使用 EC2 C5 实例和 BigDL 来利用低精度和量化进行深度学习

阅读数:47 2019 年 10 月 8 日 11:58

使用 EC2 C5 实例和 BigDL 来利用低精度和量化进行深度学习

最近,AWS 发布了基于最新一代 Intel Xeon Scalable Platinum 处理器的全新计算密集型 Amazon EC2 C5 实例。这些实例专为计算量大的应用程序设计,并且与 C4 实例相比,性能明显改进。它们还为每个 vCPU 提供更多内存,是矢量和浮点工作负载的两倍。

在本博客中,我们将演示 BigDL,适用于 Apache Spark 的开源分布式深度学习框架,它可以利用 AWS C5 实例中提供的新功能,这些功能可以显着改善大型深度学习工作负载。具体来说,我们将展示 BigDL 如何使用 C5 实例来利用低精度和量化,以便最多将模型大小缩小 4 倍,使推理速度提升近 2 倍。

为什么要在 C5 实例上进行深度学习?

新的 AWS C5 实例利用 Intel Xeon Scalable 处理器功能,例如更高的处理器频率下更多的核心数、更快的系统内存、大型每核中级缓存(MLC 或 L2 缓存),以及新的宽 SIMD 指令 (AVX-512)。这些功能旨在提升深度学习中涉及的数学运算,使得新的 C5 实例成为大规模深度学习的绝佳平台。

BigDL 是适用于 Apache Spark 的分布式深度学习框架,由 Intel 开发并开放源代码,它允许用户在现有的 Hadoop/Spark 集群上构建和运行深度学习应用程序。自 2016 年 12 月首次开放源代码以来,业界和开发人员社区已经广泛采用 BigDL(例如:Amazon、Microsoft、Cray、阿里巴巴、京东、MLSlistings 以及 Gigaspaces 等等)。

BigDL 经过优化后,可在大型大数据平台上运行,这些平台通常以基于 Xeon 的分布式 Hadoop/Spark 集群为基础构建。它利用 Intel 数学内核库 (MKL) 和多线程计算实现高性能,并使用底层 Spark 框架进行有效的扩展。因此,它可以有效利用 AWS 提供的新 C5 实例中的功能,而且与前几代实例系列相比,速度明显提升。

利用低精度和量化

除了使用 C5 实例获得的原始性能改进之外,BigDL 0.3.0 版本还引入了模型量化支持,允许使用较低精度的计算进行推理。在 AWS 提供的 C5 实例上运行,可以看到模型大小缩小了 4 倍,推理速度提升了近 2 倍。

什么是模型量化?

量化是一个一般术语,是指使用以比其原始格式(例如,32 位浮点)更紧凑和更低精度的形式存储数字并对其执行计算的技术。BigDL 利用这种低精度计算来量化预先训练的模型以进行推理:它可以采用在各种框架(例如 BigDL、Caffe、Torch 或 TensorFlow)中训练的现有模型,使用更紧凑的 8 位整数格式量化模型参数和输入数据,然后应用 AVX-512 向量指令快速进行 8 位计算。

量化在 BigDL 中如何工作?

BigDL 允许用户直接加载使用 BigDL、Caffe、Torch 或 TensorFlow 训练的现有模型。加载模型后,BigDL 首先可以使用以下公式将某些选定层的参数量化为 8 位整数,以生成量化模型:

Math.round(1.0 * value / Math.max(Math.abs(max), Math.abs(min)) * Byte.MaxValue).toByte

在模型推理期间,每个量化层动态地将输入数据量化为 8 位整数,使用量化参数和数据应用 8 位计算(例如 GEMM),并将结果反量化为 32 位浮点。许多这类运算可以融合在实施中,因此,推理时的量化和反量化开销非常低。

与许多现有实施不同,BigDL 使用新的本地量化架构进行模型量化。也就是说,它在每个小型本地量化窗口、参数或输入数据的小型子数据块(例如补丁或内核)中执行量化和反量化运算(如前所述)。因此,BigDL 可以在具有极低的模型精度下降率(小于 0.1%)的模型量化中使用非常低位的整数(例如 8 位),并且可以实现超高效率,如下面的图表所示,其中包含博客末尾列出的实际基准配置的详细信息。

C5 实现推理加速:相对性能(量化与非量化模型)- 在 BigDL 中使用量化可以实现 1.69~2.04 倍的推理加速
使用 EC2 C5 实例和 BigDL 来利用低精度和量化进行深度学习

C5 实现的推理精度:(量化与非量化模型)- 在 BigDL 中使用量化时,精度下降率不到 0.1%

使用 EC2 C5 实例和 BigDL 来利用低精度和量化进行深度学习

模型大小(量化与非量化模型)- 在 BigDL 中使用量化时,模型大小缩小了大约 3.9 倍

使用 EC2 C5 实例和 BigDL 来利用低精度和量化进行深度学习

如何在 BigDL 中使用量化?
要在 BigDL 中对模型进行量化,首先要按以下方式加载现有模型(有关 Caffe 支持和 TensorFlow 支持的更多详细信息,请参阅 BigDL 文档):

复制代码
//load BigDL model
model = Model.load(bigdl_model)
//load Caffe model
model = Model.load_caffe_model(caffe_prototxt, caffe_model)
//load TensorFlow model
model = Model.load_tensorflow(model_def, …)

之后,您只需将模型量化,并按照以下方式将其用于推理即可:

复制代码
quant_model = model.quantize()
quant_model.predict(…)

此外,BigDL 还提供命令行工具 (ConvertModel),用于将预先训练的模型转换为量化模型。有关模型量化支持的更多详细信息,请参阅 BigDL 文档。

自己试试吧!

  • 立即通过 AWS Marketplace 在 AWS 上试用 BigDL。
  • 您可以在此处了解有关 BigDL 和模型量化的更多信息。
  • 要在 Amazon EMR 上运行 BigDL,您可以按照我们之前博文 Running BigDL, Deep Learning for Apache Spark, on AWS 中的说明进行操作。

基准配置详细信息:

基准类型 推理
基准指标 映像 / 秒
框架 BigDL
拓扑 SSD、VGG16、VGG19
节点数量 1
Amazon EC2 实例 C5.18xlarge
插槽 2S
处理器 “Skylake”代
启用的核心 36c (c5.18xlarge)
内存总量 144GB (c5.18xlarge)
存储 经过 EBS 优化的 GP2
OS RHEL 7.4 3.10.0-693.el7.x86_64
HT 开启
Turbo 开启
计算机类型 服务器
框架版本 https://github.com/intel-analytics/BigDL
数据集,版本 COCO、Pascal VOC、Imagenet-2012
性能命令 以映像 / 秒衡量的推理吞吐量
数据设置 数据存储在本地存储中,在训练之前缓存在内存中
Oracle Java 1.8.0_111
Apache Hadoop 2.7.3
Apache Spark 2.1.1
BigDL 0.3.0
Apache Maven 3.3.9
Protobuf 2.5

优化注意事项:Intel 的编译器可能会针对非 Intel 微处理器进行相同程度的优化,以实现并非 Intel 微处理器所独有的优化。这些优化包括 SSE2、SSE3 和 SSSE3 指令集以及其他优化。Intel 不保证非 Intel 制造的微处理器的任何优化的可用性、功能或有效性。本产品中依赖于微处理器的优化适用于 Intel 微处理器。Intel 微处理器保留了某些非 Intel 微架构独有的优化。有关本注意事项所涵盖的特定指令集的更多信息,请参阅适用的产品“用户及参考指南”。

Intel、Intel 徽标、Xeon 是 Intel Corporation 在美国和 / 或其他国家 / 地区的商标。

作者介绍:
Jason Dai
Intel 大数据技术部门的高级首席工程师兼首席技术官,领导全球工程团队开发先进的大数据分析(包括分布式机器学习和深度学习)。他是 Apache Spark 的发起者、PMC 成员、北京 O’Reilly AI Conference 的项目联合主席,也是 BigDL 的首席架构师。BigDL ( https://github.com/intel-analytics/BigDL/ ) 是 Apache Spark 上的分布式深度学习框架。

Joseph Spisak
领导 AWS 的合作伙伴生态系统专注于人工智能和机器学习。他在 Amazon、Intel 和 Motorola 等公司从事深度技术工作超过 17 年,主要从事视频,机器学习和人工智能等方面的工作。在业余时间,他喜欢打冰球和阅读科幻小说。

本文转载自 AWS 技术博客。

原文链接:
https://amazonaws-china.com/cn/blogs/china/ec2-c5-bigdl-deep-learning/

欲了解 AWS 的更多信息,请访问【AWS 技术专区】

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