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  • 并行计算原理
    2021-04-27 01:04:52

    (1)matlab并行运算函数

    最初的matlab并行的运算函数是:       matlabpool

    而后淘汰了matlabpool函数,转为使用parpool函数

    本人使用为matlab2016b

    950dfc9d159f4f55fcdde8cffb639c2c.png

    (2)matlab并行原理:

    Matlab的并行计算实质还是主从结构的分布式计算。当你初始化Matlab并行计算环境时,你最初的Matlab进程自动成为主节点,同时初始化多个(具体个数手动设定,详见下文)Matlab计算子节点。Parfor的作用就是让这些子节点同时运行Parfor语句段中的代码。Parfor运行之初,主节点会将Parfor循环程序之外变量传递给计算子节点。子节点运算过程时互不干扰,运算完毕,则应该有相应代码将各子节点得到的结果组合到同一个数组变量中,并返回到Matlab主节点。当然,最终计算完毕应该手动关闭计算子节点。

    ---------------------

    作者:文宇肃然

    来源:CSDN

    原文:https://blog.csdn.net/wenyusuran/article/details/28901727

    (3)初始化matlab并行计算环境

    这里讲述的方法仅针对多核机器做并行计算的情况。

    设机器的CPU核心数量是CoreNum。双核机器的CoreNum2,依次类推。CoreNum不等于核心数量,但是如果CoreNum小于核心数量则核心利用率没有最大化,如果CoreNum大于核心数量则效率反而可能下降。因此单核机器就不要折腾并行计算了,否则速度还更慢。

    查看CPU的核数:-----系统信息查看

    b477d4f159da608c1943c14afe713040.png

    也就是实际上双核--逻辑上分了四个线程(2个内核,四个逻辑处理器)

    尴尬-----------似乎并行了效率会更差啊-----------------

    一代码初始化Matlab并行计算环境:

    %Initialize Matlab Parallel Computing Enviornment by Xaero | Macro2.cn

    CoreNum=2; %设定机器CPU核心数量,我的机器是双核,所以CoreNum=2

    if matlabpool('size')<=0 %判断并行计算环境是否已然启动

    matlabpool('open','local',CoreNum); %若尚未启动,则启动并行环境

    else

    disp('Already initialized'); %说明并行环境已经启动。

    end

    ---------------------

    作者:文宇肃然

    来源:CSDN

    原文:https://blog.csdn.net/wenyusuran/article/details/28901727

    版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!

    以下内容参看:

    Matlab并行运算 - wenyusuran的专栏 - CSDN博客

    https://blog.csdn.net/wenyusuran/article/details/28901727

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  • [机器学习] 常用并行计算算子原理

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    一、概述 在大规模机器学习中,需要应对巨大的训练数据及计算量。当单机遇到性能瓶颈时需要通过多台...数据并行方式的训练过程中,每个计算节点只对自己存放的数据进行计算得到局部结果,然后再对局部结果进行全局...

    一、概述

            在大规模机器学习中,需要应对巨大的训练数据及计算量。当单机遇到性能瓶颈时需要通过多台机器并行训练来弥补计算能力与内存的不足。采用并行方式进行机器学习时,常常分为模型并行与数据并行。模型并行是将模型拆分成多个分片,由几个计算节点分别持有,共同协作完成训练,适用于模型规模非常大的情形。数据并行是将数据拆分为不同的部分,分别存放在不同的计算节点上,同时每个计算节点都维护一个相同的模型。数据并行方式的训练过程中,每个计算节点只对自己存放的数据进行计算得到局部结果,然后再对局部结果进行全局归约。每个计算节点得到全局值之后,再进行模型更新。以下分别介绍并行计算中常用的归约算子,同时结合LightGBM的源码分析几个常用算子的实现方式。

    二、并行计算中常用算子的主流实现方式剖析

            在并行计算中,数值归约是非常重要且使用频率非常高的一种操作。数值归约算法实现方式的好坏直接影响整个计算过程的速度。常用的一些归约算子包括:Allreduce、Reduce、Allgather、Broadcast、ReduceScatter等。下面分别对这几种算子进行介绍。

     一些定义:N---计算节点的总数; Ri --- 第i个计算节点; Vi --- 第i个计算节点的局部数值; root --- 树状网络的根节点;k --- 2^{k} <= N的最大整数; remain = N - 2^{k}; reducer --- 归约操作;

    2.1 Reduce

    Reduce操作的目的是对所有计算节点上的数值进行归约操作,并将归约后的结果保存到主节点上。

    Reduce  就是将多个进程中的数据按照指定的映射函数进行运算得到最后的结果存在一个进程中

    例如下面两个图中的归约操作都是求和,将4个不同进程的数据归约求和后存在了第一个进程中

      主流实现方式有Binomial Tree Algorithm以及Rabenseifner提出的算法[2]。

    2.1.1 Binomial Tree Algorithm

            采用二叉树的方式,类似于Broadcast过程的逆过程。首先需要对所有的计算节点按照二叉树建立网络连接。然后从叶子开始,将本地数据发送到父节点,父节点在接收到数据后,按照给定的归约函数执行一次归约操作,再将归约后的结果发送到其父节点,重复这一过程直到根节点。最终根节点上的值就是Reduce之后的结果。

    2.2.2 Rabenseifner's Algorithm

          该算法适用于数据块较大的情形,首先进行一次ReduceScatter操作,然后再进行一次Gather操作。

     

    2.2 Allreduce

    All-reduce 与reduce的区别就在于后者最后的结果是只保存在一个进程中,而All-reduce需要每个进程都有同样的结果。

    所以All-reduce一般包含scatter操作,所以有时候也会看到reduce-scatter这种说法,其实reduce-scatter可以看成是all reduce的一种实现方式

    Allreduce操作的目的是对所有计算节点上的数值进行归约操作,同时每一个计算节点均获得归约后的结果。

    主流实现方式有Binomial Tree Algorithm以及Recursive Doubling。

     Binomial Tree Algorithm

            如果采用二叉树算法,可以通过2.4.1介绍的Reduce + 2.2.1介绍的Broadcast两次操作完成。如下图所示。

            这种方式包括push up和pull down两个过程,push up是将本地数值进行上发,同时在接收端进行归约操作并且将得到归约后的结果继续上发。pull down是在root节点上得到了全局归约值之后的一个Broadcast过程。

     Recursive Doubling

    上图中描述了使用Recursive Doubling算法进行Allreduce操作的过程。具体步骤如下:

    第一步:首先对N个计算节点两两分组,如R0与R_{0+2^{0}}一组。每组之间的计算节点相互发送数据,接收方将数据存放到缓存区(step1 → step2);

    第二步:每一个计算节点,对缓存区数据与本地数据做一次归约函数操作reducer(Vi, Vrecived)(step2 → step3);

    第三步:再重新两两分组,如R0与R_{0+2^{1}}一组。每组之间的计算节点相互发送数据,接收方将数据存放到缓存区(step3 → step4);

    第四步:依此重复执行k次之后,每个节点上的结果就是最终的归约结果;

    这种方式的Allreduce要求N为2的整数倍,完成整个操作需要的的通信次数为log(N)。当N非2的整数倍时,可以采用2.6.2的方式执行一个辅助步骤再进行。

     

    2015年NCCL开始实现AllReduce

    openMPI的算法在2009年就都已经成熟并开源了,而英伟达在2015年下半年首次公开发布NCCL。

    既然openmpi已经实现了这么多AllReduce算法,为什么英伟达还要开发NCCL?

    从openMPI的源码里我们能看到,其完全没有考虑过深度学习的场景,基本没有考虑过GPU系统架构。很明显的一点,MPI中各个工作节点基本视为等同,并没有考虑节点间latency和带宽的不同,所以并不能充分发挥异构场景下的硬件性能。

    而NCCL的优势就在于完全贴合英伟达自己的硬件,能充分发挥性能。但是基本的算法原理其实相比openmpi里实现的ring算法是没有变化的。

    NCCL1.x只能在单机内部进行通信,NCCL2.0开始支持多节点(2017年Q2)。所以在NCCL2之前大家还会依赖MPI来进行集合通信。

     

    2016年百度在深度学习中引入Ring AllReduce

    openMPI代码中2007年就有ring算法了,为什么会有Baidu在2016年提出Ring Allreduce的说法?

    其实在baidu的论文题目里就说得很清楚了,他们是“Bringing HPC Techniques to Deep Learning”,ring算法是早就有了,但是应用到深度学习领域确实是他们首创的。Baidu还开源了他们基于TensorFlow修改的源码,把TF里原来进行梯度规约的地方替换成了mpi实现的ring allreduce。

    具体代码在tensorflow/contrib/mpi_collectives/ring.h中

    可以看到实现的是常规ring,而不是segmented ring。并且里面使用MPI_Sendrecv MPI_Irecv MPI_Send这些mpi通信原语来实现,和具体mpi库无关(无论是openmpi还是MPICH2)。也没有直接用MPI_AllReduce原语,因为按照openMPI的实现它很可能跑去用其它非ring算法了。

     

    TensorFlow里的AllReduce

    在tf早期版本中,分布式训练只有PS架构。

    在2017年后,开始逐步支持多种allreduce算法,其中的ring-allreduce实现正是baidu贡献的。

    NCCL2.0之后,TensorFlow/Baidu里的allreduce算法集成了NCCL来做GPU间通信,而不是依赖MPI了。

     

    MPI和NCCL的关系

    是不是从此我们只要NCCL,不再需要MPI了呢?NO

    Nvidia的策略还是比较聪明,不和MPI竞争,只结合硬件做MPI没做好的通信性能优化。在多机多卡分布式训练中,MPI还是广泛用来做节点管理。当红炸子鸡Horovod也是这么做的,NCCL只做实际的规约通信。

     

     

    2.3 Gather

    Gather 就是把多个进程的数据拼凑在一起

    Gather操作的目的是将所有计算节点上的数据集合到主节点上。也可以采用Binomial Tree Algorithm算法。各个计算节点的网络连接如上图。

    第一步:从叶子节点开始,将本地数据发送到其父节点;

    第二步:第一步中的父节点接收到数据后,继续将本地数据以及接收到的数据往上发,最终根节点上的数据就是所有节点数据Gather之后的结果了;

    Binomial Tree Algorithm的实现方式通信次数为log(N)。


    2.4 Allgather

            Allgather操作的目的是将计算节点的本地数据Vi同步到其他所有的计算节点,使得每一个节点都拥有一份v_{0} - v_{N-1}的值。

            主流的实现方式有Recursive Doubling、Bruck Algorithm。

    Recursive Doubling

    上图描述了Recursive Doubling算法的工作过程。

    第一步:在每一个节点上开辟sizeof(V0) + sizeof(V1) + sizeof(V2) + sizeof(V3)的内存,并且将本地的数据拷备到对应的起始位置;

    第二步:如图所示,step-1时,节点与其相距20的节点进行数据互发;

    第三步:step-2时,节点与其相距21的节点进行数据互发,发送的数据包括节点自身的数据以及之前接收的数据;

    依此方式执行k步,最终所有的计算节点都拥有一份全局的数据了。

    Recursive Doubling方式要求N为2的整数倍,计算节点收集到所有数据的通信次数为log(N)。

    Bruck Algorithm

    上图描述了Bruck Algorithm算法的工作过程。

    第一步:如图,R1将数据发给R0, R2将数据发给R1,......., R0将数据发给R4,发送一个数据块;

    第二步:重复k步,第k步时,Ri将数据发送给R_{i-2^{k}},发送个数据块min(2^{k}, N-sum_block);sum_block为计算节点上已有数据块大小。

    第三步:调整数据块的顺序,调整方法在4.1节代码中介绍;

    以上这种方式不要求N一定为2的整数倍,计算节点收集到所有数据的通信次数为ceil(log(N))。

     

    2.5 Broadcast

    Broadcast  看名字就很好理解了,其实就是把同一份数据分发广播给所有人,目的是将主节点的数值广播到其他所有的计算节点。

    主流的实现方式有Binomial Tree Algorithm、Geijin Algorithm。

    Binomial Tree Algorithm

    上图描述了Binomial Tree Algorithm算法的工作过程,一般需要做broadcast操作时都有一个主节点设为R0。各个计算节点的网络连接如上图。

    第一步:R0将本地值发送给左右孩子节点R1和R2,同时将R1和R2设置为root,再往它们的左右孩子节点发送;

    第二步:第i步,Ri将本地值发送给R_{2*i+1}R_{2*i+2},同时将R_{2*i+1}R_{2*i+2}设为root,再重复这一过程,直到该节点没有孩子节点;

            Binomial Tree Algorithm这种广播方式,每一次发送的数据块为整个数据块的大小,在数据块较小时比较适用。但当数据块较大时,以下介绍的Geijin Algorithm会更加适用。

    Geijin Algorithm

    Geijin Algorithm适用于大的数据块。主要思想是:

    第一步:将需要Broadcast的数据分成N块,同时Scatter到各个计算节点上;

    第二步:对各个计算节点分发到的子数据块执行Allgather,即可完成操作;

    Geijin Algorithm相比于Binomial Tree Algorithm增加了通信次数,但是每次收发的数据块小了,对于大数据块更能降低带宽消耗。                

     

    2.6 ReduceScatter

    Scatter 不同于Broadcast, scatter可以将不同数据分发给不同的进程。

            ReduceScatter操作的目的也是对所有计算节点上的数值进行归约操作,但是各个节点只保留归约后的部分结果。以下介绍Recursive Halving的实现方式。

    当workers数量为2的k次方时,以下以8个workers为例进行介绍:

            最初,每一个worker都将数据分成8个数据块,每个数据块用Fi表示。本例中ReduceScatter的目的是使R0得到reducer(0_F0, ...., 7_F0)的结果、R1得到reducer(0_F1, ...., 7_F1)....。

    上图中描述了使用Recursive Halving算法进行ReduceScatter操作的过程。以R0为例具体步骤如下:

    第一步:先计算每一个节点需要获得数据块哪一部分的归约结果,并将数据块切分成N个子块;

    第二步:第一次通信,R0将4-7子块发送给R4,并接收R4发送过来的0-3子块,然后在本地对自身的数据以及接收到的数据进行归约操作;

    第三步:第二次通信,R0将2-3子块发送给R2,并接收R2发送过来的0-1子块,然后在本地对自身的数据以及接收到的数据进行归约操作;

    第四步:依次执行,最终每个节点在对应的位置都得到了分配给其的结果,如图中红色位置;

    这种方式的ReduceScatter要求N为2的整数倍,完成整个操作需要的的通信次数为log(N)

     

    当workers数量非2的k次方时,可以采用以下方法:

    第一步:小于2*remain的节点中,Ri为偶数的节点,将它需要做ReduceScatter的所有数据发送给Ri+1;

    第二步:设置一个virtual_rank(VR)。VR的计算:第一步中偶数计算节点设置为-1,奇数的设置为0开始依次递增。大于2*remain的计算节点VR=R-remain。详细做法见4.2代码;

    第三步:virtual_rank非-1的节点按照2.6.1的Recursive Halving方法进行操作即可;

    这种方法相比于2的k次方时多了第一步的所有数据的发送步骤。

     

    三、总结

            本文主要是通过对MPI中主流归约算子的理解,进行归纳并且通过实例化的形式进行总结。一般并行计算中的归约算子很多,并且每个算子都有多种实现方式,各种不同的实现适用于不同的场景,有些在小数据块时效率高,有些在大数据块时更有优势,如何进行选择需要根据业务场景甚至通过实验对比来确定。

     

    参考

    1. Generalisation of Recursive Doubling for AllReduce

    2. Optimization of Collective Communication Operations in MPICH

    3. https://github.com/Microsoft/LightGBM

    4. https://www.zhihu.com/question/37057945

    5. https://zhuanlan.zhihu.com/p/100012827

    6. AllReduce算法的前世今生

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  • CUDA并行计算基础

    2020-06-23 17:00:45
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    CUDA并行计算基础

    CUDA(Compute Unified Device Architecture)并行计算基础

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    CUDA处理流程

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    CUDA(Compute Unified Device Architecture)并行计算基础

    (说明:所有图片均来自于网络,仅供学习... )

    CUDA并行计算模式

    并行计算是同时应用多个计算资源解决计算一个问题:

    • 涉及多个计算资源或处理器
    • 问题被分解为多个离散的部分,可以同时处理(并行)
    • 每个部分可以由一系列指令完成
    • 每个部分的指令在不同的处理器上执行

     

    CUDA异构计算

    • Host  CPU和内存(host memory)
    • Device GPU和显存(device memory)

    CUDA处理流程

    CUDA线程层次:

    • Grid, Block, THread, blockIdx, threadIdx, gridDim, blockDim
    • CUDA存储结构

    CUDA支持多种语言和设备


     

     

     

     

     

    展开全文
  • GPU平台并行计算

    千次阅读 2021-09-11 21:50:05
    计算单元(Streaming Multiprocessor):执行计算的。每一个SM都有自己的控制单元(Control Unit),寄存器(Register),缓存(Cache),指令流水线(execution pipelines)。 上面这个就是显存,Global memo

    1、GPU架构概述

    • GPU是一种众核架构,非常适合解决大规模的并行计算。
    • GPU是CPU的协处理器,必须通过PCIe总线与基于CPU的主机(Host)相连来进行操作,形成异构架构,如下图所示。其中CPU为主机端(Host),负责逻辑控制、数据分发,GPU为设备端(Device),负责并行数据的密集型计算。其中,ALU为算数运算单元。
      CPU-GPU异构架构
    • GPU架构是围绕一个流式多处理器(SM)的可扩展阵列搭建的。下图是英伟达公司的Fermi架构SM的示意图,SM的关键组件包括GPU核心、共享内存/一级缓存、寄存器文件、加载/存储单元、特殊功能单元和线程束调度器
    • GPU的每个SM都支持数百个线程并发执行,每个GPU有多个SM,这表示一个GPU可以并发执行数千个线程。
    • 当启动一个内核网格(Grid)时,它的线程块(block)被分布在了可用的SM上执行。
    • 多个block可能会被分配到同一个SM上。
      NVIDIA Fermi SM结构

    2、CUDA 并行计算

    • CUDA 是英伟达公司推出的通用并行计算平台和编程模型,它利用英伟达的GPU能够实现并行计算。
    • CUDA可以通过CUDA加速库、编译器指令、应用编程接口以及标准程序语言的扩展(包括C、C++、Fortan、Python)来使用。

    CUDA线程模型

    • 线程(Thread)是GPU的最小执行单元,能够完成一个逻辑操作,每个线程都有自己的指令地址计数器和寄存器状态,利用自身的数据执行当前的指令
    • 而线程束(Warp)是GPU的基本执行单元,包括32个线程,GPU每次调用线程都是以线程束为单位的,在一个线程束中,所有的线程按照单指令多线程(SIMT)方式执行,即所有线程执行相同的指令。
    • 多个线程束位于一个最高维度为3的线程块(Block)中,同一个线程块中的所有线程,都可以使用共享内存来进行通信、同步。
    • 线程块又通过一个最高维度为3的网格(Grid)来管理。
      CUDA 线程模型

    CUDA 内存模型

    • CUDA内存模型中,有两种类型的存储器:不可编程存储器和可编程存储器,
      • 前者并不对开发人员开放存取接口,包括一级缓存和二级缓存;
      • 后者可以显式地控制数据在内存空间中的存取,包括寄存器、共享内存、本地内存、常量内存、纹理内存以及全局内存。
        CUDA 内存结构
    • 寄存器:
      • 速度最快,分配于每个线程中,数量有限,如果一个核函数使用了超过了限定数量的寄存器,将会溢出到本地内存,降低算法性能。
    • 本地内存:
      • 本地内存用来存放寄存器溢出的内存,本地内存访问符合高效内存访问要求。
    • 共享内存:
      • 比本地内存和全局内存有更高的带宽和更低的延迟。它由线程块分配,生命周期伴随着线程块,线程块中的每个线程都可以共享其存储空间。
      • 一个块内的线程可以通过共享内存进行通信合作。常用的方式是将全局内存读进共享内存中,而读取的方式是每个线程负责读取某一个位置的数据,读完之后块内的所有线程都能够使用整个共享内存中的数据。
      • 读取全局内存到共享内存时要注意同步,在CUDA C中使用线程同步函数__syncthreads()来实现同步。
      • 核函数中存储在共享内存的变量通过修饰符__shared__修饰。
    • 常量内存:
      • 用修饰符__constant__修饰
      • 必须在全局空间内和所有核函数之外声明,对同一编译单元的所有线程核函数可见
      • 只读
    • 纹理内存:
      • 只读
      • 适合访问二维数据
    • 全局内存:
      • 是GPU中最大、延迟最高、最常使用的内存,贯穿程序的整个生命周期。
      • 对全局内存访问时,必须注意内存访问的两个特性:对齐内存访问和合并内存访问
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