调参侠看过来！两个提高深度学习训练效率的绝技

1. 训练的瓶颈在哪里

 GPU利用率低：模型训练时GPU显存沾满了，但是GPU的利用率比较不稳定，有时候0%，有时候90%，忽高忽低。   

 训练的数据量大：训练数据大，在百万/千万的量级，训练一个Epoch需要很长时间，模型迭代周期过长。

2. 提高GPU利用率：CPU vs GPU

GPU利用率低, 主要原因是CPU处理的效率跟不上GPU

2.1 CPU vs GPU的通信

 CPU负责加载数据+数据预处理，并不断的在内存和显存之间交互数据  GPU负责模型训练（图片来自网络）

2.2 解决方案

采用多进程并行处理，加快CPU加载数据的性能

 keras keras 中提供了workers use_multiprocessing来采用多进程方式，并行处理数据，并push到队列中，共GPU模型训练。因为进程之间可能相互影响资源，并不是越大越好，workers可以设置2，4，8。  run_model.fit_generator(                generator=training_generator,                class_weight={0: config.weights, 1: 1},                epochsepochs=epochs,                verbose=1,                steps_per_epochsteps_per_epoch=steps_per_epoch,                callbacks=callbacks_list,                validation_data=valid_generator,               validation_stepsvalidation_steps=validation_steps,                shuffle=True,                workers=8,                use_multiprocessing=True,                max_queue_size=20   pytorch torch在加载数据中提供类似参数num_workers。pin_memory=True可以直接加载到显存中，而不需要内存  torch.utils.data.DataLoader(image_datasets[x],                               batch_sizebatch_size=batch_size,                                shuffle=True,                               num_workers=8,                               pin_memory=True) 

3. 分布式并行训练

3.1 并行模式

当训练的数据量很大时，可以通过多个机器多个GPU来提高训练的效率。不同于hadoop和spark等分布式数据处理框架，深度学习训练因为要涉及参数的前项传播和反向传播，有两种并行方式：

 模型并行（ model parallelism ）:分布式系统中的不同机器（GPU/CPU等）负责网络模型的不同部分，通常是神经网络模型的不同网络层被分配到不同的机器，或者同一层内部的不同参数被分配到不同机器。一般是超大的模型，一张显卡放不下的情况，如NLP的模型。模型并行的缺点是层和层之间可能存在依赖关系，不能完全的并行。（图片来自网络）  

 数据并行（ data parallelism ）：不同的机器有同一个模型的多个副本，每个机器分配到不同的数据，然后将所有机器的计算结果按照某种方式合并。这种就比较适合大数据的情况。数据并行要解决的问题是数据的分割和传输，以及参数的更新。

3.2 数据并行

Facebook在《Accurate, Large Minibatch SGD: Training ImageNet in 1 Hour》介绍了使用 256 块 GPU 进行 ResNet-50 网络「数据并行」训练的方法

 数据分割: 选用大的batch-size, 按照worker数量进行分割， 分发到不同worker执行  参数更新：参数的更新有两种模式（1）参数服务器 （2） ring环状更新（无服务器模式）

3.2.1 参数服务器模式

（编辑：淮北站长网）

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