PyTorch提速四倍！提高DALI利用率，创建基于CPU的Pipeline
PyTorch提速四倍！提高DALI利用率，创建基于CPU的Pipeline
大数据文摘出品
来源：medium
编译：赵吉克
在过去的几年里，深度学习硬件方面取得了巨大的进步，Nvidia的最新产品Tesla V100和Geforce RTX系列包含专用的张量核，用于加速神经网络中常用的操作。
特别值得一提的是，V100有足够的能力以每秒数千张图的速度训练神经网络，这使得基于ImageNet数据集小模型在单GPU上训练只需几小时，与2012年在ImageNet上训练AlexNet模型所花费的5天时间相比简直是天壤之别!
然而，强大的GPU使数据预处理管道不堪重负。为了解决这个问题，Tensorflow发布了一个新的数据加载器：tf.data.Dataset，用C++编写，并使用基于图的方法将多个预处理操作链接在一起。
另一方面，PyTorch使用在PIL库上用Python编写的数据加载器，既方便优灵活，但在速度上有欠缺（尽管PIL-SIMD库确实稍微改善了这种情况）。
进入NVIDIA数据加载器（DALI）：旨在消除数据预处理瓶颈，允许训练和推理全速运行。DALI主要用于在GPU上的预处理，但是大多数操作也在CPU上有快速实现。本文主要关注PyTorch，但是DALI也支持Tensorflow、MXNet和TensorRT，尤其是TensorRT有高度支持。它允许训练和推理步骤使用完全相同的预处理代码。需注意，不同的框架（如Tensorflow和PyTorch）通常在数据加载器之间有很小的差异，这可能会影响准确性。
本文是Medium上一位博主展示了一些技术来提高DALI的使用率并创建了一个完全基于CPU的管道。这些技术用于保持长期的内存稳定，并且与DALI包提供的CPU和GPU管道相比，可以增加50%的批处理大小。
DALI长期内存使用
第一个问题是，RAM的使用随着训练时间的增加而增加，这会导致OOM错误(即使是在拥有78GB RAM的VM上)，并且尚未修正。
唯一解决方案是重新import DALI并每次重构训练和验证通道：
del self.train_loader, self.val_loader, self.train_pipe, self.val_pipe
torch.cuda.synchronize()
torch.cuda.empty_cache()
gc.collect()
importlib.reload(dali)
from dali import HybridTrainPipe, HybridValPipe, DaliIteratorCPU, DaliIteratorGPU
<rebuild DALI pipeline>请注意，使用这种方法，DALI仍然需要大量RAM才能获得最好的结果。考虑到如今RAM的价格，这并不是什么大问题。从下表可以看出，DALI的最大批大小可能比TorchVision低50%：
接下来的部分涉及降低GPU占用率的方法。
构建一个完全基于CPU的Pipeline
让我们首先看看示例CPU管道。当不考虑峰值吞吐量时，基于CPU的管道非常有用。CPU训练管道只在CPU上执行解码和调整大小的操作，而CropMirrorNormalize操作则在GPU上运行。由于仅仅是传输输出到GPU与DALI就使用了大量的GPU内存，为了避免这种情况，我们修改了示例CPU管道，使其完全运行在CPU上：
class HybridTrainPipe(Pipeline):
def __init__(self, batch_size, num_threads, device_id, data_dir, crop,
mean, std, local_rank=0, world_size=1, dali_cpu=False, shuffle=True, fp16=False,
min_crop_size=0.08):
# As we're recreating the Pipeline at every epoch, the seed must be -1 (random seed)
super(HybridTrainPipe, self).__init__(batch_size, num_threads, device_id, seed=-1)
# Enabling read_ahead slowed down processing ~40%
self.input = ops.FileReader(file_root=data_dir, shard_id=local_rank, num_shards=world_size,
random_shuffle=shuffle)
# Let user decide which pipeline works best with the chosen model
if dali_cpu:
decode_device = "cpu"
self.dali_device = "cpu"
self.flip = ops.Flip(device=self.dali_device)
else:
decode_device = "mixed"
self.dali_device = "gpu"
output_dtype = types.FLOAT
if self.dali_device == "gpu" and fp16:
output_dtype = types.FLOAT16
self.cmn = ops.CropMirrorNormalize(device="gpu",
output_dtype=output_dtype,
output_layout=types.NCHW,
crop=(crop, crop),
image_type=types.RGB,
mean=mean,
std=std,)
# To be able to handle all images from full-sized ImageNet, this padding sets the size of the internal nvJPEG buffers without additional reallocations
device_memory_padding = 211025920 if decode_device == 'mixed' else 0
host_memory_padding = 140544512 if decode_device == 'mixed' else 0
self.decode = ops.ImageDecoderRandomCrop(device=decode_device, output_type=types.RGB,
device_memory_padding=device_memory_padding,
host_memory_padding=host_memory_padding,
random_aspect_ratio=[0.8, 1.25],
random_area=[min_crop_size, 1.0],
num_attempts=100)
# Resize as desired. To match torchvision data loader, use triangular interpolation.
self.res = ops.Resize(device=self.dali_device, resize_x=crop, resize_y=crop,
interp_type=types.INTERP_TRIANGULAR)
self.coin = ops.CoinFlip(probability=0.5)
print('DALI "{0}" variant'.format(self.dali_device))
def define_graph(self):
rng = self.coin()
self.jpegs, self.labels = self.input(name="Reader")
# Combined decode & random crop
images = self.decode(self.jpegs)
# Resize as desired
images = self.res(images)
if self.dali_device == "gpu":
output = self.cmn(images, mirror=rng)
else:
# CPU backend uses torch to apply mean & std
output = self.flip(images, horizontal=rng)
self.labels = self.labels.gpu()
return [output, self.labels]DALI管道现在在CPU上输出一个8位张量。我们需要使用PyTorch来完成CPU-> GPU的传输、浮点数的转换和归一化。这最后两个操作是在GPU上完成的，快速并且减少了CPU -> GPU内存带宽需求。在转移到GPU之前，尝试过固定这个张量，但是没有得到任何性能提升，把它和一个预存器放在一起：
def _preproc_worker(dali_iterator, cuda_stream, fp16, mean, std, output_queue, proc_next_input, done_event, pin_memory):
"""
Worker function to parse DALI output & apply final preprocessing steps
"""
while not done_event.is_set():
# Wait until main thread signals to proc_next_input -- normally class="ql-long-20347411" style="line-height: 1.7;margin-bottom: 0pt;margin-top: 0pt;font-size: 11pt;color: #494949;"> proc_next_input.wait()
proc_next_input.clear()
if done_event.is_set():
print('Shutting down preproc thread')
break
try:
data = next(dali_iterator)
# Decode the data output
input_orig = data[0]['data']
target = data[0]['label'].squeeze().long() # DALI should already output target style="line-height: 1.7;margin-bottom: 0pt;margin-top: 0pt;font-size: 11pt;color: #494949;">
# Copy to GPU and apply final processing in separate CUDA stream
with torch.cuda.stream(cuda_stream):
input = input_orig
if pin_memory:
input = input.pin_memory()
del input_orig # Save memory
input = input.cuda(non_blocking=True)
input = input.permute(0, 3, 1, 2)
# Input tensor is kept as 8-bit integer for transfer to GPU, to save bandwidth
if fp16:
input = input.half()
else:
input = input.float()
input = input.sub_(mean).div_(std)
# Put the result class="ql-long-20347411" style="line-height: 1.7;margin-bottom: 0pt;margin-top: 0pt;font-size: 11pt;color: #494949;"> output_queue.put((input, target))
except StopIteration:
print('Resetting DALI loader')
dali_iterator.reset()
output_queue.put(None)
class DaliIteratorCPU(DaliIterator):
"""
Wrapper class to decode the DALI iterator output & provide iterator that functions in the same way as TorchVision.
Note that permutation to channels first, converting from 8-bit integer to float & normalization are all performed style="line-height: 1.7;margin-bottom: 0pt;margin-top: 0pt;font-size: 11pt;color: #494949;">
pipelines (Pipeline): DALI pipelines
size (int): Number of examples in set
fp16 (bool): Use fp16 as output format, f32 otherwise
mean (tuple): Image mean value for each channel
std (tuple): Image standard deviation value for each channel
pin_memory (bool): Transfer input tensor to pinned memory, before moving to GPU
"""
def __init__(self, fp16=False, mean=(0., 0., 0.), std=(1., 1., 1.), pin_memory=True, **kwargs):
super().__init__(**kwargs)
print('Using DALI CPU iterator')
self.stream = torch.cuda.Stream()
self.fp16 = fp16
self.mean = torch.tensor(mean).cuda().view(1, 3, 1, 1)
self.std = torch.tensor(std).cuda().view(1, 3, 1, 1)
self.pin_memory = pin_memory
if self.fp16:
self.mean = self.mean.half()
self.std = self.std.half()
self.proc_next_input = Event()
self.done_event = Event()
self.output_queue = queue.Queue(maxsize=5)
self.preproc_thread = threading.Thread(
target=_preproc_worker,
kwargs={'dali_iterator': self._dali_iterator, 'cuda_stream': self.stream, 'fp16': self.fp16, 'mean': self.mean, 'std': self.std, 'proc_next_input': self.proc_next_input, 'done_event': self.done_event, 'output_queue': self.output_queue, 'pin_memory': self.pin_memory})
self.preproc_thread.daemon = True
self.preproc_thread.start()
self.proc_next_input.set()
def __next__(self):
torch.cuda.current_stream().wait_stream(self.stream)
data = self.output_queue.get()
self.proc_next_input.set()
if data is None:
raise StopIteration
return data
def __del__(self):
self.done_event.set()
self.proc_next_input.set()
torch.cuda.current_stream().wait_stream(self.stream)
self.preproc_thread.join()基于GPU的Pipeline
测试中，在类似最大批处理大小下，上述CPU管道的速度大约是TorchVision数据加载器的两倍。CPU管道可以很好地与像ResNet50这样的大型模型一起工作；然而，当使用像AlexNet或ResNet18这样的小模型时，CPU更好。GPU管道的问题是最大批处理大小减少了近50%，限制了吞吐量。
一种显著减少GPU内存使用的方法是将验证管道与GPU隔离直到最后再调用。这很容易做到，因为我们已经重新导入DALI，并在每个epoch中重新创建数据加载器。
更多小提示
在验证时，将数据集均分的批处理大小效果最好，这避免了在验证数据集结束时还需要进行不完整的批处理。
与Tensorflow和PyTorch数据加载器类似，TorchVision和DALI管道不会产生相同的输出—您将看到验证精度略有不同。我发现这是由于不同的JPEG图像解码器。另一方面，DALI支持TensorRT，允许使用完全相同的预处理来进行训练和推理。
对于峰值吞吐量，尝试将数据加载器的数量设置为number_of_virtual_CPU核心，2个虚拟核对应1个物理核。
如果你想要绝对最好的性能并且不需要有类似TorchVision的输出，尝试关闭DALI三角形插值。
不要忘记磁盘IO。确保您有足够的内存来缓存数据集和/或一个非常快的SSD。DALI读取高达400Mb/s !
合并
为了方便地集成这些修改，我创建了一个data loader类，其中包含这里描述的所有修改，包括DALI和TorchVision后端。使用很简单。实例化数据加载程序：
dataset = Dataset(data_dir,
batch_size,
val_batch_size
workers,
use_dali,
dali_cpu,
fp16)然后得到训练和验证数据装载器:
train_loader = dataset.get_train_loader()
val_loader = dataset.get_val_loader()在每个训练周期结束时重置数据加载器:
dataset.reset()或者，验证管道可以在模型验证之前在GPU上重新创建:
dataset.prep_for_val()基准
以下是使用ResNet18的最大批量大小：
因此，通过应用这些修改，DALI可以在CPU和GPU模式下使用的最大批处理大小增加了约50%!
这里是一些使用Shufflenet V2 0.5和批量大小512的吞吐量图：
这里是一些使用DALI GPU管道训练各种网络，包括在TorchVision：
所有测试都在谷歌Cloud V100实例上运行，该实例有12个vcpu(6个物理核心)，78GB RAM，并使用Apex FP16培训。要重现这些结果，请使用以下参数：
— fp16 — batch-size 512 — workers 10 — arch “shufflenet_v2_x0_5 or resnet18” — prof — use-dali所以，DALI使得单核特斯拉V100可以达到接近4000张/秒的图像处理速度！这达到了Nvidia DGX-1的一半多一点（它有8个V100 gpu），尽管我们使用了小模型。对我来说，能够在几个小时内在一个GPU上运行ImageNet是生产力进步。
本文中提供的代码如下：
https://github.com/yaysummeriscoming/DALI_pytorch_demo
相关报道：
https://towardsdatascience.com/nvidia-dali-speeding-up-pytorch-876c80182440
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