Oneflow-Inc/DLPerf

DLPerf summary of test experience

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踩坑经验总结

1.精确到commit

首先，各个框架存在不同版本；其次，项目代码也在不断维护和更新，我们需要复现一个项目，首先需要熟读项目的readme，然后精确地匹配到对应的commit，保证代码版本和框架版本相匹配，才能将由于代码/框架版本不匹配导致各种问题的概率降至最低。

2.多机问题

多机情况下常见的问题：

horovod/mpi多机运行失败

无论是在物理机还是nvidia-ngc容器中，要运行horovod/mpi，都需要提前在节点之间配置ssh免密登录，保证用于通信的端口可以互相连通。
如：

# export PORT=10001
horovodrun -np ${gpu_num} \
-H ${node_ip} -p ${PORT} \
--start-timeout 600 \
python3  train.py ${CMD} 2>&1 | tee ${log_file}

# 或者：
mpirun --allow-run-as-root -oversubscribe -np ${gpu_num} -H ${node_ip} \
     -bind-to none -map-by slot \
     -x LD_LIBRARY_PATH -x PATH \
     -mca pml ob1 -mca btl ^openib \
     -mca plm_rsh_args "-p ${PORT}  -q -o StrictHostKeyChecking=no" \
     -mca btl_tcp_if_include ib0 \
 python3  train.py ${CMD} 2>&1 | tee ${log_file}

需要保证节点间ssh可以通过端口10001互相连通

docker容器连通问题

如果是在docker容器中进行多机训练，需要保证docker容器间可以通过指定端口互相ssh免密登录。（如：在10.11.0.2节点的docker容器内可以通过ssh root@10.11.0.3 -p 10001可以直接登录10.11.0.3节点的docker容器）
而在docker容器里，有两种实现方式：

  • docker的host模式
  • docker的bridge模式

**
docker的host模式
host模式，需要通过docker run时添加参数 --net=host 指定，该模式下表示容器和物理机共用端口（没有隔离），需要修改容器内ssh服务的通信端口号(vim /etc/ssh/sshd_config)，用于docker容器多机通讯，具体方式见：README—SSH配置
docker的bridge模式
即docker的默认模式。该模式下，容器内部和物理机的端口是隔离的，可以通过docker run时增加参数如：-v 9000:9000进行端口映射，表明物理机9000端口映射到容器内9000端口，docker容器多机时即可指定9000端口进行通信。

两种方式都可以，只要保证docker容器间能通过指定端口互相ssh免密登录即可。

多机没连通/长时间卡住没反应

  • 通信库没有正确安装
  • 存在虚拟网卡，nccl需指定网卡类型

通信库没有正确安装
通常是没有正确地安装多机依赖的通信库(openmpi、nccl)所导致。譬如paddle、tensorflow2.x等框架依赖nccl，则需要在每个机器节点上安装版本一致的nccl，多机训练时，可以通过export NCCL_DEBUG=INFO来查看nccl的日志输出。
openmpi安装
官网：https://www.open-mpi.org/software/ompi/v4.0/

wget https://download.open-mpi.org/release/open-mpi/v4.0/openmpi-4.0.0.tar.gz
gunzip -c openmpi-4.0.0.tar.gz | tar xf -
cd openmpi-4.0.0
sudo ./configure --prefix=/usr/local/openmpi --with-cuda=/usr/local/cuda-10.2 --enable-orterun-prefix-by-default
sudo make && make install

make时，若报错numa相关的.so找不到：

sudo apt-get install libnuma-dev

添加到环境变量

vim ~/.bashrc
export PATH=$PATH:/usr/local/openmpi/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/openmpi/lib
source ~/.bashrc

horovod安装
官网：https://github.com/horovod/horovod

HOROVOD_GPU_OPERATIONS=NCCL python -m pip install --no-cache-dir horovod

存在虚拟网卡，nccl需指定网卡类型
有时，nccl已经正常安装，且节点间可以正常ssh免密登录，且都能互相ping通，不过还是遭遇多机训练长时间卡住的问题，可能是虚拟网卡的问题，当存在虚拟网卡时，如果不指定nccl变量，则多机通信时可能会走虚拟网卡，而导致多机不通的问题。
如下图：
1904979114.jpg
NCCL WARN Connect to fe80::a480:7fff:fecf:1ed9%13<45166> failed : Network is unreachable表明多机下遭遇了网络不能连通的问题。具体地，是经过网卡：fe80::a480:7fff:fecf...通信时不能连通。

我们排查时，通过在发送端ping一个较大的数据包（如ping -s 10240 10.11.0.4），接收端通过bwm-ng命令查看每个网卡的流量波动情况（找出ping相应ip时，各个网卡的流量情况），发现可以正常连通，且流量走的是enp类型的网卡。

通过ifconfig查看当前节点中的所有网卡类型：
812596075.jpg
1092213605.jpg
可以发现有很多enp开头的网卡，也有很多veth开头的虚拟网卡，而nccl日志输出中的：fe80::a480:7fff:fecf:1ed9是veth虚拟网卡。

通过查看nccl官网文档发现，我们可以通过指定nccl变量来设定nccl通信使用的网卡类型：

export NCCL_SOCKET_IFNAME=enp

加速比低

  • 没安装IB驱动
  • horovod参数设置
  • 没有使用dali
  • 数据读取线程数设置不合理

各框架踩坑记录

  • 1.tf2.x-resnet
  • 2.tf2.x-bert
  • 3.paddle-resnet
  • 4.paddle-bert
  • 5.nvidia-mxnet-resnet
  • 6.nvidia-tf-resnet
  • 7.nvidia-tf-bert
  • 8.gluon-mxnet-bert

1.tf2.x-resnet

官方实现：https://github.com/tensorflow/models/tree/r2.3.0/official/vision/image_classification
DLPERF实现：https://github.com/Oneflow-Inc/DLPerf/tree/master/TensorFlow/resnet50v1.5

1.1tensorflow-datasets版本

官方official目录下提供的requirements.txt里并未指定tensorflow-datasets的版本，直接通过pip install -r requirements.txt安装，训练时会报错找不到imagenet数据集信息，可通过指定版本解决：
在requirements.txt中指定tensorflow-datasets==3.0.0即可。

1.2设置PYTHONPATH环境变量

开始训练前，需要将项目路径加入到PYTHONPATH，或者通过vim ~/.bashrc在用户变量中指定。

export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/leinao/tensorflow/models-2.3.0

1.3 cuda-10.1库文件

tf2.3依赖cuda-10.1下的库文件，如果在cuda10.2的环境下运行，会报错：

2020-08-10 22:24:27.641197: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:59] 
Could not load dynamic library 'libcudart.so.10.1'; dlerror: libcudart.so.10.1: 
cannot open shared object file: No such file or directory;

类似报错信息还有：libcupti.so.10.1等.so文件

解决方式：

  • 方式一：将缺失的.so链接到cuda-10.2下:
sudo ln -s /usr/local/cuda-10.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudart.so.10.2 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudart.so.10.1

参考github issue:
tensorflow/tensorflow#38194 (comment)

  • 方式二：安装cuda-10.1到/usr/local/cuda-10.1，将/usr/local/cuda软链接到cuda-10.1；

1.4单机/多机.yaml设置

单机训练策略采取默认的MirroredStrategy策略，多机策略采取：MultiWorkerMirroredStrategy。tf2.x可用的策略详见官方文档：https://tensorflow.google.cn/guide/distributed_training

单机策略

在DLPerf中，我们通过run_single_node.sh脚本运行单机测试，脚本调用single_node_train.sh执行单机训练脚本，其中通过--config_file参数设置训练所需要的yaml配置文件（gpu.yaml或gpu_fp16.yaml）。单机训练时，需要将yaml配置文件中runtime下的distribution_strategy设置为'mirrored'，以使用MirroredStrategy策略：
1.png

多机策略

多机器训练时，multi_node_train.sh脚本中通过--config_file参数设置训练所需的yaml配置文件(multi_node_gpu.yaml或multi_node_gpu_fp16.yaml)。多机训练时，需要将yaml配置文件中runtime下的distribution_strategy设置为'multi_worker_mirrored'以使用MultiWorkerMirroredStrategy策略，同时需要增加all_reduce_alg:'nccl'以指定all_reduce过程使用nccl，否则会报错。
2.png

2.tf2.x-bert

基本参数设置同tf2.x-resnet，不过无需.yaml配置文件，统一使用run_pretraining.py进行训练。
不过测试过程中我们发现，官方提供的python脚本运行多机时会报错，即使在修改代码后也只能支持
--all_reduce_alg='ring'模式的多机训练(cpu多机)，而不能支持'nccl'模式的多gpu训练，故多机的测试暂不开展。
详见：https://github.com/Oneflow-Inc/DLPerf/tree/master/TensorFlow/bert#%E5%A4%9A%E6%9C%BA

3.paddle-resnet

3.1 数据集制作

paddle在利用imagenet训练分类网络时，需要对imagenet数据集做一定的处理，将图像和标签文件写入train_list.txt、val_list.txt文件中，具体格式和制作方式参考：官方文档—数据准备

3.2 多进程训练

单机

单机单卡时，可以直接通过python train.py...训练，单机多卡时，最好使用多进程训练的模式：
python -m paddle.distributed.launch train.py...否则训练速度和加速比都会比较差。

在单机采用多进程训练时，可以自行调节--reader_thread参数，以达到最优速度，且thread并非越大越好，超过一定数值后thread越大，线程数越多，会导致速度变慢。经测试，单机1卡时thread=8速度较优；4卡时thread=12;8卡时thread=8能达到较优的速度。

多机

多机训练时，必须采用多进程训练的模式，多机通讯走nccl。同样，可以自行测试，以选取最优化的--reader_thread参数，在DLPerf的多机测试时，默认使用--reader_thread=8。

参考：官方文档—模型训练

4.paddle-bert

数据集制作过程见：DLPerf文档；单机、多机训练说明可参考：官方文档 其他按照正常流程走即可，没有需要特别注意的地方。

5.nvidia-mxnet-resnet

5.1 多机配置ssh免密登录

当需要在NGC容器间进行多机测试时，容器间需要配置ssh免密登录，具体参考DLPerf的README—SSH 免密。

5.2 安装IB驱动（可选）

如果服务器之间支持IB(InfiniBand)网络，则可以安装IB驱动，使得多机情况下各个节点间的通信速率明显提升，从而加速框架在多机环境下的训练，提升加速比。
具体安装方式可参考：IB驱动安装（可选）

5.3 修改部分代码

容器内提供的代码可能和官方代码不完全同步，需要作一些修改才能正确运行，详见README—额外准备。

5.4 mxnet环境变量

在用mxnet进行resnet50测试时，需要加上一系列mxnet默认的环境变量，否则速度可能不够理想，这些变量已经在脚本runner.sh(Line：70～Line：81)中包含，可自行修改以设定最优化的值。

6.nvidia-tf-resnet

6.1 多机配置ssh免密登录

当需要在NGC容器间进行多机测试时，容器间需要配置ssh免密登录，具体参考DLPerf的README—SSH配置(可选)。

6.2 安装IB驱动（可选）

如果服务器之间支持IB(InfiniBand)网络，则可以安装IB驱动，使得多机情况下各个节点间的通信速率明显提升，从而加速框架在多机环境下的训练，提升加速比。
具体安装方式可参考：IB驱动安装（可选）

7.nvidia-tf-bert

7.1 多机配置ssh免密登录

当需要在NGC容器间进行多机测试时，容器间需要配置ssh免密登录，具体参考DLPerf的README—SSH配置(可选)。

7.2 安装IB驱动（可选）

如果服务器之间支持IB(InfiniBand)网络，则可以安装IB驱动，使得多机情况下各个节点间的通信速率明显提升，从而加速框架在多机环境下的训练，提升加速比。
具体安装方式可参考：IB驱动安装（可选）
**
在bert的测试中发现，安装IB驱动后，2机、4机情况下的加速比提升明显

8.gluon-mxnet-bert

8.1horovod安装

horovod是支持pytorch,tensorflow,mxnet多机分布式训练的库，其底层机器间通讯依赖nccl或mpi，所以安装前通常需要先安装好nccl、openmpi，且至少安装了一种深度学习框架，譬如mxnet:

python3 -m pip install gluonnlp==0.10.0 mxnet-cu102mkl==1.6.0.post0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

安装完mxnet以及gluonnlp后，可进行horovod的安装。horovod安装时，需为NCCL指定相关变量，否则运行时可能不会走nccl通讯导致速度很慢。在DLPerf中如何安装horovod，可直接参考README-环境安装 。

更多关于horovod多机速度慢的问题，可参考issue：#48

8.2 修改部分代码

具体参考：README—额外准备部分

其他分享

1.GPU拓扑

nvidia-smi topo -m
topo.png
可以看出，此台机器包含8块GPU（GPU0~7），mlx5_0是Mellanox ConnectX-4 PCIe网卡设备(10/25/40/50千兆以太网适配器，另外该公司是IBA芯片的主要厂商)。图的上半部分表示GPU间的连接方式，如gpu1和gpu0通过NV1互联，gpu4和gpu1通过SYS互联；图的下半部分为连接方式的具体说明，如NV表示通过nvlink互联，PIX通过至多一个PCIe网桥互联。

在图的下半部分，理论上GPU间的连接速度从上到下依次加快，最底层的NV表示通过nvlink互联，速度最快；最上层SYS表示通过pcie以及穿过NUMA节点间的SMP互联(即走了PCie又走了QPI总线），速度最慢。

  • NV表示通过nvidia-nvlink互联，速度最快；
  • PIX表示GPU间至多通过一个PCIe网桥连接；
  • PHB表示通过PCIe和PCIe主网桥连接(通常PCIe 主网桥是存在于cpu之中，所以PHB可以理解为通过PCIe和cpu相连)；
  • NODE表示通过PCIe以及NUMA节点内PCIe主网桥之间的互连(通常NUMA节点内，包含多个cpu节点，每个cpu节点都包含一个PCIe主网桥，所以NODE可以理解为在一个NUMA节点内，通过PCIe和多个CPU相连)；
  • SYS表示通过PCIe以及NUMA节点之间的SMP互连（例如，QPI/UPI），这个可以理解为通过PCIe，且跨过多个NUMA节点及其内部的SMP(多个cpu节点)进行互联。
  • X表示gpu节点自身；

关于NUMA，SMP等服务器结构的简单介绍可参考：服务器体系(SMP, NUMA, MPP)与共享存储器架构(UMA和NUMA)

2.NCCL