美国西部时间2月21日，百度硅谷人工智能实验室（SVAIL）宣布将Ring Allreduce算法引进深度学习领域，这让基于GPU训练的神经网络模型的训练速度显著提高。
Ring Allreduce是高性能计算（HPC）领域内一个众所周知的算法，但在深度学习领域内的应用相对较少。而百度SVAIL实验室研究员Andrew Gibiansky也录制了一个视频介绍了关于Ring Allreduce的基本情况。
高效并行训练的需求
随着神经网络参数越来越庞大，从几亿个参数与到数十亿参数，所需的GPU运算节点也在增加。然而，节点数量越多，整个系统的效率就会降低。
深度学习在多个GPU上训练神经网络通常比较困难，因为大家普遍采用的方法是，让多个GPU把数据发送给一个reducer GPU上，这会造成一种通信瓶颈，整个训练速度会因此拖慢。而且要训练的数据越多，则带宽瓶颈问题就显得越严重。
而ring allreduce算法移除了这种瓶颈，减少GPU发送数据花费的时间，而把时间更多用在处理有用工作上。SVAIL发布的博文中这样说道：
“ring allreduce 是这样一种算法——其通信成本是恒定的，与系统中的 GPU 的数量无关，并且仅由系统中的 GPU 之间的最慢连接来确定。事实上，如果在通信成本上你只考虑带宽这一因素（并忽略延迟），那么 ring allreduce 就是一个最佳的通信算法 。
算法的进行分两步：第一步，scatter-reduce；第二步，allgather。在第一步中，GPU 将交换数据，使得每个 GPU 最终都有一个最终结果的数据块。在第二步中，GPU 将交换那些块，使得所有 GPU 最终得到完整的最后结果。“
Ring Allreduce 中的 GPU 被布置在一个逻辑环路（logical ring）之中。每个 GPU 左右两个各有一个 GPU，并且只从左边的 GPU 接收数据，再把数据发送至右边的 GPU。
Ring Allreduce在接受采访时说道：
“Ring allreduce可以让我们在多设备和多节点的情况下，更加有效地平均梯度。在训练中使用这个带宽优化的算法，你可以显著减少通信开销，并由此扩展到更多的设备上，同时仍然保留同步随机梯度下降的确定性和可预测的收敛性。”
百度已经用这个算法来训练其语音识别模型，实验证明，与使用一个单独的reducer GPU相比，ring allreduce 可以将一个神经网络在40个GPU上的训练速度提升31倍。
百度也将这算法分享出来，发布了一个演示该 allreduce 算法的 C 语言库，也将该 allreduce 以补丁的形式整合到 TensorFlow 中。
另一个HPC与机器学习结合的例子
雷锋网此前也报道过，最近日本东京技术研究院宣布，将在今年夏天启动日本“最快的AI超级计算机”项目，这个超级计算机名为Tsubame3.0，使用的是英伟达GPU加速芯片，使其性能较以往提升2倍。HPC市场与快速兴起的AI市场有很大不一样，超级计算机以往被用于例如天气预测、气候建模、太空和核模拟等领域，而针对AI优化的芯片开始将这两个领域结合起来。而百度这次，则将HPC领域的软件技术应用于深度学习领域，看起来，HPC和机器学习这两个领域，正在以非常快的速度融合。
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