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优化 GPU 调度器:全面指南

优化 GPU 调度器:全面指南

Misskey AI

了解 GPU 调度器

什么是 GPU 调度器?

GPU 调度器是一个关键组件,负责管理和协调深度学习工作负载在图形处理单元 (GPU) 上的执行。在深度学习的背景下,GPU 调度器在确保 GPU 资源的高效利用、优化性能和实现复杂神经网络模型的无缝执行方面发挥着关键作用。

GPU 调度器的主要功能是分配 GPU 资源,如计算核心、内存和带宽,给各种深度学习任务和进程。它决定 GPU 内核执行的顺序和时间,管理并发任务,处理资源争用,以最大化 GPU 利用率,最小化延迟。

对于深度学习工作负载来说,高效的 GPU 调度非常重要,因为它们通常涉及密集的并行计算、大规模数据处理和复杂的模型架构。通过有效管理 GPU 资源,调度器可以帮助深度学习框架和应用程序实现最佳性能,缩短训练时间,并提高整体系统吞吐量。

GPU 调度器的类型

主要有三种类型的 GPU 调度器:

  1. 传统的基于 CPU 的调度器
  2. 专门针对 GPU 的调度器
  3. 混合调度器 (CPU 和 GPU)

传统的基于 CPU 的 GPU 调度器

传统的基于 CPU 的 GPU 调度器是从 CPU 的角度来管理 GPU 资源的。这些调度器通常集成在操作系统或设备驱动程序中,依赖 CPU 来协调 GPU 任务的执行。

虽然这些调度...用户可以提供基本的 GPU 管理级别,但通常难以完全优化深度学习工作负载的性能。基于 CPU 的调度程序的局限性包括:

  • 缺乏 GPU 特定的意识:基于 CPU 的调度程序可能无法深入了解 GPU 加速深度学习任务的独特特性和要求。
  • 资源分配不佳:基于 CPU 的调度程序可能无法有效地在竞争的深度学习任务之间分配 GPU 资源,从而导致利用率不平衡和整体性能较低。
  • 延迟增加:CPU 和 GPU 之间的通信和协调可能会引入额外的延迟,这可能会对许多深度学习应用程序的实时性能要求产生不利影响。

为了解决这些局限性,已经开发了专门针对 GPU 的调度程序,以更好地满足深度学习工作负载的独特需求。

GPU 专用调度程序

GPU 专用调度程序旨在直接管理 GPU 资源,而无需依赖 CPU 来协调 GPU 任务。这些调度程序对 GPU 架构、其功能以及深度学习工作负载的特定要求有更深入的了解。

GPU 专用调度程序的一些主要优势包括:

  • 提高资源利用率:GPU 专用调度程序可以更有效地分配和管理 GPU 资源,如计算核心、内存和带宽,以最大化 GPU 硬件的利用率。
  • 降低延迟:通过直接处理 GPU 任务调度,GPU 专用调度程序可以最小化 CPU 和 GPU 之间的通信开销,从而降低延迟并提高实时性能。
  • 更好的任务优先级:GPU 专用调度程序可以根据深度学习任务的特定要求(如内存使用、计算强度和截止日期)来优先安排和调度任务,从而优化整体系统性能。
  • 增强的公平性和隔离性。 GPU 专用调度器可以实施政策,确保公平访问 GPU 资源,并提供对不同深度学习工作负载的隔离,防止干扰和资源争用。

NVIDIA Volta Tensor Core GPU 调度器是一个 GPU 专用调度器的例子,它被设计用于有效管理在 NVIDIA Volta 基础 GPU 上执行的深度学习工作负载。

异构调度方法

虽然 GPU 专用调度器提供了显著的优势,但某些深度学习工作负载可能会从更加异构的方法中获益,该方法结合了 CPU 和 GPU 资源。这些混合调度方法旨在利用 CPU 和 GPU 的优势来实现最佳性能和资源利用。

混合调度器可能会采用各种策略,例如:

  • 工作负载分区:根据任务特性和资源需求,将深度学习任务划分到 CPU 和 GPU 之间。
  • 任务卸载:动态地将特定计算或子任务从 CPU 卸载到 GPU,以加速整体工作流程。
  • 协调调度:协调 CPU 和 GPU 任务的执行,以最小化资源冲突,确保两个处理单元的高效利用。

为深度学习工作负载实施有效的混合调度可能很有挑战性,因为它需要仔细考虑任务依赖性、数据移动和负载平衡等因素。但是,当做得好时,混合调度可以释放额外的性能收益,提高深度学习系统的整体效率。

GPU 调度器的调度算法

GPU 调度器使用各种调度算法来管理深度学习任务在 GPU 上的执行。一些常见的 GPU 调度器使用的调度算法包括:

  1. 先到先服务 (FCFS):任务按提交给调度器的顺序执行,没有任何优先级。
  2. 基于优先级的调度:深度学习任务调度:
  3. 轮询调度: 任务以循环的方式执行, 每个任务都能公平地获得GPU资源。
  4. 回填调度: 调度器尝试填充GPU利用率的空隙, 执行可以适合可用时间槽的较小任务。
  5. 抢占式调度: 调度器可以中断任务的执行, 分配资源给优先级更高的任务, 然后稍后恢复被中断的任务。

调度算法的选择取决于深度学习工作负载的具体需求, 如延迟敏感性、公平性、资源利用率和整体系统吞吐量。调度器也可以采用这些算法的组合, 或根据运行时条件动态调整调度策略。

例如, 深度学习训练管道可以使用基于优先级的调度器, 确保关键的模型训练任务及时执行, 同时使用回填算法在空闲期间执行较小的推理任务, 以提高GPU利用率。

import tensorflow as tf
 
# 定义一个自定义的GPU调度器
class DeepLearningScheduler(tf.distribute.experimental.coordinator.ClusterCoordinator):
    def __init__(self, cluster_resolver, scheduling_policy='priority'):
        super().__init__(cluster_resolver)
        self.scheduling_policy = scheduling_policy
 
    def schedule_task(self, task_fn, priority=None):
        if self.scheduling_policy == 'priority':
            self.schedule_priority_task(task_fn, priority)
        elif self.scheduling_policy == 'fcfs':
            self.schedule_fcfs_task(task_fn)
        # 根据需要添加对其他调度算法的支持
        else:
            raise ValueError(f'Unknown scheduling policy: {self.scheduling_policy}')
 
    def schedule_priority_task(self, task_f.
```python
def schedule_priority_task(self, task_fn, priority):
    # 实现基于优先级的调度逻辑
    pass
 
def schedule_fcfs_task(self, task_fn):
    # 实现先到先服务的调度逻辑
    pass

在这个示例中,我们定义了一个自定义的 DeepLearningScheduler 类,它继承自 TensorFlow 中的 tf.distribute.experimental.coordinator.ClusterCoordinator 类。该调度器支持不同的调度策略,如基于优先级和先到先服务,并提供相应的方法来调度任务。

调度策略和方法

GPU 调度器可以采用各种调度策略和方法来优化深度学习工作负载的执行。这些策略和方法通常旨在实现以下一个或多个目标:

  1. 公平性: 确保所有深度学习任务都能公平地获得 GPU 资源,而不考虑它们的资源需求或优先级。
  2. 优先级: 优先执行关键或时间敏感的深度学习任务,如模型训练或低延迟推理。
  3. 资源利用率: 最大化 GPU 资源(如计算核心、内存和带宽)的利用率,以提高整体系统吞吐量。
  4. 工作负载隔离: 提供不同深度学习工作负载之间的隔离,以防止干扰并确保可预测的性能。
  5. 抢占: 允许调度器中断任务的执行,以分配资源给更高优先级的任务,然后在稍后恢复被中断的任务。

一些常见的调度策略和方法包括:

  • 公平共享调度: 根据深度学习任务的相对重要性或优先级分配 GPU 资源,确保所有任务都能获得公平的资源份额。
  • 截止日期感知调度: 优先执行具有严格截止日期或延迟要求的任务,如实时推理或交互式应用程序。
  • 负载平衡调度: 根据 GPU 资源的当前使用情况,将任务分配到负载较低的 GPU 上,以提高整体资源利用率。 -负载均衡:在多个 GPU 或 GPU 集群之间分配深度学习任务,以实现更好的资源利用和负载均衡。
  • 批量调度:将多个深度学习任务分组并在单个批次中执行,以提高 GPU 利用率并减少开销。
  • 动态资源分配:根据深度学习任务在执行过程中不断变化的资源需求,调整 GPU 资源的分配。

调度策略和方法的选择取决于深度学习工作负载的具体需求、硬件和软件环境,以及整个系统的目标。

GPU 虚拟化和调度

除了物理 GPU 硬件,深度学习系统还可以利用虚拟化的 GPU 资源,其中多个虚拟机 (VM) 或容器共享对单个物理 GPU 的访问。在这些虚拟化环境中,GPU 调度器在管理 GPU 资源在不同虚拟实体之间的分配和隔离方面发挥关键作用。

GPU 虚拟化引入了额外的挑战和考虑因素,GPU 调度器需要解决这些问题,例如:

  1. 资源共享:调度器必须确保 GPU 资源(如计算核心、内存和带宽)在竞争的虚拟实体之间得到公平和高效的共享。
  2. 隔离和安全性:调度器必须提供强大的虚拟实体隔离,以防止干扰并确保敏感的深度学习工作负载的安全性。
  3. 调度开销:额外的虚拟化层可能会引入调度开销,调度器必须管理这些开销以保持最佳性能。
  4. 动态资源分配:调度器可能需要根据虚拟实体不断变化的资源需求,动态调整 GPU 资源的分配。

为了解决这些挑战,虚拟化环境中的 GPU 调度器可能会采用专门的调度算法和策略,例如.

  • 分层调度:实现多级调度方法,其中高级调度器管理 GPU 资源在虚拟实体之间的分配,而低级调度器负责在每个虚拟实体内部任务的调度。
  • GPU 分区:将物理 GPU 划分为多个虚拟 GPU,每个虚拟 GPU 都有自己专属的资源,以提供更强的隔离和可预测的性能。
  • GPU 时间分片:根据虚拟实体的资源需求和优先级,动态分配 GPU 时间槽,确保公平访问 GPU。
  • GPU 服务质量 (QoS):实施策略来保证关键深度学习工作负载的最低 GPU 性能水平,即使在存在竞争的虚拟实体的情况下也是如此。

通过解决 GPU 虚拟化的独特挑战,GPU 调度器可以实现 GPU 资源的高效和安全共享,让深度学习系统在获得虚拟化带来的好处的同时,保持高性能和可靠性。

GPU 调度器优化技术

为了进一步提高 GPU 调度器在深度学习工作负载中的性能和效率,可以采用各种优化技术。这些技术旨在提高资源利用率,减少延迟,并适应深度学习任务不断变化的需求。

一些常见的 GPU 调度器优化技术包括:

  1. 动态资源分配:调度器可以根据深度学习任务不断变化的资源需求,动态调整 GPU 资源(如计算核心、内存和带宽)的分配。这有助于提高整体 GPU 利用率,并防止资源瓶颈。

  2. 工作负载分析:通过收集和分析深度学习任务的详细性能数据,调度器可以做出更明智的任务优先级、资源分配和调度策略决策。

  3. 自适应调度:调度器可以根据工作负载的变化和系统状态,动态调整调度算法和策略,以优化 GPU 资源的利用和任务的性能。 调度算法:调度器可以采用自适应调度算法,根据运行时条件(如任务特性、资源可用性和系统负载)动态调整其行为。

  4. 任务批处理和流水线:调度器可以将多个深度学习任务组合成批次并并发执行,利用 GPU 的并行处理能力。此外,调度器还可以对任务执行进行流水线处理,重叠数据预处理、模型推理和模型更新等不同阶段。

  5. GPU 利用率监控:调度器可以持续监控 GPU 资源的利用率,并相应调整调度策略,确保 GPU 被高效利用,避免资源过度或不足。

  6. 热量和功耗管理:调度器可以考虑 GPU 硬件的热量和功耗限制,调整调度决策,在保持最佳性能的同时确保系统在安全的热量和功耗范围内运行。

  7. 异构资源管理:对于可以利用 CPU 和 GPU 资源的深度学习工作负载,调度器可以采用复杂的技术来管理这些异构资源,如任务卸载、工作负载分区和协调调度。

卷积神经网络 (CNNs)

卷积神经网络 (CNNs) 是一种特殊类型的神经网络,非常适合处理和分析图像。与传统的神经网络在一维输入上操作不同,CNNs 利用图像的二维结构,使用包括卷积层、池化层和全连接层在内的专门架构。

CNNs 背后的关键洞见是,对于识别图像中的物体来说,有用的特征通常是局部的。例如,边缘、角落和纹理等特征通常在图像的局部区域内更有意义。 物体的边缘、纹理和形状通常局限于图像的一小部分区域。通过使用卷积层,卷积神经网络(CNN)可以有效地捕捉这些局部特征,然后将它们组合起来识别更复杂的模式。

以下是一个用于图像分类的简单 CNN 架构示例:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
 
# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
 
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

在这个示例中,CNN 有三个卷积层,每个卷积层后面都有一个最大池化层。卷积层学习检测诸如边缘和形状等低级特征,而池化层则减小了特征图的空间尺寸,使模型对输入中的小平移和失真更加鲁棒。

CNN 的最终层是全连接层,它利用学习到的特征对输入图像进行分类,分为 10 个类别。

卷积层

卷积层是 CNN 的核心。这些层对输入图像应用一组可学习的滤波器,每个滤波器提取图像的特定特征。卷积层的输出是一个特征图,表示检测到的特征的位置和强度。

卷积层的关键参数包括:

  • 滤波器大小:卷积滤波器的大小,通常为 3x3 或 5x5。
  • 滤波器数量:层检测的不同特征的数量。
  • 步长: 卷积操作的步长,决定了滤波器在每一步移动的距离。
  • 填充: 是否在输入图像周围添加零以保持空间尺寸。

下面是一个 TensorFlow 中卷积层的示例:

# 添加一个卷积层,应用 32 个 3x3 的滤波器到 28x28 的输入图像,步长为 1,并使用 same 填充
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same', input_shape=(28, 28, 1)))

池化层

池化层用于减小特征图的空间尺寸,这有助于使模型对输入的小平移和失真更加鲁棒。最常见的两种池化操作是最大池化平均池化

最大池化从特征图的一个小区域中选择最大值,而平均池化计算该区域的平均值。最大池化通常更有效地保留了最重要的特征,而平均池化可用于平滑特征图。

下面是一个 TensorFlow 中最大池化层的示例:

# 添加一个 2x2 最大池化层,将特征图的空间尺寸减小一半
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))

全连接层

在卷积和池化层之后,特征图被展平成一维向量,并传递给一个或多个全连接层。这些层类似于传统神经网络中的隐藏层,它们学习组合学习到的特征以进行最终的分类或预测。

下面是一个 TensorFlow 中全连接层的示例:

# 添加一个展平层
model.add(Flatten())
# 添加一个有 64 个单元和 ReLU 激活的全连接层
model.add(Dense(64, activation='relu'))
# 添加一个有 10 个单元和 softmax 激活的全连接层
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
```循环神经网络 (RNNs)
 
循环神经网络 (RNNs) 是一种特别适合处理序列数据的神经网络,如文本、语音或时间序列。与独立处理每个输入的前馈神经网络不同,RNNs 维持一个隐藏状态,使它们能够记住并结合之前输入的信息。
 
RNNs 背后的关键洞见是,序列中某一步的输出不仅取决于当前输入,还取决于之前的隐藏状态。这使 RNNs 能够有效地捕捉数据中的时间依赖性,这对于语言建模、机器翻译和语音识别等任务至关重要。
 
下面是一个用于文本生成的简单 RNN 示例:
 
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
 
# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=256, input_length=max_sequence_length))
model.add(LSTM(128))
model.add(Dense(vocab_size, activation='softmax'))
 
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

在这个示例中,RNN 模型由嵌入层、LSTM (长短期记忆) 层和密集输出层组成。嵌入层将输入文本转换为密集向量表示,LSTM 层学习捕捉序列中的时间依赖性,最终的密集层产生一个概率分布,可用于生成新文本。

循环层

RNN 的核心是循环层,可以使用简单 RNN、LSTM 或 GRU 等不同架构来实现。这些层维护一个隐藏状态,在每个时间步更新该状态,从而允许. 这是一个在 TensorFlow 中使用 LSTM 层的示例:

model.add(LSTM(128, return_sequences=True, input_shape=(max_sequence_length, vocab_size)))

这个 LSTM 层有 128 个单元,接受长度为 max_sequence_length 的输入序列,其中每个输入是大小为 vocab_size 的one-hot编码向量。return_sequences=True 参数确保该层输出一个隐藏状态序列,而不仅仅是最终的隐藏状态。

注意力机制

基本 RNN 架构的一个关键限制是,它们难以有效地捕捉输入序列中的长期依赖关系。为了解决这个问题,开发了注意力机制,它允许模型在生成输出时,选择性地关注输入序列中最相关的部分。

注意力机制的工作原理是计算输入序列的加权和,权重由当前隐藏状态和每个时间步的输入确定。这使得模型能够动态地关注输入中最相关的部分,而不仅仅依赖于最终的隐藏状态。

以下是一个在 TensorFlow 中使用注意力机制的 RNN 模型示例:

from tensorflow.keras.layers import Attention
 
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=256, input_length=max_sequence_length))
model.add(LSTM(128, return_sequences=True))
model.add(Attention())
model.add(Dense(vocab_size, activation='softmax'))

在这个示例中,注意力层被添加到 LSTM 层之后,允许模型在生成输出时,动态地关注输入序列中最相关的部分。

生成对抗网络 (GANs)

生成对抗网络 (GANs) 是一类强大的深度学习模型,可用于生成新的数据,如图像、文本或音频,这些数据与给定的训练数据集相似。GANs 的工作原理是让两个神经网络相互竞争,一个网络生成数据,另一个网络判断数据是否真实。这是一个生成对抗网络(GAN)的简单示例,用于生成手写数字。

生成对抗网络由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互对抗,其中生成器试图生成看起来真实的样本,而判别器试图区分生成的样本和真实样本。

GAN的关键洞见在于,通过同时训练这两个网络,生成器可以学习生成高度逼真的输出,这些输出无法与真实数据区分。这是通过一个极小极大优化过程实现的,其中生成器试图最大化判别器的损失,而判别器试图最小化它。

下面是一个简单的GAN示例,用于生成手写数字:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential, Model
from tensorflow.keras.layers import Dense, Reshape, Flatten, Conv2D, LeakyReLU, Dropout
 
# 定义生成器
generator = Sequential()
generator.add(Dense(128, input_dim=100, activation=LeakyReLU(alpha=0.2)))
generator.add(Dropout(0.3))
generator.add(Dense(784, activation='tanh'))
generator.add(Reshape((28, 28, 1)))
 
# 定义判别器
discriminator = Sequential()
discriminator.add(Conv2D(64, (5, 5), padding='same', input_shape=(28, 28, 1), activation=LeakyReLU(alpha=0.2)))
discriminator.add(Dropout(0.3))
discriminator.add(Flatten())
discriminator.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
# 定义GAN模型
gan = Model(generator.input, discriminator(generator.output))
gan.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')

在这个示例中,生成器网络以100维噪声向量为输入,生成一个28x28的手写数字图像。判别器网络以图像为输入,输出一个概率值,表示该图像是真实的还是生成的。

GAN模型通过交替更新生成器和判别器来进行训练。生成器被训练以最大化判别器的损失,而判别器被训练以最小化它。这种对抗性训练过程。

条件生成对抗网络 (Conditional GANs)

基本 GAN 架构的一个限制是,它只能生成来自单一固定分布的样本。为了解决这个问题,开发了条件生成对抗网络 (Conditional GANs, cGANs),它允许根据额外的输入信息(如类别标签或文本描述)生成样本。

以下是一个用于生成手写数字图像的 cGAN 示例,其生成过程以类别标签为条件:

from tensorflow.keras.layers import Concatenate
 
# 定义生成器
generator_input = Input(shape=(100,))
label_input = Input(shape=(10,))
combined_input = Concatenate()([generator_input, label_input])
generator_output = generator(combined_input)
 
# 定义判别器
discriminator_input = Concatenate()([generator_output, label_input])
discriminator_output = discriminator(discriminator_input)
 
# 定义 cGAN 模型
cgan = Model([generator_input, label_input], discriminator_output)
cgan.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')

在这个示例中,生成器以噪声向量和一个独热编码的类别标签作为输入,而判别器以生成的图像和类别标签作为输入。通过将生成和判别过程都以类别标签为条件,cGAN 可以学习生成针对每个类别的特定样本,从而实现更加多样化和可控的生成。

结论

深度学习已经彻底改变了人工智能领域,使机器能够以前所未有的准确性和性能来处理各种复杂任务。从计算机视觉到自然语言处理,深度学习技术已经推动了人工智能的边界。

在本文中,我们探讨了三种关键的深度学习架构:卷积神经网络 (CNNs)、循环神经网络 (RNNs)...