IT思维

原作：Elmar Haußmann

安妮 Root 编译自 RiseML Blog

量子位 出品 | 公众号 QbitAI

去年5月，谷歌推出了第二代TPU芯片，这是一个自定义开发的深度学习加速芯片，不少人认为有望成为英伟达GPU的替代品。

可事实真的如此么？

在这篇文章中，作者详细对比了谷歌TPU2和英伟达V100的性能。孰优孰劣，一较便知~

环境设置

话不多说直接上干货了。下面我们就先比较由四个TPU芯片组成的TPU2组合板与四个英伟达V100 GPU的环境设置的差别。

巧的是，因为两者的总内存均为64G，因此我们能够用同一个模型测试了，还能使用相同的batch size，节省了不少工夫呢。

在这次实验中，我们用相同的方式训练模型，双方需要运行同步数据并行分布式训练。

最后，我们选中了ImageNet上的ResNet-50模型进行测试。它实际上是图像分类的一个参考点，虽然参考实现是公开的，但目前还没有一个支持在云TPU和多个GPU上训练的单一实现。

先看看V100这一边，英伟达建议用MXNet或TensorFlow来实现，两者都可以在英伟达GPU云上的Docker映像中使用。

但实际的操作中我们却发现了一些问题，这要是两种实现不能很好融合多个GPU和产生的大型batch size。

好在我们还有一些新发现，从TensorFlow的基准存储库中使用ResNet-50实现，并在Docker映像中运行它是可行的。这种方法比英伟达的推荐的TensorFlow实现要快得多，只比MXNet实现稍微慢一点(约3%)。这样一来，也更容易在相同版本中用同一个框架的实现做对比。

再看看谷歌云TPU这一边，官方建议用带TensorFlow 1.7.0官方TPU存储库的bfloat16实现。TPU和GPU实现都在各自的体系架构上使用混合精度计算，但大部分张量是以半精度的方式储存的。

一翻研究和对比后……我们终于敲定了实验方案。

对于V100来说，我们决定用AWS上的p3.8xlarge实例(Xeon E5-2686@2.30GHz 16内核，244GB内存，Ubuntu16.04)，用4个单个内存为16GB的V100 GPU进行测试。

TPU这边的测试，我们将小型的n1-standard-4实例作为host(Xeon@2.3GHz两核，15GB内存，Debian 9)，我们提供了一个云TPU，由4个单个内存为16G的TPU2芯片组成。

方案敲定后，我们又规划了两个对比方向。

一是我们要测试在没有增强过的合成数据上的吞吐量(每秒图像)。这种比较独立于收敛性，保证里了在I/O或数据增强中没有瓶颈bottleneck影响结果。

二是，我们要考察ImageNet上两者实现的精确性和收敛性。

目标，明确，方法，明确。我们迫不及待开始测试了——

吞吐量测试

我们依据每秒合成数据上的图像来测量吞吐量，即在训练数据实时创建、batch size也不同的情况下对吞吐量进行检测。

虽然~官方只推荐的TPU的batch size是1024，但是基于读者的请求，我们还报告了其他batch size大小的性能。

△ 在合成数据和w/o数据增强的不同批次上每秒的图像性能

在batch size为1024的情况下，双方的吞吐量旗鼓相当，TPU略领先2%。

当batch size较小时，在双方吞吐量均降低，但对比起来GPU的性能稍好一些。看来，这些batch size真的不是TPU的推荐设置~

根据英伟达的建议，我们还也在MXNet上做了一个GPU测验。

利用英伟达GPU云上Docker映像中提供的ResNet-50实现(mxnet:18.03-py3)，我们发现在batch size为768的情况下，GPU每秒能处理约3280个图像。这比上面最好的TPU结果还要快3%。

也正如上面所说的那样，在上述batch size下，MXNet的实现在多个GPU上并没有很好聚合。所以，我们接下来研究的重点就是这就是为什么我们将重点就是TensorFlow的实现。

性价比

上面我们也提到过，谷歌云TPU2一组有四块芯片，目前只在谷歌云上才能用到。

当需要进行计算时，我们可以将它与虚拟机相连。考虑到谷歌云上不支持英伟达V100，所以其云服务只能来自AWS。

基于上述结果，我们可以把数据标准化，从每小时的花费、每秒处理的图片数量、每美元能处理的图片数三个维度进行对比。

△ 每美元每秒处理图像的表现

对比下来，谷歌云TPU性价比略高。不过，谷歌TPU目前不卖，只能租。如果你考虑长期租用，或者购买的话，结论就不一样了。

有一点你可能忘了，上面这张表的前提是假定了我们的租期为12个月，所以费用中包含了AWS上p3.8xlarge实例，并且不需要提前支付定金。这样大大降低了价格，还能达到每美元能处理375张图片的不错效果。

其实对于GPU来说，还有更多的选择。比方说，Cirrascale提供4台V100GPU服务器的月租服务，收费大概是7500美元，折算下来是每小时10.3美元。

不过，因为AWS上像CPU、内存、NVLink支持等硬件类型也各不同，如果要更直接的对比，就需要更多的参考数据。其他费用套餐可参考：

http://www.cirrascale.com/pricing_x86BM.php

精准度和收敛程度

除了原始的表现，我们还希望有效验证的计算能力。比方说，实现收敛的结果。因为比较的是两个不同的实现，所以可以预期到结果会有不同。比较的结果不仅仅是硬件的速度，也包含实现的质量。

比方说，TPU实现的过程中应用到了计算密集的图像预处理步骤，并且还牺牲了原始的吞吐量。下面我们也能看到，谷歌的这种选择有不错的回报。

我们用ImageNet数据集训练这些模型，想把图像进行分类。目前，这个数据集中的类别已经细分到了1000种，包含了130万张训练图片，5万张验证图片。

我们在batch size为1024的情况下进行训练，进行了90次迭代后在验证集上对比双方的结果。

结果显示，TPU可以每秒完成2796张图，GPU则为2839张。这个结果和我们上面提到的吞吐量不同，是因为上面我们禁用了数据增强，并用合成数据来比较的TPU和GPU的原始速度。

△ 90次训练之后，Top-1 精确值*（只考虑每张图最高的预估）

从上图可以看出来，90次训练之后，TPU实现的Top-1精准度要好过GPU，有0.7%的优势。

虽然0.7%的优势看起来非常微小，但在如此高水平的情况下还有这样的改进非常难，基于不同的应用个，这点改进将对最后的结果有很大影响。

接下来，我们看一下不同训练时期，模型Top-1精准度的表现。

△ 在验证集上，两种方法实现Top-1精准度的表现

可以看出，图表中有一段精准度陡增，和学习速率高度同步。TPU实现的收敛表现更好，最后到第86次训练时，准确率可以达到76.4%。

GPU的表现就被甩在了后面，第84次训练后达到了75.7%的准确率，而TPU早在第64次训练时就达到了这个水平。

TPU有更好的表现，很可能要归功于前期的预处理和数据增强。不过我们需要更多的实验来验证这个猜想。

基于成本价格提出的解决方案

我们最终需要考虑的，一是整个流程走下来的时间，二是它需要耗费多少资金。如果我们假设最后可接受的准确率为75.7%，那么可以根据每秒训练速度和既定要求的训练次数，算出来达到这个标准所需的成本。时间方面需要注意，不包括训练启动用时，以及训练期间的模型验证用时。

△ 达到75.1%Top-1准确率所需成本 | *表示租期为12个月

上图显示，谷歌TPU从零训练图像分类模型的成本是55美元（且训练时间用了不到9小时）！收敛到76.4%的话成本将达到73美元。

而英伟达V100速度差不多快，但成本会更高，收敛速度也比较慢，不是个性价比高的解决方案~

对了，我们这个结论是基于实现的质量、云的价格来对比得出的。其实还有另外一个维度可以来比较，即算力的损耗。不过因为我们缺乏二代TPU算力损耗的公开信息，这方面的对比先不做了啦。

总结

按我们上述的衡量标准来看，在ResNet-50模型的原始表现上，4块TPU2芯片和4块V100GPU是速度相同。

目前来说，训练ResNet-50时谷歌云TPU的实现用时短到令人发指，且基于ImageNet数据集的图像分类准确度达76.4%的成本只要73美元，说物美价廉可能也不过分~

今天，就酱了~