科技行者

行者学院 转型私董会 科技行者专题报道 网红大战科技行者

知识库

知识库 安全导航

至顶网服务器频道IBM称旗下的Snap机器学习库比TensorFlow快46倍

IBM称旗下的Snap机器学习库比TensorFlow快46倍

  • 扫一扫
    分享文章到微信

  • 扫一扫
    关注官方公众号
    至顶头条

IBM日前放出话来,说旗下POWER服务器上的机器学习不仅仅是比谷歌云的TensorFlow快而已,而是快了整整46倍。

作者:The Register 来源:至顶网服务器频道2018-03-22 15:13:14

关键字: 机器学习 IBM

  • 评论
  • 分享微博
  • 分享邮件

IBM日前放出话来,说旗下POWER服务器上的机器学习不仅仅是比谷歌云的TensorFlow快而已,而是快了整整46倍。

谷歌软件工程师Andreas Sterbenz今年二月曾发文描述如何利用谷歌云机器学习和TensorFlow进行大规模广告和推荐场景点击预测。

他训练的模型可用来预测Criteo Labs点击日志(http://labs.criteo.com/)上显示广告的点击次数,Criteo Labs点击日志的大小超过1TB,包含来自数百万显示广告的特征值和点击反馈资料。

数据经过预处理(60分钟)后进行实际学习,训练用了60台工作机器和29台参数机器。该模型的训练花了70分钟,评估损失为0.1293。据我们的理解,该数值是准确性的粗略指标。

Sterbenz然后用了不同的建模技术,以获得更好的结果和减少评估损失,这样做花的时间会更长,最后用的模型是一个三期(Epoch)深度神经网络(Epoch指所有训练矢量更新权重的次数),耗时78小时。

IBM对此并不感兴趣,IBM希望证明自己的训练框架在POWER9服务器和GPU上运行时,在基本初始训练方面的性能比谷歌云平台上89台机器还要好。

苏黎世IBM研究中心的Thomas Parnell和Celestine Dunner用了相同的源数据,都是 Criteo Terabyte Click Logs(Criteo TB点击日志),训练样本达42亿个,特征达100万个,用的机器学习模型、逻辑回归都相同,但机器学习库不同。Parnell和Dunner用的是Snap机器学习库(Snap ML)(https://arxiv.org/pdf/1803.06333.pdf)。

他们在四台Power System AC922服务器上用Snap ML进行训练,即是说8个POWER9 CPU和16个Nvidia Tesla V100 GPU。完成时间不是70分钟,而是91.5秒,快了46倍。

他们给出了一张图表,比较了Snap ML、谷歌TensorFlow和另外三个库的表现:

IBM称旗下的Snap机器学习库比TensorFlow快46倍

速度是TensorFlow的46倍,这样的改进是不可小视的。二位研究人员将其归因于什么呢?

他们表示,Snap ML的特点是多层次并行性,可以在集群里不同节点之间分配工作负载,因而可以利用加速器单元,而且还可以利用各计算单元的多核并行性

1、首先,将数据分布到集群中的各工作节点上

2、再将节点上的数据分配到并行运行的CPU和加速GPU上

3、数据再被发送到GPU的多个内核,而CPU工作负载用的是多线程

Snap ML对分层算法功能进行嵌套,以利用三个层级上的并行性。

IBM研究人员并没有说TensorFlow未利用并行性,也没有提供Snap ML和TensorFlowz之间在这方面的比较。

但他们确实提到,“我们实行了专门的解决方案,目的是利用GPU的大规模并行架构,同时又不违背GPU内存中的数据局部性,这样就可以避免大量的数据传输开销。”

他们的文章称,用NVLink 2.0接口的AC922服务器比用接到Tesla GPU的PCIe接口的至强服务器(至强黄金版6150 CPU @ 2.70GHz)要快。 文章表示,“对于基于PCIe的设置,我们测到的有效带宽为11.8GB /秒,对于基于NVLink的设置,我们测到的有效带宽为68.1GB /秒。”

发送到GPU的训练数据就会在GPU里处理。 NVLink系统向GPU发送数据块的速度比PCIe系统快得多,时间为55ms,而不是318ms。

IBM团队还表示,“我们将系统用到的算法在用于稀疏数据结构时做了一些新的优化。”

总的来说, Snap ML似乎可以更多地利用Nvidia GPU,与x86服务器产品的PCIe链接比,在NVLink上可以更快地将数据传给Nvidia GPU。我们不知道POWER9 CPU与Xeons的速度相比时如何;就我们所知,IBM尚未公开发布任何POWER9与Xeon SP直接比较的结果。

我们其实也无法说Snap ML比TensorFlow好了多少,只有在相同的硬件上运行Snap ML和TensorFlow做了比较以后才能见分晓。

无论怎么说,时间缩短了46倍的确令人印象深刻,这样的表现给了IBM推动旗下POWER9服务器很大的空间,POWER9服务器可以成为加插Nvidia GPU运行Snap ML库及进行机器学习的场所。

  

科技行者:每条内容都是头条的新闻客户端 扫码立即下载

    • 评论
    • 分享微博
    • 分享邮件
    邮件订阅

    如果您非常迫切的想了解IT领域最新产品与技术信息,那么订阅至顶网技术邮件将是您的最佳途径之一。

    重磅专题
    相关文章
    最新文章