MPI 在大规模机器学习领域的前景如何？

MPI 在大规模机器学习领域的前景，就像一把经过岁月打磨、锋利依旧的古老宝剑，在现代化的武器库中依然占有一席之地，甚至在某些特定场景下，展现出独到的价值。虽然深度学习框架如 TensorFlow、PyTorch 已经内建了强大的分布式训练能力，但 MPI 本身作为一种底层的通信库，其重要性并未因此而消退，反而在一些对性能、灵活性和控制度要求极高的场景中，依然是不可或缺的选择。

我们不妨从几个维度来审视 MPI 在大规模机器学习中的“戏份”：

1. 对比与互补：不是取代，而是合作

首先要明确的是，现代深度学习框架中的分布式训练，在很大程度上是建立在通信库之上的。TensorFlow 的 `tf.distribute` API，PyTorch 的 `torch.distributed` 包，它们背后往往会调用诸如 NCCL (NVIDIA Collective Communications Library)、Gloo、MPI 等底层的通信实现。

框架级抽象 vs. 底层控制： 框架提供了高度抽象的分布式策略（如数据并行、模型并行、流水线并行），让开发者无需关心底层的通信细节。这极大地降低了分布式训练的门槛。然而，当我们需要更精细地控制通信模式（例如，某些特定的Allreduce变体、点对点通信的优化）、或者在现有框架无法满足的需求下进行定制化开发时，直接利用 MPI 的强大功能就显得尤为重要。
性能优化空间： 框架的分布式 API 通常会选择一种默认的通信后端，这可能不是最优化的。而直接使用 MPI，可以让我们针对特定的硬件拓扑（如InfiniBand、Ethernet）、网络带宽和延迟，选择最合适的通信算法，并进行精细的参数调优。例如，某些通信模式在特定网络环境下，MPI 的实现可能比 NCCL 或 Gloo 更具优势。
异构计算的桥梁： 在一些复杂的异构计算场景中，例如 CPU 和 GPU 之间、不同的加速器之间需要协同工作，MPI 可以作为一种通用的通信桥梁，连接不同类型的计算节点和设备。虽然现代框架也在努力支持异构，但 MPI 在此方面有着长期的积累和成熟的解决方案。

2. MPI 在特定大规模机器学习场景下的“用武之地”

虽然数据并行是目前最主流的分布式训练模式，但当数据量或模型规模达到极限时，其他并行策略的重要性便凸显出来。而这些策略的实现，往往离不开 MPI 的强大支持。

模型并行与流水线并行： 对于参数量庞大到无法一次性加载到单个设备上的模型（如超大规模的 Transformer 模型、图神经网络等），模型并行是将模型的不同部分分配到不同的设备上进行计算。流水线并行则是将模型的层划分成多个阶段，在不同的设备上并行执行。这两种策略都涉及大量的节点间数据交换，例如层之间的激活值传递、梯度回传等。MPI 提供了高效的点对点通信（Send/Recv）和集合通信（Allgather, Gather, Scatter）操作，是实现这些精细化模型划分和通信调度的强大工具。
大规模图神经网络 (GNNs)： 图的规模往往非常庞大，节点和边的数量可以达到数亿甚至更多。将图数据分割到多个节点进行分布式训练是必然的选择。GNN 的训练过程中，需要频繁地在邻居节点之间交换特征信息，这天然地对应着 MPI 的点对点通信模式。即使在现代框架下，底层的图通信库也可能借鉴了 MPI 的通信模式和优化思想。
联邦学习与去中心化训练： 在联邦学习场景中，模型训练分散在大量的客户端设备上，且这些设备之间可能不存在中心化的协调器。MPI 可以在一些场景下模拟这种去中心化的通信模式，或者作为服务器端与大量客户端进行通信的底层支持。当然，更常见的联邦学习通信协议（如 gRPC）有其优势，但在某些特定的、对底层控制要求极高的联邦学习研究场景中，MPI 仍有其价值。
混合并行策略的灵活实现： 在实际的大规模训练中，往往需要结合数据并行、模型并行、流水线并行等多种策略，形成混合并行。MPI 提供了底层通信的灵活性，使得研究人员和工程师能够以更灵活的方式组合这些并行策略，并针对具体模型和硬件进行细致的性能调优。

3. MPI 的优势与局限性

优势：

极致的灵活性和控制度： MPI 提供了丰富的通信原语，可以让你完全掌控数据如何在进程间流动，这对于实现高度定制化的分布式算法至关重要。
广泛的兼容性： MPI 是一个标准，几乎所有主流的并行计算平台和 HPC (HighPerformance Computing) 集群都原生支持 MPI。这意味着你可以将基于 MPI 的代码移植到各种环境中。
成熟的生态系统和丰富的优化： MPI 已经发展了几十年，其实现库在性能优化方面做得非常出色，尤其是在 HPC 环境下，经过优化的 MPI 实现（如 Intel MPI, Open MPI, MVAPICH2）能够提供非常高的通信吞吐量和极低的延迟。
对“硬核”优化的支撑： 对于需要极致性能的场景，例如直接与硬件接口通信、低级别网络协议优化等，MPI 能够提供更接近底层的接口。

局限性：

开发门槛相对较高： 相比于框架级的分布式 API，直接使用 MPI 需要开发者对分布式系统、通信模式有更深入的理解，学习曲线相对陡峭。
代码的可读性和维护性： 纯 MPI 代码可能不如高层框架下的代码直观，尤其是在处理复杂的通信模式时，代码的组织和维护可能更具挑战性。
与 Python 生态的集成： 虽然有 PyMPI 等库可以从 Python 调用 MPI，但其与 Python 生态的无缝集成程度不如原生支持分布式训练的深度学习框架。

4. 未来展望：低层支撑与研究前沿

展望未来，MPI 在大规模机器学习领域，将继续扮演着“幕后英雄”的角色，并且在一些前沿研究领域发挥关键作用：

作为框架的“引擎”： 如前所述，现代深度学习框架的分布式后端仍然会依赖于 MPI 等底层通信库。未来，框架会不断优化对这些库的调用，以获得更好的性能。
超大规模模型的分布式训练： 随着模型规模的爆炸式增长，模型并行、流水线并行以及各种混合并行策略将成为主流。MPI 的灵活性将是实现这些复杂并行策略的基石。
新型硬件和网络架构的适配： 新一代的 AI 加速器和网络技术不断涌现，MPI 作为一种通用的通信标准，更容易被适配到这些新架构上，并允许研究人员对其进行性能优化。
研究驱动的创新： 在分布式机器学习的研究领域，例如探索新的并行范式、优化通信算法、解决通信瓶颈等，MPI 提供了一个强大的试验平台，让研究人员能够深入探究和验证各种理论和方法。

总结一下：

MPI 并非过时技术，而是一种强大而灵活的底层通信工具。在当前深度学习框架日益成熟的背景下，它更多地是作为框架的支撑，以及在需要极致性能、精细控制和定制化开发的场景中，展现出不可替代的价值。特别是在模型并行、混合并行、以及超大规模模型的分布式训练等前沿领域，MPI 的重要性只会与日俱增。对于追求极致性能、对分布式系统有深入研究需求的研究者和工程师来说，掌握 MPI 依然是打开大规模机器学习分布式训练世界大门的重要钥匙之一。它的价值，不在于取代高层框架的便捷性，而在于提供了一种更深层次、更具力量的掌控力。

这个取决于场景，如果要在超算（super computer）上跑机器学习，用MPI是不错的选择。但在云上，不管是公有云的例如AWS/Azure/GCP或者私有云，MPI没有太多必要。

MPI定义的是接口，具体用的时候我们是用某个特定的实现，例如openmpi或者mpich2. 为了简单，这里统一叫MPI。

用MPI实现机器学习是没问题的，不管是对高维稀疏模型还是深度学习。MPI的接口在一些算法的实现上很方便，另外一些地方（例如异步）绕一绕也是可以的。例如虽然MXNet没有用MPI，不过使用MPI来实现个kvstore的backend也是可行的。

MPI的一大优势是支持各种网络硬件，例如infiniband和Intel Omni Path，或者网络拓扑结构，例如cray的dragonfly。通常MPI会做各种针对性的优化从而得到不错的性能。这一点

@SIY.Z

已经提到了。

这个优势主要体现在超算上。而对于云，通常使用常见的网络硬件（例如Ethernet）和连接结构（multi-rooted tree），MPI做的优化通常不会有太大效果。

在云上，MPI的一大问题是容灾。任何一个节点出问题会导致整个任务失败，会导致运营成本增加。（回答里面有提到百度有MPI集群。我当年是最大的用户，一度使用超过50%的节点。对于这一点我是深有体会，例如凌晨3点起来重启任务。）

所以结论是，如果要在云上跑机器学习的话，MPI前景不大。但如果是使用Top500类似的超算，MPI是不错的选择。