使用GPU拓扑感知调度（Tensorflow版）_容器服务 Kubernetes 版 ACK(ACK)-阿里云帮助中心

ACK基于Scheduling Framework机制，实现GPU拓扑感知调度，即在节点的GPU组合中选择具有最优训练速度的组合。本文介绍如何使用GPU拓扑感知调度来提升TensorFlow分布式训练的训练速度。

前提条件

已创建ACK Pro集群，且集群的实例规格类型选择为GPU云服务器。更多信息，请参见创建Kubernetes托管版集群。
已安装Arena。
已安装GPU拓扑感知调度组件。

系统组件版本满足以下要求。

组件	版本要求
Kubernetes	1.18.8及以上版本
Nvidia	418.87.01及以上版本
训练框架NCCL版本	2.7+
操作系统	CentOS 7.6 CentOS 7.7 Ubuntu 16.04 Ubuntu 18.04 Alibaba Cloud Linux 2 Alibaba Cloud Linux 3
显卡	V100

注意事项

仅支持MPI作业的分布式训练。
只有当提交作业的所有Pod对资源请求都满足条件时，才能创建Pod并启动作业，否则请求会处于资源等待状态。

操作步骤

节点配置

执行以下命令，设置节点Label，显式激活节点GPU拓扑感知调度。

kubectl label node <Your Node Name> ack.node.gpu.schedule=topology

说明

当节点激活GPU拓扑感知调度后，不再支持普通GPU资源调度。您可执行以下命令更改Label，恢复普通GPU资源调度功能。

kubectl label node <Your Node Name> ack.node.gpu.schedule=default --overwrite

提交作业

提交MPI作业，并设置--gputopology为true。

arena submit --gputopology=true --gang ***

示例一：训练Vgg16

说明

本示例测试集群有2台8卡V100机器。

使用GPU拓扑感知调度训练Vgg16

执行以下命令，向集群提交作业。

arena submit mpi \
  --name=tensorflow-topo-4-vgg16 \
  --gpus=1 \
  --workers=4 \
  --gang \
  --gputopology=true \
  --image=registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/kubernetes-image-hub/tensorflow-benchmark:tf2.3.0-py3.7-cuda10.1 \
  "mpirun --allow-run-as-root -np "4" -bind-to none -map-by slot -x NCCL_DEBUG=INFO -x NCCL_SOCKET_IFNAME=eth0 -x LD_LIBRARY_PATH -x PATH --mca pml ob1 --mca btl_tcp_if_include eth0 --mca oob_tcp_if_include eth0 --mca orte_keep_fqdn_hostnames t --mca btl ^openib python /tensorflow/benchmarks/scripts/tf_cnn_benchmarks/tf_cnn_benchmarks.py --model=vgg16 --batch_size=64 --variable_update=horovod"

执行以下命令，查看当前作业运行情况。

arena get tensorflow-topo-4-vgg16 --type mpijob

预期输出：

Name:      tensorflow-topo-4-vgg16
Status:    RUNNINGNamespace: default
Priority:  N/A
Trainer:   MPIJOB
Duration:  2m

Instances:
  NAME                                    STATUS   AGE  IS_CHIEF  GPU(Requested)  NODE
  ----                                    ------   ---  --------  --------------  ----
  tensorflow-topo-4-vgg16-launcher-lmhjl  Running  2m   true      0               cn-shanghai.192.168.16.172
  tensorflow-topo-4-vgg16-worker-0        Running  2m   false     1               cn-shanghai.192.168.16.173
  tensorflow-topo-4-vgg16-worker-1        Running  2m   false     1               cn-shanghai.192.168.16.173
  tensorflow-topo-4-vgg16-worker-2        Running  2m   false     1               cn-shanghai.192.168.16.173
  tensorflow-topo-4-vgg16-worker-3        Running  2m   false     1               cn-shanghai.192.168.16.173

执行以下命令，查看当前日志信息。
```
arena logs -f tensorflow-topo-4-vgg16
```
预期输出：
```
total images/sec: 991.92
```

使用普通GPU调度训练Vgg16

执行以下命令，向集群提交作业。

arena submit mpi \
  --name=tensorflow-4-vgg16 \
  --gpus=1 \
  --workers=4 \
  --image=registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/kubernetes-image-hub/tensorflow-benchmark:tf2.3.0-py3.7-cuda10.1 \
  "mpirun --allow-run-as-root -np "4" -bind-to none -map-by slot -x NCCL_DEBUG=INFO -x NCCL_SOCKET_IFNAME=eth0 -x LD_LIBRARY_PATH -x PATH --mca pml ob1 --mca btl_tcp_if_include eth0 --mca oob_tcp_if_include eth0 --mca orte_keep_fqdn_hostnames t --mca btl ^openib python /tensorflow/benchmarks/scripts/tf_cnn_benchmarks/tf_cnn_benchmarks.py --model=vgg16 --batch_size=64 --variable_update=horovod"

执行以下命令，查看当前作业运行情况。

arena get tensorflow-4-vgg16 --type mpijob

预期输出：

Name:      tensorflow-4-vgg16
Status:    RUNNING
Namespace: default
Priority:  N/A
Trainer:   MPIJOB
Duration:  9s

Instances:
  NAME                               STATUS   AGE  IS_CHIEF  GPU(Requested)  NODE
  ----                               ------   ---  --------  --------------  ----
  tensorflow-4-vgg16-launcher-xc28k  Running  9s   true      0               cn-shanghai.192.168.16.172
  tensorflow-4-vgg16-worker-0        Running  9s   false     1               cn-shanghai.192.168.16.172
  tensorflow-4-vgg16-worker-1        Running  9s   false     1               cn-shanghai.192.168.16.173
  tensorflow-4-vgg16-worker-2        Running  9s   false     1               cn-shanghai.192.168.16.172
  tensorflow-4-vgg16-worker-3        Running  9s   false     1               cn-shanghai.192.168.16.173

执行以下命令，查看当前日志信息。
```
arena logs -f tensorflow-4-vgg16
```
预期输出：
```
total images/sec: 200.47
```

示例二：训练Resnet50

使用GPU拓扑感知调度训练Resnet50

执行以下命令，向集群提交作业。

arena submit mpi \
  --name=tensorflow-topo-4-resnet50 \
  --gpus=1 \
  --workers=4 \
  --gang \
  --gputopology=true \
  --image=registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/kubernetes-image-hub/tensorflow-benchmark:tf2.3.0-py3.7-cuda10.1 \
  "mpirun --allow-run-as-root -np "4" -bind-to none -map-by slot -x NCCL_DEBUG=INFO -x NCCL_SOCKET_IFNAME=eth0 -x LD_LIBRARY_PATH -x PATH --mca pml ob1 --mca btl_tcp_if_include eth0 --mca oob_tcp_if_include eth0 --mca orte_keep_fqdn_hostnames t --mca btl ^openib python /tensorflow/benchmarks/scripts/tf_cnn_benchmarks/tf_cnn_benchmarks.py --model=resnet50 --batch_size=64  --variable_update=horovod"

执行以下命令，查看当前作业运行情况。

arena get tensorflow-topo-4-resnet50 --type mpijob

预期输出：

Name:      tensorflow-topo-4-resnet50
Status:    RUNNING
Namespace: default
Priority:  N/A
Trainer:   MPIJOB
Duration:  8s

Instances:
  NAME                                       STATUS   AGE  IS_CHIEF  GPU(Requested)  NODE
  ----                                       ------   ---  --------  --------------  ----
  tensorflow-topo-4-resnet50-launcher-7ln8j  Running  8s   true      0               cn-shanghai.192.168.16.172
  tensorflow-topo-4-resnet50-worker-0        Running  8s   false     1               cn-shanghai.192.168.16.173
  tensorflow-topo-4-resnet50-worker-1        Running  8s   false     1               cn-shanghai.192.168.16.173
  tensorflow-topo-4-resnet50-worker-2        Running  8s   false     1               cn-shanghai.192.168.16.173
  tensorflow-topo-4-resnet50-worker-3        Running  8s   false     1               cn-shanghai.192.168.16.173

执行以下命令，查看当前日志信息。

arena logs -f tensorflow-topo-4-resnet50

预期输出：

total images/sec: 1471.55

使用普通GPU调度训练Resnet50

执行以下命令，向集群提交作业。

arena submit mpi \
  --name=tensorflow-4-resnet50 \
  --gpus=1 \
  --workers=4 \
  --image=registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/kubernetes-image-hub/tensorflow-benchmark:tf2.3.0-py3.7-cuda10.1 \
  "mpirun --allow-run-as-root -np "4" -bind-to none -map-by slot -x NCCL_DEBUG=INFO -x NCCL_SOCKET_IFNAME=eth0 -x LD_LIBRARY_PATH -x PATH --mca pml ob1 --mca btl_tcp_if_include eth0 --mca oob_tcp_if_include eth0 --mca orte_keep_fqdn_hostnames t --mca btl ^openib python /tensorflow/benchmarks/scripts/tf_cnn_benchmarks/tf_cnn_benchmarks.py --model=resnet50 --batch_size=64  --variable_update=horovod"

执行以下命令，查看当前作业运行情况。

arena get tensorflow-4-resnet50 --type mpijob

预期输出：

Name:      tensorflow-4-resnet50
Status:    RUNNING
Namespace: default
Priority:  N/A
Trainer:   MPIJOB
Duration:  9s

Instances:
  NAME                                  STATUS   AGE  IS_CHIEF  GPU(Requested)  NODE
  ----                                  ------   ---  --------  --------------  ----
  tensorflow-4-resnet50-launcher-q24hv  Running  9s   true      0               cn-shanghai.192.168.16.172
  tensorflow-4-resnet50-worker-0        Running  9s   false     1               cn-shanghai.192.168.16.172
  tensorflow-4-resnet50-worker-1        Running  9s   false     1               cn-shanghai.192.168.16.173
  tensorflow-4-resnet50-worker-2        Running  9s   false     1               cn-shanghai.192.168.16.172
  tensorflow-4-resnet50-worker-3        Running  9s   false     1               cn-shanghai.192.168.16.173

执行以下命令，查看当前日志信息。
```
arena logs -f tensorflow-4-resnet50
```
预期输出：
```
total images/sec: 745.38
```

性能对比

基于以上4个测试用例性能对比结果如下： GPU31

基于对比图，可知经过GPU拓扑感知调度后，TensorFlow分布式训练的效果有了很大的提升。

重要

本文提供的性能数据仅为理论值，GPU拓扑感知调度提升结果与您使用的模型以及集群的环境有一定关系，实际数据以您的操作环境为准。您可以参考上述使用示例，评测自己的模型。