百度飞桨(PaddlePaddle)分布式训练在 Volcano 系统上的实践

AI应用信息2个月前发布 XIAOT
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飞桨 (PaddlePaddle) 是百度于 2016 年 9 月开源的深度学习框架,旨在提供一款安全高效、灵活易用、可扩展的深度学习平台。

2018 年 10 月,飞桨团队发布 Paddle Fluid 1.0 版本,对神经网络描述、大规模分布式训练、高性能推理引擎等核心能力进行了全面升级。以工业界应用必需的分布式训练能力为例,在最新的 Paddle Fluid 1.5.2 版本中,飞桨支持数据并行、模型并行、流水线并行等多种并行模式,参数服务器架构和点对点同步训练架构全面支持在 CPUGPU 等硬件资源设备上的大规模训练。本文将介绍飞桨分布式训练在 Kubernetes 社区中的 Volcano 系统上进行实践的案例。

Kubernetes 是当今最火的容器化应用自动部署、伸缩和资源管理的开源系统。随着 Kubernetes 的崛起,越来越多的公司愿意将自己的业务应用部署在 Kubernetes 上。除了典型的 Web 服务、数据库等服务会基于 Kubernetes 进行部署以外,深度学习框架的分布式训练也不例外。

然而,在 Kubernetes 系统中提交深度学习训练任务的功能并不像传统的高性能计算 MPI 平台那样直观。在 2017 年,Kubernetes 社区就有文章 Run Deep Learning with PaddlePaddle on Kubernetes 分析了运行 PaddlePaddle 对底层资源的诉求,基于 PaddlePaddle 对计算容错性、弹性伸缩、资源隔离的要求,提出在 Kubernetes 平台上运行 PaddlePaddle 是最佳实践。

自 Paddle Fluid 1.0 发布以来,飞桨在平台部署和任务调度管理上已经取得了长足的进步。借助 Kubernetes 平台,飞桨可以实现 CPU/GPU 等硬件资源的合理调度分配、训练任务的弹性扩缩容,并能显著提升计算资源的利用率。但是,在并行创建和调度任务、训练任务的生命周期管理、计算资源亲和性调度、调度策略优化等方面还有提升空间。为了提升飞桨框架的计算效率,飞桨团队和 Volcano 团队联合发布 PaddlePaddle on Volcano 方案。

Volcano 是一款构建于 Kubernetes 之上的增强型高性能计算任务批量处理系统。

作为一个面向高性能计算场景的平台,它弥补了 kubernetes 在机器学习、深度学习、HPC、大数据计算等场景下的基本能力缺失,其中包括 GANg-schedule 的调度能力、计算任务队列管理、GPU 亲和性调度。另外,Volcano 在原有 Kubernetes 能力基础上对计算任务的批量创建及生命周期管理、FAIr-share 调度等方面做了增强。

Volcano 平台可以满足飞桨对资源创建,资源调度的基本要求。Volcano 的批量创建批量调度计算任务为飞桨作业提供计算任务的自动化生命周期管理,gang-scheduler 调度策略可以满足 PServer 和 Trainer “all or nothing”的业务调度约束,Queue 和 priority 逻辑可以管理集群下计算作业的执行顺序,Fair-share 和 GPU 亲和度调度使计算任务调度更贴合 PServer 和 Trainer 对节点资源和网络拓扑结构的要求而提升任务计算效率。

Volcano 借助 Kubernetes 创建 CRD 能力,在 Kubernetes 中引入“apiVersion”为“batch.volcano.sh/v1alpha1”,“kind”为“Job”的资源对象,用于描述计算任务。通过配置和创建 Volcano job 可以使用 Volcano 平台创建、管理和调度计算任务。使用 volcano 平台,需要先在 Kubernetes 集群下安装 Volcano,安装 Volcano 的方法可参考 Volcano 官网。

选择一个飞桨框架任务分别使用 Kubernetes 原生资源和 Volcano job 执行计算任务并对比分析,以下对比将着重体现两者在使用方法、任务管理、调度策略方面进行比较。选择飞桨官网分布式训练 CTR(Click-Through-Rate) demo 进行对比测试。CTR demo 将运行两个 PServer 任务和两个 Trainer 任务。

首先使用飞桨官网推荐模式执行分布式计算任务,先创建一个副本数为 2 的 Kubernetes ReplicaSet 对象,用于运行 PServer 业务,然后创建一个并行度为 2 的 Kubernetes Job 对象,用于运行 Trainer 任务。

创建 PServer 任务

root@volcano-paddlepaddle:~# kubectl apply -f pserver.yamlreplicaset.extensions/fluid-ctr-pserver create

查看 pserver ReplicaSet 组件

root@volcano-paddlepaddle:~# kubectl get rsNAME                DESIRED   CURRENT   READY   AGEfluid-ctr-pserver   2         2         2       5

查看 pserver pods

root@volcano-paddlepaddle:~# kubectl get pods | grep fluidfluid-ctr-pserver-b9w99   1/1     Running   0          9m18sfluid-ctr-pserver-pb9vd   1/1     Running   0          9m18

查看 pserver 日志,PServer 已经开始工作,并对外提供服务

root@volcano-paddlepaddle:~# kubectl logs fluid-ctr-pserver-b9w99

+ case "$1"in+ start_fluid_process+ pserver_label=paddle-job-pserver=fluid-ctr+ trainer_label=paddle-job=fluid-ct+ hostname=c-rlnrdybm-muamumvq-1+ task_index=+ '[' PSERVER == TRAINER ']+ '[' PSERVER == PSERVER ']'+ stdbuf -oL python /root/k8s_tools.py wait_pods_running paddle-job-pserver=fluid-ctr 2label selector: paddle-job-pserver=fluid-ctr, desired: 2current cnt: 0 sleep for 5 seconds...+ '[' PSERVER == TRAINER ']'+ '[' PSERVER == WORKER ']++ python /root/k8s_tools.py fetch_endpoints paddle-job-pserver=fluid-ctr 30236+ export PADDLE_PSERVERS=192.168.48.24:30236,192.168.48.25:30237+ PADDLE_PSERVERS=192.168.48.24:30236,192.168.48.25:30237++ python /root/k8s_tools.py fetch_ips paddle-job=fluid-ctr+ export PADDLE_TRAINER_IPS=+ PADDLE_TRAINER_IPS=+ '[' PSERVER == TRAINER ']'+ '[' PSERVER == WORKER ']'++ python /root/k8s_tools.py fetch_id paddle-job-pserver=fluid-ctr+ task_index=0+ export PADDLE_TRAINER_ID=0+ PADDLE_TRAINER_ID=0+ export PADDLE_PSERVER_ID=0+ PADDLE_PSERVER_ID=0+ stdbuf -oL sh -c 'cd /workspace/ctr && python train.py --is_local 0 --cloud_train 1'2019-09-03 06:43:10,661 - INFO - run dist training2019-09-03 06:43:10,715 - INFO - run pserverget_pserver_program() is deprecated, call get_pserver_programs() to get pserver main and startup in a single call.I0903 06:43:10.826609    41 grpc_server.cc:435] Server listening on 192.168.48.24:30236 selected port:

创建 trainer 任务

root@volcano-paddlepaddle:~# kubectl apply -f trainer.yamljob.batch/fluid-ctr-trainer create

查看 trainer pods

root@volcano-paddlepaddle:~# kubectl get pod | grep fluidfluid-ctr-pserver-b9w99   1/1     Running   0          87mfluid-ctr-pserver-pb9vd   1/1     Running   0          87mfluid-ctr-trainer-lg9n5   1/1     Running   0          12sfluid-ctr-trainer-tVR99   1/1     Running   0          12

查看 trainer 任务日志,看到任务已经开始执行

root@volcano-paddlepaddle:~# kubectl logs fluid-ctr-trainer-lg9n5
+ case "$1" in+ start_fluid_process+ pserver_labe=paddle-job-pserver=fluid-ctr+ trainer_label=paddle-job=fluid-ctr+ hostname=c-rlnrdybm-muamumvq-2+ task_index=+ '[' TRAINER == TRAINER ']'+ stdbuf -oL python /root/k8s_tools.py wait_pods_running paddle-job-pserver=fluid-ctr 2label selector: paddle-job-pserver=fluid-ctr, desired: 2+ '[' TRAINER == TRAINER ']'+ stdbuf -oL python /root/k8s_tools.py wait_pods_running paddle-job=fluid-ctr 2label selector: paddle-job=fluid-ctr, desired: 2++ python /root/k8s_tools.py fetch_endpoints paddle-job-pserver=fluid-ctr 30236+ export PADDLE_PSERVERS=192.168.48.24:30236,192.168.48.25:30237+ PADDLE_PSERVERS=192.168.48.24:30236,192.168.48.25:30237++ python /root/k8s_tools.py fetch_ips paddle-job=fluid-ctr+ export PADDLE_TRAINER_IPS=192.168.48.24,192.168.48.25+ PADDLE_TRAINER_IPS=192.168.48.24,192.168.48.25+ '[' TRAINER == TRAINER ']'+ check_failed_cnt 1+ max_failed=1++ python /root/k8s_tools.py count_pods_by_phase paddle-job=fluid-ctr Failed+ failed_count=0+ '[' 0-gt 1 ']'++ python /root/k8s_tools.py fetch_id paddle-job=fluid-ctr+ task_index=0+ export PADDLE_TRAINER_ID=0+ PADDLE_TRAINER_ID=0+ export PADDLE_PSERVER_ID=0+ PADDLE_PSERVER_ID=0+ stdbuf -oL sh -c 'cd /workspace/ctr && python train.py --is_local 0 --cloud_train 1'2019-09-03 08:10:20,888 - INFO - run dist training2019-09-03 08:10:20,951 - INFO - download the training materials % Total % Received % Xferd Average Speed Time Time Time Current Dload Upload Total Spent Left Speed100 433M 100 433M 0 0 70.9M 0 0:00:06 0:00:06 --:--:-- 97.0M2019-09-03 08:11:04,522 - INFO - run trainer2019-09-03 08:11:04,591 - WARNING -I0903 08:11:04.594007 25 parallel_executor.cc:329] The number of CPUPlace, which is used in ParallelExecutor, is 2. And the Program will be copied 2 copiesI0903 08:11:04.875757 25 rpc_client.h:101] init rpc client with trainer_id 02019-09-03 08:11:38,625 - INFO - TRAIN --> pass: 0 batch: 0 loss: 0.697331115723 auc: 0.500826068453, batch_auc: 0.5008260684532019-09-03 08:11:38,967 - INFO - TRAIN --> pass: 0 batch: 1 loss: 0.652093688965 auc: 0.48451329672, batch_auc: 0.484513296722019-09-03 08:11:39,242 - INFO - TRAIN --> pass: 0 batch: 2 loss: 0.629092956543 auc: 0.485173881519, batch_auc: 0.4851738815192019-09-03 08:11:39,577 - INFO - TRAIN --> pass: 0 batch: 3 loss: 0.603850708008 auc: 0.482131778494, batch_auc: 0.4821317784942019-09-03 08:11:39,874 - INFO - TRAIN --> pass: 0 batch: 4 loss: 0.591485412598 auc: 0.479737304993, batch_auc: 0.4797373049932019-09-03 08:11:40,133 - INFO - TRAIN --> pass: 0 batch: 5 loss: 0.58376159668 auc: 0.478554220739, batch_auc: 0.4785542207392019-09-03 08:11:40,385 - INFO - TRAIN --> pass: 0 batch: 6 loss: 0.561969116211 auc: 0.481465857424, batch_auc: 0.4814658574242019-09-03 08:11:40,637 - INFO - TRAIN --> pass: 0 batch: 7 loss: 0.557065185547 auc: 0.486014931119, batch_auc: 0.4860149311192019-09-03 08:11:40,890 - INFO - TRAIN --> pass: 0 batch: 8 loss: 0.562498413086 auc: 0.489651573333, batch_auc: 0.4896515733332019-09-03 08:11:41,158 - INFO - TRAIN --> pass: 0 batch: 9 loss: 0.566428283691 auc: 0.489853260221, batch_auc: 0.491378844262019-09-03 08:11:41,452 - INFO - TRAIN --> pass: 0 batch: 10 loss: 0.564840087891 auc: 0.492880386228, batch_auc: 0.4940137639382019-09-03 08:11:41,742 - INFO - TRAIN --> pass: 0 batch: 11 loss: 0.564809204102 auc: 0.493201528907, batch_auc: 0.4988723815822019-09-03 08:11:42,056 - INFO - TRAIN --> pass: 0 batch: 12 loss: 0.584479736328 auc: 0.494151972036, batch_auc: 0.5039266283912019-09-03 08:11:42,329 - INFO - TRAIN --> pass: 0 batch: 13 loss: 0.615677246094 auc: 0.49252557362, batch_auc: 0.5028352489

等待 trainer 任务执行完成,查看 pserver 和 trainer pods 状态,trainer 已经执行完成,pserver 仍然于运行中

root@volcano-paddlepaddle:~# kubectl get pods | grep fluidfluid-ctr-pserver-b9w99   1/1     Running     0          177mfluid-ctr-pserver-pb9vd   1/1     Running     0          177mfluid-ctr-trainer-lg9n5   0/1     Completed   0          90mfluid-ctr-trainer-tvr99   0/1     Completed   0          90

将上述计算任务迁移到 volcano 平台上进行测试。

Volcano 支持 Multi-pod jobs,拓展“tasks”字段,tasks 下可以定义多个 pod 描述,其中“replicas” 字段描述 task 将要生成的 pod 数量,“name”描述 task 名称,pod 名称将根据 task 名称生成。Template 字段与 kubernetes “podTemplate”一致。ctr 的 demo 中含有两个 task:“pserver”和“trainer”,每个 task 的 replicas 都是 2,将会创建两个 PServer 任务,两个 Trainer 任务。

使用 Volcano 调度器,在 job 的配置中需要指定“schedulerName”为“volcano”,如果 schedulerName 没有指定为“volcano”,job 下的任务调度将会使用 kubernetes 的默认调度器“default”调度器。

Volcano 通过指定“minAvailable”字段保证计算任务的 gang-scheduler 调度策略。“minAvailable”数值指明在对当前计算任务下的 pods 进行调度时,需保证多少计算任务都能够调度才会执行调度任务,“minAvailable”的数值需要小于或等于计算任务下的所有任务数量的总和。对于 PaddlePaddle 框架计算任务,只有当所有的 PServer 和 Trainer 任务都处于运行中,才能开始计算任务。因此对于飞桨计算任务,“minAvailable”的数值需要与计算任务下的所有计算任务总和相等。

对于使用飞桨分布式训练的应用,在计算过程中,如果 PServer 任务或者 Trainer 任务被驱逐或失败,PServer 和 Trainer 形成的计算集群将会失效,所有的 PServer 任务和 Trainer 任务都需要重启,以形成新的集群开始新的计算。Volcano 可以通过设置“policies”实现上述目的。设置“PodEvicted”事件对应“RestartJob”动作,设置“PodFailed”事件对应“RestartJob”动作,在设置了这两个“policies”之后,当计算任务被驱逐或者失败,所有的计算任务将会重启。

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