杭州2018年7月11日電 /美通社/ -- 5月26 日下午，在第二十八期七牛云架構(gòu)師實(shí)踐日，李朝光進(jìn)行了題為《深度學(xué)習(xí)平臺(tái) AVA 及海量資源管理》的實(shí)戰(zhàn)分享。本文是對(duì)演講內(nèi)容的整理。
七牛云在深度訓(xùn)練平臺(tái)里如何管理數(shù)據(jù)以及 GPU ？
深度訓(xùn)練平臺(tái)有兩個(gè)核心，一個(gè)是數(shù)據(jù)管理，一個(gè)是計(jì)算資源管理。首先提數(shù)據(jù)管理的原因是，從傳統(tǒng)意義上使用數(shù)據(jù)到深度訓(xùn)練訪問(wèn)數(shù)據(jù)，會(huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)有趣的問(wèn)題：數(shù)據(jù)量已經(jīng)大到?jīng)]法管理的地步了。李朝光表示，“比如以往，我們用網(wǎng)盤或搭一個(gè) CEPH，數(shù)據(jù)一般都是少數(shù)幾個(gè) T 的級(jí)別，但等到真正運(yùn)作深度訓(xùn)練的時(shí)候，會(huì)發(fā)現(xiàn)跑一個(gè)訓(xùn)練，比如圖像分類或視頻檢索訓(xùn)練，就能消耗幾十個(gè) T 的空間。怎么有效把這些數(shù)據(jù)喂到深度訓(xùn)練里？七牛云 AVA 平臺(tái)的誕生就是要想辦法解決這個(gè)問(wèn)題。”
第二是計(jì)算資源的管理。這里的計(jì)算資源，基本指 GPU，一般來(lái)說(shuō)是 NVIDIA 的 GPU。七牛云實(shí)驗(yàn)室里，現(xiàn)在已經(jīng)有百臺(tái)級(jí)別的 GPU，里面有各種型號(hào)，比如 M4、K80，到 P100、V100 都有。這些資源怎么有效地管理、使用，是個(gè)難題。七牛云開(kāi)始是用非常原始的方式，比如搶占方式，后來(lái)再慢慢把資源管理模塊化、精細(xì)化，最后才做到 AVA 這個(gè)平臺(tái)。
七牛云目前圍繞的是數(shù)據(jù)創(chuàng)新服務(wù)。但七牛云是做存儲(chǔ)起步的，開(kāi)始是集中在海量（對(duì)象）存儲(chǔ)，后面進(jìn)入了機(jī)器學(xué)習(xí)、智能多媒體服務(wù)，這些的共用特點(diǎn)是對(duì)數(shù)據(jù)本身的存儲(chǔ)管理，比如對(duì)象存儲(chǔ)。怎么把這么多數(shù)據(jù)存儲(chǔ)起來(lái)？怎么高效地把它放在 CDN 里，快速地進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)？目前七牛云已經(jīng)基本實(shí)現(xiàn)了第一步：把數(shù)據(jù)有效地管理起來(lái)。第二步，怎么發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系？如何根據(jù)數(shù)據(jù)內(nèi)容做創(chuàng)新？比如一個(gè)視頻有幾千幀，幀和幀之間有什么關(guān)系？一個(gè)圖片，是否屬于黃色或暴恐的？七牛云重點(diǎn)做圖片、視頻的檢索、分類，還有人臉識(shí)別等。
一個(gè)圖片過(guò)來(lái)，不能直接喂到七牛云深度訓(xùn)練系統(tǒng)里，第一步就要做數(shù)據(jù)處理。之前七牛云有個(gè) DORA 系統(tǒng)，是做圖片視頻處理的，比如裁減翻轉(zhuǎn)、加水印等。這樣可以把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成深度訓(xùn)練需要的格式，然后喂到深度訓(xùn)練系統(tǒng)里，這是目前正在做的一塊工作。數(shù)據(jù)喂進(jìn)來(lái)以后，經(jīng)過(guò)深度訓(xùn)練、視頻截幀，發(fā)現(xiàn)其中的關(guān)系，比如判斷圖片是不是暴力的、恐怖的，再重新把數(shù)據(jù)放在結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)里。然后反過(guò)來(lái)做一個(gè)迭代。做一個(gè)基礎(chǔ)模型，內(nèi)容分發(fā)，重新進(jìn)入系統(tǒng)做一個(gè)循環(huán)。在這個(gè)循環(huán)的不停迭代中，不停改變訓(xùn)練的精度，輸出一個(gè)最終想要的結(jié)果。這大體上現(xiàn)在 AVA 平臺(tái)想做的事情，它的背景就是從傳統(tǒng)的內(nèi)容服務(wù)，慢慢過(guò)渡到數(shù)據(jù)挖掘，這部分就是通過(guò)七牛云深度訓(xùn)練平臺(tái)來(lái)實(shí)現(xiàn)的。
七牛云 AVA 平臺(tái)的概貌
上面一層是七牛云 AI 實(shí)驗(yàn)室主打的方向，是對(duì)外部可見(jiàn)的業(yè)務(wù)層，大部分的業(yè)務(wù)都是圍繞圖像、視頻定制化，包括鑒黃產(chǎn)品、目標(biāo)檢測(cè)等。因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)上充斥的黃色圖片太多，很多客戶每天有幾千萬(wàn)張甚至上億張圖片存到七牛云。根據(jù)國(guó)家的法規(guī)，這些圖片可能會(huì)有相當(dāng)一部分是不適宜在網(wǎng)上出現(xiàn)的。但有時(shí)候客戶也不知道，不可能靠人把這些圖搜出來(lái)，我們?cè)趺窗堰@樣的圖片拎出來(lái)？這就需要做一個(gè)自動(dòng)化處理，把圖片自動(dòng)識(shí)別。在七牛云這端，把圖片清理掉，網(wǎng)站就不會(huì)把黃色圖片或敏感圖片放出去。這是通過(guò)深度訓(xùn)練平臺(tái)，利用算法識(shí)別出不同的模型，然后在毫秒級(jí)別把圖片識(shí)別出來(lái)。下面一層提供基礎(chǔ)的服務(wù)功能，即 AVA 深度訓(xùn)練平臺(tái)。
七牛云 AVA 平臺(tái)能為大家提供一些什么？
AVA 平臺(tái)最初是直接服務(wù)于算法工程師的。通過(guò)引入 CEPH，屏蔽掉存儲(chǔ)管理細(xì)節(jié)，引入 Kubernetes 屏蔽容器管理細(xì)節(jié)，并把不同的深度訓(xùn)練框架打包到 Docker 鏡像中，方便算法工程師使用。算法工程師可以聚焦于算法本身的設(shè)計(jì)，不用關(guān)心下面資源如何提供的。開(kāi)始的時(shí)候機(jī)器比較少，GPU 資源有限，大家使用方式基本是獨(dú)占模式，直接面對(duì)存儲(chǔ)和 GPU 資源。后來(lái)隨著業(yè)務(wù)量增大，機(jī)器資源增多，平臺(tái)的靈活性和擴(kuò)展性越發(fā)顯得重要。AVA 平臺(tái)重點(diǎn)從對(duì)資源的包裝到對(duì)資源的靈活調(diào)度轉(zhuǎn)變。算法人員已經(jīng)解除對(duì)資源的直接依賴，一個(gè)簡(jiǎn)單的命令或 GUI 操作就能啟動(dòng)訓(xùn)練。除了針對(duì)算法人員，目前這套系統(tǒng)也開(kāi)始提供給外部用戶使用，首先會(huì)給高校學(xué)生提供一個(gè)免費(fèi)嘗試深度訓(xùn)練的平臺(tái)，后面將會(huì)具體介紹。
七牛云 AVA 平臺(tái)主要有哪些部分組成？
第一個(gè)部分是數(shù)據(jù)集管理。這里講的數(shù)據(jù)集管理包含幾個(gè)部分。第一是如何管理 P 級(jí)別的云上云下數(shù)據(jù)，并能及時(shí)有效地提供給深度訓(xùn)練。第二是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理，比如圖片裁剪，把數(shù)據(jù)打包成不同深度訓(xùn)練框架所需的格式，自動(dòng)掛載入深度訓(xùn)練平臺(tái)進(jìn)行訓(xùn)練。還有一種是如何把訓(xùn)練產(chǎn)生的結(jié)果自動(dòng)回傳。
第二就是標(biāo)注。機(jī)器其實(shí)并不是一上來(lái)就能識(shí)別圖片，很多時(shí)候需要人工輔助它，即要人先教會(huì)它怎么做。在信息大爆炸的時(shí)代，每天進(jìn)來(lái)、出去可能 60% 以上都是圖像、視頻，這不是現(xiàn)有模型倉(cāng)庫(kù)里能準(zhǔn)確識(shí)別出來(lái)的。AVA 平臺(tái)提供一套打標(biāo)機(jī)制（LabelX），讓非專業(yè)或?qū)I(yè)人士，通過(guò)標(biāo)注手段，告訴平臺(tái)這些圖片到底是哪種類型，然后輸入到訓(xùn)練算法進(jìn)行模型迭代、更新，最后輸出標(biāo)準(zhǔn)模型?；诋a(chǎn)生的模型，我們就可以通過(guò)推理來(lái)判斷新輸入的圖片是屬于什么分類了，比如黃色，暴恐的等。目前七牛云對(duì)黃圖識(shí)別的準(zhǔn)確率已經(jīng)達(dá)到 96% 以上。
同時(shí)，深度訓(xùn)練是平臺(tái)比較重頭的一塊，包括對(duì) GPU 資源的管理、存儲(chǔ)資源的管理、訓(xùn)練管理， Quota 管理、以及跟深度訓(xùn)練相關(guān)的聯(lián)合調(diào)度。現(xiàn)在七牛云有比較好的調(diào)度系統(tǒng)，比如 Kubernetes，但當(dāng)真正使用的時(shí)候，發(fā)現(xiàn) Kubernetes 能做的非常有限，調(diào)度管理粒度比較粗，只能調(diào)度到容器的級(jí)別。做到容器級(jí)別，可部分解決資源共享問(wèn)題，比如 100 臺(tái) GPU，可以全部用起來(lái)。但如果有成千上萬(wàn)的并發(fā)訓(xùn)練任務(wù)，Kubernetes 的管理就有點(diǎn)捉襟見(jiàn)肘了，比如不同機(jī)器的 GPU 怎么聯(lián)合調(diào)度、通信怎么管、資源怎么分配更合理等。七牛云現(xiàn)在要做的一件事，就是在 Kubernetes 調(diào)度之上，細(xì)化對(duì) GPU、CPU 的管理，引入 RDMA 的技術(shù)，把資源管理、通信和調(diào)度做深，做細(xì)，達(dá)到更好的資源共享和使用。
最后一個(gè)部分，是評(píng)估推理。前期的訓(xùn)練做了大量準(zhǔn)備工作，準(zhǔn)備好了評(píng)估模型。推理評(píng)估要做的就比較簡(jiǎn)單，是把新的少量圖片加上模型再訓(xùn)練一次，在毫秒級(jí)別能夠得出結(jié)果。這一部分大都與業(yè)務(wù)結(jié)合比較緊密。
AVA 平臺(tái)的技術(shù)架構(gòu)是怎樣的？
下圖顯示的是 AVA 平臺(tái)的技術(shù)架構(gòu)，主要分為三層。最下面一層屬于硬件和資源管理層，我們現(xiàn)在基本不會(huì)買單臺(tái) GPU 做訓(xùn)練，一般我們都是做一個(gè)集群，這一塊交給 Kubernetes 就可以了。最上面一層是業(yè)務(wù)系統(tǒng)，包括模型、推理、標(biāo)注和各個(gè)不同的訓(xùn)練系統(tǒng)，七牛云 AI 實(shí)驗(yàn)室業(yè)務(wù)大部分業(yè)務(wù)都在這層。中間這層是 AVA 平臺(tái)重點(diǎn)要發(fā)力的地方，也是我們現(xiàn)在重點(diǎn)在做的。
這層有三個(gè)部分：
第一部分是存儲(chǔ)系統(tǒng)。這一部分的核心是如何把大量的數(shù)據(jù)管起來(lái)。較早我們的數(shù)據(jù)是直接搭在 CEPH 上使用，但數(shù)據(jù)量一旦達(dá)到幾十 T 的規(guī)模，問(wèn)題就開(kāi)始顯現(xiàn)了。舉個(gè)例子，一個(gè)視頻訓(xùn)練有幾十 T 容量，包含十多億張文件，存在 CEPH PVC 上，有一天突然發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)讀不了了，找了半天才發(fā)現(xiàn)是文件系統(tǒng) inode 用完了。另外一個(gè)例子是，當(dāng) PVC 空間滿了之后，新的數(shù)據(jù)進(jìn)不來(lái)，老的數(shù)據(jù)不知道哪些該刪，很被動(dòng)。七牛云現(xiàn)在的一個(gè)策略，就是不再基于 CEPH 做訓(xùn)練，而是基于云做訓(xùn)練，CEPH 可以做中間緩存。目前中等規(guī)模的訓(xùn)練已經(jīng)完全跑通，對(duì)于 IO 吞吐要求不是特別高的訓(xùn)練，和在 CEPH 上訓(xùn)練沒(méi)有顯著差別。目前 AVA 是通過(guò) Alluxio 把本地訓(xùn)練和云上的數(shù)據(jù)對(duì)接起來(lái)。
第二是數(shù)據(jù)管理。所有數(shù)據(jù)都來(lái)源于互聯(lián)網(wǎng)，開(kāi)始都是存在對(duì)象存儲(chǔ)中。AVA 剛做的時(shí)候，必須把數(shù)據(jù)拉到本地來(lái)才能訓(xùn)練。標(biāo)準(zhǔn)用法是，用戶提供一個(gè) json 文件，里面每行是七牛對(duì)象存儲(chǔ)的 URL，AVA 會(huì)把 json 中每個(gè)文件都下載，放到一個(gè) PVC 中并掛載到 Kubernetes 的 Pod 中進(jìn)行訓(xùn)練。在存放到 PVC 之前，還會(huì)調(diào)用七牛的圖像處理系統(tǒng) Dora 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一些必要的操作如旋轉(zhuǎn)，裁剪等。在現(xiàn)實(shí)使用中，大家會(huì)不停地調(diào)整數(shù)據(jù)內(nèi)容并進(jìn)行迭代訓(xùn)練，每次調(diào)整都重新把數(shù)據(jù)拉取一遍將是很繁瑣的事情。現(xiàn)在我們的做法，一個(gè)是直接在云上訓(xùn)練，這樣對(duì)數(shù)據(jù)的改動(dòng)直接反饋到云端，另外一個(gè)是引入結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)，把數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)信息存放到 Mongo 中，并通過(guò)打快照的方式，方便靈活的選擇不同版本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。
第三是調(diào)度管理系統(tǒng)。在七牛內(nèi)部，現(xiàn)有比較成熟的框架比如 Caffe、MXNet、Pytorch、TensorFlow 等都在使用。最初是直接使用，后來(lái)遷移到七牛容器云，由 Kubernetes 提供調(diào)度，這樣的調(diào)度還是比較簡(jiǎn)單的。比如， Kubernetes 現(xiàn)在的調(diào)度策略是，選中了 GPU 機(jī)器后，對(duì) GPU 卡是隨機(jī)選擇。但是，一臺(tái)機(jī)器上的兩張 GPU 卡，處于不同拓?fù)溥B接方式，性能相差非常大。比如 QPI 連接帶寬可能是 3GB，而 P2P 模式可能達(dá)到 12GB。AVA 通過(guò)檢查 GPU 的 Affinity 模式，改寫(xiě) Kubernetes 的 scheduler，避免選擇處于不同 CPU 通道上的 GPU 卡。還有，現(xiàn)有的調(diào)度策略是讓所有 GPU 機(jī)器卡使用比較均衡，但如果一個(gè)訓(xùn)練需要使用 8 張卡，系統(tǒng)中卡總數(shù)滿足，可能沒(méi)有一臺(tái)機(jī)器可以提供完整的 8 張卡，AVA 通過(guò)定制策略，提供特殊的 scheduler，可以選擇優(yōu)先把 Pod 調(diào)度到部分分配的 GPU 機(jī)器上。對(duì)于分布式訓(xùn)練，七牛云調(diào)研過(guò) Tensorflow、MXNet 等，最終選擇 MXNet ps-lite 作為基礎(chǔ)。MXNet 可以做分布式訓(xùn)練，但只能把任務(wù)調(diào)到機(jī)器里，調(diào)過(guò)去 GPU 怎么共享、使用，依然有很多東西可以優(yōu)化。后續(xù)七牛云會(huì)基于 MXNet 的 PS-LITE 框架，把分布式調(diào)度往深里做，滿足深度訓(xùn)練的需要。七牛云也正在引進(jìn) RDMA 機(jī)制，通過(guò) RDMA 機(jī)制把 GPU 跟 GPU 之間聯(lián)系打通，提升運(yùn)行的性能。
對(duì)海量數(shù)據(jù)，七牛云怎么管？
之前數(shù)據(jù)管理的現(xiàn)狀是：大部分的數(shù)據(jù)會(huì)存放在對(duì)象存儲(chǔ)中，做訓(xùn)練的時(shí)候，會(huì)把數(shù)據(jù)拉到本地來(lái)。所謂本地，一般指本地的一個(gè)集群或本地一臺(tái)機(jī)器，一般玩法，都是搭一個(gè)本地 CEPH 集群，通過(guò) Kubernetes 調(diào)度，把 PVC 掛上去，然后訓(xùn)練數(shù)據(jù)從對(duì)象存儲(chǔ)導(dǎo)到這里，可以在里面跑訓(xùn)練，跑一兩個(gè)月或是一兩天都可以。這樣做的問(wèn)題是用戶數(shù)據(jù)不能共享，大家如果用過(guò) CEPH 就知道，CEPH RBD 在 Kubernetes 中不能共享讀寫(xiě)，CEPH FS 可以，但性能有點(diǎn)差距。還有，CEPH 提供的存儲(chǔ)空間對(duì)于深度訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量來(lái)說(shuō)是杯水車薪。
去年七牛云搭了一個(gè) 100T 的集群，在真正用的時(shí)候感覺(jué)還是比較吃力，會(huì)碰到各種問(wèn)題。一個(gè)訓(xùn)練，就可能有幾十 T，把 CEPH 會(huì)一下子撐爆。這只是七牛內(nèi)部一個(gè)正常的訓(xùn)練，算上對(duì)外開(kāi)放的用戶，還有內(nèi)部上百號(hào)人同時(shí)使用，這個(gè)集群明顯不能滿足要求。
視頻數(shù)據(jù)一下占幾十 T，其他人沒(méi)法玩了，這是比較頭痛的一個(gè)問(wèn)題。運(yùn)維空間不夠，可以加盤，加了幾次以后就沒(méi)法加了，或者盤位沒(méi)了，然后再加機(jī)器，形成惡性循環(huán)。幾十T的數(shù)據(jù)可能前面半個(gè)月用了一半數(shù)據(jù)就不用了，這個(gè)時(shí)候其實(shí)放在云上對(duì)象存儲(chǔ)里就可以了。但剛開(kāi)始沒(méi)有這個(gè)機(jī)制，大部分的數(shù)據(jù)都躺著“睡覺(jué)”，而其他人又沒(méi)有空間可用
對(duì) GPU 也是類似，如果一個(gè)集群中的 GPU 不能充分利用，到最后會(huì)發(fā)現(xiàn)運(yùn)維就是不停加盤、加機(jī)器，用戶不停倒數(shù)據(jù)。這過(guò)程還會(huì)影響帶寬，陷入惡性循環(huán)。怎么破這個(gè)問(wèn)題？這是七牛云 AVA 要解決的問(wèn)題，AVA 首先要解決痛點(diǎn)問(wèn)題，然后才解決好用的問(wèn)題。
存儲(chǔ)問(wèn)題怎么解決？
七牛云引入了一個(gè) Alluxio 的特性。對(duì)七牛云來(lái)講不只是單純把一個(gè)開(kāi)源系統(tǒng)引進(jìn)，七牛云還會(huì)做優(yōu)化、定制化，后期也會(huì)開(kāi)源出去。Alluxio 這個(gè)系統(tǒng)現(xiàn)在相對(duì)比較成熟了，支持的廠家也很多，微軟、百度、京東都用了這個(gè)系統(tǒng)，這個(gè)系統(tǒng)還算成熟。將來(lái)大家的數(shù)據(jù)可以直接放到七牛云存儲(chǔ)上，直接利用 AVA 平臺(tái)做訓(xùn)練，當(dāng)然其中也會(huì)有些優(yōu)化、定制。
為什么選 Alluxio？它有以下幾個(gè)特性：
第一，支持多對(duì)象存儲(chǔ)，海量空間。對(duì)七牛云來(lái)講，CEPH 按百 T 級(jí)別，運(yùn)維就很難做了。但對(duì)對(duì)象存儲(chǔ)來(lái)講，上 P 都不是問(wèn)題，可能稍微慢一點(diǎn)，但數(shù)據(jù)放在這里，總歸可以做訓(xùn)練，雖然有時(shí)候會(huì)慢，但通過(guò)其他的手段解決，至少先把空間問(wèn)題解決了。
第二，統(tǒng)一命名空間。通過(guò) Alluxio 做，就是一個(gè)大系統(tǒng)，做訓(xùn)練的時(shí)候，數(shù)據(jù)放到任何地方照樣可以把數(shù)據(jù)拉過(guò)來(lái)，導(dǎo)入七牛云的深度訓(xùn)練平臺(tái)，訓(xùn)練完以后把結(jié)果再導(dǎo)回原來(lái)的地方。
第三，內(nèi)存分布式文件系統(tǒng)。比如一百臺(tái)機(jī)器，每個(gè)機(jī)器貢獻(xiàn)幾百 G 內(nèi)存形成幾個(gè) T 的內(nèi)存系統(tǒng)，可以把數(shù)據(jù)放在里面，后續(xù)所有訓(xùn)練都是從內(nèi)存讀取，不會(huì)從云上讀取，這是非常好的一個(gè)好處。在實(shí)際訓(xùn)練中，七牛云經(jīng)常用到這個(gè)內(nèi)存文件系統(tǒng)的特性。
第四，Multiple tier 緩存系統(tǒng)。內(nèi)存可能是幾個(gè) T 的級(jí)別，現(xiàn)在七牛云本身訓(xùn)練數(shù)據(jù)已經(jīng)到了 P 級(jí)別，加上后續(xù)平臺(tái)開(kāi)放出去，可能要到 E 級(jí)別，T 級(jí)別的內(nèi)存系統(tǒng)對(duì) E 級(jí)別的云上數(shù)據(jù)肯定不可用，這里就可以做一個(gè)多層的緩存系統(tǒng)，內(nèi)存放不下了可以放在本地的硬盤。這一塊可以不落 CEPH 空間，因?yàn)?CEPH 空間可能還要再走一次網(wǎng)絡(luò)，速度會(huì)受影響，七牛云可以直接落到本地緩存系統(tǒng)。
Alluxio 在七牛的應(yīng)用
首先為了考慮穩(wěn)定性，七牛云會(huì)搭兩套集群。
一個(gè)是只讀 Alluxio 集群，會(huì)分配大量的 RAM，還有基于 SSD 裸盤作二級(jí)緩存，大部分的云上訓(xùn)練數(shù)據(jù)，可以落到這里。平時(shí)不繁忙的時(shí)候，數(shù)據(jù)可以完全落在 RAM 空間里。另外一個(gè)是 Alluxio 寫(xiě)集群，可以把訓(xùn)練過(guò)程產(chǎn)生的模型、log、qw、h 新文件等寫(xiě)入它，并通過(guò)同步或異步方式傳回云上。寫(xiě)集群對(duì)接的不是 SSD 裸盤，而是 CEPH 集群。為什么考慮 CEPH？因?yàn)榭梢员ＷC機(jī)器故障的時(shí)候，數(shù)據(jù)不會(huì)丟。寫(xiě)集群分配的 RAM 容量較少，數(shù)據(jù)寫(xiě)入的時(shí)候直接落入 CEPH，再次訪問(wèn)的時(shí)候才提升到 RAM 中。大部分的加速會(huì)在 Alluxio 讀緩存集群， Alluxio 寫(xiě)集群也有加速功能，但不是主要的。
再上面對(duì)接的是 FUSE Adapter。這是基于 Kubernetes 的 Flex Volume 做的，可以把云上數(shù)據(jù)通過(guò) Alluxio 直接導(dǎo)到訓(xùn)練平臺(tái)。采用 Adapter 是為了安全原因，再通過(guò) FUSE 就可以把數(shù)據(jù)掛進(jìn)來(lái)。比如每個(gè)用戶在七牛云 AVA 平臺(tái)訓(xùn)練的時(shí)候，把 bucket 直接掛進(jìn)來(lái)就行了，之后七牛云會(huì)自動(dòng)把數(shù)據(jù)緩存到本地的系統(tǒng)，后續(xù)所有讀寫(xiě)訓(xùn)練都走本地系統(tǒng)。從使用者角度來(lái)看，相當(dāng)于在本地系統(tǒng)里做訓(xùn)練。通過(guò)這種方式，很大程度上簡(jiǎn)化了用戶的使用。 AVA 把外面的這些東西都掩蓋了，用戶做訓(xùn)練的時(shí)候，根本看不到自己的 bucket，只看到自己的目錄，當(dāng)做本地目錄直接讀寫(xiě)就行了。 ??
數(shù)據(jù)讀寫(xiě)流程約為：
訓(xùn)練開(kāi)始的時(shí)候，可以對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)熱，讀取到本地 Alluxio 集群緩存起來(lái)，大部分框架都有這樣的預(yù)取功能?；蛘卟蛔鲱A(yù)熱，這樣訓(xùn)練速度可能受損，但訓(xùn)練完全沒(méi)有問(wèn)題。RAM 充滿以后，會(huì)把數(shù)據(jù)下沉到下一層的 SSD 盤。通過(guò) FUSE 系統(tǒng)，訓(xùn)練所在的 POD 可以直接讀取 Alluxio 的數(shù)據(jù)，就像讀取本地文件系統(tǒng)文件一樣。讀取的其實(shí)不是云上的內(nèi)容，內(nèi)容已經(jīng)存在集群內(nèi)部了。這個(gè)集群容量完全可以替代原來(lái)的 CEPH 集群，另外的好處是數(shù)據(jù)不用的時(shí)候可以自動(dòng)剔掉，大部分在使用的數(shù)據(jù)，在這個(gè)集群里都可以找得到，相當(dāng)于把加速性能發(fā)揮到了極致。
而對(duì)寫(xiě)也是一樣，但寫(xiě)七牛云有個(gè)不一樣的地方。為了保證數(shù)據(jù)安全，寫(xiě)的話可以直接穿過(guò) RAM 寫(xiě)入 CEPH，最終 RAM 或 CEPH 空間到達(dá)高水位了，可以自動(dòng)把寫(xiě)入數(shù)據(jù)推到云上。訓(xùn)練完以后，異步的把一些干凈數(shù)據(jù)淘汰，臟數(shù)據(jù)送回云上。
七牛云通過(guò)這個(gè)流程，把海量數(shù)據(jù)管理起來(lái)。用了這套系統(tǒng)后，大家就不需要頻繁倒數(shù)據(jù)了，因?yàn)橄到y(tǒng)就可以自動(dòng)把冷數(shù)據(jù)踢掉，也不會(huì)存在空間不夠的問(wèn)題了。以前用 CEPH 的時(shí)候盤很快會(huì)滿，很多工程師不知道哪些數(shù)據(jù)該丟哪些該留，現(xiàn)在不需要考慮這些問(wèn)題了。AVA 會(huì)自動(dòng)把冷數(shù)據(jù)踢掉，自動(dòng)把臟數(shù)據(jù)上傳云。
計(jì)算資源管理
七牛云剛開(kāi)始對(duì) GPU 的使用還是比較原始的。比如通過(guò) Kubernetes 啟動(dòng) Pod 綁定 GPU，綁定以后跑訓(xùn)練，綁定以后，GPU 不能共享，而且 Pod 基本是停留在那，不釋放。正確的使用方式應(yīng)該是做一個(gè) GPU 的池子，訓(xùn)練開(kāi)始的時(shí)候分配、綁定 GPU，結(jié)束后馬上歸還，這是可以做到的?，F(xiàn)在七牛云對(duì)計(jì)算資源的使用，也是遵循這個(gè)模式。七牛云采用了 workspace 和訓(xùn)練兩種方式來(lái)管理使用計(jì)算資源。 Workspace 和訓(xùn)練共享用戶的存儲(chǔ)。用戶通過(guò)workspace來(lái)編輯代碼，準(zhǔn)備數(shù)據(jù)并做簡(jiǎn)單的編譯、調(diào)試。一切準(zhǔn)備就緒后，從 AVA 平臺(tái)啟動(dòng)訓(xùn)練實(shí)例，綁定 GPU，訓(xùn)練結(jié)束后，歸還 GPU 到池子里，后面的訓(xùn)練可循環(huán)使用。
現(xiàn)在所有的新用戶不能直接看到 GPU，具體訓(xùn)練的時(shí)候他不知道用的是哪幾個(gè) GPU，放在哪里。較早的時(shí)候大家占住幾個(gè) GPU 一直使用，不釋放，別人沒(méi)法共享?，F(xiàn)在七牛云把它做成一個(gè)池子， GPU 就完全可以流轉(zhuǎn)起來(lái)。以后的目標(biāo)，就是用少數(shù)的 GPU 可以做大量的訓(xùn)練。目前，七牛云正在加一些新的特性，比如加 quota，分組機(jī)制，這樣可以避免少數(shù)人無(wú)限制地霸占 GPU。
如何解決使用 GPU 存在問(wèn)題？
如何解決使用 GPU 存在問(wèn)題，典型的問(wèn)題是：GPU 的調(diào)度問(wèn)題。
Kubernetes 的調(diào)度策略是比較簡(jiǎn)單的，先通過(guò) predicate 檢查，再通過(guò) priority 檢查，然后由 Kubelet 具體分配綁定資源。假如有兩臺(tái) GPU 機(jī)器，每臺(tái) 8 張卡，第一臺(tái)已經(jīng)分配出去 2 張卡了，再次申請(qǐng) 2 張卡的時(shí)候，Kubernetes 很可能會(huì)調(diào)度到第二臺(tái)機(jī)器上，這樣每臺(tái)機(jī)器都使用了 2 張卡。如果這時(shí)有個(gè)訓(xùn)練要求使用同一臺(tái)機(jī)器上的 8 張卡訓(xùn)練，調(diào)度將失敗。這個(gè)時(shí)候需要把調(diào)度改掉，第二次分配在選擇第一臺(tái)機(jī)器的 GPU，第二臺(tái)機(jī)器的 8 張卡可以完整留下來(lái)。通過(guò)不同策略就可以滿足不同的需求。還有，假設(shè)是單臺(tái)機(jī)器上選擇兩張 GPU 訓(xùn)練，如果選 GPU1 和 GPU3，它們屬于不同 CPU，通過(guò) QPI 鏈接，它們之間帶寬可能只有是 3 個(gè) GB 每秒。如果選擇 GPU0 和 GPU1，它們之間屬于同一個(gè) CPU，那么帶寬可能達(dá)到 12G 每秒。調(diào)度的時(shí)候盡量要選擇 GPU0 和 GPU1 在一起。
實(shí)測(cè)中，七牛云也發(fā)現(xiàn)，比如內(nèi)存和 CPU 有一定限制的情況下，通過(guò)不同的 GPU 分配方式跑的訓(xùn)練時(shí)間差異非常大，最多性能差距達(dá)到1倍以上。將來(lái)一旦擴(kuò)大到整個(gè)集群，差別會(huì)更大。所以 GPU 的調(diào)度模式對(duì)訓(xùn)練影響會(huì)非常大。
AVA 平臺(tái)的展望
原來(lái)七牛云內(nèi)部從業(yè)務(wù)角度出發(fā)，也做了一個(gè)分布式的訓(xùn)練系統(tǒng) ESPP，用于圖像和視頻訓(xùn)練，其中也用到了 Kubernetes 和一些訓(xùn)練框架，但是針對(duì)于特定業(yè)務(wù)系統(tǒng)的?，F(xiàn)在七牛云準(zhǔn)備把原來(lái)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)都收編到 AVA 平臺(tái)。 RDMA 這一塊也是要重點(diǎn)考慮的，正在跟廠家做一些溝通交流，馬上就要布上去，加上分布式調(diào)度系統(tǒng)，以后訓(xùn)練會(huì)比現(xiàn)在快很多。
雖然說(shuō)現(xiàn)在 AVA 有了分布式的調(diào)度機(jī)制和 RDMA 機(jī)制，但從算法模型的生產(chǎn)角度講，還處在一個(gè)手工階段，大家還是通過(guò)手工方式不停的調(diào)整參數(shù)，然后不停的跑訓(xùn)練，以期調(diào)試出一個(gè)滿意的模型。目前 Google 已經(jīng)通過(guò) AutoML 的方式自動(dòng)能產(chǎn)生出很好的模型，七牛云還有很多路要走。七牛云正在和算法團(tuán)隊(duì)一起研究，如果讓模型訓(xùn)練變得更高效，更自動(dòng)化，更智能化。
總結(jié)
這套 AVA 系統(tǒng)，不僅七牛云內(nèi)部使用，現(xiàn)在已經(jīng)推廣給高校學(xué)生免費(fèi)使用。第一步已經(jīng)準(zhǔn)備了幾十張 GPU 卡和常用的訓(xùn)練框架，登陸到平臺(tái)后就可直接使用。高校學(xué)生遵循下面幾個(gè)步驟就可以非常方便的使用 AVA 平臺(tái)：
