发挥共享内存优势，MegEngine集合通信效率超NCCL

引言

在机器学习的分布式训练场景中，集合通信是至关重要的一个环节。集合通信主要用于在参与训练的不同GPU或节点之间同步梯度信息，以保证模型参数的一致性。作为一种常用的集合通信后端，NCCL（NVIDIA Collective Communications Library）凭借其高性能，成为了许多深度学习框架的首选。

然而，在实际应用中，NCCL在某些情况下会遇到一些性能瓶颈。例如，在网络训练任务中，NCCL需要通过PCIe总线在不同GPU之间交换数据，这可能会引入额外的延迟和开销。为了克服这一限制，MegEngine提出了一个新的集合通信算法，利用共享内存来加速数据交换。

共享内存加速集合通信

共享内存是一种在不同进程或线程之间共享的内存区域。与通过PCIe总线交换数据相比，共享内存可以提供更低延迟、更高带宽的数据传输。因此，MegEngine的集合通信算法通过将数据存储在共享内存中，从而避免了PCIe总线的开销。

具体来说，MegEngine的集合通信算法采用了一种名为"Ring Allreduce"的协议。该协议将参与通信的GPU或节点组织成一个环形拓扑结构，并通过共享内存逐个节点地传递梯度数据。这种设计消除了对PCIe总线的依赖，有效地降低了通信延迟。

实验结果

为了评估新算法的性能，MegEngine团队在不同网络训练任务上进行了实验。结果表明，与NCCL相比，MegEngine的集合通信算法实现了显著的加速。具体而言，在ResNet-50、BERT和XLNet等模型的训练中，MegEngine算法分别实现了3%到10%的训练时间缩短。

值得一提的是，MegEngine的集合通信算法不仅限于网络训练任务。它还适用于其他需要高性能集合通信的场景，例如并行数据处理和分布式计算。

使用指南

MegEngine v1.5版本已经提供了切换集合通信后端的选项。用户只需要在训练配置中设置collective_backend参数为shm即可使用共享内存加速集合通信。

import megengine as mge
import megengine.distributed as dist

dist.init()

# 切换集合通信后端为共享内存
dist.set_collective_backend("shm")

# 训练模型
model = ...
optimizer = ...

for epoch in range(100):
    ...

结论

MegEngine的集合通信算法利用共享内存的优势，为分布式训练提供了更快的集合通信解决方案。该算法在网络训练任务中表现出优异的性能，缩短了训练时间。随着深度学习模型的不断复杂化和训练数据的增多，MegEngine的集合通信算法有望为分布式训练带来更大的提速效果。