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概述

AI加速引擎TACO-是基于腾讯云IaaS资源推出的AI训练加速引擎，为用户提供开箱即用的AI训练套件，用于分场景支持高性能分布式训练。TACO-基于腾讯内部丰富的AI业务场景，提供自底向上的网络通信、分布式策略及训练框架等多层级的优化，是一套全生态的训练加速方案。为了更好的服务用户，腾讯云决定免费提供内部深度优化的AI训练加速方案，助力用户节约计算成本，提高AI产品研发效率。使用TACO进行云上AI加速随着云计算的普及，GPU算力的增强，基于深度学习的AI技术已经渗透到各行业。应用场景更加复杂，特征也更加丰富，网络模型从MB增长到GB甚至TB级别，训练所花费的时间越来越长。如何利用有限的GPU算力更高效地解决AI业务场景中遇到的问题成为了共同关注的焦点。用户可以使用TACO方案加速深度学习，其架构如下图所示：说明目前仅提供TACO-加速AI训练场景。关于支持推理场景TACO-加速引擎的发布信息，请您定期关注GPU云服务最佳实践文档。TACO-提供以下三个训练加速组件：：基于深度优化的训练框架。：基于深度优化的分布式训练框架。HARP：自研用户态网络协议栈。应用场景TACO-Training加速组件支持但是不限于以下场景：推荐系统。例如，Wideamp;Deep，DeepFM等。自然语言处理。例如，BERT，Transformer等。图像识别。例如，ResNet、MobileNet及Inception系列等。组件介绍TTFTensorFlow是深度学习领域中应用最广泛的开源框架之一，但是在很多业务场景下，开源Tensorflow有其特定的限制。为了解决实际业务中遇到的问题，TencentTensorflow（以下简称TTF）提供了以下能力：相比原始的静态Embedding，高维稀疏动态Embedding帮助用户在不需要重新训练的条件下，动态添加和删除特征，按需使用内存，避免Hash冲突，同时保留原始TF的API设计风格。混合精度在原有实现的基础上增加了调整精度的策略，根据loss的状态自动在全精度和半精度之间切换，避免精度损失。针对特定业务场景的XLA、Grappler图优化及自适应编译框架，解决冗余编译的问题。开源TF1版本不再提供对AmpereGPU的支持，但考虑到很多用户仍然在使用TF1.15版本，为了解决该问题，TTF添加了对CUDA11的支持，使用户可以使用A100来进行模型训练。LightCCLightCC是基于Horovod深度优化的分布式训练框架，在保留了原生Horovod的易用性上，增加了性能更好的通信方式。LightCCAPI与Horovod完全兼容，业务不需要任何改动，无缝迁移。相比Horovod，LightCC提供了以下能力：2DAllReduce充分利用通信带宽。高效的梯度融合方式。TOPK压缩通信，降低通信量，提高传输效率。HARP随着网络硬件技术的发展，网卡的速度从10G增长到100G甚至更高，并在数据中心大量部署使用。但目前普遍使用的内核网络协议栈存在着一些必要的开销，使其不能很好地利用高速网络设备。为了解决内核网络协议栈存在的问题，腾讯云自研了用户态网络协议栈HARP，可以以Plug-in的方式集成到NCCL中，无需任何业务改动，加速云上分布式训练性能。在VPC的环境下，相比传统的内核协议栈，HARP提供了以下的能力：支持全链路内存零拷贝，HARP协议栈提供特定的buffer给应用，使应用的数据经过协议栈处理后由网卡直接进行收发，消除内核协议栈中耗时及占用CPU较高的多次内存拷贝操作。支持协议栈多实例隔离，即应用可以在多个CPUcore上创建特定协议栈实例处理网络报文，每个实例间相互隔离，保证性能线性增长。数据平面无锁设计，HARP协议栈内部保证网络session的数据仅在创建该session的CPUcore上，使用特定的协议栈实例处理。减少了内核中同步锁的开销，也降低了CPU的CacheMiss率，大幅提升网络数据的处理性能。性能提升TTF动态Embedding在某推荐业务上对AUC的提升效果：TTFXLA在某游戏业务上的性能加速效果：在腾讯云50GVPC环境下，ResNet50的多机训练加速效果：在腾讯云50GVPC环境下，Transformer的多机训练加速效果：在腾讯云50GVPC环境下，BERT-Base的多机训练加速效果：开始使用目前TACO-Training将以容器方式提供给用户使用，具体使用方式可参考部署及实践。