[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod --- 后台线程架构
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod --- 后台线程架构相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (6) --- 后台线程架构
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0x00 摘要
Horovod 是Uber于2017年发布的一个易于使用的高性能的分布式训练框架，在业界得到了广泛应用。
本系列将通过源码分析来带领大家了解 Horovod。本文是系列第六篇，看看 Horovod 后台线程架构。
前面几篇链接如下：
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 Horovod (1) --- 基础知识
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (2) --- 从使用者角度切入
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (3) --- Horovodrun背后做了什么
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (4) --- 网络基础 & Driver
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (5) --- 融合框架
0x01 引子
在前文我们看到，当训练时，Execution Thread 会通过一系列操作，把 Tensor & Operation 传递给后台线程，其流程大致如下：
IndexedSlices
+
|
|
v
allreduce
+
|
|
v
allgather
+
|
|
v
HorovodAllgather
+
|
v
HorovodAllgatherOp
+
|
|
v
EnqueueTensorAllgather
+
|
|
v
+-------+-------------+
| HorovodGlobalState |
| |
| message_queue |
| |
| tensor_table |
| |
+---------------------+
或者如下图，左面是 执行线程，就是训练线程，右面是后台线程，用来做 ring-allreduce：
我们下面继续看看后台是如何运作的。
0x02 设计要点
2.1 问题
因为计算框架往往采用多线程执行训练的计算图，所以在多节点情况下，拿allreduce操作来举例，我们不能保证每个节点上的 allreduce 请求是有序的。因此MPI_Allreduce并不能直接用。
2.2 方案
为了解决这个问题，hvd 设计了一个主从模式，rank 0 为 master 节点，rank 1 ~ rank n 为 worker 节点。
- master 节点进行同步协调，保证对于某些 tensor 的 allreduce 请求最终有序 & 完备，可以继续处理。
- 在决定了哪些 tensor 以后，master又会将可以进行通信的tensor 名字和顺序发还给各个节点。
- 当所有的节点都得到了即将进行的MPI的tensor和顺序，MPI通信得以进行。
首先回顾下同步梯度更新这个概念，其表示的是等待 所有Rank的梯度都计算完毕后，再统一做全局梯度累加，这就涉及到在集群中做消息通信，为此HVD做了两个方面的工作。
- 在Horovod中，每张卡都对应一个训练进程，称之为rank。如4张卡，对应的各个进程的rank则为 [0,1,2,3]。
- 协调工作：HVD里面将 Rank0 作为coordinator（master），其余的进程为worker。由Rank0来协调所有Rank的进度。
- 后台线程：为了不block正常OP的计算，HVD里面创建 background communication 线程，专门用来Rank间的消息同步和AllReduce操作。
在 Horovod 中，训练进程是平等的参与者，每个进程既负责梯度的分发，也负责具体的梯度计算。如下图所示，三个 Worker 中的梯度被均衡地划分为三份，通过 4 次通信，能够完成集群梯度的计算和同步。
2.3 协调
2.3.1 设计
对于协调的过程，文档中也有非常详细的讲述，我也一起翻译。
coordinator 目前采用master-worker paradigm。Rank 0 作为master（即 "coordinator"），其他的rank是 worker。每个 rank 在自己的后台线程中运行，时间片循环调度处理。在每个时间片中会进行如下操作：
Workers 会发送 MPIRequests 给 coordinator。MPIRequests 显式注明 worker 希望做什么（比如在哪个 tensor 上做什么操作，是 gather 还是 reduce，以及 tensor 的形状和类型）。在 tensor 的 collective op 已经执行完 ComputeAsync 之后，worker 就会对于每个 tensor 发送MPIRequest。
当没有更多处理的 tensors 之后，workers 会向 coordinator 发送一个空的 "DONE" 消息；
coordinator 从 worker 收到 MPIRequests 以及 coordinator本身的 TensorFlow ops 之后，将它们存储在请求表中（request table）。协调器继续接收MPIRequest，直到收到了MPI_SIZE 个 "DONE" 消息；
Coordinator 收集所有准备缩减，gather 的张量，或所有导致错误的操作。对于每一个向量或者操作。Coordinator 向所有工作人员发送MPIResponse。当没有更多的MPIResponse时，Coordinator将向工人发送“完成”响应。如果进程正在关闭，它将发送一个“shutdown”响应。
Workers 监听MPIResponse消息，逐个做所要求的reduce或gather操作，直到他们收到"DONE" resposne。此时，时间片结束。如果接收到的不是“DONE”，而是“SHUTDOWN”，则退出background loop
简单来讲就是：
- Coordinator 收集所有 worker（包括Coordinator自己，因为自己也在进行训练）的MPIRequests，把他们放入request table。
- 当收集到 MPI_SIZE 个 "DONE" 消息之后，Coordinator 会找出就绪的 tensor （在 message_table 里面查找）构造出一个 read_to_reduce 的列表，然后发出 size 个 MPIResponse 告知进程进行计算。
- worker 接受到 response 开始真正的计算过程(通过 op_manager 具体执行)。
- 这是整体同步的过程，如果打开 horovod 的 trace log(
HOROVOD_LOG_LEVEL=trace) 就能看到同步的过程。
2.3.2 实现
我们再具体看看实现。
在Horovod中，每张卡都对应一个训练进程，称之为rank。如4张卡，对应的各个进程的rank则为[0,1,2,3]。
hvd 设计了一个主从模式，将 Rank0 作为coordinator（master），其余的进程为worker，由Rank0来协调所有Rank的进度。每个worker节点上都有一个消息队列，而在master节点上除了一个消息队列，还有一个消息map。
每当计算框架发来通信请求时，hvd并不直接执行MPI，而是封装了这个消息并推入自己的消息队列。
- 整体采用消息的 Request 和 Response 机制；
- 当某个 OP 的 gradient 计算完成并且等待全局的 AllReduce，该 Rank 就会包装一个 Request 请求，调用 ComputeResponseList 将 Request （就是说，这是个 ready tensor）放入这个 rank 的 message_queue 中，每个 Rank 的 后台线程 定期轮训自己的 message_queue，然后把 queue 里面的 request 发送到 Rank 0。因为是同步MPI，所以每个节点会阻塞等待MPI完成。
- Rank 0 拥有 message_table，用来保存其他 rank 的 request 信息，rank 0 会处理 message_table 里面所有的 request。
- 当 rank 0 收到 所有 rank 对于某个 op allreduce 的 request 之后，就说明 这个 tensor 在所有的rank中都已经ready。说明 所有的节点都已经发出了对该tensor的通信请求，那这个tensor就需要且能够进行通信。
- 决定了tensor以后，master又会将可以进行通信的tensor 名字和顺序发还给各个节点。
- Rank 0 节点会挑选出所有符合要求的tensor进行MPI通信：
- 不符合要求的tensor继续留在消息map中，等待条件符合。
- 当有符合要求的 tensor，Rank 0 然后就会发送 Response 给其他 rank，表明当前 op & tensor 的所有局部梯度已经 Ready，可以对这个tensor执行collective操作，比如可以执行 allReduce 操作。
- 至此，所有的节点都得到了即将进行的MPI的tensor和顺序，MPI通信得以进行。
大致逻辑如下：
Rank 0 Rank 1 Rank 2
+ + +
| | |
| | |
| | |
+ Tensor 1 request | |
message_table <---------------------+ |
+ | |
| | |
| | |
v | |
| |
message_table[tensor 1] | |
+ | |
| | |
| Tensor 1 request | |
| <--------------------------------------------+
+ | |
message_table[tensor 1, tensor 1] | |
+ | |
| | |
| Tensor 1 request | |
+-------------------------+ | |
| | | |
| | | |
| <-----------------------+ | |
| | |
v | |
message_table[tensor 1, tensor 1, tensor 1] | |
+ | |
| | |
| | |
| Tensor 1 response | |
+-----------------------------> | |
| | |
| Tensor 1 response | |
+--------------------------------------------> |
| | |
| Tensor 1 response | |
+-------------------------v | |
| | | |
| | | |
| <-----------------------+ | |
| | |
| | |
v v v
2.4 Background Thread
每个rank有两个thread，我们通常在python文件中使用hvd.init()来初始化hvd，实际上是开了一个后台线程和一个MPI线程。
- Execution thread（MPI线程） 是用来做机器学习计算的。
- background thread 是 rank 之间同步通讯和做allreduce操作的。百度在设计时候，就有了一个MPI background thread，Horovod沿用了这个设计，名字就是BackgroundThreadLoop。
2.4.1 设计
关于设计的思考，百度在源码注释（tensorflow-allreduce-master/tensorflow/contrib/mpi_collectives/mpi_ops.cc）里面写的非常清楚，我大致翻译出来。
MPI background thread 是为了协调所有的 MPI 进程和tensor reduction。这个设计是处于几个考虑：
- 一些MPI实现要求所有的MPI调用必须在一个单独线程中。因为 Tensorflow 在处理图的时候可能会用到几个线程，所以我们必须使用自己的特定的线程来处理MPI；
- 对于某些错误（比如不匹配的types），MPI 有时候会没有一个确定的处理方式，但是我们还想优雅的处理这些错误。为了做到优雅处理，就要求 MPI 进程需要知道其他进程上tensor的形状和类型；
- MPI reductions and gathers 也许会和其他操作一起并行处理。因为 MPI 使用一个与TF GPUDevice streams分离的内部（inaccessible）的GPU stream，我们不能显式进行同步memcpys或者kernels。因此，MPIAllreduce and MPIAllgather 必须是 AsyncOpKernels 类型 以便 确保memcpys或者kernels的合理顺序；
- 注意：我们无法确保所有的MPI进程以同样的顺序reduce他们的tensors。因此，必须有一个办法来确保可以同时跨越所有的ranks来做reduction memcpys and kernels。我们使用 rank ID 0 作为 coordinator 来协调那些已经准备好的，可以执行的操作（gather and trigger the reduction operations）；
精简下：
- 一些MPI的实现机制要求所有的MPI调用必须在一个单独线程中。
- 为了处理错误，MPI 进程需要知道其他进程上tensor的形状和类型。
- MPIAllreduce and MPIAllgather 必须是 AsyncOpKernels 类型 以便 确保memcpys或者kernels的合理顺序。
因此，一个后台线程是有必要的。horovod_global.message_queue 以及 horovod_global.tensor_table 都是在Horovod的后台线程BackgroundThreadLoop 中被处理的。
2.4.2 实现
在底层，AllReduce 被注册为 Op，在 ComputeAsync 中，计算请求被入队到一个队列中。这一队列会被一个统一的后台线程处理。
在这个后台线程的初始化过程中，它会利用进程内共享的全局状态在自己的内存里创建一些对象，以及一些逻辑判断。比如要不要进行 Hierarchical AllReduce，要不要 AutoTune等。这里是初始化阶段的日志。
在初始化的过程中，有一些比较重要的对象会被构造出来，比如各种 Controller。
我们接下来就具体分析后台线程。
0x03 辅助功能
我们首先介绍一些辅助功能。
3.1 如何判断是 coordinator
因为后台线程代码是所有worker公用，所以需要区分 rank0 还是其他 worker，从而执行不同的代码流程。
这里采用 is_coordinator 用来判断是否是 Rank0。
is_coordinator_ 的赋值如下：
void MPIController::DoInitialization() {
......
// Get MPI rank to determine if we are rank zero.
MPI_Comm_rank(mpi_ctx_.mpi_comm, &rank_);
is_coordinator_ = rank_ == 0;
is_coordinator_ 的使用方式示例如下，可以看出来，在同步参数的时候，是从 rank 0 获取参数，然后广播给其他 rank，即 workers：
void Controller::SynchronizeParameters() {
ParameterManager::Params param;
if (is_coordinator_) { // rank 0 执行操作
param = parameter_manager_.GetParams();
}
void* buffer = (void*)(¶m);
size_t param_size = sizeof(param);
Bcast(buffer, param_size, 0, Communicator::GLOBAL);
if (!is_coordinator_) { // worker 执行操作
parameter_manager_.SetParams(param);
}
}
3.2 协调缓存&信息
在 ComputeResponseList 函数中，会使用以下代码来协调缓存，作用就是整理出来所有 rank 共有的 tensor。
CoordinateCacheAndState(cache_coordinator);
主要还是用到了cache_coordinator 操作。
void Controller::CoordinateCacheAndState(CacheCoordinator& cache_coordinator) {
// Sync cache and state information across workers.
cache_coordinator.sync(shared_from_this(), timeline_enabled_);
}
3.2.1 计算共有 tensor
CoordinateCacheAndState 函数如下：
- 每个worker都整理自己的bitvector;
- 使用 CrossRankBitwiseAnd 整理出来共有的 tensor；
- 使用 CrossRankBitwiseOr 整理出来共有的无效 tensor；
void CacheCoordinator::sync(std::shared_ptr<Controller> controller,
bool timeline_enabled) {
// Resize and initialize bit vector.
int nbits = num_active_bits_ + NUM_STATUS_BITS;
int count = (nbits + sizeof(long long) * CHAR_BIT - 1) /
(sizeof(long long) * CHAR_BIT);
......
// 每个worker都整理自己的bitvector
// For each cache hit on this worker, flip associated bit in bit vector.
for (auto bit : cache_hits_) {
int shifted_bit = bit + NUM_STATUS_BITS;
int shift = shifted_bit / (sizeof(long long) * CHAR_BIT);
bitvector_[shift] |=
(1ull << (shifted_bit % (sizeof(long long) * CHAR_BIT)));
if (timeline_enabled) {
// Set corresponding bit in extended section for timeline if needed.
bitvector_[count + shift] ^=
(1ull << (shifted_bit % (sizeof(long long) * CHAR_BIT)));
}
}
// 整理出来共有的 tensor
// Global AND operation to get intersected bit array.
controller->CrossRankBitwiseAnd(bitvector_, fullcount);
// Search for flipped bits to populate common cache hit set. There will never
// be invalid bits in this set.
cache_hits_.clear();
for (int i = 0; i < count; ++i) {
int shift = i * sizeof(long long) * CHAR_BIT;
long long ll = bitvector_[i];
while (ll) {
int idx = __builtin_ffsll(ll);
int shifted_bit = shift + idx - 1;
cache_hits_.insert(shifted_bit - NUM_STATUS_BITS);
ll &= ~(1ull << (idx - 1));
}
}
......
// If any worker has invalid cache entries, communicate invalid bits across
// workers using a second bit-wise allreduce operation.
if (invalid_in_queue_) {
std::memset(&bitvector_[0], 0, count * sizeof(long long));
for (auto bit : invalid_bits_) {
int shift = bit / (sizeof(long long) * CHAR_BIT);
bitvector_[shift] |= (1ull << (bit % (sizeof(long long) * CHAR_BIT)));
}
// Global OR operation to get common invalid bits.
controller->CrossRankBitwiseOr(bitvector_, count);
// Search for flipped bits to populate common invalid bit set.
invalid_bits_.clear();
for (int i = 0; i < count; ++i) {
int shift = i * sizeof(long long) * CHAR_BIT;
long long ll = bitvector_[i];
while (ll) {
int idx = __builtin_ffsll(ll);
int bit = shift + idx - 1;
invalid_bits_.insert(bit);
ll &= ~(1ull << (idx - 1));
}
}
}
synced_ = true;
}
3.2.2 MPI操作
CrossRankBitwiseAnd 作用是 调用 MPI 归并 共有的 bitvector。
void MPIController::CrossRankBitwiseAnd(std::vector<long long>& bitvector,
int count) {
int ret_code = MPI_Allreduce(MPI_IN_PLACE, bitvector.data(), count,
MPI_LONG_LONG_INT, MPI_BAND, mpi_ctx_.mpi_comm);
}
3.3 MPIContext
mpi_context 是在加载 C++ 的代码时候就已经创建了，同时创建的还有其他 context（ nccl_context, gpu_context），主要是维护一些节点上 mpi 通信的必要环境信息和设置，如：
- 3 个 MPI communicator，mpi_comm，local_comm，cross_comm 分别负责 horovod mpi 传输，节点内传输，和节点间分层传输（主要用于 hierarchical allreduce）。
- mpi_float16_t ：horovod 主要以 float16 传输。
- mpi_float16_sum： float16 对应的sum 操作。
在 horovod 使用 mpi 的时候，都会使用上面的 communicator 进行数据传输。
3.4 Parameter_manager
Parameter_manager 主要是 GlobalState 的一个用于管理一些调节 horovod 性能的参数的管理器，在 BackgroundThreadLoop 中跟其他的 GlobalState 的元素一同初始化，然后会读取下面这些对应的环境变量，然后进行设置。
-
HOROVOD_FUSION_THRESHOLD ：指传输数据切片的大小，默认是64M，如果切片太大，传输的时候就不能很好地 pipeline 传输，如果太小，一个 tensor 需要传输多次，增加 IO 的 overhead。
-
HOROVOD_CYCLE_TIME ：指 RunLoopOnce 的睡眠时长，默认是 5ms，比较理想的睡眠时间应该是 RunLoopOnce 其余逻辑处理的时间 + HOROVOD_CYCLE_TIME 刚好等于一次前向传播和后向传播所用的时间，因为睡太久前端会在等 RunLoopOnce 睡醒；如果睡太短，不断地跑一次 RunLoopOnce，tensor_queue 也不会有新的元素，只是白跑。
-
HOROVOD_CACHE_CAPACITY：指 cache 的大小，这个可能跟 model 层数参数量相关了。
-
HOROVOD_HIERARCHICAL_ALLGATHER：是否使用分层的 allgather 的方式等
Parameter_manager 也提供了对这些参数自动调节的功能。通过 Parameter_manager.SetAutoTuning 进行设置，设置后会在初始的几个 batch 尝试不同的参数组合进行通信，后面会收敛到一组最优的参数值。
0x04 总体代码
4.1 后台线程
BackgroundThreadLoop 是训练过程中的后台线程，主要负责跟其他节点的通信，和处理前端过来的通信需求（request），会轮询调用 RunLoopOnce，不断查看 tensor_queue 中有没有需要通信的tensor，如果有跟其他节点同步更新，然后执行通信操作。
在 BackgroundThreadLoop 函数 可以看到基本逻辑：
- 依据编译配置，决定如何初始化，比如 mpi_context.Initialize 只有在 MPI 编译时候才初始化。
- 初始化 controller，会根据加载的集合通讯库（mpi 或者 gloo）为 globalstate 创建对应的 controller；
- 得到各种配置，比如 local_rank；
- 设置 background thread affinity；
- 设置 GPU stream；
- 设置 timeline 配置；
- 设置 Tensor Fusion threshold，cycle time，response cache capacity，flag for hierarchical allreduce.....；
- 设置 auto-tuning， chunk size；
- 重置 operation manager；
- 进入关键代码 RunLoopOnce；
缩减版代码如下：
BackgroundThreadLoop(HorovodGlobalState& state) {
......
#if HAVE_MPI
// Initialize mpi context
#if HAVE_DDL
// If DDL is enabled, let DDL ops manage MPI environment.
auto mpi_ctx_manager = DDL_MPIContextManager(ddl_context, gpu_context);
#else
// Otherwise, let MPI ops be in charge.
auto mpi_ctx_manager = MPIContextManager();
#endif
// mpi_context 会根据前端和环境变量传过来的信息，创建 mpi 线程，和一些 mpiOps
mpi_context.Initialize(state.controller->GetRanks(), mpi_ctx_manager);
#endif
......
// 会同步不同 node 的 global_size, local_size, rank, is_coordinator 等信息
// Initialize controller
state.controller->Initialize();
int local_size = state.controller->GetLocalSize();
int local_rank = state.controller->GetLocalRank();
......
// 设置op_manager，这里主要是注册不同的集合通信库的 ops
op_manager.reset(CreateOperationManager(state));
// Signal that initialization is completed.
state.initialization_done = true;
// Iterate until shutdown.
try {
while (RunLoopOnce(state));
} catch (const std::exception& ex) {
LOG(ERROR) << "Horovod background loop uncaught exception: " << ex.what();
}
}
4.2 哪里建立环
也许大家会有疑问，既然 Horovod 是 ring Allreduce，但是究竟是在哪里建立了环？我们选几种实现来大致看看。因为如果细致研究就需要深入MPI，gloo等，这已经超出了本文范畴，所以我们只是大致了解。
4.2.1 NCCL 调用
我们首先看看 NCCL。
4.2.1.1 NCCL
NCCL是Nvidia Collective multi-GPU Communication Library的简称，它是一个实现多GPU的collective communication通信（all-gather, reduce, broadcast）库，Nvidia做了很多优化，以在PCIe、Nvlink、InfiniBand上实现较高的通信速度。
4.2.1.2 Horovod
在 NCCLAllreduce::Execute 我们可以看到，调用了ncclAllReduce，这是 nccl 的 API，因此我们可以推断，其参数 *nccl_op_context_.nccl_comm_应该是关键。
Status NCCLAllreduce::Execute(std::vector<TensorTableEntry>& entries,
const Response& response) {
// Do allreduce.
auto nccl_result = ncclAllReduce(fused_input_data, buffer_data,
(size_t) num_elements,
GetNCCLDataType(first_entry.tensor), ncclSum,
*nccl_op_context_.nccl_comm_, *gpu_op_context_.stream);
}
nccl_op_context_ 是 NCCLOpContext 类型，NCCLOpContext 简化版定义如下：
class NCCLOpContext {
public:
void InitNCCLComm(const std::vector<TensorTableEntry>& entries,
const std::vector<int32_t>& nccl_device_map);
ncclComm_t* nccl_comm_;
};
所以我们来看其参数 nccl_comm_是如何初始化的，可以看到其调用了 ncclCommInitRank 进行初始化。
void NCCLOpContext::InitNCCLComm(const std::vector<TensorTableEntry>& entries,
const std::vector<int32_t>& nccl_device_map) {
// Ensure NCCL communicator is in the map before executing operation.
ncclComm_t& nccl_comm = nccl_context_->nccl_comms[global_state_->current_nccl_stream][nccl_device_map];
if (nccl_comm == nullptr) {
auto& timeline = global_state_->timeline;
timeline.ActivityStartAll(entries, INIT_NCCL);
int nccl_rank, nccl_size;
Communicator nccl_id_bcast_comm;
// 获取rank相关信息
PopulateNCCLCommStrategy(nccl_rank, nccl_size, nccl_id_bcast_comm);
ncclUniqueId nccl_id;
global_state_->controller->Bcast((void*)&nccl_id, sizeof(nccl_id), 0,
nccl_id_bcast_comm);
ncclComm_t new_nccl_comm;
// 这里调用了nccl，传递了rank信息
auto nccl_result = ncclCommInitRank(&new_nccl_comm, nccl_size, nccl_id, nccl_rank);
nccl_context_->ErrorCheck("ncclCommInitRank", nccl_result, nccl_comm);
nccl_comm = new_nccl_comm;
// Barrier helps NCCL to synchronize after initialization and avoid
// deadlock that we\'ve been seeing without it.
global_state_->controller->Barrier(Communicator::GLOBAL);
timeline.ActivityEndAll(entries);
}
nccl_comm_ = &nccl_comm;
}
PopulateNCCLCommStrategy就是从全局状态中获取rank信息。
void NCCLOpContext::PopulateNCCLCommStrategy(int& nccl_rank, int& nccl_size,
Communicator& nccl_id_bcast_comm) {
if (communicator_type_ == Communicator::GLOBAL) {
nccl_rank = global_state_->controller->GetRank();
nccl_size = global_state_->controller->GetSize();
} else if (communicator_type_ == Communicator::LOCAL) {
nccl_rank = global_state_->controller->GetLocalRank();
nccl_size = global_state_->controller->GetLocalSize();
} else {
throw std::logic_error("Communicator type " + std::to_string(communicator_type_) +
" is not supported in NCCL mode.");
}
nccl_id_bcast_comm = communicator_type_;
}
于是我们得去 NCCL 源码中看看。
4.2.1.3 In NCCL
在 init.cc 中可以看到
NCCL_API(ncclResult_t, ncclCommInitRank, ncclComm_t* newcomm, int nranks, ncclUniqueId commId, int myrank);
ncclResult_t ncclCommInitRank(ncclComm_t* newcomm, int nranks, ncclUniqueId commId, int myrank) {
NVTX3_FUNC_RANGE_IN(nccl_domain);
int cudaDev;
CUDACHECK(cudaGetDevice(&cudaDev));
// 这里初始化
NCCLCHECK(ncclCommInitRankDev(newcomm, nranks, commId, myrank, cudaDev));
return ncclSuccess;
}
继续看，调用了 ncclAsyncInit 来完成最后初始化，传入了总体rank数目，进程自身的myrank。
static ncclResult_t ncclCommInitRankDev(ncclComm_t* newcomm, int nranks, ncclUniqueId commId, int myrank, int cudaDev) {
ncclResult_t res;
char* env = getenv("NCCL_COMM_ID");
NCCLCHECKGOTO(ncclInit(), res, end);
// Make sure the CUDA runtime is initialized.
CUDACHECKGOTO(cudaFree(NULL), res, end);
NCCLCHECKGOTO(PtrCheck(newcomm, "CommInitRank", "newcomm"), res, end);
if (ncclAsyncMode()) {
// 调用了 ncclAsyncInit 来完成最后初始化，传入了总体rank数目，进程自身的myrank
NCCLCHECKGOTO(ncclAsyncInit(ncclCommInitRankSync, newcomm, nranks, commId, myrank, cudaDev), res, end);
} else {
NCCLCHECKGOTO(ncclCommInitRankSync(newcomm, nranks, commId, myrank, cudaDev), res, end);
}
end:
if (ncclAsyncMode()) return ncclAsyncErrCheck(res);
else return res;
}
ncclComm_t 实际是 ncclComm 的typedef，因此我们看看ncclComm定义，其中就包括了总体rank数目，进程自身的myrank。
struct ncclComm {
struct ncclChannel channels[MAXCHANNELS];
...
// Bitmasks for ncclTransportP2pSetup
int connect;
uint32_t* connectSend;
uint32_t* connectRecv;
int rank; // my rank in the communicator
int nRanks; // number of GPUs in communicator
int cudaDev; // my cuda device index
int64_t busId; // my PCI bus ID in int format
int node;
int nNodes;
int localRanks;
// Intra-process sync
int intraRank;
int intraRanks;
int* intraBarrier;
int intraPhase;
....
};
因此，我们大致可以了解，horovod 把 rank 信息传进来，NCCL 会据此组环。
4.2.2 GLOO
在 GlooContext::Initialize 之中可以看到，Horovod 通过 Rendezvous 把 rank 信息发给了 Rendezvous Server。
Gloo 内部会进行组环。
其中，cross_rank 是hierarchical allreduce所需要的。
void GlooContext::Initialize(const std::string& gloo_iface) {
attr device_attr;
device_attr.iface = gloo_iface;
device_attr.ai_family = AF_UNSPEC;
auto dev = CreateDevice(device_attr);
auto timeout = GetTimeoutFromEnv();
auto host_env = std::getenv(HOROVOD_HOSTNAME);
std::string hostname = host_env != nullptr ? std::string(host_env) : std::string("localhost");
int rank = GetIntEnvOrDefault(HOROVOD_RANK, 0);
int size = GetIntEnvOrDefault(HOROVOD_SIZE, 1);
int local_rank = GetIntEnvOrDefault(HOROVOD_LOCAL_RANK, 0);
int local_size = GetIntEnvOrDefault(HOROVOD_LOCAL_SIZE, 1);
int cross_rank = GetIntEnvOrDefault(HOROVOD_CROSS_RANK, 0);
int cross_size = GetIntEnvOrDefault(HOROVOD_CROSS_SIZE, 1);
auto rendezvous_addr_env = std::getenv(HOROVOD_GLOO_RENDEZVOUS_ADDR);
auto rendezvous_port = GetIntEnvOrDefault(HOROVOD_GLOO_RENDEZVOUS_PORT, -1);
bool elastic = GetBoolEnvOrDefault(HOROVOD_ELASTIC, false);
if (elastic && reset_) {
std::string server_addr = rendezvous_addr_env;
std::string scope = HOROVOD_GLOO_GET_RANK_AND_SIZE;
HTTPStore init_store(server_addr, rendezvous_port, scope, rank);
auto key = hostname + ":" + std::to_string(local_rank);
std::vector<char> result = init_store.get(key);
std::string s(result.begin(), result.end());
std::stringstream ss(s);
int last_rank = rank;
int last_size = size;
int last_local_rank = local_rank;
int last_local_size = local_size;
int last_cross_rank = cross_rank;
int last_cross_size = cross_size;
rank = ParseNextInt(ss);
size = ParseNextInt(ss);
local_rank = ParseNextInt(ss);
local_size = ParseNextInt(ss);
cross_rank = ParseNextInt(ss);
cross_size = ParseNextInt(ss);
SetEnv(HOROVOD_RANK, std::to_string(rank).c_str());
SetEnv(HOROVOD_SIZE, std::to_string(size).c_str());
SetEnv(HOROVOD_LOCAL_RANK, std::to_string(local_rank).c_str());
SetEnv(HOROVOD_LOCAL_SIZE, std::to_string(local_size).c_str());
SetEnv(HOROVOD_CROSS_RANK, std::to_string(cross_rank).c_str());
SetEnv(HOROVOD_CROSS_SIZE, std::to_string(cross_size).c_str());
}
// 设定了不同的 Rendezvous server
ctx = Rendezvous(HOROVOD_GLOO_GLOBAL_PREFIX,
rendezvous_addr_env, rendezvous_port,
rank, size, dev, timeout);
local_ctx = Rendezvous(HOROVOD_GLOO_LOCAL_PREFIX + hostname,
rendezvous_addr_env, rendezvous_port,
local_rank, local_size, dev, timeout);
cross_ctx = Rendezvous(HOROVOD_GLOO_CROSS_PREFIX + std::to_string(local_rank),
rendezvous_addr_env, rendezvous_port,
cross_rank, cross_size, dev, timeout);
}
4.2.3 MPI
MPIContext::Initialize 中可以看到，在这会设置各种 rank。
void MPIContext::Initialize(const std::vector<int>& ranks,
MPIContextManager& ctx_manager) {
auto mpi_threads_disable = std::getenv(HOROVOD_MPI_THREADS_DISABLE);
int required = MPI_THREAD_MULTIPLE;
if (mpi_threads_disable != nullptr &&
std::strtol(mpi_threads_disable, nullptr, 10) > 0) {
required = MPI_THREAD_SINGLE;
}
int is_mpi_initialized = 0;
MPI_Initialized(&is_mpi_initialized);
if (is_mpi_initialized) {
int provided;
MPI_Query_thread(&provided);
} else {
// MPI environment has not been created, using manager to initialize.
ctx_manager.EnvInitialize(required);
should_finalize = true;
}
if (!ranks.empty()) {
MPI_Group world_group;
MPI_Comm_group(MPI_COMM_WORLD, &world_group);
MPI_Group work_group;
MPI_Group_incl(world_group, ranks.size(), ranks.data(), &work_group);
MPI_Comm_create_group(MPI_COMM_WORLD, work_group, 0, &(mpi_comm));
if (mpi_comm == MPI_COMM_NULL) {
mpi_comm = MPI_COMM_WORLD;
}
MPI_Group_free(&world_group);
MPI_Group_free(&work_group);
} else if (!mpi_comm) {
// No ranks were given and no communicator provided to horovod_init() so use
// MPI_COMM_WORLD
MPI_Comm_dup(MPI_COMM_WORLD, &mpi_comm);
}
// Create local comm, Determine local rank by querying the local communicator.
MPI_Comm_split_type(mpi_comm, MPI_COMM_TYPE_SHARED, 0, MPI_INFO_NULL,
&local_comm);
// Get local rank and world rank for cross comm establishment.
int local_rank, world_rank;
MPI_Comm_rank(mpi_comm, &world_rank);
MPI_Comm_rank(local_comm, &local_rank);
// Create cross node communicator.
MPI_Comm_split(mpi_comm, local_rank, world_rank, &cross_comm);
// Create custom MPI float16 data type.
MPI_Type_contiguous(2, MPI_BYTE, &mpi_float16_t);
MPI_Type_commit(&mpi_float16_t);
// Create custom MPI float16 summation op.
MPI_Op_create(&float16_sum, 1, &mpi_float16_sum);
}
0x05 业务逻辑
我们具体看看业务逻辑。
5.1 RunLoopOnce 总体业务
RunLoopOnce 负责总体业务逻辑，其功能如下：
-
计算是否还需要sleep，即检查从上一个cycle开始到现在，是否已经超过一个cycle时间；
-
利用 ComputeResponseList 来让 rank 0 与 worker 协调，获取 Request，计算 response；
rank 0 会 遍历 response_list，对于 response 逐一执行操作。
response_list 是 rank 0 处理，response cache 是其他 rank 处理。
-
利用 PerformOperation 对于每个response，做collective的操作
-
如果需要 auto tune，就同步参数；
我们可以看到Horovod的工作流程大致如之前所说的，是一个生产者和消费者的模式。controller在这里是做协调的工作：会互通各个 rank 有哪些 request 已经就绪，对于就绪的 request，执行collective的操作。
缩减版代码如下：
bool RunLoopOnce(HorovodGlobalState& state) {
// This delay determines thread frequency and communication message latency
.....
// 让 rank 0 与 worker 协调，获取 Request，计算 response
auto response_list =
state.controller->ComputeResponseList(horovod_global.shut_down, state);
// Get tensor name and size data for autotuning.
.....
// Perform the collective operation. All nodes should end up performing
// the same operation.
// 对于每个response，做collective的操作
int rank = state.controller->GetRank();
for (auto& response : response_list.responses()) {
PerformOperation(response, horovod_global);
}
// 如果需要 auto tune，就同步参数
if (state.parameter_manager.IsAutoTuning()) {
bool should_sync =
state.parameter_manager.Update(tensor_names, total_tensor_size);
if (should_sync) {
state.controller->SynchronizeParameters();
}
}
return !response_list.shutdown();
}
流程如下：
+---------------------------------+
| | +-----------------------------+
| BackgroundThreadLoop | | |
| | | OperationManager |
| +--------------------------+ | | |
| | RunLoopOnce | | | |
| | | | | |
| | | | | |
| | ComputeResponseList | | +----------> ExecuteOperation |
| | + | | | | |
| | | | | | | |
| | | | | | | |
| | | | | | 1 | |
| | v | | | | |
| | | | | | |
| | PerformOperation +----------+ | |
| | | | | |
| +--------------------------+ | | |
| | | |
+---------------------------------+ +-----------------------------+
5.2 ComputeResponseList 计算 response
在后台线程里，最重要的一个函数调用是 ComputeResponseList。ComputeResponseList 实现了协调过程，即来让 rank 0 与 worker 协调，获取 Request，计算 response。
Horovod 也遵循着 Coordinator 的设计，与百度类似。无论是百度还是 Horovod 中的 Coordinator 都类似是 Actor 模式，主要起来协调多个进程工作的作用。在真正执行计算的时候，Horovod 同样引入了一个新的抽象 op_manager。从某种程度来说，我们可以把 controller 看做是对通信和协调管理能力的抽象，而 op_manager 是对实际计算的抽象。
5.2.1 总体思路
Controller::ComputeResponseList 的功能就是：worker 发送请求给 rank 0，然后coordinator 处理所有 worker 的请求，找到 ready 的，进行融合，最后结果发送给其他 rank：
- 利用 PopMessagesFromQueue 从 从自己进程的 GlobalState 的 Tensor Quene 中把目前的 Request 都取出来，进行处理，具体处理时使用了缓存，然后经过一系列处理缓存到 message_queue_tmp 中；
- 彼此同步cache信息，目的是得到每个worker 共同存储的 response列表；
- 判断是否需要进一步同步，比如是否response全都在cache之中；
- 如果不需要同步，则
- 说明队列中所有消息都在缓存之中，不需要其他的协调。于是直接把缓存的response进行融合，放入response_list，下一轮时间片会继续处理；
- 如果需要同步，则
-
如果是rank 0，
- 因为rank 0 也会参与机器学习的训练，所以需要把rank 0的request也加入到message table之中。接受其他 rank 的 Request，把其他 rank 的 Request 加入到 message_table_ 之中。此处就同步阻塞了。
- Rank 0 利用 RecvReadyTensors 接受其他 rank 的 Request，把其他 rank 的 Request 加入到 ready_to_reduce。此处就同步阻塞了。coordinator 会持续接收这些信息，直到获取的 Done 的数目等于 global_size。
- 然后遍历 rank 0+1 ~ rank n，逐一处理每个 rank 的 response；
- 最后，message table 之中已经有了所有的可以reduce的列表，responses 的来源是以下三部分：
- 来源1，response_cache_ in rank 0；
- 来源2，逐一处理 ready_to_reduce；
- 来源3，join_response
- 利用 FuseResponses 对tensor做fusion：即将一些tensor合并成一个大的tensor，再做collective的操作。
- coordinator 会找到所有准备好 reduce 的 tensors，通过 SendFinalTensors(response_list) 返回一个 response 给所有的 worker，如果信息有误会返回一个 error，发送完成也会发送一个 Done。
-
如果是其他 rank，则：
- 当 worker 到达了前端 all_reduce 这句的时候，会用 message_queue_tmp 整理成一个 message_list通过 SendReadyTensors 函数往主节点( coordinator，Rank 0 ) 发送一个请求表明我打算reduce 的 Request，然后会把准备 reduce 的 tensor 信息通过 message_list 迭代地送过去，最后有一个 Done 的请求，然后同步阻塞。
- Worker 利用 RecvFinalTensors(response_list) 监听 response 的信息，从 Rank 0 接受 ready response list，同步阻塞。当收到 Done，会尝试调用 performation 去进行 reduce 。
-
coordinator 和 worker 都会把同步的信息整理成一个 responses 的数组给到后面的 PerformOperation 操作。
-
这里说一下mpi是怎么实现的，就是 coordinator 和 对应的 worker 会阻塞地到同一条指令：
- SendReadyTensors 和 RecvReadyTensors 阻塞到 MPI_Gather；
- SendFinalTensors 和 RecvFinalTensors 到 MPI_Bcast ；
可以这样分辨：如果是 coordinator 发送的就是 MPI_Bcast，如果是worker 发送的是 MPI_Gather。通信都是先同步需要通信message的大小 length，再同步message。
具体如下图：
+
|
ComputeResponseList in rank 0 | ComputeResponseList in worker(rank n)
|
|
message_queue_tmp | message_queue_tmp
|
+ | +
| | |
|PopMessagesFromQueue | | PopMessagesFromQueue
| | |
| | |
| CoordinateCacheAndState |
| | |
| <--------------------------------> |
| | |
v | v
|
RecvReadyTensors(ready_to_reduce, ready_list) <-------------> SendReadyTensors(message_list)
+ | +
| | |
| | |
| | |
| | |
v | |
message_table_ | |
+ | |
| | |
| | |
v | |
FuseResponses | |
+ | |
| | |
| | |
v | v
SendFinalTensors(response_list) <----------------> RecvFinalTensors(response_list)
+ | +
| | |
| | |
| | |
v | v
PerformOperation | PerformOperation
|
+
手机如图：
5.2.2 详细分析
下面是比较详细的分析，参考了网上的资料，自己也做了解读。
ResponseList Controller::ComputeResponseList(std::atomic_bool& shut_down,
HorovodGlobalState& state) {
// Update cache capacity if autotuning is active.
if (parameter_manager_.IsAutoTuning()) {
response_cache_.set_capacity((int)parameter_manager_.CacheEnabled() *
cache_capacity_);
}
// Copy the data structures out from parameters.
// However, don\'t keep the lock for the rest of the loop, so that
// enqueued stream callbacks can continue.
CacheCoordinator cache_coordinator(response_cache_.num_active_bits());
// 从 Tensor Quene 中把目前的 Request 都取出来，进行处理
// message queue used only in this cycle
std::deque<Request> message_queue_tmp;
tensor_queue_.PopMessagesFromQueue(message_queue_tmp);
for (auto& message : message_queue_tmp) {
if (message.request_type() == Request::JOIN) {
state.joined = true;
// set_uncached_in_queue 记录没有cache的
cache_coordinator.set_uncached_in_queue(true);
continue;
}
// 这里使用了缓存，就是为了缓存本rank已经得到了多少response。
// Keep track of cache hits
if (response_cache_.capacity() > 0) {
// 需要看看这个tensor是否已经得到了对应的response。为啥要缓存呢？不是都 ready 之后，就立刻进行 all reduce 了嘛。
// cached 函数比较复杂，不但要看是否已经缓存，还要看新 tensor 是否和已经缓存的同名 tensor 的各种参数一致，比如device，dtype，shape等等。如果不一致，则标识缓存的是 INVALID。难道深度学习训练中，这些会变更？
auto cache_ = response_cache_.cached(message);
if (cache_ == ResponseCache::CacheState::HIT) {
uint32_t cache_bit = response_cache_.peek_cache_bit(message);
cache_coordinator.record_hit(cache_bit);
// Record initial time cached tensor is encountered in queue.
stall_inspector_.RecordCachedTensorStart(message.tensor_name());
} else {
// 如果没有缓存
if (cache_ == ResponseCache::CacheState::INVALID) {
// 处理无效缓存记录
uint32_t cache_bit = response_cache_.peek_cache_bit(message);
cache_coordinator.record_invalid_bit(cache_bit);
}
// 如果没有缓存，则添加到 set_uncached_in_queue
cache_coordinator.set_uncached_in_queue(true);
// 从stall 移除
// Remove timing entry if uncached or marked invalid.
stall_inspector_.RemoveCachedTensor(message.tensor_name());
}
}
}
if (state.joined && response_cache_.capacity() > 0) {
for (uint32_t bit : response_cache_.list_all_bits()) {
cache_coordinator.record_hit(bit);
}
}
// Flag indicating that the background thread should shut down.
bool should_shut_down = shut_down;
// 处理 stalled
// Check for stalled tensors.
if (stall_inspector_.ShouldPerformCheck()) {
if (is_coordinator_) {
should_shut_down |= stall_inspector_.CheckForStalledTensors(size_);
}
if (response_cache_.capacity() > 0) {
stall_inspector_.InvalidateStalledCachedTensors(cache_coordinator);
}
stall_inspector_.UpdateCheckTime();
}
cache_coordinator.set_should_shut_down(should_shut_down);
if (response_cache_.capacity() > 0) {
// 为什么要彼此同步cache信息？
// Obtain common cache hits and cache invalidations across workers. Also,
// determine if any worker has uncached messages in queue or requests
// a shutdown. This function removes any invalid cache entries, if they
// exist.
// 这里会同步，也会从 response_cache_ 之中移除 invalid 的。
// 目的是得到每个worker 共同存储的 response列表
CoordinateCacheAndState(cache_coordinator);
// Remove uncommon cached tensors from queue and replace to state
// queue for next cycle. Skip adding common cached tensors to
// queue as they are handled separately.
// 此时 cache_coordinator 已经是所有worker 共有的response 列表了。需要移除那些 不在共有response 列表中的 response。
// 为什么有的worker会没有某种response?
// 会从 tensor request messages 之中看看是否已经有cache的了，然后相应更新 tensor_queue_。
std::deque<Request> messages_to_replace;
size_t num_messages = message_queue_tmp.size();
for (size_t i = 0; i < num_messages; ++i) {
auto& message = message_queue_tmp.front();
if (response_cache_.cached(message) == ResponseCache::CacheState::HIT) {
uint32_t cache_bit = response_cache_.peek_cache_bit(message);
if (cache_coordinator.cache_hits().find(cache_bit) ==
cache_coordinator.cache_hits().end()) {
// Try to process again in next cycle.
messages_to_replace.push_back(std::move(message));
} else {
// Remove timing entry for messages being handled this cycle.
stall_inspector_.RemoveCachedTensor(message.tensor_name());
}
} else {
// Remove timing entry for messages being handled this cycle.
stall_inspector_.RemoveCachedTensor(message.tensor_name());
message_queue_tmp.push_back(std::move(message));
}
message_queue_tmp.pop_front();
}
tensor_queue_.PushMessagesToQueue(messages_to_replace);
}
// End of response_cache_.capacity()
ResponseList response_list;
response_list.set_shutdown(cache_coordinator.should_shut_down());
bool need_communication = true;
// 判断是否需要进一步同步，比如response全都在cache之中。
if (response_cache_.capacity() > 0 &&
!cache_coordinator.uncached_in_queue()) {
// if cache is enabled and no uncached new message coming in, no need for
// additional communications
need_communication = false;
// If no messages to send, we can simply return an empty response list;
if (cache_coordinator.cache_hits().empty()) {
return response_list;
}
// otherwise we need to add cached messages to response list.
}
if (!need_communication) {
// 队列中所有消息都在缓存之中，不需要其他的协调。于是直接把缓存的response进行融合，放入response_list
// If all messages in queue have responses in cache, use fast path with
// no additional coordination.
// If group fusion is disabled, fuse tensors in groups separately
if (state.disable_group_fusion && !group_table_.empty()) {
// Note: need group order to be based on position in cache for global consistency
std::vector<int> common_ready_groups;
std::unordered_set<int> processed;
for (auto bit : cache_coordinator.cache_hits()) {
const auto& tensor_name = response_cache_.peek_response(bit).tensor_names()[0];
int group_id = group_table_.GetGroupIDFromTensorName(tensor_name);
if (group_id != NULL_GROUP_ID && processed.find(group_id) == processed.end()) {
common_ready_groups.push_back(group_id);
processed.insert(group_id);
}
}
for (auto id : common_ready_groups) {
std::deque<Response> responses;
for (const auto &tensor_name : group_table_.GetGroupTensorNames(id)) {
auto bit = response_cache_.peek_cache_bit(tensor_name);
responses.push_back(response_cache_.get_response(bit));
// Erase cache hit to avoid processing a second time.
cache_coordinator.erase_hit(bit);
}
FuseResponses(responses, state, response_list);
}
}
std::deque<Response> responses;
// Convert cache hits to responses. Populate so that least
// recently used responses get priority. All workers call the code
// here so we use the get method here to consistently update the cache
// order.
for (auto bit : cache_coordinator.cache_hits()) {
responses.push_back(response_cache_.get_response(bit));
}
// Fuse responses as normal.
FuseResponses(responses, state, response_list);
response_list.set_shutdown(cache_coordinator.should_shut_down());
} else {
// 有没有缓存的消息进入，需要找出来这些是不是可以reduce的。
// There are uncached messages coming in, need communication to figure out
// whether those are ready to be reduced.
// Collect all tensors that are ready to be reduced. Record them in the
// tensor count table (rank zero) or send them to rank zero to be
// recorded (everyone else).
std::vector<std::string> ready_to_reduce;
if (is_coordinator_) {
// 我是 rank 0，对于master进程，记录已经ready的tensor。
// rank 0 也会参与机器学习的训练，所以需要把rank 0的request也加入到message table之中。
while (!message_queue_tmp.empty()) { // 注意此时message_queue_tmp中的request是来自master进程
// Pop the first available message
Request message = message_queue_tmp.front();
message_queue_tmp.pop_front();
if (message.request_type() == Request::JOIN) {
state.joined_size++;
continue;
}
bool reduce = IncrementTensorCount(message, state.joined_size);
stall_inspector_.RecordUncachedTensorStart(
message.tensor_name(), message.request_rank(), size_);
if (reduce) {
ready_to_reduce.push_back(message.tensor_name());
}
}
// 接受其他 rank 的 Request，把其他 rank 的 ready Request 加入到 message_table_ 之中。
// 此处就同步阻塞了
// Receive ready tensors from other ranks
std::vector<RequestList> ready_list;
RecvReadyTensors(ready_to_reduce, ready_list);
// 处理所有 rank 的 Request。
// Process messages.
// 遍历 rank 0+1 ~ rank n，逐一处理每个 rank 的 response
for (int i = 1; i < size_; ++i) { // size_是指有多少个rank
// 每一个 rank 的 response list。
auto received_message_list = ready_list[i];
for (auto& received_message : received_message_list.requests()) {
auto& received_name = received_message.tensor_name();
// Join类型消息是指有新的rank加入，Horovod支持弹性
if (received_message.request_type() == Request::JOIN) {
state.joined_size++; // 增加该tensor已经ready的rank的个数，如果所有rank都ready，则发给其他rank
continue;
}
bool reduce = IncrementTensorCount(received_message, state.joined_size);
stall_inspector_.RecordUncachedTensorStart(
received_message.tensor_name(), received_message.request_rank(),
size_);
// 如果已经达到了最大数值，则可以 reduce 了，加入到 ready_to_reduce。
if (reduce) {
ready_to_reduce.push_back(received_name);
}
}
if (received_message_list.shutdown()) {
// Received SHUTDOWN request from one of the workers.
should_shut_down = true;
}
}
// Check if tensors from previous ticks are ready to reduce after Joins.
// 遍历 message_table_，目的是看看上一轮处理的 response 在本轮是否可以 reduce
if (state.joined_size > 0) {
for (auto& table_iter : message_table_) {
int count = (int)table_iter.second.size();
if (count == (size_ - state.joined_size) &&
std::find(ready_to_reduce.begin(), ready_to_reduce.end(),
table_iter.first) == ready_to_reduce.end()) {
state.timeline.NegotiateEnd(table_iter.first);
ready_to_reduce.push_back(table_iter.first);
}
}
}
// Fuse tensors in groups before processing others.
if (state.disable_group_fusion && !group_table_.empty()) {
// Extract set of common groups from coordinator tensor list and cache hits.
std::vector<int> common_ready_groups;
std::unordered_set<int> processed;
for (const auto& tensor_name : ready_to_reduce) {
int group_id = group_table_.GetGroupIDFromTensorName(tensor_name);
if (group_id != NULL_GROUP_ID && processed.find(group_id) == processed.end()) {
common_ready_groups.push_back(group_id);
processed.insert(group_id);
// Leaving name in list, to be skipped later.
}
}
if (response_cache_.capacity() > 0) {
for (auto bit : cache_coordinator.cache_hits()) {
const auto& tensor_name = response_cache_.peek_response(bit).tensor_names()[0];
int group_id = group_table_.GetGroupIDFromTensorName(tensor_name);
if (group_id != NULL_GROUP_ID && processed.find(group_id) == processed.end()) {
common_ready_groups.push_back(group_id);
processed.insert(group_id);
}
}
}
以上是关于[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod --- 后台线程架构的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章