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一、背景

 

得益于GPU強(qiáng)大的計(jì)算能力，深度學(xué)習(xí)近年來(lái)在圖像處理、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域取得了重大突GPU服務(wù)器幾乎成了深度學(xué)習(xí)加速的標(biāo)配。

 

如何提供一個(gè)合適的實(shí)例規(guī)格，從而以最高的性價(jià)比提供給深度學(xué)習(xí)客戶，是我們需要考慮的一個(gè)問題，本文試圖從CPU、內(nèi)存、磁盤這三個(gè)角度對(duì)單機(jī)GPU云服務(wù)器的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練和預(yù)測(cè)的性能模型做了初步的分析，希望能對(duì)實(shí)例規(guī)格的選擇提供一個(gè)科學(xué)的設(shè)計(jì)模型。

 

下面是我們使用主流的學(xué)習(xí)框架在NVIDIA GPU上做的一些深度學(xué)習(xí)的測(cè)試。涉及NVCaffe、MXNet主流深度學(xué)習(xí)框架，測(cè)試了多個(gè)經(jīng)典CNN網(wǎng)絡(luò)在圖像分類領(lǐng)域的訓(xùn)練和推理以及RNN網(wǎng)絡(luò)在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的訓(xùn)練。

 

二、訓(xùn)練測(cè)試

 

我們使用NVCaffe、MXNet主流深度學(xué)習(xí)框架測(cè)試了圖像分類領(lǐng)域和自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的訓(xùn)練模型。

 

2.1 圖像分類

 

我們使用NVCaffe、MXNet測(cè)試了圖像分類領(lǐng)域的CNN網(wǎng)絡(luò)的單GPU模型訓(xùn)練。

 

NVCaffe和MXNet測(cè)試使用ImageNet ILSVRC2012數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練圖片1281167張，包含1000個(gè)分類，每個(gè)分類包含1000張左右的圖片。

 

2.1.1 CPU+Memory

 

2.1.1.1 NVCaffe

 

NVCaffe是NVIDIA基于BVLC-Caffe針對(duì)NVIDIA GPU尤其是多GPU加速的開源深度學(xué)習(xí)框架。LMDB格式的ImageNet訓(xùn)練集大小為240GB ，驗(yàn)證集大小為9.4GB。

 

我們使用NVcaffe對(duì)AlexNet、GoogLeNet、ResNet50、Vgg16四種經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做了圖像分類任務(wù)的模型訓(xùn)練測(cè)試。分別對(duì)比了不同vCPU和Memory配置下的訓(xùn)練性能。性能數(shù)據(jù)單位是Images/Second(每秒處理的圖像張數(shù))。圖中標(biāo)注為10000指的是迭代次數(shù)10000次，其它都是測(cè)試迭代次數(shù)為1000次。

 

2.1.1.2 MXNet

 

MXNet的數(shù)據(jù)集使用RecordIO格式，ImageNet訓(xùn)練集 93GB ，驗(yàn)證集 3.7GB。

 

我們使用網(wǎng)絡(luò)Inception-v3(GoogLeNet的升級(jí)版)做了圖像分類的訓(xùn)練測(cè)試。分別對(duì)比了不同vCPU和Memory配置下的訓(xùn)練性能。數(shù)據(jù)單位是Samples/Second(每秒處理的圖像張數(shù))。

 

2.1.2 磁盤IO

 

我們?cè)?a href="/tag/1325" target="blank">阿里云GN5(P100)實(shí)例上使用NVCaffe測(cè)試了GoogLeNet網(wǎng)絡(luò)模型在NVMe SSD本地盤、SSD云盤和高效云盤上的訓(xùn)練性能，測(cè)試結(jié)果如下(性能數(shù)據(jù)單位是Images/Second)：

 

2.2 自然語(yǔ)言處理

 

我們使用MXNet測(cè)試了RNN網(wǎng)絡(luò)的LSTM模型的訓(xùn)練，使用PennTreeBank自然語(yǔ)言數(shù)據(jù)集。PennTreeBank數(shù)據(jù)集的文本語(yǔ)料庫(kù)包含近100萬(wàn)個(gè)單詞，單詞表被限定在10000個(gè)單詞。分別對(duì)比了不同vCPU和Memory配置下的訓(xùn)練性能：

 

三、推理測(cè)試

 

3.1 圖像分類

 

我們使用NVCaffe測(cè)試了圖像分類領(lǐng)域的CNN網(wǎng)絡(luò)的模型推理。

 

測(cè)試使用ImageNet ILSVRC2012數(shù)據(jù)集，驗(yàn)證測(cè)試圖片 50000張。

 

3.1.1 CPU+Memory

 

我們使用NVcaffe對(duì)AlexNet、GoogLeNet、ResNet50、VGG16四種經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做了圖像分類的推理測(cè)試。分別對(duì)比了不同vCPU和Memory配置下的訓(xùn)練性能。數(shù)據(jù)單位是Images/Second(每秒處理的圖像張數(shù))。

 

3.1.2 磁盤IO

 

我們使用NVCaffe測(cè)試了GoogLeNet網(wǎng)絡(luò)在NVMe SSD本地盤、SSD云盤和高效云盤上的圖像分類推理性能，測(cè)試結(jié)果如下(數(shù)據(jù)單位是Images/Second)：

 

四、數(shù)據(jù)預(yù)處理測(cè)試

 

在訓(xùn)練模型之前，往往要對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集做數(shù)據(jù)預(yù)處理，統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式，并做一定的歸一化處理。

 

我們使用NVCaffe對(duì)ImageNet ILSVRC2012數(shù)據(jù)集做了數(shù)據(jù)預(yù)處理的測(cè)試，分別對(duì)比了NVMe SSD本地盤、SSD云盤和高效云盤的數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)間，數(shù)據(jù)單位是秒，數(shù)據(jù)如下：

 

五、數(shù)據(jù)分析

 

5.1 訓(xùn)練

 

5.1.1 圖像分類

 

從NVCaffe和MXNet的測(cè)試結(jié)果來(lái)看，圖像分類場(chǎng)景單純的訓(xùn)練階段對(duì)CPU要求不高，單GPU 只需要4vCPU就可以。而內(nèi)存需求則取決于深度學(xué)習(xí)框架、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的大?。簻y(cè)試中發(fā)現(xiàn)NVCaffe隨著迭代次數(shù)的增多，內(nèi)存是不斷增大的，但是內(nèi)存需求增大到一定程度，對(duì)性能就不會(huì)有什么提升了，其中NVCaffe AlexNet網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，相比其它網(wǎng)絡(luò)對(duì)于內(nèi)存的消耗要大得多。相比之下MXNet的內(nèi)存占用則要小的多(這也是MXNet的一大優(yōu)勢(shì))，93G預(yù)處理過的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練過程中內(nèi)存占用不到5G。

 

對(duì)于磁盤IO性能，測(cè)試顯示訓(xùn)練階段NVMe SSD本地盤、SSD云盤性能基本接近，高效云盤上的性能略差1%。因此訓(xùn)練階段對(duì)IO性能的要求不高。

 

5.1.2 自然語(yǔ)言處理

 

從MXNet的測(cè)試結(jié)果來(lái)看，對(duì)于PennTreeBank這樣規(guī)模的數(shù)據(jù)集，2vCPU 1GB Mem就能滿足訓(xùn)練需求。由于自然語(yǔ)言處理的原始數(shù)據(jù)不像圖像分類一樣是大量高清圖片，自然語(yǔ)言處理的原始數(shù)據(jù)以文本文件為主，因此自然語(yǔ)言處理對(duì)內(nèi)存和顯存的要求都不高，從我們的測(cè)試來(lái)看，4vCPU 30GB 1GPU規(guī)格基本滿足訓(xùn)練階段需求。

 

5.2 推理

 

5.2.1 圖像分類

 

從NVCaffe的圖像分類推理測(cè)試來(lái)看，除AlexNet 2vCPU剛剛夠用外，其它網(wǎng)絡(luò)2vCPU對(duì)性能沒有影響，而9.4GB的驗(yàn)證數(shù)據(jù)集推理過程中內(nèi)存占用大概是7GB左右，因此對(duì)大部分模型來(lái)看，2vCPU 30GB 1GPU規(guī)格基本滿足圖像分類推理的性能需求。

 

對(duì)于磁盤IO性能，推理性能NVMe SSD本地盤、SSD云盤很接近，但高效云盤差15%。因此推理階段至少應(yīng)該使用SSD云盤保證性能。

 

5.2.2 自然語(yǔ)言處理

 

對(duì)于自然語(yǔ)言處理，參考訓(xùn)練性能需求，我們應(yīng)該可以推測(cè)2vCPU 30GB 1GPU規(guī)格應(yīng)該也能滿足需求。

 

5.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理

 

從NVCaffe對(duì)ImageNet ILSVRC2012數(shù)據(jù)集做數(shù)據(jù)預(yù)處理的測(cè)試來(lái)看，數(shù)據(jù)預(yù)處理階段是IO密集型，NVMe SSD本地盤比SSD云盤快25%，而SSD云盤比高效云盤快10%。

 

六、總結(jié)

 

深度學(xué)習(xí)框架眾多，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型也是種類繁多，我們選取了主流的框架和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型，嘗試對(duì)單機(jī)GPU云服務(wù)器的深度學(xué)習(xí)性能模型做了初步的分析，結(jié)論是：

 

深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練階段是GPU運(yùn)算密集型，對(duì)于CPU占用不大，而內(nèi)存的需求取決于深度學(xué)習(xí)框架、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的大小;對(duì)磁盤IO性能不敏感，云盤基本能夠滿足需求。

 

深度學(xué)習(xí)推理階段對(duì)于CPU的占用更小，但是對(duì)于磁盤IO性能相對(duì)較敏感，因?yàn)橥评黼A段對(duì)于延遲有一定的要求，更高的磁盤IO性能對(duì)于降低數(shù)據(jù)讀取的延時(shí)進(jìn)而降低整體延遲有很大的幫助。

 

深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)預(yù)處理階段是IO密集型階段，更高的磁盤IO性能能夠大大縮短數(shù)據(jù)預(yù)處理的時(shí)間。