百度聯(lián)合英偉達發(fā)布最新論文：如何讓深度學習效率事半功倍？

雷鋒網(wǎng)消息，在10月10日-11日在加拿大蒙特利爾召開的Rework Deep Learning Summit會議上，百度高級研究員Greg Diamos介紹了由百度硅谷AI實驗室（SVAIL）與NVIDIA合作的最新成果：一種名為“混合精度訓練”（Mixed Precision Training，簡稱MPT）的深度學習模型。

Greg Diamos在Rework Deep Learning Summit上演講中。

據(jù)了解，大多數(shù)的深度學習模型使用的是32位單精度浮點數(shù)（FP32）來進行訓練，而混合精度訓練的方法則通過16位浮點數(shù)（FP16）進行深度學習模型訓練，從而減少了訓練深度學習模型所需的內(nèi)存，同時由于FP16的運算比FP32運算更快，從而也進一步提高了硬件效率。

通過用半精度運算替代全精度運算來提高效率，這一技術原理聽起來很簡單明了，但將其付諸實施并不像聽起來那么簡單。此前也有團隊嘗試過使用更低精度進行混合計算（如二進制，甚至4-bit），但問題在于這往往不可避免地造成結果的準確性和在主要網(wǎng)絡變換上的損失，而百度的MPT模型不僅解決了這一問題，更重要的是MPT無需改變網(wǎng)絡超參數(shù)（雷鋒網(wǎng)(公眾號：雷鋒網(wǎng))注：超參數(shù)指Bayes統(tǒng)計理論先驗分布的參數(shù)， 它不像其他的參數(shù)可以用統(tǒng)計量估計），并保持與單精度相同的準確性。

在百度研究院博客中，百度進一步解釋了這一模型的原理：

深度學習模型由各種層（Layer）組成，包括完全連接的層，卷積層和反復層。層與層之間的轉換可以通過通用矩陣乘法（GEMM）來實現(xiàn)，而對深度學習訓練的過程其實很大程度是GEMM計算的過程。

如下圖所示，GEMM操作可以分解為若干個幾個乘法運算和后續(xù)的加法運算。

當使用FP16代表神經(jīng)網(wǎng)絡中的數(shù)據(jù)時，GEMM操作的輸入矩陣由16位數(shù)組成。我們需要可以使用16位計算執(zhí)行乘法的硬件，但是需要使用32位計算和存儲來執(zhí)行加法。使用少于32位的加法操作訓練大型深度學習模型會非常困難。

為此，百度不僅與NVIDIA共同解決了硬件支持的問題，雙方還對訓練流程進行了一些修改，模型中的輸入，權重，梯度和激活以FP16格式表示。但是如之前介紹，與FP32數(shù)字相比，半精度數(shù)字的范圍有限，只是通過簡單地更改存儲格式，某些模型無法達到與單精度相同的精度。為此，NVIDIA和百度采用了兩種關鍵技術：

第一項關鍵技術被稱為“混合精密鑰匙”（mixed precision key）。如下圖所示，在MT模型中仍然保留FP32格式的主副本，將FP16用于正向和反向傳播，優(yōu)化器中的梯度更新將被添加到主FP32副本當中，該FP32副本被簡化為一個FP16副本在訓練期間使用，這個過程在每次訓練迭代中重復，直至模型收斂且足以恢復損失的精度，從而達到較低內(nèi)存使用、內(nèi)存帶寬壓力更低和更快速執(zhí)行的優(yōu)點。

深度學習模型的混合精度訓練示意圖

第二種關鍵技術則是“損耗縮放”（loss-scaling）。該技術可以夠恢復一些小數(shù)值的梯度。在訓練期間，一些權重梯度具有非常小的指數(shù)，其FP16格式可能會變?yōu)榱?。為了克服這個問題，我們使用縮放因子在反向傳播開始時縮放損失，通過連鎖規(guī)則，梯度也逐漸擴大，并在FP16中可表示。在將其更新應用于權重之前，梯度確實需要縮??；而為了恢復某些型號的精度損失，必須進行損耗調(diào)整。關于這兩種技術的更多細節(jié)可以在我們的論文中找到。

百度已使用這種方法使用FP16訓練其DeepSpeech 2模型。結果表明，對于英文和普通話模型和數(shù)據(jù)集和使用相同的超參數(shù)、模型架構進行混合精度訓練實驗，可以得到到FP32訓練的精度。

同時，使用FP16訓練減少了深度學習模型的內(nèi)存需求，使得百度能夠使用一半的處理器來訓練這些模型，從而有效地加倍了集群大小。此外，F(xiàn)P16算術的峰值性能（如上所述）通常高于單精度計算。

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