活动 | 深度学习Meetup演讲速记——使用 CUDA 加速R的应用

演讲嘉宾：赵鹏NVIDIA高级架构工程师个人简介：曾担任Cadence的高级软件工程师，在包括多核，分布式以及GPU通用计算方面具有丰富的研究和实践经验，对于并行算法的设计，实现，调试以及测试具有独特的见解和丰富的工程经验，善于帮助客户和公司解决性能瓶颈问题。现主要致力于机器学习，深度学习和数据分析领域的计算加速和解决方案的设计。

以下是演讲正文：

今天主要介绍一些关于性能方面的东西。大家对于应用可能比较感兴趣，在做KNN和语义分析的时候，不管是用什么框架，很快就会遇到很多性能问题。
我接下来要介绍的是R语言在GPU上的加速。R语言和python在实际中应用较广，比如R语言能用在统计分析与制图。所以用R语言和Python这类的语言，进行数据分析时速度非常快，你可能不需要很多的code，就可以达到一些非常好的结果。
其实，R语言和Python很像，我接下来要介绍的技巧对于两者很多是通用的。我主要介绍一下数据分析和R语言的背景；接着是怎么用CUDA的一些libraries，用到的上层语言；然后是我们怎么用编译指导性语言把底层code变成GPU可以加速的；最后有一个case study，将介绍一个DNN的case。

1. BACKGROUND
首先，我们来看一下背景。对于R语言，为什么要关心它呢？
第一，R语言有很多包，是一些领域专家所写，包括社会科学，经济学，还有生物学，他们在各个领域上有非常强的理论背景，他们根据理论分析性写的包，可靠性非常强。学计算机也可以写一个包，在很多处理上就没有他们处理地完善。专业研究者写包，专业性、可靠性都非常高。
第二，R语言与Python语言的设计就以数据处理为目标的。各种数据的变化，数据的抽取合并，使用C/C++的一些转制合并也能实现，但是使用这些上层语言就比较简单。介绍了一些公司和软件，很多软件包括OFFICE都能访问R。但是R语言和python的速度是一个缺点，对于R语言更明显。因为首先R是单线程，哪怕是在64位的CPU上，也运行不快；其次，是memory的设计，数据必须加载进内存里才可以使用，这种设计的好处是数据分析非常快，可以非常快地进行数据查询等操作，但是处理大数据的时候往往数据是超过内存大小的。

2.DEPLOY CUDA LIBRARIES TO R
这次我们解决的主要是第一个问题，怎么用GPU提高R语言的速度。首先看下R语言的开发环境，上层的生产级，用户通过R处理一些生产的问题，用各种包。如果要用GPU，则使用功能对应的GPU包。已有的GPU相对较少，很多情况下如果没有现成的GPU包，那么可以用以下三种方式来获得GPU包：第一，已拥有的CUDA加速的库；第二，对数据运算任务，自己做一些简单的并行化；第三，完全写一个GPU的函数去执行。那么，通过这些方式把GPU硬件和多核的CPU连接起来。
其实，真正GPU加速的库网上有很多，也有很多小道的算法，例如现在流行的深度学习的CuDNN。很多情况下，只需要使用上层语言去加载对应的GPU库，就能极大提升程序性能。接下来，我想用2个例子示范库的使用方法，其中会牵扯到一些细节的问题。
2.1 Case 1

第一个例子是线性代数库，线性代数库是应用很多的库。现在做的DNN、CNN都是在底层把计算转换为矩阵乘法。加速矩阵乘法就是用的BLAS库。很多情况下，我的application叫做R standard interface，就是单线程实现的矩阵乘的库，我们可以很容易地把这个库替换如图下面的部分，既可以替换成GPU加速的cuBLAS库，也可以是多核或多线程的intel的MKL库和OpenBLAS。通过这种方式，可以很快地提高矩阵运算速度。
下面来看看怎么用。Linux下有个NVBLAS库，它其实是cuBLAS的wrapper，从它里面我们就可以调整各种精度的矩阵乘。它不仅支持单GPU，还支持多GPU。它的主要好处是对code不需要做任何改变，也就是zero programming effort，只需要把NVBLAS库load在前面，这个库就被替换成cuBLAS，跑到GPU上。所以在做应用程序开发，大家通常有一种思路，如果想加速一个计算，就尝试把这个计算转换成矩阵计算，并加载各种多线程库或并行库，那么程序可以得到很快地提高，这其中不需要太多code的重写。

然后看下benchmark，我们有两种benchmark。蓝色的线是用原来的的R跑的程序，可以看到运行时间多很多，加载了NVBLAS库以后，运行时间少了很多。其他是一些在很多程序里运用的基础算法。当程序比较依赖于这种基础算法，就可以考虑加载很多并行库，来看程序的运行效果。
2.1 Case 2

第二个例子其实只包括矩阵计算，矩阵计算其实相当有限，如果要用其他库，比如FFT库，做中间库的工程师就需要写一些中间脚本来调用GPU库。图中这是原始的R里面的FFT，我们需要校这块GPU的code,所以需要通过C语言写一个wrapper来调用CUDA的核。

有一部分在R语言里面调用CUDA，包括内存拷贝、真正的计算等。当wrapper写好后，就可以在R语言里面直接调用刚才写的 wrapper ，从上层的语言传导给下层的C语言，再传给CPU或多线程的库。做好这些后，对于上层的应用来说，CPU和GPU的FFT是没有区别的。程序就是在调用一些wrapper。

接下来可以看到GPU做FFT的一些性能。随着数据量的增大，CPU的时间非常大，GPU的时间是相对比较小的，最大有将近8倍的加速比。

3. APPLY DIRECTIVES
有时候库里没有适合我的GPU的算法，问题比较特殊，这时候就需要用些directives，一些比较方便的方法。比如在for循环前面加上 ‘#pragma’的声明，整个循环就可以被并行执行。这种方式适合于code base里面已经有非常大部分的code了，如果要重写这部分code不太可能，工作量太大，风险也太大。如果选用directives,可以继承大部分code，只把计算方式做一些改变。

下面我们看code in dist（），经常使用用来计算距离或者DNN里面都会用到。在R语言里面也是用C来写的，在C里面要加速，用directive就比较简单。只需要在前面加一句语句声明这个for循环是可以并行执行的就可以了，编译器就会把这个for语句里面的DATA拆散到各个的核里面。

那么接下来可以看一下性能，在原始语句里面相当于只加了一句话，就有了两倍的加速比，这个effort还是比较值的。但是在实际工程中还比较难，因为语句较长的话，数据结构就会比较复杂，映射多个核里面就会有数据冲突或数据竞争之类的问题。在真正工程中使用就要更小心一点，for语句比较长，就要看看这个语句包含的函数是否安全。
下面方法和刚才所说的比较相似。当有一些计算非常密集的时候，就不得不用C等一些底层的语言去写。那么我可以用C写，然后用CUDA去实现，完全写成一个GPU的code。
以上我讲的就是通过上层语言，三种运用GPU的方法。第一种就是各种底层加速库，第二种在C code里面加编译指导语言，第三种是直接写一个CUDA程序。

4. Case Study：UNLOCK PERFORMANCE LIMIT OF DNN BY CUDA® IN R
下面用DNN的case来看。大家可以用各种各样的框架，但是有个缺点就是难以debug。比如想把某个隐藏层的数据可视化或单独拿出来做一些调整，有时候就会比较困难，因为这些框架写的东西都比较底层。而如果我们用R语言来写，这些数据都是可以自己管理的，相对较容易分析，灵活性较高。用C、C++或CUDA来写，性能很高，但是很难改一些东西，需要改很多相关的东西，容易引发bug。所以用R语言实现功能，用GPU加速，虽然性能较原先比较差，但是保留了很好的灵活性。

最后介绍一个简单的例子。全连接的DNN，只用一句R语言写的，code非常简单。主要的运算在矩阵乘，用三种方法加速应用程序。这里我们运用的Benchmark是MNIST，大家应该比较熟悉，是识别手写字的。我们用刚才的R.DNN的code和H2O的code对比一下，如图中所示，当隐藏层计算量比较大的时候，H2O还是明显比较快的。

接下来做了一个简单的Profiling。大家可能会写各种各样的应用程序，当我们发现程序性能有问题的时候，就要去寻找时间花费在了什么上面。像图中这个程序，90%的时间用在了矩阵乘上面。 那对它运用刚才介绍的第一种方法，直接用CUBLAS库去跑。对于程序而言，任何改变都没有，使用GPU后速度可以比H2O快两倍。矩阵乘之后可以看到矩阵转置，对于上层语言而言做一次转置时间是比较多的，我们略做调整，使用R语言本身的C下面的BLAS。做了简单转化之后，我们发现，如图中，最后可以达到1.8倍的加速。

再往后发现Pmax用的时间最多，Pmax是R语言里面的一个Function，但是用R语言做相对较慢，就可以用CUDA版本来写。如图，其实这个Pmax的CUDA只有一行code。当Pmax使用CUDA来实现的时候，它的执行时间能从31s降到6s，加速了5倍。总的来说，使用这两种方法之后一共有12倍的加速。

从下面这个Performance on Linux的图可以看出，当我使用GPU加速之后，运行时间从24min降到了2min。H2O的1个thread需要9min，20个thread还需要5min。所以哪怕自己实现一个code，用GPU调整的很好，其实比现成产品还要更快。有时候很多时间都浪费在别处了，真正内核的计算时间不是特别多，调整程序就会快很多。

刚才说到的是用一个GPU的，对于这种程序我们也很容易扩展到多个GPU。R语言本身就有个包叫multicores，它可以把我们的一个程序映射到多个进程里去，再把每个进程的工作扩展到每个GPU上去。

最后的结果我们可以参考这张图，CPU从1个到20个的过程，其实到6个CPU时，它的时间就不再下降了。那么对GPU来说，1个GPU就可以完全超过20个CPU的时间，6个GPU就可以快很，最终差不多有160多倍。

(演讲内容到此结束)

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