Tensorflow：GPU训练速度分析

GPU训练速度分析：

常见模型会从磁盘中抽取数据，进行预处理，然后通过网络发送数据。例如，处理JPEG图片的模型会有下面的流程：从磁盘加载图片，将JPEG解码成一个tensor，进行裁减（crop）和补齐（pad），可能还会进行翻转（flip）和扭曲（distort），然后再batch。该流程被称为input pipeline。随着GPUs和其它硬件加速器越来越快，数据预处理可能是个瓶颈。

验证该问题：

生成一个timeline，然后观察那些空白（等待状态）的大块(large blocks)。
参考代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.client import timeline

a = tf.random_normal([2000, 5000])
b = tf.random_normal([5000, 1000])
res = tf.matmul(a, b)

with tf.Session() as sess:
    # add additional options to trace the session execution
    options = tf.RunOptions(trace_level=tf.RunOptions.FULL_TRACE)
    run_metadata = tf.RunMetadata()
    sess.run(res, options=options, run_metadata=run_metadata)

    # Create the Timeline object, and write it to a json file
    fetched_timeline = timeline.Timeline(run_metadata.step_stats)
    chrome_trace = fetched_timeline.generate_chrome_trace_format()
    with open('timeline_01.json', 'w') as f:
        f.write(chrome_trace)

应该注意到给session运行时添加的额外的options和run_metadata，这个脚本应该在CPU和GPU上运行，在执行之后我们会获得timeline_01.json和性能剖析的数据，这些都以Chrome的trace文件形式存储。
要查看存储的数据，我们应该使用Chrome浏览器（不幸的是据我所知，只有它支持自己的跟踪格式）。转到chrome://tracing跟踪页面。在左上角，您会看到加载按钮。按下它并加载我们的JSON文件。

点击load按钮，将生成的.json进行load即可：

由上图可知：数据预处理是CPU和GPU都占用，耗时比较长。
将队列操作全部指定在CPU下：with tf.device(‘/cpu:0’):

重新生成timeline：

可见：数据预处理速度明显减少，GPU使用效率明显提升。

GPU利用率优化：

1.CPU预处理
在CPU上放置input pipeline操作，可以极大提升性能。对于input pipeline，使用CPU可以充分释放GPU，让它更聚焦于训练上。为了确保预处理过程发生在CPU上，需要按以下方式包装预处理操作：
with tf.device(‘/cpu:0’):
# function to get and process images or data.
distorted_inputs = load_and_distort_images()
如果使用tf.estimator.Estimator，input function会被自动放置在CPU上。

2使用Dataset API
对于构建input pipeline，推荐使用Dataset API来替代queue_runner。该API在tensorFlow 1.2中作为contrib的一部分被添加进去，并在后续版本会移至core包中。Dataset API会使用C++的多线程机制，会比基于python的queue_runner（受限于python的多线程低性能）的开销更低。
当使用一个feed_dict来feeding数据时，会提供更高的灵活性，使用feed_dict的大多数实例不可以进行合适的扩展。然而，在只有一个GPU的实例中，这种差异是微不足道的。我们仍推荐使用Dataset API。避免使用以下的情况：
feed_dict often results in suboptimal performance when using large inputs.
sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})

3.Fused batch norm
Fused batch norm 会结合多种op，来将batch归一化（normalization）到单个kernel中。对于一些模型，Batch norm是一个开销昂贵的处理，会占据大量的操作时间。使用fused batch norm可以进行12%-30%的加速。
有两个常用的batch norm，它们同时支持fusing。核心的tf.layers.batch_normalization在TensorFlow 1.3中被添加进去。
bn = tf.layers.batch_normalization(input_layer, fused=True, data_format=’NCHW’)
自TensorFlow 1.0后，tf.contrib.layers.batch_norm方法具有fused操作。
bn = tf.contrib.layers.batch_norm(input_layer, fused=True, data_format=’NCHW’)

4.其他还有很多优化方法，参考：
https://walsvid.github.io/2017/03/25/profiletensorflow/
http://d0evi1.com/tensorflow/performance/

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注：博众家之所长，集群英之荟萃。