量子位 出品 | 公众号 QbitAI

字节跳动开源了通用分布式训练框架BytePS，这个框架支持TensorFlow、Keras、PyTorch、MXNet，可以运行在TCP或RDMA网络中。

官方介绍称，BytePS大大优于现有的开源分布式训练框架。例如，在相同的条件下，BytePS的训练速度是Horovod+NCCL的两倍。

BytePS也登上了GitHub趋势热榜。

性能表现

为了展示BytePS的性能，官方测试了两个模型：VGG16（通信密集型）和Resnet50（计算密集型），两个模型都以fp32精度进行训练。

训练使用了公有云上的虚拟机，每个机器有8个GPU，启用了NVLink。这些GPU都是Tesla V100 16GB型号GPU，batch size设置为64/每GPU。硬件之间以20Gbps的TCP/IP网络连接。

测试表明，与Horovod (NCCL)相比，BytePS在VGG16训练上的速度快100%，Resnet训练速度快44%。

Horovod是Uber开源的深度学习工具，NCCL是英伟达发布的多卡通信框架。

原因解析

BytePS为什么比Horovod更强？

官方解释称，一个主要的原因是BytePS是专门为云和共享集群而设计，并且抛弃了MPI。MPI是一个跨语言的通讯协议，用于编写并行计算机。

MPI是为高性能计算机而生，对于使用同类硬件构建的集群以及运行单一任务更有效。但并不是云（或者内部共享集群）的最佳选择。

因此字节跳动团队重新思考了最佳的通信策略。简而言之，BytePS仅在机器内部使用NCCL，重新构建了机器内部的通信。

BytePS还集成了许多加速技术，例如分层策略、流水线、张量分区、NUMA感知本地通信、基于优先级的调度等等。

传送门

BytePS现已在GitHub上开源，地址如下：

https://github.com/bytedance/byteps

在GitHub上，还详细介绍了如何使用BytePS等相关信息。

目前BytePS还不支持纯CPU训练。

“