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腾讯技术工程 · 2021年02月23日

海量小文件场景下训练加速优化之路

人工智能机器学习
来源：腾讯技术工程微信号
作者：星辰算力平台

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1. 背景

随着大数据、人工智能技术的蓬勃发展，人类对于算力资源的需求也迎来大幅度的增长。在腾讯内部，星辰算力平台以降本增效为目标，整合了公司的GPU训练卡资源，为算法工程师们提供统一的底层GPU算力服务。借助于虚拟化、算力挖掘等技术，平台服务公司内各BG的AI训练场景，GPU利用率业界领先。同时，通过云原生任务化的方式，对接了内部各大业务，促进了AI技术研究效率的提升和创新研究。

当下，由于AI训练时的高性能计算设备（如NVIDIA GPU）成本高昂，如果任务在训练过程中不能保证数据IO的速度，将会导致计算设备低载甚至空载，这无疑在时间和资源上都是一种极大的浪费。

在星辰算力平台内部，用户的训练数据大多存放在平台提供的CephFS中，训练时将对应的CephFS目录挂载至容器内部，从而使用户在训练时能够像使用本地文件系统一样使用CephFS。但在平台运营过程中我们发现，在训练数据集文件数较多时，训练任务使用CephFS会使训练速度变得异常缓慢。基于这个普遍存在的问题，本文剖析其产生的原理，然后介绍相应的优化方案。最后，通过延伸思考来发散思维，简要介绍了不同场景下AI训练加速的技术。

2. 基本概念

2.1. CephFS IO流程

CephFS IO流程如下图所示。

image.png

当客户端进行文件系统调用时（如open、read、readdir等），需要先从元数据服务器（Metadata Server, MDS）中获取请求文件的元数据信息，元数据信息主要包括文件的Inode号、权限、uid、gid和访问更改时间等。为了加快元数据的访问效率，MDS将大部分热点元数据都缓存在自己的内存中，从而避免低效地通过访问RADOS（Reliable, Autonomic Distributed Object Store）层来获取元数据。客户端在从MDS中获取元数据后，通过计算的方式（CRUSH算法）得到数据在RADOS中的位置，最后与远程的存储设备进行交互。

从这个架构来看，CephFS是一个元数据和用户数据分离的文件系统。文件的元数据和数据存储在RADOS中的不同Pool中，客户端需要先与MDS进行元数据交互，再与RADOS进行数据交互。

2.2. Ceph-FUSE

Ceph-FUSE是CephFS客户端的一种形式，通过用户空间文件系统（Filesystem in Userspace, FUSE）的方式来实现CephFS客户端的功能。FUSE是一个面向类Unix计算机操作系统的软件接口，它使无特权的用户能够无需编辑内核代码而创建自己的文件系统。目前Linux通过内核模块对此进行支持。通过这种方式，我们可以编写用户态的应用程序，只需要实现Linux定义的一组文件系统接口，即可在用户态实现一个完整的文件系统。

当用户需要与CephFS进行交互时，客户端的整个IO流程如下：

  1. 用户程序通过syscall或glibc库进行系统调用
  2. 进程陷入内核态，文件系统操作请求到达Linux虚拟文件系统（Virtual Filesystem, VFS）
  3. VFS根据请求类型，从Dentry Cache、Inode Cache和Page Cache中分别查找dentry、inode和页缓存，若缓存命中可直接返回
  4. 若缓存不命中，则将请求转发至FUSE Driver
  5. Ceph-FUSE进程通过libfuse监听到来自于/dev/fuse的请求，与Ceph集群进行交互并返回结果。

image.png

当用户态程序发起FUSE请求时，Ceph-FUSE在经过处理后会将元数据信息缓存在内存中，提升后续访问的性能。同时，Linux的Dentry Cache、Inode Cache和Page Cache也会分别缓存该文件的dentry、inode和页，提升热点数据的读取性能。

3. 问题

3.1. 问题源起

星辰算力平台服务了公司内部各个BG和部门的AI算法工程师，因此平台上运行的训练任务场景也各不相同。在运营过程中我们发现，有用户反映某些任务中CephFS的读取速度较慢，使整个训练的时间拉长，其中属CV类的任务较为明显。

平台上CV类的任务数据集，一般都是海量的图片文件。这类数据集的特点是：

  • 文件个数多，小数据集达到十万级别，大数据集达到百万、千万甚至上亿级别。
  • 单个文件占用空间不大，大多是小文件。

3.2. 理论分析

AI训练场景与许多复杂的文件操作场景不同，其数据读写的逻辑较为简单。一般来说，用户会在每个epoch训练相同的数据，然后训练多个epoch直至模型达到收敛条件。因此，AI训练场景下，训练文件在训练过程中保持不变，且被读取的频率相对固定，同时写文件的频率较低。

针对这种特点，由于Ceph-FUSE会对访问过的元数据进行缓存，同时Linux的Dentry Cache、Inode Cache和Page Cache也会充分缓存读取过的文件元数据和文件数据。通常来说，在第二个epoch开始时，由于数据集文件在第一个epoch已被访问过，训练时的IO速度应当有非常明显的提升。然而，事与愿违，对于较多数量的文件，我们发现训练速度没有明显提升，且每个epoch的训练速度都很慢。

为了查出其中的原因，接下来我们复制一个一模一样的任务，打开Ceph-FUSE日志进行分析。

3.3. 原因排查

3.3.1. Ceph-FUSE日志分析

在训练任务开始时，打开母机上的Ceph-FUSE日志进行查看。

疑点现象：

  1. 在第一个epoch接近末尾时，发现出现了日志trim_caps mds.x max xxx caps xxx。
  2. 每次trim_caps执行，清除的dentry个数为5000。
  3. 该日志每隔5s会打印一次，往后的训练过程中会一直持续。

注：CAPS是指capabilities，MDS用CAPS授予客户端对不同文件进行操作的许可，因此MDS需要实时维护每个客户端文件操作的CAPS。这就意味着，如果客户端端持有了某个文件的CAPS并进行了缓存，MDS需要知道每个客户端缓存了哪些文件。

3.3.2. 提出猜想

根据疑点现象大概能够提出以下的猜想：

  1. 在第一个epoch结束时发生了trim_caps现象，且多次测试结果均是如此，猜测可能是缓存数量到达了某个阈值。
  2. 日志每隔5s会打印一次，可能是定时器触发了trim_caps。
  3. MDS需要维护每个客户端的CAPS，当客户端读取文件数较多时，MDS的cache总会达到oversize的状态，必定会触发trim_caps。
3.3.3. 代码验证

根据上述猜想，可以在茫茫的Ceph源码中直奔主题，分别找出MDS和Ceph-FUSE的关键代码。

3.3.3.1. MDS端

根据现象2，在MDS中的tick函数内找到如下代码：

void MDSRankDispatcher::tick()  
{  
  ......  
  if (is_active() || is_stopping()) {  
    server->recall_client_state(nullptr, Server::RecallFlags::ENFORCE_MAX); // 选中该MDS下持有较多caps数量的客户端，执行caps回收  
    mdcache->trim();  
    mdcache->trim_client_leases();  
    mdcache->check_memory_usage(); // 当内存使用量过大时，选中该MDS下所有客户端，执行caps回收(recall_client_state)  
    mdlog->trim();  
  }  
  ......  
}

从中可以看出，MDS端定时对客户端的CAPS进行回收，如果回收后内存使用量仍然过高，就对所有客户端再执行一次CAPS回收。在check_memory_usage函数中会根据cache试用情况决定是否再执行recall_client_state。

void MDCache::check_memory_usage()  
{  
  ......  
  if (cache_toofull()) {  
    mds->server->recall_client_state(nullptr);  
  }  
  ......  
}

进入关键函数recall_client_state进行查看。

/**  
 * Call this when the MDCache is oversized, to send requests to the clients  
 * to trim some caps, and consequently unpin some inodes in the MDCache so  
 * that it can trim too.  
 */  
std::pair<bool, uint64_t> Server::recall_client_state(MDSGatherBuilder* gather, RecallFlags flags)  
{  
  ......  
  const bool enforce_max = flags&RecallFlags::ENFORCE_MAX;  
  const auto max_caps_per_client = g_conf->get_val<uint64_t>("mds_max_caps_per_client"); // 默认为1_M  
  const auto min_caps_per_client = g_conf->get_val<uint64_t>("mds_min_caps_per_client"); // 默认为100  
  const auto recall_max_caps = g_conf->get_val<uint64_t>("mds_recall_max_caps"); // 默认为5000  
  ......  
  /* trim caps of sessions with the most caps first */  
  std::multimap<uint64_t, Session*> caps_session;  
  auto f = [&caps_session, enforce_max, max_caps_per_client](Session* s) {  
    auto num_caps = s->caps.size(); // 当前caps总量  
    // 当flags为RecallFlags::ENFORCE_MAX时，只把caps数量超过max_caps_per_client的客户端找出来，否则找出所有客户端  
    if (!enforce_max || num_caps > max_caps_per_client) {  
      caps_session.emplace(std::piecewise_construct, std::forward_as_tuple(num_caps), std::forward_as_tuple(s));  
    }  
  };  
  mds->sessionmap.get_client_sessions(std::move(f));  
  ......  
  for (const auto p : boost::adaptors::reverse(caps_session)) {  
    ......  
    // 计算每个客户端的最大caps数量  
    uint64_t newlim;  
    if (num_caps < recall_max_caps || (num_caps-recall_max_caps) < min_caps_per_client) {  
      newlim = min_caps_per_client;  
    } else {  
      newlim = num_caps-recall_max_caps;  
    }  
    if (num_caps > newlim) {  
      /* now limit the number of caps we recall at a time to prevent overloading ourselves */  
      uint64_t recall = std::min<uint64_t>(recall_max_caps, num_caps-newlim); // 这里可以看出，每次最多回收mds_recall_max_caps个  
      newlim = num_caps-recall;  
      ......  
      auto m = new MClientSession(CEPH_SESSION_RECALL_STATE); // 新建一个类型为CEPH_SESSION_RECALL_STATE的请求  
      m->head.max_caps = newlim; // 设置客户端的最大caps数量  
      mds->send_message_client(m, session); // 向客户端发送请求  
      ......  
    }  
    ......  
  }  
  ......  
}

从上述代码基本可以确定CAPS被清除的原因，MDS每隔5s执行了一次recall_client_state。由于mds_max_caps_per_client默认被设置为1_M（也就是1048576），当训练程序读取文件个数达到1_M后该客户端就会被加入caps_session队列发起CAPS回收请求。由于recall_max_caps默认被设置为5000，所以每次CAPS回收的个数为5000。

3.3.3.2. Ceph-FUSE端

首先，根据MDS端发起的类型为CEPH_SESSION_RECALL_STATE的请求，找到客户端接受请求的代码。

void Client::handle_client_session(MClientSession *m)   
{  
  ......  
  switch (m->get_op()) {  
    ......  
  case CEPH_SESSION_RECALL_STATE:  
    trim_caps(session, m->get_max_caps()); // max_caps，值为上述的newlim  
    break;  
  ......  
  }  
  ......  
}

Ceph-FUSE接收到MDS的请求后，进入trim_caps函数。

void Client::trim_caps(MetaSession *s, uint64_t max)  
{  
  mds_rank_t mds = s->mds_num;  
  size_t caps_size = s->caps.size(); // 客户端caps总量  
  ......  
  uint64_t trimmed = 0;  
  auto p = s->caps.begin();  
  std::set<Dentry *> to_trim; // 将需要执行caps回收的Dentry放入其中等待回收  
    
  // 以下内容通过迭代器p将caps清理至max以下，将需要清理的Dentry放入to_trim中  
  while ((caps_size - trimmed) > max && !p.end()) {  
    ......  
  }  
  
  for (const auto &dn : to_trim) {  
    trim_dentry(dn); // 执行Ceph-FUSE内的dentry缓存  
  }  
  to_trim.clear();  
  
  caps_size = s->caps.size();  
  if (caps_size > max)  
    _invalidate_kernel_dcache(); // 这是关键函数，调用了Linux的remount操作来清理所有的dentries

Ceph-FUSE接收到MDS的请求后，会将CAPS总量清理至max以下（本例中就是清理5000个CAPS）。同时，将这些CAPS对应的dentry缓存全部清除，并调用操作系统命令来清除Dentry Cache、Inode Cache和Page Cache，执行命令为：

static int remount_cb(void *handle)  
{  
  // used for trimming kernel dcache. when remounting a file system, linux kernel  
  // trims all unused dentries in the file system  
  char cmd[1024];  
  CephFuse::Handle *cfuse = (CephFuse::Handle *)handle;  
  snprintf(cmd, sizeof(cmd), "mount -i -o remount %s", cfuse->opts.mountpoint); // 调用remount，清理文件系统的缓存  
  int r = system(cmd);  
  ......  
}

3.4. 小结

至此，基本真相大白。整体流程如下图所示：

  1. 训练程序启动，开始读取文件。
  2. 在第一个epoch训练后期，Ceph-FUSE拥有的CAPS达到1_M。
  3. MDS定时器触发，对持有CAPS超过1_M的客户端执行发起回收CAPS请求，回收个数为5000。
  4. Ceph-FUSE接收到CEPH_SESSION_RECALL_STATE请求，从caps队列中清除5000个CAPS并将这些CAPS对应的dentry从cache中清除。
  5. Ceph-FUSE调用Linux的remount命令来清除Linux文件系统的cache。
  6. MDS检查自身内存使用情况，若超过阈值则重复上述回收操作。
  7. 训练程序第二个epoch后，由于文件系统的cache被清除，导致缓存失效。

image.png

4. 解决方案

从上述分析来看，最直观的改进方法就是将MDS端的参数mds_max_caps_per_client增大，可以使得MDS能够维护更多的CAPS。然而，这是一种治标不治本的方法。接下来提出一种Ceph-FUSE客户端缓存的方案，避免客户端CAPS清除导致训练速度变慢。

4.1. 元数据缓存方案

4.1.1. 元数据缓存

Ceph针对的是通用场景，设计复杂的CAPS机制来保证多客户端对同一文件读写时的一致性。但在我们的场景中，读写方式却较为固定。主要表现为：

  1. 训练过程中读取的数据集在训练过程中不会发生改变，且读取频率很高。
  2. 写文件的频率较低，主要是ckpt和log文件，且不会读。

在这个特殊的场景下，可以部分牺牲一致性来获取性能上的提升。具体表现为，Ceph-FUSE侧可以将以只读方式打开的文件进行元数据缓存，减少与MDS的交互，同时在trim_caps发生时不去真正删除这部分元数据对应的缓存。核心改造如下所示：

  1. 当Ceph-FUSE接收到open请求时，如果以只读方式打开，则将其标记为I_CACHED状态。在该状态下的文件操作不会请求MDS获取CAPS，可以直接从本地cache中读取元数据，大大减少了与MDS的交互。
  2. 如果一个文件被只读打开后，将无法被读写打开，这是为了保证写数据的一致性。
  3. 当trim_caps发生时，Ceph-FUSE将CAPS被回收的Inode标记为I_ORPHAN状态，然后请求MDS删除这些CAPS。此时，MDS上已不存在这些Inode的缓存但是本地Ceph-FUSE并没有真正进行CAPS回收，与此同时也不去清除Linux文件系统的cache，充分保证了元数据的缓存。

image.png
以上优化建立的前提是：只读方式打开的文件不会进行修改。在我们的AI训练场景下，训练任务完美契合了这个条件。

4.1.2. 缓存淘汰算法

Ceph-FUSE会将元数据缓存在本地，但其缓存淘汰算法是一种带高低优先级的LRU算法。LRU算法核心思想是如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高，但这种思想不符合AI训练的场景。在大多任务训练过程中，训练数据文件会被均匀地访问，每一个epoch中被访问过的文件反而是这个epoch中不会再被读取的文件。采用LRU算法会使缓存队列中即将被用到的文件元数据被删除，如下图所示。

image.png
下图模拟了LRU淘汰策略下训练数据集命中率分布曲线。

image.png

从该图中可以看出，LRU淘汰策略下缓存队列长度越接近数据集大小，命中率提升才越明显。当队列长度只有数据集大小的一半时，命中率只有15%左右。

在AI训练的场景下，采用不替换策略（Not Replacement, NR）将是命中率最高的算法。在训练的第一个epoch时，Ceph-FUSE将元数据放到缓存中。当缓存队列已满时，Ceph-FUSE将不替换现有缓存的数据，保持缓存不变。在第二个epoch时，Ceph-FUSE从缓存队列中读取文件元数据，若未命中则请求MDS获取。

image.png

4.1.3. 优化结果

结合两点针对Ceph-FUSE的优化改动，我们对示例任务进行了测试，得到如下的性能测试数据。

image.png

从图中可以看出，经过优化后针对海量小文件训练场景，训练速度的提升非常明显。在第二个epoch后，元数据缓存优化版本的训练速度提升为原来的3~4倍，且训练速度较为稳定。相比于之前的版本，经过优化后的Ceph-FUSE能够充分利用Linux文件系统的cache，且避免了每个epoch与MDS之间的交互。经过优化后的版本训练速度能与本地SSD较为贴近。

4.2. 文件缓存方案

文件缓存方案实际上是一种在元数据缓存优化的基础上，利用本地SSD对文件进行缓存的方案。针对文件数量特别多，利用Linux文件系统cache但是内存不充足的情况，该方法会有一定效果。

训练程序在第一个epoch训练时，Ceph-FUSE在处理完read请求后将文件写入本地SSD中。为了避免海量小文件直接写入本地造成较多的lookup操作，同时也为了避免任务完成后文件缓存难以进行清理的问题，考虑将所有读取后的文件进行聚合缓存至一个本地Cache大文件中，由Ceph-FUSE来记录每个文件在本地Cache文件中的偏移。

文件缓存方案的详细步骤如下所示：

  • 文件缓存命中：
  • 从Metadata Cache中找出文件在本地Cache文件中的偏移。
  • 通过pread从本地SSD缓存文件中读取指定范围的字节。
  • 文件缓存不命中：
  • 按照正常流程，与Ceph集群进行交互，得到读取的字节流。
  • 写本地Cache文件，并记录该文件在其中的偏移。
  • 更新Metadata Cache，将文件元数据和偏移量加入其中。

image.png

该方案虽然能够充分利用本地SSD，但也有一些缺点，具体表现为：

  1. 由于第一个epoch读取文件时，Ceph-FUSE会写本地Cache文件，可能会使得第一个epoch训练速度变慢。但当epoch数较多时这部分时间牺牲是值得的。
  2. IO路径变得更长，Ceph-FUSE需要读本地文件。

4.3. 方案对比

image.png

5. 延伸方案

上述分析和方案主要针对的是海量小文件的IO密集型计算场景，接下来发散思维，简要介绍一下多种AI加速的解决方案。

我们将AI训练任务分为IO密集型、GPU计算密集型和CPU计算密集型三类任务。
image.png

5.1. IO密集型任务

IO密集型任务指的是训练瓶颈在数据IO上的任务。这类任务一般会读取较多的数据集文件，数据量较大，GPU由于数据IO的瓶颈一直处于饥饿状态，因此GPU利用率较低。总结以下几种解决方案：

  1. 元数据缓存

元数据缓存方案能够将读取过的文件元数据缓存在内存中。在元数据和用户数据分离的文件系统中，高效的元数据性能对整个系统性能至关重要。在数据集只读场景下，元数据缓存可以在FUSE侧完成，也可以在用户侧完成。该方案一方面能够大大较少与元数据服务器之间的交互，缓存热点元数据，同时也能降级元数据服务器的压力。

  1. 文件缓存

文件缓存方案充分利用了本地SSD进行文件缓存。在数据集只读场景下，文件缓存仍然是可以在FUSE侧完成，也可以在用户侧完成。通过缓存文件元数据并聚合小文件进行本地存储，能使训练任务的IO方式从网络IO逐渐演变为本地IO。

  1. 聚合数据集文件

聚合数据集文件方案主要指的是lmdb、TFRecord等技术。在这种方案下，文件数目大大减少，可以有效地缓解深度学习场景下数据存取的问题，进而提高集群资源利用率。但文件聚合存储的方式对场景有一些限制，比如：数据更新修改会相对麻烦；数据集全局shuffle比较困难，只能做部分的shuffle。

  1. GPUDirect Storage

GPUDirect Storage是NVIDIA公司在2019年推出的有关GPU显存和存储设备之间直接进行交互的技术。传统方式下磁盘中的数据需要先加载至内存中，再拷贝到GPU显存进行训练。在这项技术下，可以绕过CPU让GPU直接与存储设备进行交互，在本地或远程存储（NVMe磁盘）与GPU显存之间建立直接的数据IO路径。该方案一方面可以避免主存内数据冗余副本的产生，另一方面也缓解了CPU和内存的压力。

5.2. GPU计算密集型任务

GPU计算密集型任务指的是训练瓶颈在GPU计算上的任务，通常需要保证数据IO和梯度同步的低延时，使得GPU时刻处于忙碌状态。简要介绍以下几种解决方案：

  1. 数据预取

数据预取是最容易实现的方案。在每一个iteration计算过程中，事先对下一个或几个iteration所需的数据进行预取并预处理，保证下一个iteration开始时特征已处于就绪状态。

  1. GPUDirect RDMA(Remote direct memory access)

GPUDirect RDMA从Kepler GPU和CUDA 5.0期间被提出，现在已得到较为广泛的支持。在多机训练过程中，这项技术能让多个GPU之间直接进行通信，同样也是避免了主存内数据冗余副本的产生，减少数据拷贝环节。配合Mellanox RDMA设备，数据可以从GPU显存经RDMA网卡发送出去，经另一台设备的RDMA网卡后传输至GPU，大大较少了IO路径。目前Horovod等分布式训练工具均以提供对GPUDirect RDMA的支持。

5.3. CPU计算密集型任务

CPU计算密集型任务指的是训练瓶颈在CPU计算上的任务，这类任务通常的计算瓶颈在于数据的预处理。此类任务CPU处于高负载状态，但GPU利用率和磁盘IO可能并不高。有以下几种解决方案：

  1. NVIDIA DALI(Data Loading Library)

NVIDIA DALI是一个经过优化的数据加载的开源库，提供数据从磁盘加载到训练的完整pipeline。同时该库中还提供了音频处理、图像处理、视频处理等预处理方法，能够将在CPU上执行等预处理步骤放到GPU上快速执行，从而加速AI训练输入数据的预处理。

  1. 特征存储

特征存储方式是一种直观有效的方案，本质是进行CPU-GPU算力分离。对于某些大规模数据集，事先利用CPU算力对原始数据进行预处理，将样本特征打包后写入云存储设备中，然后多个GPU任务均可共享这些样本特征数据。但这类方法缺点在于当特征选取发生变化时，需要重新进行预处理。

6. 总结与展望

本文从实际训练场景出发，首先简单介绍了CephFS相关的基本概念，接着通过现象和源码分析训练过程中读取文件缓存失效的原因，然后给出了相应的解决方案。经过优化后，测试任务的训练速度能提升至原来的3~4倍。最后，通过延伸思考来发散思维，简要介绍了不同场景下AI训练加速的技术。

未来，针对IO密集型任务，利用GPUDirect Storage和Ceph的RADOS API等技术，结合本地SSD的高速缓存，可以在用户侧探索更极致的加速方案。这种方式理论上能够拥有更快的文件读取速度，能在用户侧对文件的元数据和数据进行充分缓存，减少用户态和内核态转换，是未来可以继续研究的方向。

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