CUDA Graphs 加速阿里巴巴本地生活深度学习模型 Inference 流程


阿里巴巴集团旗下的阿里巴巴本地生活服务公司,是由饿了么和口碑会师合并组成国内领先的本地生活服务平台,使命是“重新定义城市生活,让生活更美好。”口碑专注到店消费服务,饿了么专注到家生活服务,蜂鸟即配专注即时配送服务,客如云专注为商家提供数字化升级的产品和服务,共同推动本地生活市场的数字化,让天下没有难做的生意。


阿里巴巴本地生活服务公司智能推荐系统基于智能 AI 系统对用户所在区域万级商户商品进行实时智能推荐和服务。实时智能推荐伴随着深度学习技术的发展,为了追求智能推荐的准确度,推荐模型朝着两个维度快速发展:1. 更宽更深的网络,更复杂的特征增强方式。2. 更多的不同维度的特征。这对在线推理阶段的实时性能和算力提出了更高的挑战。伴随着搜索推荐模型的在 GPU 的广泛落地使用,GPU 在各个场景下的算力优化也被广泛关注。


在线 Inference 过程中,由于考虑到存储 cache 的友好性,会把计算密集型算子和其周边的数据变换算子都在 GPU 中执行,算子数量的增长会导致严重的 kernel 启动开销,主要原因是:1. 大量小 kernel 的执行;2. TensorFlow 的调度机制使得通过大量的线程启动 kernel 到同一个 stream 中;多个线程竞争同个资源加剧 launch 开销。


在阿里巴巴本地生活推荐搜索场景中,有大量的深度学习模型在用户和商户,用户和商品匹配场景中使用,但是总体来看 GPU-Utilization 并不高,GPU 使用成本显得比较高。随着模型复杂度不断攀升(Inference 计算达到 10~20 GFLOPS),算法同学的收益产出一定程度上和模型复杂度成正比关系。目前搜推广的模型设计中部分子结构设计和变换很多,但是基本范式如下:


Feature Generation-> Embedding-> Attention/Transformer -> MLP


绿色部分基本属于计算密集型部分,但是在搜推广场景中,这部分算子不但包含对于算力需求旺盛的深度网络相关算子,也包含数据合并,数据变换等轻量级计算算子,这类算子的特点是:运算时长通常很短(1-10 微秒),而且这一类轻量级计算算子的数量伴随着 Transformer 的落地,数量占比逐步增高。


我们从另一个角度来量化这一过程轻量级计算算子的数量占比,GPU 的繁忙情况通常来说有两个指标:1. GPU-Utilization,表示 GPU 在单位时间内在执行 kernel 的时间片比例。2. SM Activity,表示 GPU 中 SM 在单位时间内用于执行 kernel 的 SM 使用比例*时间片比例。我们可以看到在推荐搜索模型线上 Inference 过程中 SM Activity 通常远远低于 GPU-Utilization,这表示 GPU 虽然在忙碌,但是由于轻量级计算算子的数量占比较高,SM 使用比例使用比例不高,GPU 的实际 “工作量” 并不大。


轻量级计算算子的比例高会导致该部分算子在 CPU 上调度过程中 kernel launch 的执行时长远远大于算子在 GPU 上的执行时长,这个现象会导致严重的 kernel launch bound 现象。


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基于以上挑战,阿里巴巴本地生活搜索推荐模型选择了 NVIDIA 提供的 AI 加速方案:CUDA Graphs 。


1、首先,我们根据业务场景的具体问题,使用 NVIDIA Nsight Systems 进行问题定位和分析。我们利用 NVIDIA Nsight Systems 集成到线上 Inference 环境中,获取了真实环境下 Inference 过程的 GPU Profing 文件。通过 Profing 文件,我们可以清晰的看到 Inference 过程中,kernel launch bound 现象异常严重,符合我们的分析预想(如下图)。


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2、后续,我们采用集成 CUDA Graphs 进行模型 Inference 过程优化,理论上 CUDA Graphs 会大幅缓解 kernel launch bound 现象,因为 CUDA Graphs 会合并 N 个 kernel 独立的 launch 操作,变为 1 个 graph launch 操作,这样 kernel launch 不再是整个推理的瓶颈(如下图)。


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经过集成 NVIDIA Nsight Systems 进行 GPU 使用情况查看和细节问题的诊断,我们充分了解和分析了业务中对 GPU 的使用情况的 kernel 执行流程。对性能进一步优化起到了指导作用。后续集成 CUDA Graphs 后,符合预期效果。推荐深度学习模型在 Inference 过程中的耗时 P99 下降 66%,单机吞吐提升 110%。让用户在毫无感知的时间范围内完成了模型算力达到 10 GFLOPS 的 Inference 过程,用户体验得到了极大的提升。


在使用 NVIDIA Nsight Systems 进行 GPU 瓶颈分析过程中,文档查阅和使用教程很方便上手,集成过程也较为方便,指标介绍很丰富,快速完成 GPU 使用情况分析。后续 CUDA Graphs 使用过程中,相关文档也比较完善,包括图的切割和分装,算子 Capture 标准等。


本次优化过程,团队内部积累了一套较为完善的 GPU 优化手段和优化方法理论,后续遇到其他模型性能问题时也有的放矢。多场景进行优化后,对整个 GPU 集群而言,资源利用率得到了良好的改善,GPU-Utilization 提升了 3 倍,机器成本得到了良好的优化。


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