杜伟、张倩、一鸣到场

NeurIPS顶会接纳,PyTorch官方论文首次曝光完备计划思道

PyTorch 已开源两年众了,现是最炎热的深度进修框架之一。可是,和少许有着论文先容的开源项目比较,PyTorch 背后的特征和思念还没有被完备先容过。即日,趁着 NeurlPS 2019 大会即将召开,PyTorch 开辟项目组也「水」了一篇论文——PyTorch 框架论文。这篇论文完备且系统地先容了 PyTorch 本身,惹起了社区的体恤。

目前,这篇论文曾经被 NeurlPS 2019 接纳为 poster 论文。

论文地址:https://papers.nips.cc/paper/9015-pytorch-an-imperative-style-high-performance-deep-learning-library.pdf

论文放出后,吃瓜大众纷纷流下了打动的泪水,外示:「以后毕竟有PyTorh的论文可以援用了」,「我们这些年脱漏的参考文献(毕竟放出来了)。」

论文概览

近年来,跟着深度进修的兴起,板滞进修东西也如雨后春笋般开展起来。Caffe、CNTK、TensorFlow、Theano 等许众风行框架都构修了一个外征盘算的静态数据流图,这些图可以重复运用于批量数据。
但不停以后,这些深度进修框架要么体恤易用性,要么体恤速率,很难二者兼顾。Pytorch 的呈现打破了这一限制。举措一个板滞进修库,它供应了一种命令式、Python 式的编程立场,支撑代码举措模子,使得调试变得简单,而且与其他风行的科学盘算库保持同等,同时保持高效并支撑 GPU 等硬件加速器。

这篇论文中,作家先容了驱动 PyTorch 完成的精细准绳以及这些准绳 PyTorch 架构中的反应。另外,作家还标清楚怎样谨慎而务实地完成 PyTorch 运转时的要害组件,使得这些组件可以谐和配合,抵达令人满意的功用。研讨者几个常睹的基准上展现了 PyTorch单个子系统的服从以及全体速率。

PyTorch 的降生配景

关于深度进修来说,科学盘算范畴的四大趋势正变得越来越主要。

  1. 起首,1960年代,APL、MATLAB、R 和 Julia 等范畴特定言语的开展将众维数组(张量)转换为由一组繁杂数学算子支撑的一级目标,以此对其举行处理。另外,NumPy、Torch、Eigen、Lush 等库的呈现使得基于数组的编程 Python、Lisp、C++、Lua 等通用言语中变得更加高效。

  2. 其次,主动微分的开展使得导数的繁冗盘算可以完备主动化。autograd 包的呈现促进了这一技能 NumPy 数组中的运用,相似的方法也运用于Chainer、DyNet、Lush、Torch、Jax、Flux.jl 等框架。

  3. 再次,跟着开源软件运动的开展,科学界曾经从 Matlab 等封合私有软件转向开源 Python 生态,后者包罗 NumPy、SciPy、Pandas 等库。

  4. 着末,GPU 等通用大范围并行硬件的呈现和商业化供应了深度进修方法所需的算力。

PyTorch 迎合了这些趋势,它供应了一个由 GPU 加速的、基于数组的编程模子,并通过集成 Python 生态系统中的主动微分完成可微分。

以可用性为中心的计划

PyTorch的计划理念相对较新,从易用性、可扩展性的角度举行了计划。


深度进修模子都只是 Python 顺序

神经收集从简单的前馈层序列疾速演化为十分众样的数值顺序,一般由许众轮回和递归函数构成。为了顺应这一日益增加的繁杂性,PyTorch 放弃了基于图-元编程方法的潜优势,以保持 Python 的命令式编程模子。

PyTorch 将这一特性扩展到了深度进修义务流的所有方面。定义层、构修模子、载入数据、运转优化器、并行教练进程都应用为通用编程开辟的熟习看法来外示。这一办理方案确保任何潜的新神经收集架构都可以简单地用 PyTorch 完成。


一个简单但完备的神经收集顶用作构修块的自定义层。

一个生成对立收集的简化教练。

互操作性和可扩展性

PyTorch 容许与外部库举行双向交换。比如,PyTorch 供应了一种运用 torch.from_numpy() 函数和 .numpy() 张量方法的机制来完成NumPy 数组和 PyTorch 张量运用之间的转换。相似的功用也可用于交换运用 DLPack 样式存储的数据。

另外,许众要害系统都是特别为可扩展性计划的。比如,主动微分系统答运用户为自定义可微分函数添加支撑。为此,用户可以定义一个新的 torch.autograd.Function 子类来完成 forward() 和 backward() 方法,这些方法会指定函数及其导数。

主动微分

PyTorch 运用算子超载(operator overloading)方法,每次施行盘算函数时构修一个该函数的外征。其近来的完成中,PyTorch 施行反向方式主动微分,盘算相关众元输入的标量输出的梯度。

PyTorch 另一个幽默且不寻常的特征于,它可以通过张量上运用突变的代码举行微分,这是命令式顺序的基本构修块之一。

以功用为中心的完成

一个高效的 C++ 核

为了进步功用,PyTorch 的大都代码都是用 C++ 写的。这一中心 libtorch 库用来完成张量数据构造、GPU 和CPU 算子以及基本的并行基元。它还供应了一个主动微分系统,包罗用于大都内置函数的梯度公式。

Python 的 bingding 是运用 YAML 元数据文献生成的。这种方法的一个幽默副感化于,它容许社区疾速创立到众个其他言语的 binding ,发生了 NimTorch、hasktorch 等新项目。

分别掌握和数据流

掌握流的解由 Python 和优化的、主机 CPU 上施行的 C++ 代码来处理,配备上发生一个算子调用的线性序列。算子可以 CPU 或 GPU 上运转。

PyTorch 通过应用 CUDA 流机制将 CUDA 内核调用布置到 GPU 硬件 FIFO 来异步施行算子。

自定义缓存张量分派器

PyTorch完成了一个自定义的分派器,它递增地构修CUDA内存的缓存并将其重械乐配到之后的配额中,而无需进一步运用CUDA API。这种递增的分派关于完成更好的互操作性也十分要害,因为提前占用所有GPU内存会妨碍用户应用其他GPU支撑的Python包。为了进一步进步其服从,这一分派器针对深度进修的特定内存运用方式举行了调优。

这种「一流一池( one-pool-per-stream )」的计划假设简化了完成,进步了分派器的功用。因为流序列化施行,假如空闲优先于 CPU 上的重械乐配,同样的序次也会爆发 GPU上。于是,只消与释放的区域相同的流上运用新的分派,分派器就可以立即重械乐配 CPU 上释放的内存。

但这种计划仿佛也是有限制的,因为每个流的分派结果是碎片化的,但实行操作中,PyTorch 确实从不运用众个流。家喻户晓,以一种让CUDA 内核协同共享 GPU 的方法来编写 CUDA 内核好坏常艰难的,因为准确的调治是由硬件掌握的。

众历程处理

因为全部标明器锁(global interpreter lock,GIL)的 Python 默认完成不容许并行线程举行并行施行,以是为理办理该题目,Python 社区曾经修立了一个标准的众历程处理模块,此中包罗了大宗的适用顺序(utility),它们可以使得用户随便地生成子历程并可以完成根底的历程间通信原语(communication primitive)。

然而,原语的完成运用了与磁盘上恒久性(on-disk persistence)相同样式的序列化,这处理大范围数组时服从不高。以是,PyTorch 将Python 的 multiprocessing 模块扩展为 torch.multiprocessing,这就交换了内置包,而且主动将发送至其他历程的张量数据挪动至共享内存中,而不必再通过通信渠道发送。

PyTorch 的这一计划极大地晋升了功用,而且弱化了进车吏离(process isolation),从而发生了更相似于一般线程顺序的编程模子。

援用计数

用户常常计划模子来教练时代应用所有可用的内存,而且添加批量大小是加速历程的常睹方法。以是,为了发挥精美的功用,PyTorch必需将内存市△稀有资源,并小心办理。

援用计数方面,PyTorch 接纳了一种差别的方法:它依赖于一个援用计数方案来追踪每个张量的运用次数,并该计数为零时立即释放底层内存。需求当心的是,PyTorch 通过集成 Python 本身的援用机制,追踪 libtorch 库内部的援用以及用户其 Python 代码中所做的外部援用。

需求特别警醒的一点是,我们曾经应用援用计数的言语(CPython、Swift,而非 PyPy 或 Lua 等浩繁脚本言语)完成,或者那些答运用户自定义指定、复制和挪动方法的言语(如 C++ 和 Rust )完成中只可包管预期的功用特征。


评估

研讨者对 PyTorch 和其他几个常用深度进修库的功用举行了比较,发明 PyTorch 一系列义务上都能完成较特出的功用。所有实行都一个运用两个英特尔 Xeon E5-2698 v4 CPU 和一个英伟达 Quadro GP100 GPU 的义务站上施行。

异步数据流

研讨者起首量化了 PyTorch GPU 上异步施行数据流的才能。他们运用内置剖析器来器量种种基准,并记载下了单教练方法上的施行时间线。

下图1展现了 ResNet-50 模子前几步操作施行的典范时间线。该例中,GPU 施行花费的时间约是 CPU 调治的3倍。准确的比例则取决于主 CPU 和 GPU 的相对功用、每个张量中的构成部件数目以及 GPU 上完成的浮点运算的平均算法繁杂性。

图1: Resnet-50模子的前几步操作的轨迹。

内存办理

研讨者运用英伟达剖析器来追踪 CUDA 的施行时间以及 ResNet-50 模子教练迭代时代启动的 CUDA 中心的施行。如下图2所示,首次迭代的方法外现与接下来的迭代截然差别。

图2:GPU 上 ResNet-50 模子施行的主动追踪。

基准测试

着末,通过与三个风行的图深度进修框架(CNTK、MXNet 和 TensorFlow )、define-by-run 框架(Chainer)和生产导向型平台(PaddlePaddle)的比较,研讨者从全体上得出了 PyTorch 的单机 eager 方式功用。精细结果如下外1所示,PyTorch的功用最速框架功用的17%以内。

外1:AlexNet、VGG-19、ResNet-50、MobileNet、GNMTv2 和 NCF 6 种模子运用32位浮点运算时的斗嗽糍度。

PyTorch 的运用

通过盘算自 2017年1月PyTorch 首次发布以后种种板滞进修东西(包罗 Caffe、Chainer、CNTK、Keras、MXNet、Pytorch、TensorFlow 和 Theano) arXiv 论文中提及的频率,研讨者试图量化板滞进修社区对 PyTorch 的承受程度。

如下图3所示,研讨者绘制出了所有这些深度进修框架中「PyTorch」每月呈现的比例。

图3:自 2017 年1 月以后,所有常睹的深度进修框架中,PyTorch arXiv 论文中每月被提及的比例。

未来展望

除了继续支撑深度进修范畴最新的趋势和希望除外,研讨者方案进一步晋升 PyTorch 的速率和可扩展性。最主要的一点是,他们正开辟 PyTorch JIT 系列东西,它们可以使得 PyTorch 顺序离开 Python 标明器施行,从而可以取得进一步优化。研讨者还方案通过为数据并行化供应高效的原语以及为基于长途进程调用的模子并行化供应 Pythonic 库,进而晋升对分布式盘算的支撑。

表面NeurIPS 2019PyTorch
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