推理引擎中的NCCL通信优化：在Tensor Parallelism中掩盖All-Reduce延迟的CUDA Graph应用

好的，没问题。

推理引擎中的NCCL通信优化：在Tensor Parallelism中掩盖All-Reduce延迟的CUDA Graph应用

大家好，今天我们来深入探讨一个在分布式深度学习推理中至关重要的话题：如何利用CUDA Graph来优化Tensor Parallelism中的NCCL通信，从而掩盖All-Reduce操作的延迟，提高推理性能。

1. Tensor Parallelism简介及挑战

Tensor Parallelism (TP) 是一种将模型张量分割到多个GPU上进行计算的并行策略。与Data Parallelism复制整个模型到每个GPU上不同，TP将模型的某些层（通常是线性层或卷积层）的张量沿某个维度分割，每个GPU只负责处理一部分张量。这样可以显著减少每个GPU上的内存占用，允许训练或推理更大的模型。

例如，假设我们有一个线性层 Y = XW，其中 X 是输入张量，W 是权重张量，Y 是输出张量。在TP中，我们可以将 W 沿列维度分割成 W1, W2, ..., Wn，分别分配到n个GPU上。每个GPU计算 Yi = X @ Wi，然后通过All-Reduce操作将所有 Yi 聚合起来，得到最终的输出 Y。

import torch
import torch.distributed as dist

def tensor_parallel_linear(input_tensor, weight, rank, world_size):
  """
  执行 Tensor Parallelism 的线性层。

  Args:
    input_tensor: 输入张量 (torch.Tensor)。
    weight: 权重张量 (torch.Tensor)。
    rank: 当前进程的rank (int)。
    world_size: 总的进程数 (int)。

  Returns:
    输出张量 (torch.Tensor)。
  """
  # 将权重张量沿列维度分割
  weight_chunks = torch.chunk(weight, world_size, dim=1)
  local_weight = weight_chunks[rank]

  # 执行局部矩阵乘法
  local_output = torch.matmul(input_tensor, local_weight)

  # 使用 All-Reduce 聚合结果
  output_list = [torch.empty_like(local_output) for _ in range(world_size)]
  dist.all_gather(output_list, local_output)
  output = torch.cat(output_list, dim=1)

  return output

尽管TP可以有效降低内存占用，但引入了额外的通信开销。尤其是All-Reduce操作，它需要在所有GPU之间同步数据，成为性能瓶颈。在同步推理场景中，每次推理都需要执行All-Reduce，延迟会累积，影响整体吞吐量。

挑战总结：

• All-Reduce延迟： All-Reduce操作是TP中的关键通信环节，其延迟会显著影响推理速度。
• 同步推理： 在同步推理中，每个推理步骤都需要等待All-Reduce完成，延迟累积。

2. CUDA Graph简介及优势

CUDA Graph是CUDA 10引入的一项特性，允许将一系列CUDA操作（Kernel launch，内存拷贝等）记录到一个Graph中，然后重复执行这个Graph。 与传统的动态启动CUDA Kernel的方式相比，CUDA Graph具有以下优势：

• 减少CPU开销： 将Kernel launch操作从CPU卸载到GPU，减少CPU和GPU之间的同步开销。
• 优化Kernel执行顺序： CUDA Graph可以对Kernel执行顺序进行优化，例如合并相邻的Kernel launch操作，减少Kernel launch overhead。
• 提高可预测性： 由于Graph的结构是固定的，因此可以提高Kernel执行的可预测性，降低延迟抖动。

CUDA Graph的创建和执行流程：

1. 创建CUDA Graph： 使用 cudaGraphCreate 函数创建一个空的CUDA Graph。
2. 记录CUDA操作： 使用 cudaGraphAddKernelNode， cudaGraphAddMemcpyNode 等函数将CUDA操作添加到Graph中。
3. 实例化CUDA Graph： 使用 cudaGraphInstantiate 函数将CUDA Graph实例化为一个可执行的Graph。
4. 执行CUDA Graph： 使用 cudaGraphLaunch 函数执行Graph。

#include <iostream>
#include <cuda_runtime.h>

int main() {
  // 1. 创建CUDA Graph
  cudaGraph_t graph;
  cudaGraphCreateParams params = {cudaGraph ক্যাপtureFlagsDefault};
  cudaGraphCreate(&graph, &params);

  // 开始记录CUDA操作
  cudaGraphBeginCapture(&graph, 0);

  // 模拟一些CUDA操作 (例如，一个简单的Kernel launch)
  int N = 1024;
  size_t buffer_size = N * sizeof(int);
  int *d_data;
  cudaMalloc(&d_data, buffer_size);

  // 定义Kernel
  cudaKernelNodeParams kernelParams = {};
  // 假设我们有一个kernel名为`myKernel`
  //kernelParams.func = (void *)myKernel;
  //kernelParams.gridDim = dim3(N / 256, 1, 1);
  //kernelParams.blockDim = dim3(256, 1, 1);
  //kernelParams.sharedMemBytes = 0;
  //void *args[] = {&d_data, &N};
  //kernelParams.kernelParams = args;
  //kernelParams.numParams = 2;

  cudaGraphNode_t kernelNode;
  //cudaGraphAddKernelNode(&kernelNode, graph, NULL, 0, &kernelParams);

  // 结束记录CUDA操作
  cudaGraphEndCapture(&graph);

  // 2. 实例化CUDA Graph
  cudaGraphExec_t executableGraph;
  cudaGraphInstantiate(&executableGraph, graph, 0);

  // 3. 执行CUDA Graph
  cudaGraphLaunch(executableGraph, 0);
  cudaDeviceSynchronize();

  // 清理
  cudaGraphExecDestroy(executableGraph);
  cudaGraphDestroy(graph);
  cudaFree(d_data);

  return 0;
}

3. 利用CUDA Graph掩盖All-Reduce延迟

我们可以利用CUDA Graph将TP中的计算操作和All-Reduce操作记录到一个Graph中，从而掩盖All-Reduce的延迟。 具体方法如下：

1. 将每个GPU上的计算操作和All-Reduce操作组成一个子图。
2. 将所有GPU上的子图合并成一个大的CUDA Graph。
3. 在推理时，重复执行这个大的CUDA Graph。

通过这种方式，CUDA Graph可以将All-Reduce操作与其他计算操作重叠执行，从而掩盖All-Reduce的延迟。 例如，在GPU0执行All-Reduce操作的同时，GPU1可以执行后续的计算操作，从而提高整体的并行度。

具体步骤：

1. 创建NCCL Communicator： 使用NCCL库创建用于All-Reduce操作的Communicator。

   import torch
   import torch.distributed as dist
   import torch.cuda.nccl as nccl
   
   def create_nccl_comm(rank, world_size):
       """
       创建 NCCL Communicator。
   
       Args:
           rank: 当前进程的rank (int)。
           world_size: 总的进程数 (int)。
   
       Returns:
           NCCL Communicator。
       """
       comm_id = nccl.getUniqueId()
       comm = nccl.NcclCommunicator(world_size, comm_id, rank)
       return comm

2. 记录CUDA操作到Graph： 在每个GPU上，记录计算操作和All-Reduce操作到各自的CUDA Graph中。需要注意的是，All-Reduce操作需要使用NCCL的异步接口，例如 ncclAllReduceAsync。

   import torch
   import torch.cuda as cuda
   import torch.cuda.nccl as nccl
   
   def record_tp_graph(input_tensor, weight, rank, world_size, comm):
       """
       记录 Tensor Parallelism 的 CUDA 操作到 CUDA Graph。
   
       Args:
           input_tensor: 输入张量 (torch.Tensor)。
           weight: 权重张量 (torch.Tensor)。
           rank: 当前进程的rank (int)。
           world_size: 总的进程数 (int)。
           comm: NCCL Communicator。
   
       Returns:
           CUDA Graph。
       """
       # 将权重张量沿列维度分割
       weight_chunks = torch.chunk(weight, world_size, dim=1)
       local_weight = weight_chunks[rank]
   
       # 创建 CUDA Graph
       graph = cuda.CudaGraph()
       stream = cuda.Stream()
       with cuda.graph(graph, stream=stream):
           # 执行局部矩阵乘法
           local_output = torch.matmul(input_tensor, local_weight)
   
           # 创建用于 All-Reduce 的 buffer
           sendbuf = local_output.contiguous()
           recvbuf = torch.empty_like(sendbuf).contiguous()
   
           # 执行异步 All-Reduce
           nccl.all_reduce(sendbuf, recvbuf, comm, stream)
   
       return graph

3. 实例化和执行CUDA Graph： 在推理时，实例化CUDA Graph并重复执行。

   def execute_tp_graph(graph):
       """
       执行 Tensor Parallelism 的 CUDA Graph。
   
       Args:
           graph: CUDA Graph。
       """
       # 实例化 CUDA Graph
       executable_graph = graph.instantiate()
   
       # 执行 CUDA Graph
       executable_graph.launch()
       torch.cuda.synchronize()
   
       # 释放资源
       executable_graph.destroy()

完整代码示例：

import torch
import torch.distributed as dist
import torch.cuda as cuda
import torch.cuda.nccl as nccl
import time

def create_nccl_comm(rank, world_size):
    """
    创建 NCCL Communicator。

    Args:
        rank: 当前进程的rank (int)。
        world_size: 总的进程数 (int)。

    Returns:
        NCCL Communicator。
    """
    comm_id = nccl.getUniqueId()
    comm = nccl.NcclCommunicator(world_size, comm_id, rank)
    return comm

def record_tp_graph(input_tensor, weight, rank, world_size, comm):
    """
    记录 Tensor Parallelism 的 CUDA 操作到 CUDA Graph。

    Args:
        input_tensor: 输入张量 (torch.Tensor)。
        weight: 权重张量 (torch.Tensor)。
        rank: 当前进程的rank (int)。
        world_size: 总的进程数 (int)。
        comm: NCCL Communicator。

    Returns:
        CUDA Graph。
    """
    # 将权重张量沿列维度分割
    weight_chunks = torch.chunk(weight, world_size, dim=1)
    local_weight = weight_chunks[rank]

    # 创建 CUDA Graph
    graph = cuda.CudaGraph()
    stream = cuda.Stream()
    with cuda.graph(graph, stream=stream):
        # 执行局部矩阵乘法
        local_output = torch.matmul(input_tensor, local_weight)

        # 创建用于 All-Reduce 的 buffer
        sendbuf = local_output.contiguous()
        recvbuf = torch.empty_like(sendbuf).contiguous()

        # 执行异步 All-Reduce
        nccl.all_reduce(sendbuf, recvbuf, comm, stream)

    return graph

def execute_tp_graph(graph):
    """
    执行 Tensor Parallelism 的 CUDA Graph。

    Args:
        graph: CUDA Graph。
    """
    # 实例化 CUDA Graph
    executable_graph = graph.instantiate()

    # 执行 CUDA Graph
    executable_graph.launch()
    torch.cuda.synchronize()

    # 释放资源
    executable_graph.destroy()

def tensor_parallel_linear(input_tensor, weight, rank, world_size, comm):
    """
    执行 Tensor Parallelism 的线性层。

    Args:
        input_tensor: 输入张量 (torch.Tensor)。
        weight: 权重张量 (torch.Tensor)。
        rank: 当前进程的rank (int)。
        world_size: 总的进程数 (int)。
        comm: NCCL Communicator.

    Returns:
        输出张量 (torch.Tensor)。
    """
    # 将权重张量沿列维度分割
    weight_chunks = torch.chunk(weight, world_size, dim=1)
    local_weight = weight_chunks[rank]

    # 执行局部矩阵乘法
    local_output = torch.matmul(input_tensor, local_weight)

    # 创建用于 All-Reduce 的 buffer
    sendbuf = local_output.contiguous()
    recvbuf = torch.empty_like(sendbuf).contiguous()

    # 执行 All-Reduce
    nccl.all_reduce(sendbuf, recvbuf, comm)

    return recvbuf

def main(rank, world_size):
    # 初始化分布式环境
    dist.init_process_group(backend="nccl", rank=rank, world_size=world_size)
    torch.cuda.set_device(rank)

    # 创建 NCCL Communicator
    comm = create_nccl_comm(rank, world_size)

    # 创建输入和权重张量
    input_size = 1024
    output_size = 2048
    input_tensor = torch.randn(1, input_size, device=rank)
    weight = torch.randn(input_size, output_size, device=rank)

    # 记录 CUDA Graph
    graph = record_tp_graph(input_tensor, weight, rank, world_size, comm)

    # 预热 CUDA Graph
    for _ in range(5):
        execute_tp_graph(graph)

    # 测量执行时间
    start_time = time.time()
    num_iterations = 100
    for _ in range(num_iterations):
        execute_tp_graph(graph)
    end_time = time.time()

    # 计算平均执行时间
    average_time = (end_time - start_time) / num_iterations
    print(f"Rank {rank}: Average execution time with CUDA Graph: {average_time:.4f} seconds")

    # 对比不使用CUDA Graph的情况
    torch.cuda.synchronize()
    start_time_no_graph = time.time()
    for _ in range(num_iterations):
        tensor_parallel_linear(input_tensor, weight, rank, world_size, comm)
        torch.cuda.synchronize() # 确保每个迭代都完成
    end_time_no_graph = time.time()

    average_time_no_graph = (end_time_no_graph - start_time_no_graph) / num_iterations
    print(f"Rank {rank}: Average execution time without CUDA Graph: {average_time_no_graph:.4f} seconds")

    # 清理分布式环境
    dist.destroy_process_group()

if __name__ == "__main__":
    import os
    world_size = 2  # 例如，使用两个GPU
    os.environ['MASTER_ADDR'] = 'localhost'
    os.environ['MASTER_PORT'] = '12355' # 端口随意指定，但要确保未被占用

    import torch.multiprocessing as mp
    mp.spawn(main,
             args=(world_size,),
             nprocs=world_size,
             join=True)

表格：CUDA Graph与传统方式的性能对比

指标	CUDA Graph	传统方式
CPU开销	低	高
Kernel启动延迟	低	高
并行度	高	低
推理吞吐量	高	低

4. 进一步优化

除了基本的CUDA Graph应用，我们还可以通过以下方式进一步优化TP中的NCCL通信：

• Overlap Computation and Communication: 确保计算和通信操作尽可能地重叠，充分利用GPU资源。 可以考虑pipeline parallelism与tensor parallelism结合。
• 使用Pinned Memory: 将输入和输出张量分配在Pinned Memory中，可以提高数据传输速度。
• 调整Batch Size: 合适的Batch Size可以提高GPU利用率，减少通信开销。 较大的batch size通常可以摊销通信开销。
• 使用更快的NCCL算法: NCCL提供了多种All-Reduce算法，可以根据不同的硬件和网络环境选择合适的算法。 比如Ring All-Reduce。
• 使用CUDA Streams: 将不同的计算和通信操作分配到不同的CUDA Stream中，可以提高并行度。

5. 注意事项

• CUDA版本要求： CUDA Graph需要CUDA 10及以上版本。
• NCCL版本要求： 建议使用最新版本的NCCL库，以获得最佳性能。
• Graph更新： 如果模型的结构或参数发生变化，需要重新创建CUDA Graph。 CUDA Graph 不适合动态变化的图结构。
• 调试难度： CUDA Graph的调试相对复杂，需要使用CUDA提供的调试工具。

总结：利用CUDA Graph优化Tensor Parallelism的策略

本文详细介绍了如何利用CUDA Graph来优化Tensor Parallelism中的NCCL通信，从而掩盖All-Reduce操作的延迟，提高推理性能。通过将计算操作和All-Reduce操作记录到CUDA Graph中，可以充分利用GPU资源，提高并行度，最终提高推理吞吐量。此外，还讨论了一些进一步优化的方法，以及使用CUDA Graph的注意事项。