mxnet的并行计算为什么这么牛，是什么原理？
谈到MXNet的并行计算，确实是个让人津津乐道的话题，它的强大之处并非空穴来风，而是建立在一系列精心设计的原理和架构之上。想要深入了解，我们得一点点掰开了说。
首先，我们要明确，深度学习模型训练的本质是什么？归根结底，是对海量数据的矩阵运算和求导（反向传播）过程。而这个过程恰恰是高度并行的。数据的输入是批量（batch），模型的层与层之间计算是独立的（只要前一层输出确定），就连同一个层内的参数更新，如果数据并行的话也是独立的。这就为并行计算提供了天然的沃土。
MXNet的强大，核心在于它能有效地将这些并行化的计算任务分解、调度并执行到不同的计算单元上，无论是CPU核心，还是GPU。
1. 符号化与命令式执行的结合：动态图与静态图的优点融为一体
这是MXNet一个非常关键的设计理念，也是它区别于早期纯静态图框架（如TensorFlow 1.x）和纯命令式框架（如PyTorch）的亮点。
命令式执行（Imperative Execution）: 就像你用Python写代码一样，一行一行地执行。这种方式直观、易于调试、灵活性高，可以方便地进行条件判断、循环等控制流。在MXNet中，它被称为“Eager Execution”。
符号化执行（Symbolic Execution）: 在执行之前，先构建一个计算图（computation graph）。这个图定义了所有操作和它们之间的依赖关系。一旦图构建完成，就可以对其进行全局优化（如算子融合、内存复用、死代码删除等），然后高效地在后端执行。
MXNet巧妙地结合了两者：
符号式图构建: 在模型定义阶段，MXNet会构建一个符号化的计算图。这允许它提前进行大量的优化。
混合式执行: 然而，在执行过程中，它又支持命令式的方式。这意味着你可以在模型中加入Python的控制流（`if`、`for`等），而MXNet会根据这些控制流动态地构建和执行计算图的片段。这个过程是MXNet的“混合式API”（Hybrid API）的核心。
为什么这个结合很牛？
性能优化: 符号式图允许MXNet看到整个计算流程，从而进行深度优化，比如将多个小操作合并成一个大的、更高效的操作（算子融合），或者在多个操作之间共享内存，减少数据拷贝。
灵活性: 同时，命令式执行的引入，使得MXNet在处理诸如RNNs（循环神经网络）中可变长度的序列，或者动态调整模型结构等场景时，比纯静态图框架更加得心应手。你可以在训练过程中根据条件改变计算路径，而不需要像纯静态图那样预先定义所有可能的路径。
易用性: 对于开发者来说，Hybrid API 提供了一个很好的平衡点，既能享受到符号图带来的高性能，又不至于牺牲太多命令式开发的直观性和灵活性。
2. 强大的调度器和执行引擎：让计算井然有序
有了计算图，如何高效地将其分配到不同的计算资源上执行，并管理好数据依赖，这就是调度器和执行引擎的工作。MXNet在这方面下了不少功夫。
异步调度: MXNet的执行引擎是异步的。这意味着当一个计算任务（比如一个矩阵乘法）提交给GPU时，CPU不会在那里傻等结果。CPU会立即提交下一个任务，并继续处理其他事情。这样可以充分利用CPU和GPU的并行性，减少空闲等待时间。
依赖管理: 计算图天然地定义了操作之间的依赖关系。调度器会根据这些依赖关系来安排任务的执行顺序。一个操作只有在其所有输入都准备就绪后，才会被调度执行。
多设备支持: MXNet从设计之初就考虑了多设备的支持，包括多CPU核心和多GPU。它的调度器能够将计算图中的不同部分分配到不同的设备上并行执行。例如，一个大型模型的不同层可以分别在不同的GPU上计算，或者同一个层的计算可以被分割到多个GPU上。
高效的内存管理: 在并行计算中，内存管理至关重要。MXNet的执行引擎会尝试进行高效的内存复用，避免不必要的内存分配和拷贝，这对于处理大型模型和大数据集来说是性能的关键。
3. 数据并行与模型并行：两种核心的并行策略
MXNet支持并实现了深度学习中最常用的两种并行策略，并且都做得相当出色。
数据并行（Data Parallelism）: 这是最常见也最容易实现的并行方式。
原理: 将训练数据分成多个子集，每个子集分配给一个计算设备（如一个GPU）。每个设备上都复制一份完整的模型。每个设备独立地在其分配到的数据子集上进行前向传播、计算损失和反向传播，得到局部的梯度。
梯度同步: 然后，这些局部梯度需要被聚合（通常是求和或求平均），得到全局梯度。最后，使用全局梯度来更新所有设备的模型参数。
MXNet的优势: MXNet在梯度同步方面非常高效。它支持多种同步策略，并且能够利用NCCL (NVIDIA Collective Communications Library) 等底层库来加速跨GPU的梯度通信。它还能智能地将梯度聚合和参数更新与前向/后向计算重叠，进一步提升效率。例如，当一个GPU计算梯度时，另一个GPU可能正在接收聚合好的梯度并执行参数更新。
模型并行（Model Parallelism）: 当模型本身太大，无法容纳在一个设备上时（例如，非常大的神经网络），就需要模型并行。
原理: 将模型的不同部分（例如，不同的层或层的不同部分）分配到不同的计算设备上。数据在这些设备之间流动，通过前向传播从一个设备传递到下一个设备，然后在反向传播时将梯度传回。
挑战: 模型并行的主要挑战在于设备间的通信开销。如果层与层之间的依赖关系很强，频繁的数据和梯度传输会成为瓶颈。
MXNet的支持: MXNet支持用户自定义模型如何划分到不同的设备上，也提供了相对灵活的接口来处理模型并行。虽然它不像数据并行那样“开箱即用”地支持广泛，但对于需要模型并行的场景，它提供了必要的工具。
4. 分布式训练的支持：多机多卡的威力
MXNet不仅仅支持单机多卡，它还提供了强大的分布式训练支持，能够将计算任务扩展到多台机器上。
通信后端: MXNet支持多种通信后端，如MPI (Message Passing Interface) 和 GloVe (Parameter Server)。MPI常用于数据并行的高效同步，而Parameter Server模式在模型并行或异构环境下有其优势。
灵活的配置: 它允许用户灵活配置集群中的节点、进程以及它们之间的通信方式。
总结一下，MXNet的并行计算之所以“牛”，可以归结为以下几个核心原因的协同作用：
混合式API: 兼顾了符号式图的优化能力和命令式执行的灵活性与易用性。
高效的调度器和执行引擎: 能够异步地、有条理地将计算任务分配到多设备上，并管理好数据依赖和内存。
对数据并行的深度优化: 特别是在梯度同步和计算重叠方面，能够显著提升训练速度。
对模型并行的支持能力: 为超大模型训练提供了可能性。
强大的分布式训练框架: 允许将计算扩展到整个计算集群。
正是这些精心设计的技术细节，使得MXNet在面对海量数据和复杂模型时，能够充分发挥多核CPU和GPU的强大算力，实现高效的并行计算，从而在深度学习的训练速度和模型开发效率上都取得了令人瞩目的成就。它不像某些框架那样只是简单地“堆叠”并行能力，而是从底层的图表示、到执行调度、再到通信协议，都进行了深入的优化和设计，才能带来如此出色的表现。
首先，我们要明确，深度学习模型训练的本质是什么？归根结底，是对海量数据的矩阵运算和求导（反向传播）过程。而这个过程恰恰是高度并行的。数据的输入是批量（batch），模型的层与层之间计算是独立的（只要前一层输出确定），就连同一个层内的参数更新，如果数据并行的话也是独立的。这就为并行计算提供了天然的沃土。
MXNet的强大，核心在于它能有效地将这些并行化的计算任务分解、调度并执行到不同的计算单元上，无论是CPU核心，还是GPU。
1. 符号化与命令式执行的结合：动态图与静态图的优点融为一体
这是MXNet一个非常关键的设计理念，也是它区别于早期纯静态图框架（如TensorFlow 1.x）和纯命令式框架（如PyTorch）的亮点。
命令式执行（Imperative Execution）: 就像你用Python写代码一样，一行一行地执行。这种方式直观、易于调试、灵活性高，可以方便地进行条件判断、循环等控制流。在MXNet中，它被称为“Eager Execution”。
符号化执行（Symbolic Execution）: 在执行之前，先构建一个计算图（computation graph）。这个图定义了所有操作和它们之间的依赖关系。一旦图构建完成，就可以对其进行全局优化（如算子融合、内存复用、死代码删除等），然后高效地在后端执行。
MXNet巧妙地结合了两者：
符号式图构建: 在模型定义阶段，MXNet会构建一个符号化的计算图。这允许它提前进行大量的优化。
混合式执行: 然而，在执行过程中，它又支持命令式的方式。这意味着你可以在模型中加入Python的控制流（`if`、`for`等），而MXNet会根据这些控制流动态地构建和执行计算图的片段。这个过程是MXNet的“混合式API”（Hybrid API）的核心。
为什么这个结合很牛？
性能优化: 符号式图允许MXNet看到整个计算流程，从而进行深度优化，比如将多个小操作合并成一个大的、更高效的操作（算子融合），或者在多个操作之间共享内存，减少数据拷贝。
灵活性: 同时，命令式执行的引入，使得MXNet在处理诸如RNNs（循环神经网络）中可变长度的序列，或者动态调整模型结构等场景时，比纯静态图框架更加得心应手。你可以在训练过程中根据条件改变计算路径，而不需要像纯静态图那样预先定义所有可能的路径。
易用性: 对于开发者来说，Hybrid API 提供了一个很好的平衡点，既能享受到符号图带来的高性能，又不至于牺牲太多命令式开发的直观性和灵活性。
2. 强大的调度器和执行引擎：让计算井然有序
有了计算图，如何高效地将其分配到不同的计算资源上执行，并管理好数据依赖，这就是调度器和执行引擎的工作。MXNet在这方面下了不少功夫。
异步调度: MXNet的执行引擎是异步的。这意味着当一个计算任务（比如一个矩阵乘法）提交给GPU时，CPU不会在那里傻等结果。CPU会立即提交下一个任务，并继续处理其他事情。这样可以充分利用CPU和GPU的并行性，减少空闲等待时间。
依赖管理: 计算图天然地定义了操作之间的依赖关系。调度器会根据这些依赖关系来安排任务的执行顺序。一个操作只有在其所有输入都准备就绪后，才会被调度执行。
多设备支持: MXNet从设计之初就考虑了多设备的支持，包括多CPU核心和多GPU。它的调度器能够将计算图中的不同部分分配到不同的设备上并行执行。例如，一个大型模型的不同层可以分别在不同的GPU上计算，或者同一个层的计算可以被分割到多个GPU上。
高效的内存管理: 在并行计算中，内存管理至关重要。MXNet的执行引擎会尝试进行高效的内存复用，避免不必要的内存分配和拷贝，这对于处理大型模型和大数据集来说是性能的关键。
3. 数据并行与模型并行：两种核心的并行策略
MXNet支持并实现了深度学习中最常用的两种并行策略，并且都做得相当出色。
数据并行（Data Parallelism）: 这是最常见也最容易实现的并行方式。
原理: 将训练数据分成多个子集，每个子集分配给一个计算设备（如一个GPU）。每个设备上都复制一份完整的模型。每个设备独立地在其分配到的数据子集上进行前向传播、计算损失和反向传播，得到局部的梯度。
梯度同步: 然后，这些局部梯度需要被聚合（通常是求和或求平均），得到全局梯度。最后，使用全局梯度来更新所有设备的模型参数。
MXNet的优势: MXNet在梯度同步方面非常高效。它支持多种同步策略，并且能够利用NCCL (NVIDIA Collective Communications Library) 等底层库来加速跨GPU的梯度通信。它还能智能地将梯度聚合和参数更新与前向/后向计算重叠，进一步提升效率。例如，当一个GPU计算梯度时，另一个GPU可能正在接收聚合好的梯度并执行参数更新。
模型并行（Model Parallelism）: 当模型本身太大，无法容纳在一个设备上时（例如，非常大的神经网络），就需要模型并行。
原理: 将模型的不同部分（例如，不同的层或层的不同部分）分配到不同的计算设备上。数据在这些设备之间流动，通过前向传播从一个设备传递到下一个设备，然后在反向传播时将梯度传回。
挑战: 模型并行的主要挑战在于设备间的通信开销。如果层与层之间的依赖关系很强，频繁的数据和梯度传输会成为瓶颈。
MXNet的支持: MXNet支持用户自定义模型如何划分到不同的设备上，也提供了相对灵活的接口来处理模型并行。虽然它不像数据并行那样“开箱即用”地支持广泛，但对于需要模型并行的场景，它提供了必要的工具。
4. 分布式训练的支持：多机多卡的威力
MXNet不仅仅支持单机多卡，它还提供了强大的分布式训练支持，能够将计算任务扩展到多台机器上。
通信后端: MXNet支持多种通信后端，如MPI (Message Passing Interface) 和 GloVe (Parameter Server)。MPI常用于数据并行的高效同步，而Parameter Server模式在模型并行或异构环境下有其优势。
灵活的配置: 它允许用户灵活配置集群中的节点、进程以及它们之间的通信方式。
总结一下，MXNet的并行计算之所以“牛”，可以归结为以下几个核心原因的协同作用：
混合式API: 兼顾了符号式图的优化能力和命令式执行的灵活性与易用性。
高效的调度器和执行引擎: 能够异步地、有条理地将计算任务分配到多设备上，并管理好数据依赖和内存。
对数据并行的深度优化: 特别是在梯度同步和计算重叠方面，能够显著提升训练速度。
对模型并行的支持能力: 为超大模型训练提供了可能性。
强大的分布式训练框架: 允许将计算扩展到整个计算集群。
正是这些精心设计的技术细节，使得MXNet在面对海量数据和复杂模型时，能够充分发挥多核CPU和GPU的强大算力，实现高效的并行计算，从而在深度学习的训练速度和模型开发效率上都取得了令人瞩目的成就。它不像某些框架那样只是简单地“堆叠”并行能力，而是从底层的图表示、到执行调度、再到通信协议，都进行了深入的优化和设计，才能带来如此出色的表现。
网友意见
个人理解
通过执行引擎来达到计算和收发的并行，例如后向时算完某一个参数的梯度后，执行引擎会立刻提交到发送队列中开始发送，这时候其他的后向计算还在进行中。
此外发送与接收的队列有优先级，时刻保证最高优先级参数的接收与发送
上述机制保证了对于较深的网络能够达到了很好的线性加速比，不过对于浅层网络，比如只有两层lstm的 encoder decoder这种方法的并行效果欠佳。
总的来说还是灰常牛逼滴！
简单来说是当计算开销大于通讯开销时，通过并行两者可以达到将近线性的加速。
具体可参见 Sec 4.4 和 4.5
http://www. cs.cmu.edu/~muli/mu-the sis.pdfps: 这里有新的在256块GPU上的加速，和10台机器vs单机的收敛：
详细见：
dmlc/mxnet类似的话题
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