Horovod는 Uber에서 개발한 오픈 소스 분산 딥러닝 훈련 프레임워크입니다. Horovod의 목표는 분산 딥러닝 훈련을 더욱 간단하고 빠르며 사용하기 쉽게 만드는 것입니다. Horovod는 TensorFlow, Keras, PyTorch 및 Apache MXNet과 같은 인기 있는 딥러닝 프레임워크를 지원합니다.
Horovod는 주로 다음 딥러닝 프레임워크를 지원합니다.
Horovod는 다음 통신 메커니즘을 지원합니다.
Horovod 설치 프로세스는 사용하는 딥러닝 프레임워크 및 통신 메커니즘에 따라 다릅니다. 일반적으로 먼저 MPI 또는 NCCL을 설치한 다음 pip를 사용하여 Horovod를 설치해야 합니다.
예를 들어 pip를 사용하여 Horovod를 설치하고 TensorFlow 및 NCCL을 지원하려면 다음 명령을 실행할 수 있습니다.
pip install horovod[tensorflow,gpu]
자세한 설치 지침은 Horovod 공식 문서를 참조하십시오: https://github.com/horovod/horovod
Horovod를 사용하여 분산 훈련을 수행하는 데는 일반적으로 다음 단계가 포함됩니다.
horovod.init()를 호출하여 Horovod를 초기화합니다.DistributedOptimizer 사용: Horovod에서 제공하는 DistributedOptimizer를 사용하여 원래 옵티마이저를 래핑합니다.다음은 Horovod를 사용하여 TensorFlow 분산 훈련을 수행하는 간단한 예입니다.
import tensorflow as tf
import horovod.tensorflow as hvd
# 1. Horovod 초기화
hvd.init()
# 2. GPU 고정
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
for gpu in gpus:
tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)
if gpus:
tf.config.experimental.set_visible_devices(gpus[hvd.local_rank()], 'GPU')
# 3. 데이터 세트 로드
(mnist_images, mnist_labels), _ = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(
(tf.cast(mnist_images[..., None] / 255.0, tf.float32),
tf.cast(mnist_labels, tf.int64)))
dataset = dataset.repeat().shuffle(10000).batch(128)
# 4. 모델 구축
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(32, [3, 3], activation='relu'),
tf.keras.layers.Conv2D(64, [3, 3], activation='relu'),
tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
tf.keras.layers.Dropout(0.25),
tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dropout(0.5),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# 5. 옵티마이저 정의
opt = tf.keras.optimizers.Adam(0.001 * hvd.size()) # 학습률 조정
# 6. DistributedOptimizer 사용
opt = hvd.DistributedOptimizer(opt)
# 7. 손실 함수 및 지표 정의
loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()
metric = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()
# 8. 훈련 단계 정의
@tf.function
def train_step(images, labels):
with tf.GradientTape() as tape:
probs = model(images, training=True)
loss = loss_fn(labels, probs)
tape = hvd.DistributedGradientTape(tape)
gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
opt.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))
metric.update_state(labels, probs)
return loss
# 9. 초기 변수 브로드캐스트
@tf.function
def initialize_vars():
if hvd.rank() == 0:
model(tf.zeros((1, 28, 28, 1)))
hvd.broadcast_variables(model.variables, root_rank=0)
hvd.broadcast_variables(opt.variables(), root_rank=0)
initialize_vars()
# 10. 훈련 루프
for batch, (images, labels) in enumerate(dataset.take(10000 // hvd.size())):
loss = train_step(images, labels)
if batch % 10 == 0 and hvd.rank() == 0:
print('batch: %d, loss: %.4f, accuracy: %.2f' % (batch, loss, metric.result()))
Horovod는 강력한 분산 딥러닝 프레임워크로, 대규모 딥러닝 모델을 더 쉽고 빠르게 훈련하는 데 도움이 될 수 있습니다. 여러 GPU 또는 CPU 노드를 활용하여 Horovod는 훈련 시간을 크게 단축하고 모델의 정확성을 향상시킬 수 있습니다.