0.寫(xiě)在前面

“xx，R 那邊反應(yīng)多機(jī)訓(xùn)練速度慢，你看一下什么情況”

“xxx，為什么 MGE 更新之后，xxx 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練變慢了，你看一下”

這是組內(nèi)日常對(duì)話

(資料圖)

然后有人日常背鍋

組員的狀態(tài)是：提性能，提性能，還是 TMD 提性能

據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，有 80% 的性能問(wèn)題其實(shí)是因?yàn)橛?xùn)練代碼寫(xiě)的不夠好，讓 MGE 有力使不出來(lái)

包括但不限于以下情況

1）沒(méi)開(kāi) fast_run

2）頻繁使用 numpy 進(jìn)行同步

3）沒(méi)有用 make_allreduce_cb，讓計(jì)算通信串行

4）。。。

次數(shù)多了，就發(fā)現(xiàn)這玩意太花時(shí)間了，而且每次的步驟都千篇一律，為啥一定要我來(lái)做，所以寫(xiě)這篇文章進(jìn)行總結(jié)，方便大家也方便自己

1.Profiler 介紹

首先我們要認(rèn)識(shí) Profiler 這個(gè)東西

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，Profiler 以時(shí)間軸的形式記錄了所有算子的運(yùn)行時(shí)間

通過(guò) Profile 結(jié)果，我們可以很快的發(fā)現(xiàn)這段代碼為什么跑的慢

是做了多余的工作？還是計(jì)算資源的浪費(fèi)？或者是算子本身的性能很差，需要替換成別的算子

這是一個(gè)簡(jiǎn)單的 profile 結(jié)果展示

大部分情況下我們只關(guān)注 gpu thread，每一個(gè) gpu thread 對(duì)應(yīng)一個(gè) cuda stream，上面都是運(yùn)行在這個(gè) cuda stream 上的算子

2.使用方式

PS：靜態(tài)圖的統(tǒng)計(jì)信息還不夠完善（受到圖優(yōu)化影響），profile 結(jié)果相對(duì)動(dòng)態(tài)圖的不夠友好

from megengine.utils.profiler import profile, Profiler # 裝飾器寫(xiě)法@profile()def train_step(data, label, *, optimizer, gm, model)    with gm:        logits = model(data)        loss = F.loss.cross_entropy(logits, label)        gm.backward(loss)        optimizer.step().clear_grad()    return loss # with 寫(xiě)法# 訓(xùn)練過(guò)程中最好只有一個(gè)profiler實(shí)例，因?yàn)閜rofiler會(huì)在析構(gòu)時(shí)自動(dòng)dump出結(jié)果，如果有多個(gè)實(shí)例的話每個(gè)iter都會(huì)dump，非常慢profiler = Profiler() def train_step(data, label, *, optimizer, gm, model)    with profiler:       with gm:           logits = model(data)           loss = F.loss.cross_entropy(logits, label)           gm.backward(loss)           optimizer.step().clear_grad()    return loss

??注意，profiler 默認(rèn)會(huì)在析構(gòu)的時(shí)候?qū)С?profile 結(jié)果，也可以手動(dòng)調(diào)用 profiler.dump 方法手動(dòng) dump

參數(shù)說(shuō)明：

Profiler的構(gòu)造函數(shù)支持如下參數(shù)：

• path: profile 數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)路徑，默認(rèn)為當(dāng)前路徑下的profile文件夾.
• format: 輸出數(shù)據(jù)的格式，默認(rèn)為chrome_timeline.json，是 Chrome 支持的一種標(biāo)準(zhǔn)格式，以時(shí)間線的形式展現(xiàn) profiling 結(jié)果. 可選項(xiàng)還有有 memory_flow.svg，以時(shí)間x地址空間的形式展示內(nèi)存使用情況.
• formats: 若需要的輸出格式不止一種，可以在 formats 參數(shù)里列出.
• sample_rate: 若該項(xiàng)不為零，則每隔 n 個(gè) op 會(huì)統(tǒng)計(jì)一次顯存信息，分析數(shù)據(jù)時(shí)可以繪制顯存占用曲線，默認(rèn)為 0.
• profile_device: 是否記錄 gpu 耗時(shí)，默認(rèn)為 True.
• with_scopes: 是否額外記錄 functional/ tensor method 等 python API 對(duì)應(yīng)的 scope， 默認(rèn)為 False.
• with_backtrace: 是否記錄 op/event 對(duì)應(yīng)的 python 調(diào)用棧， 默認(rèn)為 False， 開(kāi)啟會(huì)使記錄數(shù)據(jù)文件體積變大.

scope 使用介紹

我們會(huì)自動(dòng)在 module 的 forward 還有 backward 以及 step 步驟中加入 scope，scope 會(huì)在 host thread 上顯示，能看出 op 屬于哪一個(gè) module 的什么階段

也可以自己加上 scope

from megengine.utils.profiler import Profiler, scope def main()    with Profiler():        x = Tensor(1)        with scope("Add"):            y = x+1        with scope("Mul"):            z = x*3

默認(rèn)情況下 profiler 只會(huì)記錄 module forward， backward， step 三類(lèi) scope， 用戶可以在構(gòu)造 Profiler 對(duì)象時(shí)傳入?yún)?shù)with_scopes = True額外記錄 functional， tensor method等 api調(diào)用對(duì)應(yīng)的 scope。

開(kāi)啟 with_scopes選項(xiàng)后額外記錄了 BatchNorm2d Module內(nèi)部調(diào)用的 functional / tensor method API調(diào)用 scope

開(kāi)啟 with_scopes 選項(xiàng)后額外記錄了 backward scope， 該 scope 用于記錄反向計(jì)算序列對(duì)應(yīng)的前向算子， 可用于查找反向計(jì)算中有性能問(wèn)題的算子是由哪種算子前向計(jì)算產(chǎn)生。下圖 scope 表示 Broadcast， SetSubtensor 等算子是由 Subtensor 反向計(jì)算產(chǎn)生的。

3.可視化顯示

推薦使用perfetto查看 profile 結(jié)果，也可以用 Chrome 開(kāi)發(fā)者模式（F12）的 Performance 模塊查看 timeline 格式文件，也可以用chrome://tracing/進(jìn)行查看

以下介紹的都是基于 perfetto 的操作方式

1）統(tǒng)計(jì)

可以選中一段連續(xù)的時(shí)間段，查看這一個(gè)時(shí)間段的統(tǒng)計(jì)結(jié)果

下方會(huì)顯示事件統(tǒng)計(jì)結(jié)果，可以看到事件實(shí)際占用時(shí)間（Wall duration）（可以結(jié)合總時(shí)間算出空閑時(shí)間），可以按照總占用時(shí)間排序，也可以按照平均時(shí)間排序

2）依賴關(guān)系

在 host thread上，op 會(huì)記錄對(duì)應(yīng)的 input和output 以及相應(yīng)的依賴關(guān)系，可以依據(jù)箭頭找到 input 依賴的上一個(gè) op，也可以通過(guò)下方 flow event 點(diǎn)擊移動(dòng)到上一個(gè)或者下一個(gè)

我們還能找到 op 對(duì)應(yīng)的 host 時(shí)間和 gpu 時(shí)間，點(diǎn)擊 op 可以看到在不同 thread（cpu，gpu）占用的時(shí)間

3）查看顯存使用， gpu 利用率等指標(biāo)

profiler 除了記錄時(shí)間算子執(zhí)行時(shí)間外，還會(huì)記錄一些與顯存和性能相關(guān)的指標(biāo)。gpu_usage_ratio 記錄程序執(zhí)行平均的 gpu 利用率（gpu 執(zhí)行 kernel 時(shí)間占總時(shí)間的比例），gpu_usage_ratio 低說(shuō)明程序 host 側(cè)是瓶頸 。gpux:x alloc_mem_value 記錄了gpux 顯存使用量隨時(shí)間的變化的曲線， 需要把 sample_rate 設(shè)置為大于 0 的整數(shù)（sampe rate 代表每隔 n 個(gè) op 記錄一次顯存使用量）

4）放大縮小

可以拖動(dòng)上方時(shí)間軸的起始和結(jié)束點(diǎn)來(lái)修改起始點(diǎn)和結(jié)束點(diǎn)，也可以通過(guò)放大縮小手勢(shì)進(jìn)行放大縮小

中間豎線上面的灰色小方塊就是可以拖動(dòng)的點(diǎn)

4.常見(jiàn)調(diào)試技巧（附使用例子

1）多余計(jì)算

yolox 例子，forward，backward，step 運(yùn)行完成了，但是后面多出了很多的 reshape 操作（一般認(rèn)為 reshape 無(wú)實(shí)際計(jì)算，所以基本看作是浪費(fèi)

找到原因后結(jié)果如下（5s->1.3s）

2）計(jì)算通信串行（請(qǐng)認(rèn)準(zhǔn) make_allreduce_cb)

allreduce 通信在 gpu0:1，如果發(fā)現(xiàn)通信在 gpu0:0 那就是用錯(cuò)了

3）host 性能慢，gpu 利用率不高

cpu 時(shí)間和 gpu 時(shí)間基本上一致，很可疑

放大仔細(xì)看，gpu 運(yùn)行時(shí)間中有很多空隙，而且點(diǎn)擊對(duì)應(yīng) op 查看依賴關(guān)系，可以看出中間的空隙時(shí)間是在等待 host 進(jìn)行 launch cuda kernel

4）使用 backtrace 記錄功能查找性能瓶頸部分對(duì)應(yīng)源碼

上述示例介紹了如何從 profile 結(jié)果中發(fā)現(xiàn)性能異常的部分， profiler 提供了 backtrace 調(diào)用棧記錄功能， 方便用戶找到異常部分對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練代碼源碼。backtrace 記錄會(huì)記錄算子的 dispatch/kernel 執(zhí)行，TensorWaitProperty 等事件對(duì)應(yīng)的 python 調(diào)用棧。

可以在構(gòu)造 Profiler 對(duì)象時(shí)通過(guò)傳入 with_backtrace = True 開(kāi)啟調(diào)用棧記錄功能。 開(kāi)啟該選項(xiàng)后 profiler 保存數(shù)據(jù)文件體積會(huì)增大。

用戶可以在 perfetto UI 界面上點(diǎn)擊 op 查看其對(duì)應(yīng)的源碼。

下圖 profiler 結(jié)果中 CompiledOp[IOU] 算子執(zhí)行時(shí)間較長(zhǎng)， 通過(guò)記錄的 backtrace 可以發(fā)現(xiàn)該算子是檢測(cè)模型計(jì)算 loss 部分調(diào)用的。

下圖中 interpreter 線程中某個(gè) TensorWaitProp 占用時(shí)間很長(zhǎng)，可能會(huì)拖慢 host 執(zhí)行速度，導(dǎo)致 gpu 空閑。

（TensorWaitProp 可能是由 tensor.shape, tensor.numpy() 等方法調(diào)用產(chǎn)生的， 會(huì)讓 host 側(cè)等待 device 執(zhí)行，以獲取 Tensor 的 value 或 shape 屬性）

通過(guò)調(diào)用?？梢园l(fā)現(xiàn)該事件是由 basedet 檢測(cè)模型 get_ground_truth 方法中的某個(gè) getitem產(chǎn)生的 （ __getitem__中使用了 tensor shape 屬性觸發(fā)了 host 側(cè)的 sync）。

附

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