案例验证：分析NCCL-Tests运行日志优化Scale-Out网络拓扑

原创

星融元Asterfusion

发布于 2024-11-13 10:17:41

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发布于 2024-11-13 10:17:41

文章被收录于专栏：星融元

背景：All-reduce 和 Ring 算法

GPU并行计算中需要大规模地在计算节点之间同步参数梯度，产生了大量的集合通信流量。为了优化集合通信性能，业界开发了不同的集合通信库（xCCL），其核心都是实现 All-Reduce，这也是分布式训练最主要的通信方式。

LLM训练中的 All Reduce 操作一般分为三个步骤：

把每个节点的数据切分成N份;
通过reduce-scatter，让每个节点都得到1/N的完整数据块;
通过all-gather，让所有节点的每个1/N数据块都变得完整

基于这种流量模式，Ring算法是目前实现该操作最常见的基础算法之一。

顾名思义，Ring算法构建了一个环形网络——每个节点的数据会被切分成N份数据在所有GPU之间移动，且每个GPU只和相邻的GPU通信。这种流水线模式能充分利用所有节点的发送和接收带宽，减少 GPU 等待数据的空闲时间，同时也改善了传输大数据块时的性能和时延抖动问题。（但对于小规模数据传输，Ring算法可能会表现出较高的延迟和低效。）

工具说明：NCCL-Tests

NVIDIA提供的NCCL是当前面向AI的集合通信事实标准，NCCL-Test 是 NVIDIA 开源的工具，我们可以在官方Github下载来进行不同算法的性能测试（例如：ring，trees…）。本次测试使用All reduce的ring算法来进行性能评估。

root@bm-2204kzq:~# /usr/local/openmpi/bin/mpirun  #多机集群测试需要使用MPI方式执行
    --allow-run-as-root 
    -bind-to none  #不将进程绑定到特定的CPU核心
    -H 172.17.0.215:8,172.17.0.81:8 # host列表，:后指定每台机器要用的GPU数量
    -np 16 #指定要运行的进程数，等于总GPU数量
    -x NCCL_SOCKET_NTHREADS=16 
    -mca btl_tcp_if_include bond0 
    -mca pml ^ucx -mca btl ^openib #指定BTL的value为'^openib'
    -x NCCL_DEBUG=INFO #NCCL的调试级别为info
    -x NCCL_IB_GID_INDEX=3  
    -x NCCL_IB_HCA=mlx5_0:1,mlx5_2:1,mlx5_3:1,mlx5_4:1 
    -x NCCL_SOCKET_IFNAME=bond0  #指定了 NCCL 使用的网络接口
    -x UCX_TLS=sm,ud  #调整MPI使用的传输模式
    -x LD_LIBRARY_PATH -x PATH 
    -x NCCL_IBEXT_DISABLE=1 #如使用RoCE网络，此处应禁用
    -x NCCL_ALGO=ring  
/root/nccl-tests/build/all_reduce_perf -b 512 -e 18G -f 2 -g 1 #执行all reduce操作

NCCL-Tests常用参数及解释

GPU 数量
- -t,--nthreads <num threads> 每个进程的线程数量配置，默认 1；
- -g,--ngpus <GPUs per thread> 每个线程的 GPU 数量，默认 1；
数据大小配置
- -b,--minbytes <min size in bytes> 开始的最小数据量，默认 32M；
- -e,--maxbytes <max size in bytes> 结束的最大数据量，默认 32M；
数据步长设置
- -i,--stepbytes <increment size> 每次增加的数据量，默认: 1M；
- -f,--stepfactor <increment factor> 每次增加的倍数，默认禁用；
NCCL 操作相关配置
- -o,--op <sum/prod/min/max/avg/all>指定哪种操作为reduce，仅适用于Allreduce、Reduce或ReduceScatter等操作。默认值为：求和（Sum）；
- -d,--datatype <nccltype/all>指定使用哪种数据类型，默认 : Float；
性能相关配置
- -n,--iters <iteration count> 每次操作（一次发送）循环多少次，默认 : 20；
- -w,--warmup_iters <warmup iteration count> 预热迭代次数（不计时），默认：5；
- -m,--agg_iters <aggregation count> 每次迭代中要聚合在一起的操作数，默认：1；
- -a,--average <0/1/2/3> 在所有 ranks 计算均值作为最终结果 (MPI=1 only). <0=Rank0,1=Avg,2=Min,3=Max>，默认：1；
测试相关配置
- -p,--parallel_init <0/1> 使用线程并行初始化 NCCL，默认: 0；
- -c,--check <0/1> 检查结果的正确性。在大量GPU上可能会非常慢，默认：1；
- -z,--blocking <0/1> 使NCCL集合阻塞，即在每个集合之后让CPU等待和同步，默认：0；
- -G,--cudagraph <num graph launches> 将迭代作为CUDA图形捕获，然后重复指定的次数，默认：0；

案例验证：优化GPU互连拓扑

下图是一个未优化的双机8卡(H20)组网测试拓扑：

按照一般CPU云数据中心的连接方式，将同服务器的网卡连接到一台交换机上，两台交换机之间有4条400G链路相连。参与测试的为星融元（Asterfusion）交换机（CX732Q-N，32 x 400GE QSFP-DD, 2 x 10GE SFP+）。

NCCL-Test 性能测试结果

#                                                              out-of-place                       in-place          
#       size         count      type   redop    root     time   algbw   busbw #wrong     time   algbw   busbw #wrong
#        (B)    (elements)                               (us)  (GB/s)  (GB/s)            (us)  (GB/s)  (GB/s)       
         512           128     float     sum      -1    56.12    0.01    0.02      0    54.54    0.01    0.02      0
        1024           256     float     sum      -1    55.09    0.02    0.03      0    53.85    0.02    0.04      0
        2048           512     float     sum      -1    55.67    0.04    0.07      0    54.84    0.04    0.07      0
        4096          1024     float     sum      -1    55.70    0.07    0.14      0    55.05    0.07    0.14      0
        8192          2048     float     sum      -1    56.36    0.15    0.27      0    56.53    0.14    0.27      0
       16384          4096     float     sum      -1    57.21    0.29    0.54      0    57.02    0.29    0.54      0
       32768          8192     float     sum      -1    60.74    0.54    1.01      0    59.87    0.55    1.03      0
       65536         16384     float     sum      -1    67.42    0.97    1.82      0    68.41    0.96    1.80      0
      131072         32768     float     sum      -1    109.6    1.20    2.24      0    108.8    1.20    2.26      0
      262144         65536     float     sum      -1    108.3    2.42    4.54      0    108.3    2.42    4.54      0
      524288        131072     float     sum      -1    115.0    4.56    8.55      0    112.8    4.65    8.72      0
     1048576        262144     float     sum      -1    135.0    7.77   14.57      0    129.4    8.10   15.19      0
     2097152        524288     float     sum      -1    144.6   14.51   27.20      0    142.9   14.67   27.51      0
     4194304       1048576     float     sum      -1    222.0   18.89   35.43      0    220.0   19.07   35.75      0
     8388608       2097152     float     sum      -1    396.5   21.15   39.66      0    392.1   21.40   40.12      0
    16777216       4194304     float     sum      -1    736.3   22.78   42.72      0    904.7   18.55   34.77      0
    33554432       8388608     float     sum      -1   1405.5   23.87   44.76      0   1542.0   21.76   40.80      0
    67108864      16777216     float     sum      -1   2679.0   25.05   46.97      0   2721.0   24.66   46.24      0
   134217728      33554432     float     sum      -1   5490.1   24.45   45.84      0   5291.6   25.36   47.56      0
   268435456      67108864     float     sum      -1    10436   25.72   48.23      0    11788   22.77   42.70      0
   536870912     134217728     float     sum      -1    25853   20.77   38.94      0    23436   22.91   42.95      0
  1073741824     268435456     float     sum      -1    47974   22.38   41.97      0    54979   19.53   36.62      0
  2147483648     536870912     float     sum      -1   117645   18.25   34.23      0   117423   18.29   34.29      0
  4294967296    1073741824     float     sum      -1   248208   17.30   32.44      0   229171   18.74   35.14      0
  8589934592    2147483648     float     sum      -1   474132   18.12   33.97      0   476988   18.01   33.77      0
 17179869184    4294967296     float     sum      -1   949191   18.10   33.94      0   965703   17.79   33.36      0
# Out of bounds values : 0 OK

size (B)：操作处理的数据的大小，以字节为单位；
count (elements)：操作处理的元素的数量；
type：元素的数据类型；
redo p：使用的归约操作；
root：-1 表示这个操作没有根节点（all-reduce 操作涉及到所有的节点）；
time (us)：操作的执行时间，以微秒为单位；
algbw (GB/s)：算法带宽，以 GB/s 为单位；
busbw (GB/s)：总线带宽，以 GB/s 为单位；
wrong：错误的数量，如果这个值不是 0，那可能表示有一些错误发生。

查看结果时需要关注如下几点：

数据量增加时，带宽是否会下降（下降明显不符合预期）；
带宽的峰值，每次算到的带宽峰值，可以只关注 in 或者 out；
平均值，在数据量递增的情况下，可能无法体现最终的结果；
请确保数据量足够大，可以压到带宽上限（通过调整 b、e 或者 n 选项）。

分析以上信息可以发现：平均总线带宽仅22GB/s，在达到47GB/s左右的峰值流量后，随着数据量越大带宽性能却在下降，与正常值相差甚远。

机内拓扑分析

通过 nvidia-smi topo -m 可以得知机内设备拓扑

将上表转化为如下示意图：

NCCL通信路径分析

NCCL中用Channel的概念表示一个通信路径，在初始化的过程会自动感知拓扑并计算最佳的通信路径。为了更好的利用带宽和网卡实现并发通信，NCCL会使用多channel。NCCL-test运行日志里列出了16组channel如下：

### ChannelNum:16
    bm-2204kzq:252978:253054 [0] NCCL INFO Channel 00/16 :    0   7   5   6   4   3   1   2   8  15  13  14  12  11   9  10
    bm-2204kzq:252978:253054 [0] NCCL INFO Channel 01/16 :    0   7   5   6   4   3   1  10   8  15  13  14  12  11   9   2
    bm-2204kzq:252978:253054 [0] NCCL INFO Channel 02/16 :    0   7   5   6  12  11   9  10   8  15  13  14   4   3   1   2
    bm-2204kzq:252978:253054 [0] NCCL INFO Channel 03/16 :    0   7   5  14  12  11   9  10   8  15  13   6   4   3   1   2
    bm-2204kzq:252978:253054 [0] NCCL INFO Channel 04/16 :    0   7   5   6   4   3   1   2   8  15  13  14  12  11   9  10
    bm-2204kzq:252978:253054 [0] NCCL INFO Channel 05/16 :    0   7   5   6   4   3   1  10   8  15  13  14  12  11   9   2
    bm-2204kzq:252978:253054 [0] NCCL INFO Channel 06/16 :    0   7   5   6  12  11   9  10   8  15  13  14   4   3   1   2
    bm-2204kzq:252978:253054 [0] NCCL INFO Channel 07/16 :    0   7   5  14  12  11   9  10   8  15  13   6   4   3   1   2
    bm-2204kzq:252978:253054 [0] NCCL INFO Channel 08/16 :    0   7   5   6   4   3   1   2   8  15  13  14  12  11   9  10
    bm-2204kzq:252978:253054 [0] NCCL INFO Channel 09/16 :    0   7   5   6   4   3   1  10   8  15  13  14  12  11   9   2
    bm-2204kzq:252978:253054 [0] NCCL INFO Channel 10/16 :    0   7   5   6  12  11   9  10   8  15  13  14   4   3   1   2
    bm-2204kzq:252978:253054 [0] NCCL INFO Channel 11/16 :    0   7   5  14  12  11   9  10   8  15  13   6   4   3   1   2
    bm-2204kzq:252978:253054 [0] NCCL INFO Channel 12/16 :    0   7   5   6   4   3   1   2   8  15  13  14  12  11   9  10
    bm-2204kzq:252978:253054 [0] NCCL INFO Channel 13/16 :    0   7   5   6   4   3   1  10   8  15  13  14  12  11   9   2
    bm-2204kzq:252978:253054 [0] NCCL INFO Channel 14/16 :    0   7   5   6  12  11   9  10   8  15  13  14   4   3   1   2
    bm-2204kzq:252978:253054 [0] NCCL INFO Channel 15/16 :    0   7   5  14  12  11   9  10   8  15  13   6   4   3   1   2

Device map 显示 Rank #0-7、#8-15在同一服务器

### Device maps
    ## GPU map
        #  Rank  0 Group  0 Pid 252978 on bm-2204kzq device  0 [0x0f] NVIDIA H20
        #  Rank  1 Group  0 Pid 252979 on bm-2204kzq device  1 [0x34] NVIDIA H20
        #  Rank  2 Group  0 Pid 252980 on bm-2204kzq device  2 [0x48] NVIDIA H20
        #  Rank  3 Group  0 Pid 252981 on bm-2204kzq device  3 [0x5a] NVIDIA H20
        #  Rank  4 Group  0 Pid 252982 on bm-2204kzq device  4 [0x87] NVIDIA H20
        #  Rank  5 Group  0 Pid 252983 on bm-2204kzq device  5 [0xae] NVIDIA H20
        #  Rank  6 Group  0 Pid 252984 on bm-2204kzq device  6 [0xc2] NVIDIA H20
        #  Rank  7 Group  0 Pid 252985 on bm-2204kzq device  7 [0xd7] NVIDIA H20
        #  Rank  8 Group  0 Pid 253834 on bm-2204qhn device  0 [0x0f] NVIDIA H20 
        #  Rank  9 Group  0 Pid 253835 on bm-2204qhn device  1 [0x34] NVIDIA H20 
        #  Rank 10 Group  0 Pid 253836 on bm-2204qhn device  2 [0x48] NVIDIA H20 
        #  Rank 11 Group  0 Pid 253837 on bm-2204qhn device  3 [0x5a] NVIDIA H20 
        #  Rank 12 Group  0 Pid 253838 on bm-2204qhn device  4 [0x87] NVIDIA H20 
        #  Rank 13 Group  0 Pid 253839 on bm-2204qhn device  5 [0xae] NVIDIA H20
        #  Rank 14 Group  0 Pid 253840 on bm-2204qhn device  6 [0xc2] NVIDIA H20
        #  Rank 15 Group  0 Pid 253841 on bm-2204qhn device  7 [0xd7] NVIDIA H20

结合每个channel的具体路径信息（详见文末），在所有16条channel下的机间流量仅有以下8种固定的rank组合：10-0、2-8、1-10、9-2、6-12、14-4、5-14、13-6，对应的，产生通信的网卡有且仅有：

<bm-2204kzq>       <bm-2204qhn>
NIC0: mlx5_0 <---> NIC2: mlx5_2
NIC2: mlx5_2 <---> NIC0: mlx5_0
NIC3: mlx5_3 <---> NIC4: mlx5_4
NIC4: mlx5_4 <---> NIC3: mlx5_3

优化前性能不佳的原因是: 所有跨节点的并行流量都需跨交换机在四条互联链路上负载均衡，而现有的ECMP负载均衡对大流不够友好，形成了性能瓶颈。

所以在设计Scale-out网络拓扑的时候，我们应让集群内所有同轨道的网卡连接在一台交换机上，使集群性能达到最优。