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AI训练算力利用率低？架构师的4个算力优化

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调度方案

摘要/引言

在当今AI蓬勃发展的时代，AI训练所需的算力呈指数级增长。

然而，众多企业和研究机构在进行AI训练时，常常面临一个棘手的问题——算力利用率低。

这不仅导致成本大幅增加，还拖慢了AI项目的研发进度。

想象一下，你花费巨额资金搭建了一个算力集群，却发现大部分时间里，这些算力资源都在“睡大觉”，这是多么令人沮丧的事情。

本文将深入探讨AI训练中算力利用率低的问题，并为架构师们提供4个行之有效的算力优化与调度方案。

通过阅读本文，你将清晰了解到如何从架构层面挖掘算力潜力，提升利用率，从而在降低成本的同时，加速AI训练进程。

接下来，我们将先剖析算力利用率低的常见原因，再逐步展开介绍这4个优化与调度方案。

正文

算力利用率低的常见原因剖析

任务并行度不足

在AI训练任务中，如果任务本身的并行度设计不佳，就会导致算力无法充分发挥。

例如，某些训练算法可能存在大量的顺序执行步骤，无法有效地在多个计算节点上并行化。

以传统的循环神经网络（RNN）训练为例，由于其序列依赖的特性，在并行处理时存在一定难度，很多时候只能顺序处理序列中的元素，这就使得多核心或多节点的算力无法同时参与计算，造成大量算力闲置。

资源分配不合理

资源分配不合理也是导致算力利用率低的重要因素。

这包括计算资源（如CPU、GPU核心数）、内存资源以及存储资源等。

比如，在训练深度学习模型时，如果为每个任务分配的GPU内存过多，而实际使用量远低于分配量，就会造成内存资源浪费，同时其他任务可能因内存不足而无法运行，从而影响整体算力的利用。

另外，如果在一个混合计算任务环境中，对CPU和GPU资源的分配没有根据任务特性进行优化，也会导致部分资源过度使用，而另一部分资源闲置。

算力与算法不匹配

不同的AI算法对算力的需求和适配性差异很大。

一些复杂的深度神经网络算法，如Transformer架构，需要大量的浮点运算能力，适合在高性能的GPU上运行。

然而，如果将这类算法部署在算力相对较弱的CPU集群上，就会出现算力瓶颈，导致训练速度极慢，算力利用率低下。

反之，如果将简单的线性回归算法放在GPU集群上运行，由于算法本身对算力的需求远低于GPU的供给能力，也会造成GPU资源的浪费。

调度策略不完善

当前很多算力集群采用的调度策略较为简单，没有充分考虑任务的优先级、资源需求动态变化等因素。

例如，一些先进先出（FIFO）的调度策略，会按照任务提交的顺序依次分配资源，而不考虑任务的紧急程度和资源需求特性。

这就可能导致一些重要且资源需求合理的任务长时间等待，而一些不重要但资源需求大的任务占用大量算力，最终使得整体算力利用率不高。

算力优化与调度方案

方案一：基于任务拆分与并行化的优化

1. 先决条件
   • 架构师需要对AI训练任务所涉及的算法有深入理解，熟悉其计算流程和依赖关系。

   • 掌握并行计算编程模型，如OpenMP（用于共享内存并行计算）、MPI（用于分布式内存并行计算）等。

2. 清晰的步骤
   • 分析任务依赖关系：以深度学习模型训练为例，先梳理模型前向传播和反向传播过程中的各个计算步骤，找出哪些部分可以并行执行，哪些存在数据依赖需要顺序执行。

     例如，在卷积神经网络（CNN）的卷积层计算中，不同通道的卷积运算之间通常没有数据依赖，可以并行进行。

   • 选择合适的并行编程模型：如果是在单机多核心环境下，对于数据并行度较高的任务，可以选择OpenMP。

     下面是一个简单的OpenMP并行计算示例代码，假设有一个数组求和的任务：

#include<stdio.h>#include<omp.h>#defineN1000000intmain(){inti,sum=0;inta[N];//
初始化数组for(i=0;i<N;i++){a[i]=i;}#pragmaomp
parallelforreduction(+:sum)for(i=0;i<N;i++){sum+=a[i];}printf("Sum
=
%d\n",sum);return0;}

在上述代码中，#pragma

omp

for指令将循环并行化，reduction(+

sum)用于合并各个并行线程计算的部分和。

/>-任务拆分与调度：将可并行的任务拆分成多个子任务，并合理分配到不同的计算核心或节点上。

在分布式计算环境下，可以使用MPI进行任务分发。

例如，在一个由多个节点组成的集群中，主节点可以将数据和计算任务分发给各个从节点，从节点并行计算后将结果返回给主节点。

/>以MPI实现矩阵乘法为例，假设有两个矩阵A和B，计算它们的乘积C。

#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<mpi.h>#defineN1000voidmatrix_multiply(int*A,int*B,int*C,intrank,intsize){inti,j,k;for(i=rank;i<N;i+=size){for(j=0;j<N;j++){C[i*N+j]=0;for(k=0;k<N;k++){C[i*N+j]+=A[i*N+k]*B[k*N+j];}}}}intmain(intargc,char**argv){intrank,size;int*A,*B,*C;MPI_Init(&argc,&argv);MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&rank);MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&size);if(rank==0){A=(int*)malloc(N*N*sizeof(int));B=(int*)malloc(N*N*sizeof(int));C=(int*)malloc(N*N*sizeof(int));//
初始化矩阵A和Bfor(inti=0;i<N*N;i++){A[i]=i%10;B[i]=(i+1)%10;}}matrix_multiply(A,B,C,rank,size);//
收集结果int*global_C=NULL;if(rank==0){global_C=(int*)malloc(N*N*sizeof(int));}MPI_Ga***r(C,N*N/size,MPI_INT,global_C,N*N/size,MPI_INT,0,MPI_COMM_WORLD);if(rank==0){//
输出结果矩阵Cfor(inti=0;i<N;i++){for(intj=0;j<N;j++){printf("%d
",global_C[i*N+j]);}printf("\n");}free(A);free(B);free(global_C);}free(C);MPI_Finalize();return0;}

importpsutilimporttime#
模拟任务列表，每个任务有一个ID和资源需求tasks=[{"id":1,"resource_demand":100},{"id":2,"resource_demand":200}]defmonitor_memory_and_adjust():whileTrue:memory_info=psutil.virtual_memory()free_memory=memory_info.available/(1024*1024)#
转换为MBiffree_memory<1000:fortaskintasks:#
这里只是简单模拟暂停任务，实际中可以通过进程管理实现print(f"Pausing
task{task['id']}due
low
memory")else:print("Memory
sufficient,
run")time.sleep(60)if__name__=="__main__":monitor_memory_and_adjust()

importtorchimporttorch.nnasnn#
检查是否有GPU可用device=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")#
定义一个简单的神经网络classSimpleNet(nn.Module):def__init__(self):super(SimpleNet,self).__init__()self.fc=nn.Linear(10,1)defforward(self,x):returnself.fc(x)model=SimpleNet().to(device)input_data=torch.randn(100,10).to(device)output=model(input_data)

importtorchimporttime#
生成随机数据n=1000000x=torch.randn(n,1)y=2*x+1+0.1*torch.randn(n,1)#
CPU版本start_time=time.time()w=torch.randn(1,1,requires_grad=True)b=torch.zeros(1,requires_grad=True)foriinrange(1000):y_pred=w*x+b
loss=torch.mean((y_pred-y)**2)loss.backward()withtorch.no_grad():w-=0.001*w.grad
b-=0.001*b.grad
w.grad.zero_()b.grad.zero_()cpu_time=time.time()-start_time#
GPU版本device=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")x=x.to(device)y=y.to(device)w=torch.randn(1,1,requires_grad=True).to(device)b=torch.zeros(1,requires_grad=True).to(device)start_time=time.time()foriinrange(1000):y_pred=w*x+b
loss=torch.mean((y_pred-y)**2)loss.backward()withtorch.no_grad():w-=0.001*w.grad
b-=0.001*b.grad
w.grad.zero_()b.grad.zero_()gpu_time=time.time()-start_timeprint(f"CPU
time:{cpu_time}seconds")print(f"GPU
time:{gpu_time}seconds")

classTask:def__init__(self,task_id,priority,resource_demand):self.task_id=task_id
self.priority=priority
self.resource_demand=resource_demandclassScheduler:def__init__(self,total_resources):self.total_resources=total_resources
self.tasks=[]defadd_task(self,task):self.tasks.append(task)defschedule(self):self.tasks.sort(key=lambdat:t.priority,reverse=True)fortaskinself.tasks:ifself.total_resources>=task.resource_demand:print(f"Allocating
resources
task{task.task_id}")self.total_resources-=task.resource_demandelse:print(f"Not
enough
task{task.task_id}")#
示例使用scheduler=Scheduler(1000)task1=Task(1,3,300)#
优先级3，资源需求300task2=Task(2,2,200)#
优先级2，资源需求200task3=Task(3,3,400)#
优先级3，资源需求400scheduler.add_task(task1)scheduler.add_task(task2)scheduler.add_task(task3)scheduler.schedule()