机器之心提问：如何评价Facebook Training ImageNet in 1 Hour这篇论文?
核心贡献与亮点：
这篇论文最直观、最令人印象深刻的贡献就是将 ImageNet 的训练时间大幅缩短至一小时以内。这在当时是一个非常具有颠覆性的成就。在此之前，使用当时最先进的技术在 ImageNet 上训练一个大型模型（如 ResNet50）通常需要数天甚至数周的时间，这对于模型迭代、实验探索以及快速部署来说是一个巨大的瓶颈。
为了实现这个目标，论文提出并集成了多项关键技术：
大规模分布式训练： 这是最基础也最重要的一环。论文利用了大量的计算资源（通常是几千个 GPU），并且采用了高效的分布式训练策略。这不仅仅是简单地堆砌更多 GPU，更重要的是如何有效地协调这些 GPU 进行数据并行和模型并行，以及如何最小化通信开销。
大规模数据预处理和加载： 训练速度的瓶颈并不仅仅在于模型计算本身，数据加载和预处理的速度同样关键。论文在这方面做了大量优化，确保 GPU 能够持续、高效地获取训练数据，避免出现 GPU 空闲的情况。这可能包括使用高效的IO系统、内存映射、多线程数据加载流水线等。
特定的模型架构和优化器选择： 论文可能也对模型本身的结构进行了一些调整，使其更容易在分布式环境中高效训练。同时，优化器的选择（如 SGD 配合动量）以及学习率调度策略（如线性预热和周期性衰减）也至关重要，以确保在快速训练过程中模型能够收敛到良好的性能。
硬件和软件栈的协同优化： 能够实现如此快的训练速度，离不开底层硬件（如高性能 GPU、高速网络互联）和软件栈（如 PyTorch、NCCL 等通信库）的协同优化。论文背后很可能是一个高度工程化的团队，能够将这些软硬件优势发挥到极致。
评价与影响：
这篇论文的意义是多方面的：
1. 技术演示与可行性证明： 它有力地证明了，通过整合先进的分布式训练技术和优化策略，在短时间内完成 ImageNet 这样的经典大规模图像分类任务是完全可行的。这极大地鼓舞了研究者和工程师们去探索更快的训练方法。
2. 推动工程优化： 为了实现一小时训练，论文背后必然涉及大量的工程实践和细节优化，例如如何高效地管理大量 GPU 之间的通信、如何进行负载均衡、如何防止局部最优等。这些经验对于构建和维护大规模深度学习训练平台具有重要的参考价值。
3. 加速研究迭代： 训练时间的缩短意味着研究者可以更快地进行模型实验、调整超参数、探索新的模型结构。这显著加快了深度学习领域的研究迭代速度，使得一些原本需要数周的实验可以在一天甚至半天内完成。
4. 商业和工业应用： 对于企业而言，能够快速训练模型意味着能够更快地将 AI 能力落地到产品和服务中。无论是进行模型更新、A/B 测试，还是为特定客户定制模型，更快的训练速度都带来了显著的商业价值。
5. 对硬件和基础设施的要求： 当然，实现一小时训练也意味着需要非常庞大的计算资源，包括数千块高性能 GPU 和与之匹配的高速网络。这使得这项技术在当时（以及现在）对于大多数学术研究者或小型团队来说是难以企及的。它突显了在当前深度学习发展中，计算资源的“军备竞赛”性质。
需要注意的几点：
“一小时”的语境： 需要理解，这里的“一小时”是建立在极其庞大且高度优化的计算集群上的。并非任何一个人或一个小型研究组都能轻易复现。论文的价值更多在于其展示的技术组合和优化思路，而非一个即插即用的解决方案。
性能权衡： 虽然速度很快，但通常这种极端优化也会伴随一些性能上的权衡。例如，模型可能需要调整学习率策略、batch size 等，最终的精度是否能完全媲美那些需要更长时间训练的模型，是需要具体分析的。不过，论文通常会展示其精度也达到了当时 SOTA 水平。
可复现性与门槛： 尽管论文公开了其方法，但要精确复现其效果，需要对分布式训练系统、硬件平台有深入的理解，并且具备相应的计算资源。
总结来说， Facebook 的这篇“一小时训练 ImageNet”的论文是一项里程碑式的工作。它不仅仅是速度上的突破，更重要的是展示了通过系统性的工程优化和分布式技术集成，能够将深度学习模型的训练效率推向新的高度。它对行业产生了深远的影响，加速了研究进程，并突显了大规模计算资源在现代 AI 发展中的核心地位。这篇论文更像是一个“技术路线图”和“工程能力展示”，指引了如何通过软硬件协同优化来解决大规模训练的效率问题。
网友意见
首先, Facebook 这篇文章不错. 因为它简单易懂直截了当地告诉了大家在 neural network 优化中的一些技巧, 而且也大规模地实验出来给大家信心. （补充。。这篇 paper 有争议原因是因为 paper 里的技巧都是之前已知的。能做到这个 scale 告诉大家最大 batch size 能到多少以及把结论总结出来是不错，实验做的也很专业，然而之前工作得 cite。。话说 google 起标题都起到 one model to learn them all 了。。
然后是私货时间 :) 看了这篇 paper 我觉得我有一种不能再继续小号潜水的使命感 XD 一些读者可能会觉得有些惊讶, 这些 trick 实际上在之前的理论已经给出, 而且有很好的解释 (所以说不仅要看这些好的实验 paper, 关注理论发展也是有用的, 而且会提供 insight XD)
下面开始 not only tell you how but also tell you why (笑)
先说步长. 在我们的[1506.08272] Asynchronous Parallel Stochastic Gradient for Nonconvex Optimization, In NIPS 2015. 一文中, 指出 SGD 的步长 (learning rate) 选择应该为 量级才能保证 量级的收敛速度 (也就是有并行加速), 其中 M 为 batch size, K 为 iteration 数, 为 stochastic gradient 的方差上界. 因为 MK 就是一共使用的 sample 个数, 故在 training 同样多 epoch 的情况下, MK 为定值, 所以步长应该不变. (咦不是说线性增长么? 马上解释!)
之所以不变, 是因为在我们 paper 里使用的 update rule 是
而 Facebook paper 中是
也就是他们的 stochastic gradient 是被 average 过得, 如果要保证新的步长跟原来等价 就要 所以 就要随 batch size M 线性增长了. 实际上这种步长取法早在我们 paper 之前就已经知道了 (在同步更新 SGD 里, 比如 Efficient mini-batch training for stochastic optimization, In Proceedings of the 20th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining (pp. 661-670). ACM.), 我们这篇 paper 是证明了即使 stochastic gradient 异步更新, 在 nonconvex objective (比如神经网络) 上也可以有线性加速.
下面要讲 facebook 这篇文章没有的 insight. 从
的步长线性增长我们实际上可以看出这种做法是让每个 stochastic gradient 系数不变, 也就是跟 batch size 小的时候发挥一样大小的作用, 那为什么 batch size 加太大会失败呢. 因为把这些 stochastic gradient 的平均当成一个 gradient, 那对于这个平均过后的 gradient 的步长为 . 在 batch size 很大时候, 这个平均是相当接近 true gradient 的, 总所周知如果用 gradient descent, 步长应该为 其中 L 为 objective 的 gradient Lipshitz constant, 也就是 gradient descent 步长是常数, 既然 batch size 很大的时候 stochastic gradient descent 趋近于 gradient descent, 那么步长怎么能任意线性增大呢? 答案是当然不能. 之前我们说的 实际上是在 K 远大于 M 时候的结论. 在一般情况下步长应该取为 在 M 很大时这个步长变成 , 退化为 gradient descent 步长. 所以说步长随 batch size 线性增长也是不准确的, 确切地说是逐渐增长到定值 (继续私货, 这个在我们的 [1606.00498] A Comprehensive Linear Speedup Analysis for Asynchronous Stochastic Parallel Optimization from Zeroth-Order to First-Order, In NIPS 2016. 有, 当然我们这个还是在搞 Async 算法, sync 的只是 async 的一种特殊情况).
然后是 warmup, 这个其实 dependent on dataset. 前面我们都是把 stochastic gradient 的 variance 当作常数, 但是实际中一开始离解的距离比较远的时候, stochastic gradient 的大小和方差可能很大 (取决于 model 和 dataset), 而逐渐接近解的时候 方差逐渐减小 (again, 取决于 model 和 dataset). 于是就会出现一开始取小一些步长的做法.
有人看的话我再慢慢填坑.. 其实这里面还有很多东西可以讨论 包括如何解决 bandwidth 和 latency 问题
吐槽 GPU 多的, 以及说什么几千 GPU 就更快啥的, 我想说这个事情不是那么简单有 10 倍 GPU 速度就能快 10 倍的..
最后的最后, 知乎编辑器能不能测试好了再上线
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继续填坑. 之前 @张昊 说了 bandwidth 和 latency 的问题. 首先我们来看这些问题怎么来的. 在用 parameter server 并行的时候, 系统的 topology 如图
每个 iteration 所有黑色节点从 parameter server 拿到模型 weights, 然后计算 gradient, 再把 gradient push 回 parameter server. parameter server 将 这些 gradient 加起来 update 到 parameter server 保存的 weights 上去. 这样就完成了一个 iteration. 这样相当于把一个大 batch 分成很多份让很多黑色节点一起算. 但是问题是如果有很多节点的时候, 每个节点都要和 parameter server 通讯, 对 parameter server 带宽压力很大.
异步并行的 SGD 缓解了这个问题 (比如我之前说的两个 paper), 因为异步 SGD 每个节点可以无脑从 parameter server 取 weights 以及 无脑 push gradient, 不需要同步, 这样各个节点跟 parameter server 的通讯可以错开. 在异步的情况下, 可以证明在 节点数 bound 住的情况下, 可以有跟同步 SGD 一样的收敛速度. (还是见我前面说的俩 paper).
但如果节点数继续增多, parameter server 还是会有很大压力. 这时候我们可以用 AllReduce 方法去掉中心的 parameter server 做同步并行 SGD. AllReduce 具体过程描述起来比较麻烦, 但大体意思是每个节点只跟它相邻的节点通讯 (比如把所有节点连成一个环). 这样通讯就不再集中于某个 parameter server, 而是被所有节点分担了. 但 AllReduce 有一个问题, 如果网络有 n 个节点, 则 AllReduce 要将每份 gradient 切成 n 份再一份一份传, 这样会导致网络 latency 比较大的时候, 延迟对整体收敛速度的影响会非常大.
下面来谈怎么解决
我们最新的 paper: [1705.09056] Can Decentralized Algorithms Outperform Centralized Algorithms? A Case Study for Decentralized Parallel Stochastic Gradient Descent 讲了在分布式 SGD 中, 比如 topology 可以是
没有中心的 parameter server. 每个节点 local keep 一份 weights 的复制. 每个节点只需要从它的相邻节点把他们 local 的 weights 拿来, 跟自己的 average, 然后将自己local 算出的gradient update 到average 过的新 weights 上. 这篇文章证明了在这种情况下整个网络的 local weights 的平均依然收敛, 而且收敛速度与同步并行 SGD 一样. 也就是说有加速. 而且在这种情况下, 每个 iteration 每个节点只需要跟近邻通讯一次, 而不是 AllReduce 中的 n 次. 这样大幅减少了 communication 上的问题, 可以最大幅度地 scale.
目前实验做到了 112 GPU, 接下来准备做更大的并进一步改进算法. 我个人认为这个工作是我至今最好的一个, 因为它提供了很有可能大幅增加 scale 的方式, 而且很经济, 而且有很好的理论保证 wwww 欢迎交流 (感觉回答越跑越远了
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