过小的batch size也会导致精度下降，所以该值的选取，也需要调试。此外，batch size和learning rate也会相互影响，一般操作是，在增大batch size的同时，也应对应的增大learning rate。

优化器：一般在分类模型中，最常用的优化器为随机梯度下降SGD。虽然adam等优化器可以获取到更快的速度，但是经常会出现精度下降的问题。除此之外还有LARS（Layer-wise Adaptive Rate Scaling：https://arxiv.org/abs/1708.03888）优化器，这是MLPerf中各个参赛厂家普遍使用的优化器。LARS的优化器的公式如下：

LARS是SGD 的有动量扩展，可以适应每层的学习率，核心是让网络的每个层根据自己的情况动态的调整学习率，作用是可以有效缓解在较大batch size训练的前期由于学习率太大导致的不稳定问题。

按照上述的方法调试超参数，最终我们将ResNet50模型收敛的epoch次数从41降为35，带来了15%左右的性能提升，看来正确的“路”效果很明显，超参数带来的性能提升不容小觑。

总之，影响训练性能的因素有很多。本文主要从硬件平台和软件优化的角度，以MLPerf训练V1.0榜单中的ResNet50模型为例，从数据处理、训练框架、超参数等方面来提升训练速度，取得了不错的效果。浪潮优化代码已共享至Github（附1）。如果各位有兴趣可以试一试，希望能帮助你提升模型训练速度。

展望

MLPerf竞赛经过3年多时间的发展，已经逐渐进入成熟期，其模型的选取也紧跟时代潮流，为评估各类AI计算平台在实际应用场景中的性能提供了权威有效的基准。MLPerf是一个开放社区，很多厂商将优化方法回馈至社区，推动AI技术的共同进步。如浪潮已将在MLPerf V0.7中用到的ResNet收敛性优化方案共享给社区成员，得到广泛采纳并应用到本次V1.0测试中。可以预见，随着谷歌、英伟达、英特尔、浪潮、戴尔等众多主流芯片及系统厂商持续参与MLPerf，并贡献软硬件系统优化方法，未来AI计算平台的性能将会得到进一步提升，为AI技术在更多应用场景的落地打下坚实的基础。

* 附：

1.浪潮代码：

https://github.com/mlcommons/training_results_v1.0/tree/master/Inspur/benchmarks/resnet/implementations/mxnet

按照下面的步骤来搭建环境：

a. 下载以上代码

b. 按照代码中README.MD中的描述下载所需数据，并参考附2里的方法对数据进行预处理，生成Mxnet格式的数据集

c. 进入mxnet目录，通过docker构建所需的image，可参考以下代码：

cd ./benchmarks/resnet/implementations/mxnet/docker build --pull -t image_name:image_version .

d. Image构建完成后，修改设置参数的配置文件config_NF5688M6.sh，修改参数为适合你的系统的值（填入按照后面的调优方法去找出优化后的值）

e. 至此软件环境构建完成，可以开始执行训练，比如我们使用的系统是“NF5688M6”：

source config_5688M6.sh

DGXSYSTEM="NF5688M6"

CONT=image_name:image_version

DATADIR=/path/to/preprocessed/data

LOGDIR=/path/to/logfile ./run_with_docker.sh

接下来等着训练结束，通过查找日志里的“run_stop”和“run_start”记录的时间点就可以计算出整个训练时间（单位是秒）。

2.数据预处理：

https://github.com/NVIDIA/DeepLearningExamples/blob/master/MxNet/Classification/RN50v1.5/README.md#prepare-dataset

ResNet50

本篇介绍更深层的ResNet模型架构，如resnet50、resnet101等。
Resnet34的参数量达到2100万，如果进一步加深网络，会使网络参数量过大而难以训练。为了解决这个问题，ResNet论文中提出一个代替BasicBlock模块的结构：Bottleneck模块。
Bottleneck模块

上图的左边是普通的Resblock模块，包含两个kernel size=3的Conv层。右图是相同维度的Bottleneck模块，其中包含2个kernel size=1的Conv层和一个kernel size=3的Conv层。

虽然Bottleneck模块比BasicBlock模块多了一层，但是参数量远远少于后者。我们来计算一下：

上面两个模块的stride都为1，因此输入和输出的维度不变。BasicBlock中的两层Conv输出都是相同维度，但是Bottleneck中的三层Conv输出维度发生两次变量：

1. 第一层使用kernel size为1的Conv层使维度减少4倍2. 第三层使用kernel size为1的Conv层使维度增加4倍由于这种先小后大的情况很像瓶颈，所以取名Bottleneck。
BasicBlock模块的参数量是118万，Bottleneck模块的参数量是7万，只有前者的6%。

ResNet50模型架构

ResNet家族中50层以上的架构都是由Bottleneck模块组成。

我们看一下PyTorch中定义的resnet50模型结构。