元峰 · 2020年07月02日

如何欣赏一个深度学习框架?

作者:袁进辉
转自:AIZOO
原文链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/...
本文来自元峰的大佬学长 袁进辉(微博ID:老师木),袁老师在微软亚洲研究院工作期间发表了很有影响力的LightLDA,近几年在创业做深度学习框架和平台——OneFllow,OneFLow应该会在近期开源。据袁老师介绍,该框架多机多卡训练速度相比PyTorch和TensorFLow更快。期待OneFlow近期快快开源吧。

袁老师作为深度学习框架领域的创业者,我们看看他是如何看待当前的国内外众多深度学习框架吧~

3月份,国内有多个深度学习框架开源,OneFlow也在为开源做最后的准备,2020是深度学习框架领域非常热闹的一年。一个框架好与不好,是有很多维度去看待的,使用者和框架开发者的关注点可能就不一样。

对于绝大部分框架用户来说,不会深度入到框架内部实现中去,反而使用体验是第一位的,文档和案例是否齐全,能否按照README就可以非常容易完成初体验。

而对于框架开发者来说,就是另一种心态。如果他正在框架研发,看到一个新框架,首先是去看,自己的独门秘技在这个新框架中是怎么解决的,是否已经实现了,实现的是否高明;然后马上去看,对方有没有什么独门功法可供自己学习的。

当然,对于框架的成功来说,从用户角度去看绝对是最重要的,框架开发者做抉择时,用户需求应高于技术审美。在这篇文章中,我重点从框架开发者角度来分享一些我个人在技术上的关注点。先讨论如何从总体上评估一个框架,然后再分具体课题来深入框架内部细节。

深度学习框架发展到今天,有些功能已经变成常规需求了,譬如易用,高效,完备(算子、模型、配套工具链、文档、案例),一个新的框架在这些方面应该没有明显的短板。一个后出现的框架要追求成功,仅仅没有短板还不够,还必须有长板,独门功法,有超越于其它框架的地方,或者其它框架根本做不到,或者很难做到,只有这样,才有可能先从细分市场切开一个小口,进而站稳脚本。

创新点是我首先关注的问题。框架开发者自身作为技术极客,对创新这一点极为珍视,如果没有思路上的突破,仅仅是按老路重新造个轮子来说,是引发不了技术高手的兴趣的,这是小同行非常关心的一个问题:这个新的框架给框架类产品带来了什么增量,也就是创新的部分。同时,创新对框架成功也至关重要。Caffe和Theano是框架的鼻祖,分别都贡献了一些最原始的思路。TensorFlow和MXNet都以更高的工程质量(工业级)把计算图抽象推向一个新高度,二者相对于Caffe而言主要是引入了计算图抽象,相对于Theano而言,主要是高质量C++实现带来效率和扩展性。PyTorch则成功引入了Eager执行的模式, 而且实现了Python的无缝衔接(严格来说Chainer是最早推行这个思路的框架,被PyTorch发扬光大)。国产深度学习框架要杀出重围,大的思路创新绝对是首要因素。微创新不足以改变格局,而且还容易被学习和抄袭。

工程质量是我关注的第二个问题。工程质量不过关,不会走的很远。有时能看到一些对项目评价,“学生作品”还是“工业级代码”,这是有一定根据的。可以从多个层次来考察,从大到小,譬如设计,架构,模块,模式,抽象,直至微观的某个算法实现,讲究恰到好处,尤其注意不要over engineering,增之一分则太肥,减之一分则太瘦;也可以从代码美观角度来看,譬如google style,clang-format,cpplint等工具的使用;还有一个考察角度是,这份代码基础是否适合大规模协作开发,代码量虽然很大,高质量代码仍是非常容易被理解的,以及代码基础是否引入了一些约束规范,譬如防御式编程,能防范一些低级错误。代码实现是程序员思想的体现,写出漂亮代码的前提是,要有一个清澈的大脑和对问题本质的深入思考。

和深度学习框架相关的一些具体技术实现是我关注的第三个问题。包含的问题有:

(1)深度学习框架都使用了数据流抽象(Eager模式是控制流),我会看看这个框架是怎么支撑这个抽象的,算子,图,流等怎么实现的,怎么定义算子,怎么实现多数据类型、多设备的Kernel,计算图是怎么实现的等等。

(2)计算图通过底层引擎来执行,一般的原理是,给定一个计算图,按照数据依赖拓扑遍历,这是最基本的实现,如果底层设备是CPU,那么执行引擎就是线程池,需要关注Dispatcher和线程池如何交互的,如果底层设备是GPU, Dispatcher和底层设备是如何交互的,因为GPU自身特点,对stream, event的运用是关键。

(3)内存是怎么管理的,静态图引擎可以做很多内存管理的技术,模型推理基本是静态图,因此Inference framework对静态内存管理体验是最深的,不需要为每个blob单独去做内存分配,可以为整个图分配一块内存;动态图的内存管理怎么做,垃圾回收,生命周期管理等等也是很复杂的问题;亚线性内存分配,以及微软的Zero也属于内存优化技术之列。

(4)接口易用性问题,动态图和静态图运行方式的支持,实际上主要涉及c++和python交互的问题。

(5)单设备代码编译优化问题,主要涉及设备无关的图优化,业界既有专门做这项工作的编译器,譬如Glow, XLA,TVM Relay,一些深度学习框架也包含了此类优化,譬如Paddle, MegEngine。

(6)设备相关代码优化的解决办法,即代码生成,TVM, Jittor, PlaidML属于此列。

(7)对分布式并行的解决思路,譬如对数据并行,模型并行,流水并行的支持;即使单纯看数据并行,也有一系列办法,譬如PS,Ring allreduce, double tree allreduce,业界的实现包含NCCL, 字节跳动的BytePS,微软的DeepSpeed等。

(8)其它待补充。

如果既有大的思路创新,也在以上各方面都做的很棒,那就很接近技术上的完美了。



相关文章

关于作者

我是元峰,互联网+AI领域的创业者,欢迎在微信搜索“AIZOO”关注我们的公众号AIZOO。

如果您是有算法需求,例如目标检测、人脸识别、缺陷检测、行人检测的算法需求,欢迎添加我们的微信号AIZOOTech与我们交流,我们团队是一群算法工程师的创业团队,会以高效、稳定、高性价比的产品满足您的需求。

如果您是算法或者开发工程师,也可以添加我们的微信号AIXZOOTech,请备注学校or公司名称-研究方向-昵称,例如“西电-图像算法-元峰”,元峰会拉您进我们的算法交流群,一起交流算法和开发的知识,以及对接项目。

WX20200219-104846.png

关注元峰微信号“AIZOOTech”

更多算法模型相关请关注AIZOO专栏
5 阅读 557
推荐阅读
0 条评论
关注数
188
内容数
30
AIZOO.com 致力于搭建AI开发者、AI公司与需求方的桥梁,打造中国最大的算法和产品商城。传播AI领域资讯和技术,展示AI算法和产品。
目录
极术微信服务号
关注极术微信号
实时接收点赞提醒和评论通知
Arm中国学堂公众号
关注Arm中国学堂
实时获取免费 Arm 教学资源信息
Arm中国招聘公众号
关注Arm中国招聘
实时获取 Arm 中国职位信息