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thu-pacman/AIPerf

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开发单位：清华大学(THU)，鹏城实验室(PCL)

特别感谢国防科技大学窦勇老师及其团队的宝贵意见和支持

AIPerf Benchmark v1.0

Benchmark结构设计

关于AIPerf设计理念，技术细节，以及测试结果，请参考论文：https://arxiv.org/abs/2008.07141

AIPerf Benchmark基于微软NNI开源框架，以自动化机器学习（AutoML）为负载，使用network morphism进行网络结构搜索和TPE进行超参搜索。

部署 AIPerf

0. 支持环境

  • cuda driver <= 11.8

    由于tensorflow对高版本cuda driver支持的问题等，目前AIPerf无法在更高版本cuda driver下正常运行，需集群管理员自行降低版本

1. 环境NFS准备

AIPerf代码等文件必须放置在共享存储下，能被所有计算节点访问到

具体如何配置NFS请自行查阅资料或者联系集群管理员

2. 数据集准备

数据集下载

Imagenet官方地址：http://www.image-net.org/index

官方提供四种数据集： Flowers、CIFAR-10、MNIST、ImageNet-2012 前三个数据集数据量小，直接调用相关脚本自动会完成下载、转换（TFRecord格式）的过程，在 /userhome/AIPerf/scripts/build_data目录下执行以下脚本：

cd  /userhome/AIPerf/scripts/build_data
./download_imagenet.sh

原始的ImageNet-2012下载到当前的imagenet目录并包含以下两个文件:

  • ILSVRC2012_img_val.tar
  • ILSVRC2012_img_train.tar

TFReord制作

训练集和验证集需要按照1000个子目录下包含图片的格式，处理步骤：

  1. 将train 和 val 的数据按照文件夹分类
  2. 指定参数运行build_imagenet_data.py

可以按照以下步骤执行: 假设数据存放在/userhome/AIPerf/scripts/build_data/imagenet目录下，TFRecord文件的输出目录是/userhome/AIPerf/scripts/build_data/ILSVRC2012/output

# 做验证集
cd  /userhome/AIPerf/scripts/build_data
mkdir -p ILSVRC2012/raw-data/imagenet-data/validation/  
tar -xvf imagenet/ILSVRC2012_img_val.tar -C ILSVRC2012/raw-data/imagenet-data/validation/
python preprocess_imagenet_validation_data.py ILSVRC2012/raw-data/imagenet-data/validation/ imagenet_2012_validation_synset_labels.txt

# 做训练集
mkdir -p ILSVRC2012/raw-data/imagenet-data/train/
tar -xvf imagenet/ILSVRC2012_img_train.tar -C ILSVRC2012/raw-data/imagenet-data/train/ && cd ILSVRC2012/raw-data/imagenet-data/train
find . -name "*.tar" | while read NAE ; do mkdir -p "${NAE%.tar}"; tar -xvf "${NAE}" -C "${NAE%.tar}"; rm -f "${NAE}"; done
cd -

# 请注意 如果您使用的框架非TensorFlow 则不需要下面制作TFRecord的步骤！
# 执行转换
mkdir -p ILSVRC2012/output
python build_imagenet_data.py --train_directory=ILSVRC2012/raw-data/imagenet-data/train --validation_directory=ILSVRC2012/raw-data/imagenet-data/validation --output_directory=ILSVRC2012/output --imagenet_metadata_file=imagenet_metadata.txt --labels_file=imagenet_lsvrc_2015_synsets.txt

对TensorFlow 上面步骤执行完后，路径ILSVRC2012/output包含128个validation开头的验证集文件和1024个train开头的训练集文件。需要分别将验证集和数据集移动到slave节点的物理机上

mkdir -p /root/datasets/imagenet/train
mkdir -p /root/datasets/imagenet/val
mv ILSVRC2012/output/train-* /root/datasets/imagenet/train
mv ILSVRC2012/output/validation-* /root/datasets/imagenet/val

对其他模型，分别将解压后验证集和数据集移动到slave节点的物理机上，这一部分可以根据框架需求自行调整

# 对 PyTorch
mkdir -p /root/datasets/imagenet/
mv ILSVRC2012/train /root/datasets/imagenet
mv ILSVRC2012/val /root/datasets/imagenet

为了使读数据不成为训练瓶颈，有条件的集群最好能够将数据放在每台机器的本地存储（而不是共享存储）并在训练时从本地存储读数据

3. 项目安装

重要的环境变量声明

# 假设共享存储目录为/share/
export AIPERF_WORKDIR=/share/aiperf_workspace
export AIPERF_SLAVE_WORKDIR=/root/
export AIPERF_MASTER_IP=10.0.1.100
export AIPERF_MASTER_PORT=9987

  • AIPERF_WORKDIR

    AIPerf工作目录，必须在共享存储上，能被所有节点访问到

    AIPerf代码，部分log文件等将会被放到这个目录

  • AIPERF_SLAVE_WORKDIR

    计算节点工作目录，不需要在共享存储上（也可以放在共享存储）

    部分计算节点log文件将会被生成到这个目录下

  • AIPERF_MASTER_IP

    AIPerf调度服务IP，即控制节点IP

  • AIPERF_MASTER_PORT

    AIPerf调度服务端口

在共享存储上创建AIPerf工作目录

mkdir -p $AIPERF_WORKDIR

下载AIPerf到AIPerf工作目录

git clone https://github.com/thu-pacman/AIPerf.git $AIPERF_WORKDIR/AIPerf

  • AIPerf目录下有aiperf_setenv.sh文件，可以通过这个来统一设置环境变量

    # 设置aiperf_setenv.sh里的环境变量
# 使用环境变量
source $AIPERF_WORKDIR/AIPerf/aiperf_setenv.sh

安装项目依赖

安装CUDA与cuDNN

结合集群情况自行安装在计算节点

  • 请确保CUDA版本，cuDNN版本和计算框架的一致性，对于tensorflow计算框架，可参考官方文档
配置python依赖

对于控制节点安装依赖

python3 -m pip install -r $AIPERF_WORKDIR/AIPerf/requirements_master.txt

对于所有计算节点安装依赖

python3 -m pip install -r $AIPERF_WORKDIR/AIPerf/requirements_slave.txt
# 根据CUDA版本，cuDNN版本选择计算框架版本，例如对于CUDA 11.2，cuDNN 8.1，可选择tensorflow 2.5.0
python3 -m pip install tensorflow==2.5.0
  • 请确保CUDA版本，cuDNN版本和计算框架的一致性，对于tensorflow计算框架，可参考官方文档

安装AIPerf

编译安装

在控制节点和所有计算节点安装AutoML组件

cd $AIPERF_WORKDIR/AIPerf/src/sdk/pynni/
python3 -m pip install -e .

在控制节点安装aiperf控制组件

cd $AIPERF_WORKDIR/AIPerf/src/aiperf_manager/
python3 -m pip install -e .

检查aiperf安装

执行

aiperf --help

正常打印帮助信息表示安装成功

下载模型权重

将权重文件resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5下载并放到$AIPERF_WORKDIR下

mv resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5 $AIPERF_WORKDIR
(确认md5sum结果为a7b3fe01876f51b976af0dea6bc144eb)

4. 启动测试(命令都在控制节点执行)

启动调度服务

配置计算节点信息

进入 ${AIPERF_WORKDIR}/AIPerf/aiperf_ctrl配置 servers.json ，每张计算卡的描述包括ip和CUDA_VISIBLE_DEVICES两部分，应保证servers.json的list的长度恰好等于等待测试的计算节点总数

例如，若该集群有2个节点，每个节点有4张卡，则编写如下

[
    {
        "ip": "172.23.33.33",
        "tag": "",
        "status": "waiting",
        "CUDA_VISIBLE_DEVICES": "0,1,2,3"
    },
    {
        "ip": "172.23.33.34",
        "tag": "",
        "status": "waiting",
        "CUDA_VISIBLE_DEVICES": "0,1,2,3"
    }   
]

配置计算节点初始化环境

请修改${AIPERF_WORKDIR}/AIPerf/aiperf_ctrl/server_env_init.sh以适配计算节点的环境加载

例如，若计算节点需加载spack环境，并用spack load加载cuda/cudnn环境，则编写如下

# 计算节点环境加载 根据计算节点实际环境编写
. /share/aiperf_workspace/spack/share/spack/setup-env.sh
spack config add modules:prefix_inspections:lib64:[LD_LIBRARY_PATH]
spack config add modules:prefix_inspections:lib:[LD_LIBRARY_PATH]

spack load python
spack load [email protected]
spack load [email protected]

调度服务启动

cd $AIPERF_WORKDIR/AIPerf/aiperf_ctrl
python3 manage.py runserver ${AIPERF_MASTER_IP}:${AIPERF_MASTER_PORT}

保持该服务一直运行

启动AIPerf测试

启动实验

为了使结果有效，测试满足的基本条件是：

  1. 测试运行时间应不少于1小时；
  2. 测试的计算精度不低于FP-16；
  3. 测试完成时所取得的最高正确率应大于70%；

初始化配置

(以下操作均在控制节点进行) 根据需求修改${AIPERF_WORKDIR}/AIPerf/examples/trials/network_morphism/imagenet/config.yml配置

可选参数 说明 默认值
1 trialConcurrency 同时运行的trial数 1
2 maxExecDuration 设置测试时间(单位 ：h) 12
3 CUDA_VISIBLE_DEVICES 指定测试程序可用的gpu索引 0,1,2,3,4,5,6,7
4 srun：--cpus-per-task=30 参数为slurm可用cpu核数减 1 30
5 --slave 跟 trialConcurrency参数保持一致 1
6 --ip master节点ip，直接使用默认值 ${AIPERF_MASTER_IP}
7 --batch_size batch size 448
8 --epochs 正常训练epoch数 60
9 --initial_lr 初始学习率 1e-1
10 --final_lr 最终学习率 0
11 --train_data_dir 训练数据集路径 None
12 --val_data_dir 验证数据集路径 None
13 --warmup_1 warm up机制第一轮epoch数 15
14 --warmup_2 warm up机制第二轮epoch数 30
15 --warmup_3 warm up机制第三轮epoch数 45
16 --num_parallel_calls tfrecord数据加载加速 48

可参照如下配置（注意要修改数据集位置）：

authorName: default
experimentName: example_imagenet-network-morphism-test
trialConcurrency: 2
maxExecDuration: 24h
maxTrialNum: 9999
trainingServicePlatform: local
useAnnotation: false
logLevel: trace
tuner:
  #choice: TPE, Random, Anneal, Evolution, BatchTuner, NetworkMorphism
  #SMAC (SMAC should be installed through nnictl)
  builtinTunerName: NetworkMorphism
  classArgs:
    #choice: maximize, minimize
    optimize_mode: maximize
    #for now, this tuner only supports cv domain
    task: cv
    #input image width
    input_width: 224
    #input image channel
    input_channel: 3
    #number of classes
    n_output_node: 1000
trial:
  command: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 \
           python3 imagenet_train.py \
           --slave 2 \
           --ip ${AIPERF_MASTER_IP} \
           --batch_size 448 \
           --epoch 60 \
           --initial_lr 1e-1 \
           --final_lr 0 \
           --train_data_dir /share/sth/train/ \
           --val_data_dir /share/sth/val/

  codeDir: .
  gpuNum: 0
  • 注意配置文件中slave参数需要和trialConcurrency参数一致，修改为计算节点个数
  • 修改CUDA_VISIBLE_DEVICES为计算节点所用的GPU
  • 需要修改--train_data_dir和--var_data_dir的位置以指向计算节点数据集存储位置

运行benchmark

在${AIPERF_WORKDIR}/AIPerf/examples/trials/network_morphism/imagenet/目录下执行以下命令运行用例

注：若使用pyTorch，请在 ${AIPERF_WORKDIR}/AIPerf/examples/trials/network_morphism/imagenetTorch/下执行

aiperf create -c config.yml

如何停止

直接ctrl-c终止aiperf create -c config.yml，然后执行

# 清理所有计算节点上的训练进程
aiperf clean

查看运行过程

当测试运行过程中，运行以下程序会在终端打印experiment的Error、Score、Regulated Score等信息

python3 $AIPERF_WORKDIR/AIPerf/scripts/reports/report.py --id  experiment_ID

同时会产生实验报告存放在experiment_ID的对应路径${AIPERF_WORKDIR}/mountdir/nni/experiments/experiment_ID/results目录下

实验成功时报告为 Report_Succeed.html

实验失败时报告为 Report_Failed.html

实验失败会报告失败原因，请查阅AI Benchmark测试规范分析失败原因

停止实验

停止expriments, 退出前台的aiperf进程，然后调用aiperf clean清理所有计算节点未结束的进程，最后退出aiperf调度服务即可

保存日志&结果数据

运行以下程序可将测试产生的日志以及数据统一保存到${AIPERF_WORKDIR}/mountdir/nni/experiments/experiment_ID/results/logs中，便于实验分析

python3 $AIPERF_WORKDIR/AIPerf/scripts/reports/report.py --id  experiment_ID  --logs True

由于实验数据在复制过程中会导致额外的网络、内存、cpu等资源开销，建议在实验停止/结束后再执行日志保存操作。

5. 测试参数设置及推荐环境配置

可变设置

  1. slave计算节点的GPU卡数：默认将单个物理服务器作为一个slave节点，并使用其所有GPU；
  2. 深度学习框架：默认使用keras+tensorflow；
  3. 数据集加载方式：默认将数据预处理成TFRecord格式，以加快数据加载的效率；
  4. 数据集存储方式：默认采用网络共享存储；
  5. 超参设置：默认初始batch size=448，默认初始学习率=0.1，默认最终学习率=0，默认正常训练epochs=60，默认从第四轮trial开始，每个trial搜索1次，默认超参为kernel size和batch size。

推荐环境配置

  • 软件：TensorFlow2.5.0，CUDA11.2，cuDNN8.1，python3.8

6. 二次开发与迁移

请参考二次开发参考文档

7. Benchmark报告反馈

若测试中遇到问题，请联系[email protected]，并附上${AIPERF_WORKDIR}/mountdir/nni/experiments/experiment_ID/results/中的html版报告。

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