在bert4keras中使用混合精度和XLA加速训练

之前笔者一直都是聚焦于模型的构思和实现，鲜有关注模型的训练加速，像混合精度和XLA这些技术，虽然也有听过，但没真正去实践过。这两天折腾了一番，成功在bert4keras中使用了混合精度和XLA来加速训练，在此做个简单的总结，供大家参考。

本文的多数经验结论并不只限于bert4keras中使用，之所以在标题中强调bert4keras，只不过bert4keras中的模型实现相对较为规整，因此启动这些加速技巧所要做的修改相对更少。

实验环境 #

本文的实验显卡为3090，使用的docker镜像为nvcr.io/nvidia/tensorflow:21.09-tf1-py3，其中自带的tensorflow版本为1.15.5。另外，实验所用的bert4keras版本为0.11.3。其他环境也可以参考着弄，要注意有折腾精神，不要指望着无脑调用。

顺便提一下，3090、A100等卡只能用cuda11，而tensorflow官网的1.15版本是不支持cuda11的，如果还想用tensorflow 1.x，那么只能用nvidia亲自维护的nvidia-tensorflow，或者用其构建的docker镜像。用nvidia而不是google维护的tensorflow，除了能让你在最新的显卡用上1.x版本外，还有nvidia专门做的一些额外优化，具体文档可以参考这里。

不要说“tensorflow都出到2.8了，怎么还用1.15”这样的话，你的显卡是nvidia产的，所以哪个版本的tensorflow最好用，你我说了不算，甚至Google说了都不算，nvidia说的才算，nvidia还在维护着1.15，那说明1.15才是yyds。

混合精度 #

首先我们来看混合精度训练，简单来说就是模型计算用FP16、参数更新和存储用FP32，FP16的表示范围大致是$6\times 10^{-8}\sim 65504$，其上下界都是我们在实现模型时有可能触碰到的，所以引入FP16后最大的问题就是溢出和精度损失。更详细的原理介绍大家自行搜索就好，本文主要关注怎么用。

nvidia-tensorflow的帮助文档中对混合精度训练的介绍可见这里，其中启动混合精度训练最简单的方法是脚本的开头添加环境变量：

import os
os.environ['TF_KERAS'] = '1'  # 必须使用tf.keras
os.environ['TF_ENABLE_AUTO_MIXED_PRECISION_GRAPH_REWRITE'] = '1'  # 混合精度训练

读者或许留意到，多数教程介绍的是 TF_ENABLE_AUTO_MIXED_PRECISION 而我这里是 TF_ENABLE_AUTO_MIXED_PRECISION_GRAPH_REWRITE ，它们的区别在于前者会自动添加“动态损失放大（Loss Scaling）”而后者不会，但笔者测试发现“动态损失放大”并不能替代手动调整损失，因此干脆不要这个功能了。

添加完环境变量后，可以重新启动训练脚本看看情况。如果训练开始就出现了NaN，那么可以调整一下infinity和epsilon：

from bert4keras.backend import K
K.set_infinity(1e4)
K.set_epsilon(1e-5)

调整完后通常不会一开始就NaN了（如果还有，那就检查一下模型其他地方有没有用到不受这这两个函数控制的 infinity 和 epsilon 并修改过来），但有可能出现的是loss先降后升最后NaN，这是因为初始化不好，或者是像DeepNet那样刻意为之，使得模型存在部分参数的梯度极小（小于$10^{-8}$），这时候在FP16的精度内它就直接等于0了，于是这部分参数不会得到更新，或者等价说梯度是不准的，长时间用不准的梯度更新，就容易不收敛。

这时候解决方案就是“损失放大”了。我们可以直接在损失函数上乘上一个放大因子（比如1000，可以自行调试，不出现NaN的前提下越大越好），使得原本很小的梯度就得以放大到FP16范围内，不至于直接置零，避免了梯度的精度损失。而对于我们平时用的Adam、LAMB等优化器来说，损失函数乘上一个常数并不会改变这些优化器的训练过程，也就是它们完全是兼容“损失放大”的。

事实上，笔者发现“损失放大”技巧不仅仅在混合精度训练场景下有效，即便是全FP32精度训练也会有一定作用：在全FP32精度训练时，如果不进行损失放大，开始阶段模型会停留在某个损失值一段时间，然后才慢慢下降；而如果进行了损失放大，那么开始阶段模型就一直保持缓慢下降趋势，相对来说收敛更快了。

代数加速 #

现在我们来看XLA，全称为“Accelerated Linear Algebra”，即专门用来加速线性代数运算的。简单来说，XLA就是对计算图提前进行编译优化，将能合并的算子进行合并（减少缓存变量以节省内存），将能并行的算子进行并行（提高计算速度）。

在nvidia-tensorflow中，启动XLA的最简单方式依旧是添加环境变量：

import os
os.environ['TF_KERAS'] = '1'  # 必须使用tf.keras
os.environ['TF_XLA_FLAGS'] = '--tf_xla_auto_jit=1'  # 启用XLA

但要注意，XLA不是保证有提升的，刚才我们说到，XLA会将能并行的算子尽量并行，很明显这是通过空间换时间的方案，因此启用XLA后可能会消耗更多的显存以导致OOM，甚至并行簇过大时反而会导致性能下降。官方文档对有可能出现的异常做了比较详尽的分析并提出了相应的建议，其中笔者推荐的解决方法是补充--tf_xla_enable_lazy_compilation=false参数：

import os
os.environ['TF_KERAS'] = '1'  # 必须使用tf.keras
os.environ['TF_XLA_FLAGS'] = '--tf_xla_auto_jit=1'  # 启用XLA
os.environ['TF_XLA_FLAGS'] += ' --tf_xla_enable_lazy_compilation=false'  # 优化XLA

如果这都不能解决，那就换成XLA Lite：

import os
os.environ['TF_KERAS'] = '1'  # 必须使用tf.keras
os.environ['TF_XLA_FLAGS'] = '--tf_xla_auto_jit=fusible'  # 启用XLA Lite

如果换成XLA Lite都无法解决，那基本就说明XLA不适合你的模型了。

性能比较 #

在3090上，启动混合精度训练带来的加速大概是10%多一点。这个幅度可能不如大家想象的那么快，笔者猜测这是因为3090、A100等新卡上面，默认的FP32格式实际上用的是一种名为TF32的格式（参考这里），TF32某种意义来说本身就是一种“半精度格式”，比FP32更快。换句话说，3090上的FP32本身就相当于已经做过一定的半精度优化了，速度本来就更快，因此换成混合精度后的提升相对来说就小了。

至于XLA带来的提升，大致是15%左右。在笔者的训练脚本中，直接设置环境变量 TF_XLA_FLAGS 为--tf_xla_auto_jit=1会OOM，补充--tf_xla_enable_lazy_compilation=false依旧，而改为--tf_xla_auto_jit=fusible则可以正常训练。

最后，最关键的是，混合精度与XLA可以叠加使用！两者一起使用带来的加速大概是30%左右，并且混合精度训练的加入基本上可以抵消XLA带来的显存消耗增加，两者真可谓是相得益彰了。

文章小结 #

本文介绍了在bert4keras中使用混合精度和XLA加速训练的尝试，两者同时启用大概能在3090上加速30%左右。

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