神龙AI加速引擎AIACC是阿里云自研的AI加速器，包括神龙AI加速训练引擎AIACC-Training和神龙AI加速推理引擎AIACC-Inference。其中AIACC-Training支持统一加速AI主流计算框架TensorFlow、PyTorch、MxNet和Caffe，可以显著提升训练性能。

背景信息

Conda是一款开源跨平台的软件包和环境管理系统，Miniconda是一款小巧的Conda环境部署工具。创建GPU实例时支持自动安装包含AIACC-Training的Conda环境，您可以使用Miniconda快速选择不同的Conda环境，一键安装和切换深度学习框架，并通过AIACC-Training显著提升训练性能。

AIACC-Training包括以下加速特性：
  • 梯度融合通信支持自适应多流、自适应梯度融合，显著提升带宽密集的网络模型的训练性能，约提速50%至300%。
  • 采用去中心化梯度协商机制，将大规模节点下梯度协商的通信量降低1到2个数量级。
  • 采用分级的Allreduce方法，支持FP16梯度压缩及混合精度压缩。
  • 支持在训练过程中开启NaN检查，支持定位NaN来自于哪个梯度（需要为SM60及更新平台）。
  • 提供针对MXNet的API扩展，支持insightface类型的数据和模型并行。
  • 提供针对RDMA网络的深度优化。

自动安装AIACC-Training

AIACC-Training依赖GPU驱动、CUDA和cuDNN，请在创建GPU实例时配置自动安装GPU驱动，然后选中AIACC-Training。具体操作，请参见创建配备NVIDIA GPU的实例。install-aiacc-training

Conda环境包括AIACC-Training及OpenMPI等依赖包，但不包括深度学习框架。安装深度学习框架的具体操作，请参见选择Conda环境并安装深度学习框架。

CUDA版本决定支持安装的深度学习框架版本，对应关系如下表所示。
CUDA版本 默认进入的Conda环境 支持安装的深度学习框架版本
CUDA 10.1 tf2.1_cu10.1_py36 Tensorflow 2.1
CUDA 10.0 tf1.15_tr1.4.0_mx1.5.0_cu10.0_py36
  • Tensorflow 1.15 + Pytorch 1.4.0 + MXNet 1.5.0
  • Tensorflow 1.14 + Pytorch 1.3.0 + MXNet 1.4.0
CUDA 9.0 tf1.12_tr1.3.0_mx1.5.0_cu9.0_py36 Tensorflow 1.12 + Pytorch 1.3.0 + MXNet 1.5.0

选择Conda环境并安装深度学习框架

  1. 远程连接实例。
  2. 选择Conda环境。
    1. 初始化Miniconda。
      . /root/miniconda/etc/profile.d/conda.sh
    2. 查看已有的Conda环境列表。
      conda env list
      示例如下图所示。aiacc-training-envlist
    3. 选择Conda环境。
      conda activate [environments_name]
      示例如下图所示。aiacc-training-activate
      其中，aiacct_tf2.1_cu10.1_py36代表：
      • Tensorflow 2.1
      • CUDA 10.1
      • Python 3.6
  3. 安装深度学习框架。
    install_frameworks.sh
    install_frameworks.sh脚本中包括了在安装适用当前Conda环境的深度学习框架的命令，脚本内容示例如下图所示。install-frameworks-script
    执行脚本后安装过程示例如下图所示。install-frameworks
  4. 测试demo。
    demo文件ali-perseus-demos.tgz默认位于/root下，本文以测试TensorFlow的demo为例。
    • 如果TensorFlow版本为2.1：
      1. 解压demo测试包。 
        tar -xvf ali-perseus-demos.tgz
      2. 进入TensorFlow的demo目录。 
        cd ali-perseus-demos/tensorflow2-examples
      3. 执行目录下的测试脚本。

        示例命令如下：

        python tensorflow2_keras_mnist_perseus.py
        该demo使用MNIST数据集进行训练，在提升训练性能的同时，保证和您的基准代码达到相同的精度。训练结果示例如下图所示。tf2.1-demo
    • 如果TensorFlow版本为1.14：
      1. 解压demo测试包。 
        tar -xvf ali-perseus-demos.tgz
      2. 进入TensorFlow的demo目录。 
        cd ali-perseus-demos/tensorflow-benchmarks
      3. 查看README.txt中的测试命令。
      4. 进入对应版本的测试脚本目录。
        示例命令如下： 
        cd benchmarks-tf1.14
      5. 根据实例规格的GPU数量修改并执行测试命令。
        示例命令如下： 
        mpirun --allow-run-as-root --bind-to none -np 1 -npernode 1  \
       --mca btl_tcp_if_include eth0  \
       --mca orte_keep_fqdn_hostnames t   \
       -x NCCL_SOCKET_IFNAME=eth0   \
       -x LD_LIBRARY_PATH   \
       ./config-fp16-tf.sh
        该demo使用合成数据进行训练，测试训练速度。训练结果示例如下图所示。tf1.14-demo

删除Miniconda

如果您不需要使用AIACC-Training，可以删除Miniconda。默认为root用户安装Miniconda，为root用户删除Miniconda即可。

  1. 删除miniconda文件夹。
    rm -rf /root/miniconda
  2. 删除相关环境变量和回显。
    1. 修改文件/root/.bashrc，注释Miniconda、AIACC-Training相关的环境变量和回显。
      示例如下图所示。bashrc-file
    2. 使环境变量修改生效。
      source /root/.bashrc