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Alluxio 助力 Kubernetes,加速云端深度学习

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作者 |

 

车漾  阿里云高级技术专家

 

范斌  Alluxio 创始成员,开源社区副总裁

 

为什幺要加速云端深度学习

 

人工智能是近几年非常火热的技术领域,而推动这个领域快速演进的原动力包括以英伟达 GPU 为代表的异构算力,以 TensorFlow,Pytorch 为代表的的机器学习框架,以及海量的数据集。除此之外我们也发现了一个趋势,就是以 Kubernetes 和 Docker 为代表的容器化基础架构也成为了数据科学家的首选,这主要有两个因素:分别是标准化和规模化。比如 TensorFlow,Pytorch 的软件发布过程中一定包含容器版本,这主要是仰仗容器的标准化特点。另一方面以 Kubernetes 为基础的集群调度技术使大规模的分布式训练成为了可能。

 

背景

 

 

首先我们观察下图,这是模拟数据下的深度学习模型训练速度,所谓模拟数据的意思就是这个测试中没有 IO 的影响。从这个图中我们可以得到两个发现:

 

GPU 硬件升级的加速效果显着。从单卡的算力看,pascal 架构为代表的 P100 一秒钟只能处理 300 张图片,而 volta 架构的 v100一秒钟可以处理 1200 张图片,提升了 4 倍。

 

分布式训练的也是有效加速的方式。从单卡 P100 到分布式 32 卡 v100,可以看到训练速度提升了 300 倍。

 

1. 模拟数据训练速度

 

 

而从训练时间来看,同样的数据,同样的训练目标,单卡 P100 需要 108 个小时,4 天半的时间。而 V100 的 32 卡分布式训练只需要 1 小时。而从成本上来看,单卡 P100 的成本是接近 1400 元,而 8 卡 V 100 是 600 元,不到一半。

 

可以发现,更新的 GPU 硬件不但会更高效,实际上也会更省钱。这也许就是黄教主说的买的越多,省的越多。从云资源的角度来说还是有道理的。

 

2. 模拟数据训练时间

 

 

但是之前的测试结果实际上是做了一些前提假设,就是没有数据延时的影响。而真实的情况下,模型训练是离不开海量数据的访问。而实际上:

 

强大的算力需要与之匹配的数据访问能力,不论是延时还是吞吐,都提出了更高的需求。下面的图可以看到,在云盘的数据读取的情况下,GPU 的训练速度直接降为了原来的三分之一。GPU 的使用率也很高。

 

在云环境下,计算和存储分离后,一旦没有了数据本地化,又明显恶化了 I/O 影响。

 

此时如果能够把数据直接加载到计算的节点上,比如ossutil把数据拷贝到 GPU 机器是不是可以满足计算的需求呢。实际上也还是不够的,因为一方面数据集无法全集控制,另一方面AI场景下是全量数据集,一旦引入驱逐机制,实际上性能影响也非常显着。因此我们意识到在 K8s 下使用分布式缓存的意义。

 

Alluxio 是什幺

 

Alluxio 是一个面向 AI 以及大数据应用,开源的分布式内存级数据编排系统。在很多场景底下, Alluxio 非常适合作为一个分布式缓存来加速这些应用。这个项目是李浩源博士在加州大学 Berkeley 分校的 AMPLab 攻读博士的时候创立的,最早的名字 Tachyon。AMPLab 也是孵化出了 Spark 和 Mesos 等优秀开源项目的功勋实验室。2015 年,由顶级的风险投资 Andreessen Horowitz 投资,Alluxio 项目的主要贡献者在旧金山湾区成立了 Alluxio 这家公司。

 

1. Alluxio – 分布式缓存的领导者

 

 

2. Alluxio 的简介

 

简单看一下在大数据和 AI 生态圈里, Alluxio 处于什幺位置。在大数据软件栈里,Alluxio 是新的一层,我们称之为数据编排层。它向上对接计算应用,比如Spark, Presto,Hive,Tensorflow,向下对接不同的存储,比如阿里巴巴的 OSS,HDFS。我们希望通过这一层新加入的数据编排层,可以让计算和存储之间的强关联解耦。从而让计算和存储都可以独立而更敏捷的部署和演进。数据应用可以不必关心和维护数据存储的具体类型,协议,版本,地理位置等。而数据的存储也可以通过数据编排这一层更灵活更高效的被各种不同应用消费。

 

 

3. Alluxio 的核心功能

 

1)分布式数据缓存

 

下面介绍一下 Alluxio 的核心功能。Alluxio 最核心的服务就是提供一个分布式的数据缓存用来加速数据应用。对于 Spark,Presto,Tensorflow 等数据密集型的应用,当读取非本地的数据源时,Alluxio 可以通过加载原始数据文件,将其分片以及打散,并存储在靠近应用的 Alluxio 服务器上, 增强这些应用的数据本地性。

 

比如在这个例子里, 文件 1 和文件 2 分别被分片后存储在不同的 Alluxio 服务器上,应用端可以就近从存储了对应的数据分片的服务器读取。当应用需要的读入有明显的热数据时, 添加缓存层可以显着的节省资源以及提升效率。

 

 

2)灵活多样的数据访问 API

 

Alluxio 的第二个核心应用,是对应用提供不同类型的数据接口,包括在大数据领域最常见的 HDFS 接口,以及在 ai 和模型训练场景下常用的 POSIX 标准文件系统接口。

 

这样同样的数据一旦准备完毕, 可以以不同的形式呈现给应用,而不用做多次处理或者 ETL。

 

 

3)统一文件系统抽象

 

Alluxio 的第三个核心功能,是把多个不同的存储系统,以对用户透明的方式,统一接入一个文件系统抽象中。这样使得复杂的数据平台变得简单而易于维护。数据消费者,只需要知道数据对应的逻辑地址,而不用去关心底层对接的时候什幺存储系统。

 

举个例子, 如果一家公司同时有多个不同的 HDFS 部署,并且在线上接入了 Alibaba 的 OSS 服务, 那幺我们完全可以使用 Alluxio 的挂载功能,把这些系统接入一个统一的逻辑上的 Alluxio 文件系统抽象中。每一个 HDFS 会对应到不同的 Alluxio 目录。

 

 

Alluxio 在云端 AI 训练场景的性能好处

 

介绍完了 Alluxio 的核心功能,让我们聚焦在云端 AI 训练场景下,再来回顾一下 Alluxio 可能带来的好处。在模型训练场景下内存加速才能满足 GPU 需要的高吞吐。如果通过普通的网络从 Object store 传输数据, 大约能支撑 300MB/s, 这远远不能达到充分使用训练资源特别是 GPU 高吞吐的特性。但是一旦利用 Alluxio 构建了一层分布式的数据缓存,负责训练的容器进程和 alluxio worker 容器进程就可以以很高的速率交换数据。比如当两者在同一物理主机上的时候, 可以达到 1-6GB 每秒。从其他 alluxioworker 处读取也可以通常达到 1-2GB/s 。

 

此外,通过 Alluxio 可以实现非常简单便捷的分布式缓存管理,比如设置缓存替换策略,设置数据的过期时间,预读取或者驱逐特定目录下的数据等等操作。这些都可以给模型训练带来效率的提升和管理的便捷。

 

 

Alluxio 在 Kubernetes 上的架构

 

要在 Kubernetes 中原生的使用 Alluxio,首先就要把它部署到 K8s 中,因此我们的第一步工作和 Alluxio 团队一起提供一个 Helmchart,可以统一的配置用户身份,参数以及分层缓存配置。

 

从左图中看,这里 Alluxio 的 master 以 statefulset 的模式部署,这是因为 Alluxiomaster 首先需要稳定,唯一的网络 id,可以应对容灾等复杂场景。而 worker 和 Fuse 以 daemonset 的模式部署,并且二者通过 podaffinity 绑定,这样可以使用到数据亲和性。

 

KubeNode – Remedy Operator

 

 

通过将应用完成 helm 化之后,部署它就变成了非常简单的事情,只需要编写 cong.yaml,执行 helminstall 就可以一键式在 Kubernetes 中部署 Alluxio。大家感兴趣的话可以查看 alluxio 文档,或者借鉴阿里云容器服务的文档。

 

Alluxio 支持 AI 模型训练场景的挑战

 

在性能评估中,我们发现当 GPU 硬件从 NVidia P100 升级到 NVidia V100 之后,单卡的计算训练速度得到了不止 3 倍的提升。计算性能的极大提升给数据存储访问的性能带来了压力。这也给 Alluxio 的 I/O 提出了新的挑战。

 

下图是在分别在合成数据 (Synthetic Data) 和使用 Alluxio 缓存的性能对比,横轴表示 GPU 的数量,纵轴表示每秒钟处理的图片数。合成数据指训练程序读取的数据有程序自身产生,没有 I/O 开销,代表模型训练性能的理论上限; 使用 Alluxio 缓存指训练程序读取的数据来自于 Alluxio 系统。在 GPU 数量为 1 和 2 时,使用 Alluxio 和合成数据对比,性能差距在可以接受的范围。但是当 GPU 的数量增大到 4 时,二者差距就比较明显了,Alluxio 的处理速度已经从 4981 images/second 降到了 3762 images/second。而当 GPU 的数量达到 8 的时候,Alluxio 上进行模型训练的性能不足合成数据的 30%。而此时通过系统监控,我们观察到整个系统的计算、内存和网络都远远没有达到瓶颈。这间接说明了简单使用 Alluxio 难以高效支持 V100 单机 8 卡的训练场景。

 

 

调优策略

 

1. 缓存元数据减少 gRPC 交互

 

Alluxio 不只是一个单纯的缓存服务。它首先是一个分布式虚拟文件系统,包含完整的元数据管理、块数据管理、UFS 管理(UFS 是底层文件系统的简称)以及健康检查机制,尤其是它的元数据管理实现比很多底层文件系统更加强大。这些功能是 Alluxio 的优点和特色,但也意味着使用分布式系统带来的开销。例如,在默认设置下使用 Alluxio 客户端来读一个文件,即便数据已经缓存在本地的 Alluxio Worker 中,客户端也会和 Master 节点有多次 RPC 交互来获取文件元信息以保证数据的一致性。完成整个读操作的链路额外开销在传统大数据场景下并不明显,但是深度面对学习场景下高吞吐和低延时的需求就显得捉襟见肘了。因此我们要提供客户端的元数据缓存能力。

 

 

2. Alluxio 缓存行为控制

 

由于深度学习训练场景下,每次训练迭代都是全量数据集的迭代,缓存几个 TB 的数据集对于任何一个节点的存储空间来说都是捉襟见肘。而 Alluxio 的默认缓存策略是为大数据处理场景(例如查询)下的冷热数据分明的需求设计的,数据缓存会保存在 Alluxio 客户端所在的本地节点,用来保证下次读取的性能最优。具体来说:

 

alluxio.user.ufs.block.read.location.policy 默认值为 alluxio.client.block.policy.LocalFirstPolicy,这表示 Alluxio 会不断将数据保存到 Alluxio 客户端所在的本地节点,就会引发其缓存数据接近饱和时,该节点的缓存一直处于抖动状态,引发吞吐和延时极大的下降,同时对于 Master 节点的压力也非常大。因此需要 location.policy 设置为 alluxio.client.block.policy.LocalFirstAvoidEvictionPolicy 的同时,指定 alluxio.user.block.avoid.eviction.policy.reserved.size.bytes 参数,这个参数决定了当本地节点的缓存数据量到一定的程度后,预留一些数据量来保证本地缓存不会被驱逐。通常这个参数应该要大于节点缓存上限 X(100%-节点驱逐上限的百分比)。

 

alluxio.user.file.passive.cache.enabled 设置是否在 Alluxi 的本地节点中缓存额外的数据副本。这个属性是默认开启的。因此,在 Alluxio 客户端请求数据时,它所在的节点会缓存已经在其他 Worker 节点上存在的数据。可以将该属性设为 false,避免不必要的本地缓存。

 

alluxio.user.file.readtype.default 默认值为 CACHE_PROMOTE。这个配置会有两个潜在问题,首先是可能引发数据在同一个节点不同缓存层次之间的不断移动,其次是对数据块的大多数操作都需要加锁,而 Alluxio 源代码中加锁操作的实现不少地方还比较重量级,大量的加锁和解锁操作在并发较高时会带来不小的开销,即便数据没有迁移还是会引入额外开销。因此可以将其设置为 CACHE 以避免 moveBlock 操作带来的加锁开销,替换默认的 CACHE_PROMOTE。

 

 

3. Fuse 性能调优

 

1)延长 FUSE 元数据有效时间

 

Linux 中每个打开文件在内核中拥有两种元数据信息:`struct dentry`和`struct inode`,它们是文件在内核的基础。所有对文件的操作,都需要先获取文件这两个结构。所以,每次获取文件/目录的 inode 以及 dentry 时,FUSE 内核模块都会从 libfuse 以及 Alluxio 文件系统进行完整操作,这样会带来数据访问的高延时和高并发下对于 Alluxio Master 的巨大压力。可以通过配置 `–o entry_timeout=T –o attr_timeout=T` 进行优化。

 

2)配置 `max_idle_threads` 避免频繁线程创建销毁引入 CPU 开销

 

这是由于 FUSE 在多线程模式下,以一个线程开始运行。当有两个以上的可用请求,则 FUSE 会自动生成其他线程。每个线程一次处理一个请求。处理完请求后,每个线程检查目前是否有超过`max_idle_threads`(默认 10)个线程;如果有,则该线程回收。而这个配置实际上要和用户进程生成的 I/O 活跃数相关,可以配置成用户读线程的数量。而不幸的是  `max_idle_threads` 本身只在 libfuse3 才支持,而 AlluxioFUSE 只支持 libfuse2,因此我们修改了 libfuse2 的代码支持了 `max_idle_threads` 的配置。

 

 

总结

 

在优化 Alluxio 之后,ResNet50 的训练性能单机八卡性能提升了 236.1%,并且扩展性问题得到了解决,训练速度在不但可以扩展到了四机八卡,而且在此场景下和合成数据相比性能损失为 3.29%(31068.8images/s vs 30044.8 images/s)。相比于把数据保存到 SSD 云盘,在四机八卡的场景下,Alluxio 的性能提升了 70.1% (云 SSD 17667.2 images/s vs 30044.8 images/s)。

 

端到端的优化方案

 

 

如果您对通过 Alluxio 在 Kubernetes 中加速深度学习感兴趣,欢迎钉钉扫码加入中国社区大群。我们一起来讨论您的场景和问题。

 

 

作者简介

 

范斌 ,是 Alluxio 的创始成员,曾经就职于 Google,早期负责 Alluxio 的架构设计,现在关注于 Alluxio 开源社区的运营。

 

车漾 ,就职于阿里云容器服务团队,关注于云原生技术与 AI、大数据场景的结合。

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