大模型训练性能Profiling和优化

一、背景

随着大模型的流行，越来越多大模型不断涌现，而它们通常拥有海量的参数，同时带来了巨大的训练开销。因此，加速模型训练成为从业者的共识。而要想顺利加速训练，我们必须要对训练过程中的性能瓶颈有所了解，并且尝试选择有效的优化策略。因此，我们需要了解常见的性能profiling工具，并熟练掌握整个性能分析优化过程。

二、任务说明

2.1 Profiling工具介绍

本次实验基于NVIDIA GPU进行。而NVIDIA Nsight Systems和Nsight Compute是NVIDIA提供的两款强大的性能分析工具，专为GPU开发和优化而设计。

NVIDIA Nsight Systems

NVIDIA Nsight^[1]是一个系统级性能分析工具，能够帮助开发人员可视化应用算法，发现优化机会。

• 系统级分析：提供系统级的性能分析，帮助开发者理解整个应用的性能瓶颈。
• 多平台支持：支持多种NVIDIA平台，包括大型Tesla多GPU x86服务器、工作站等。
• 深度学习框架支持：能够为PyTorch和TensorFlow等深度学习框架的行为和负载提供宝贵见解，允许用户调整模型和参数，以提高单个或多个GPU的整体利用率。
• 低开销分析：以低开销的方式运行，不会对系统性能产生过大影响，确保分析结果的准确性。

NVIDIA Nsight Compute

NVIDIA Nsight Compute^[2]是专门用于分析和优化CUDA程序性能的工具，主要用于深入分析GPU内核执行的详细性能数据，如寄存器使用、内存带宽、指令执行等。

• 内核级分析：深入GPU内核，提供详细的性能指标和API调试，帮助开发者定位CUDA内核中的瓶颈。
• 引导式分析：提供引导式分析，自动检测性能问题，并根据NVIDIA工程师的内置指导提供优化建议。
• 源代码关联：支持将源代码与详细的指令指标关联起来，帮助开发者快速定位有问题的代码区域。

Nsight Systems侧重于整个应用程序的系统性能分析，而Nsight Compute专注于GPU内核（算子）的性能分析。通过集成使用，开发者可以同时获得应用程序层面和GPU层面的性能数据，从而更全面地识别和优化性能问题。在实践中，我们通常选择通过Nsight应用程序分析找出执行时间过长的算子，然后再基于Nsight Compute分析其具体原因，再尝试加以优化。

2.2 常见的训练性能优化策略

通过profiling我们可以定位出实践中耗时最久的算子，同时也可以发现其主要的问题来源。因此接下来需要对它们进行针对性优化。常见的训练性能优化策略包括数据预处理、通信、算子实现等多个方面：

数据预处理优化

• 并行处理：通过多线程或进程并行处理数据，加快数据预处理速度。
• 数据压缩：减少数据存储空间和传输开销，降低预处理时间。
• 算法优化：使用更高效的算法，减少时间复杂度。
• 数据缓存与预取：将数据缓存到内存或高速存储设备中，减少数据读取时间。
• 数据预处理流水线：将数据预处理步骤分解为多个阶段，形成流水线处理，提高整体效率。

算子优化

• 算子融合：将多个小算子合并成大算子，减少Kernel Launch开销和访存开销。
• 内存优化：考虑内存分块等方式，减少全局内存访问，使用共享内存或寄存器来优化数据访问。
• 高效的算子实现：使用经过优化的算子库或框架，如cuDNN、TensorRT等。
• 算子调度：通过调度算子执行顺序等，不影响其执行逻辑条件下，降低总的计算时间

通信优化

• 减少通信次数：通过合并通信操作、批量传输数据等方式，减少通信次数。
• 计算和通信重叠：在计算过程中预取下一批数据，同时进行数据传输和计算。
• 优化通信拓扑和原语：合理设计节点间的通信连接方式、和通信原语实现，减少总通信延迟。

其他优化

• 模型优化：简化模型结构、减少参数数量、使用量化技术等，降低计算复杂度。
• 资源分配：合理分配CPU、GPU、通信等资源，避免资源竞争和瓶颈。
• 代码优化：优化代码结构和算法实现，提高代码效率。

实际训练中，我们可能只会遇到其中的一部分瓶颈，而如何选择优化，需要基于profiling结果和实践经验进行选择，有时候不合适的优化反而会造成更大的性能损失。同时值得注意的是，优化应该不影响训练的收敛性和精度。

三、实验要求

模型训练性能分析与优化

（1）训练部署：给定一个特定的模型配置，你需要在本地进行部署训练（推荐基于Pytorch平台），完成训练并确保精度达标。

（2）性能Profiling：基于推荐的profiling工具，对训练的单个iteration进行分析，找出训练中耗时最久的Top 5算子，并基于Nsight compute 对这些算子进行Roofline分析^[3]，找出其性能不佳的原因。

（3）性能优化：根据profiling和分析的结果，你可以自主选择优化，验证优化前后，训练单个iteration的时间是否有改善，优化可以不止一处，效果越佳越好（只和自己的baseline比较）。

四、提交内容

最终你需要提交以下材料：

优化后的代码：

• 代码结构不做要求
• 要给出能够运行的python环境（requirement.txt）
• 要给出能成功运行代码的脚本

实验报告

• 实现方法：详细描述整个分析和优化过程，重点包括profiling结果的分析、优化策略的选择等
• 实验结果：展示 baseline 的 profiling 结果（Top 5算子性能），展示Top 5算子的roofline分析结果，以及选择对应优化后的profiling结果（包括训练时间的加速比、新的Top 5算子性能及其roofline分析结果）
• 结果分析：对以上实验结果的分析，是否可以继续优化的探讨，以及实验过程中遇到的问题和解决过程

五、注意事项

参考文献： 如果你在实验和报告中参考了已发表的文献，请列出你所参考的相关文献。

如有疑问，请联系wzbwangzhibin@gmail.com 或 yuhangzhou@smail.nju.edu.cn。

参考文献：
[1] NVIDIA Nsight Systems. https://docs.nvidia.com/nsight-systems/index.html.

[2] NVIDIA Nsight Compute. https://docs.nvidia.com/nsight-compute/index.html.

[3] Williams, S., Waterman, A., & Patterson, D. (2009). Roofline: an insightful visual performance model for multicore architectures. Communications of the ACM, 52(4), 65-76.