数据处理性能优化

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数据是整个深度学习中最重要的一环，因为数据的好坏决定了最终结果的上限，模型的好坏只是去无限逼近这个上限，所以高质量的数据输入，会在整个深度神经网络中起到积极作用，数据在整个数据处理和数据增强的过程像经过pipeline管道的水一样，源源不断地流向训练系统，如图所示：

pipeline

MindSpore为用户提供了数据处理以及数据增强的功能，在数据的整个pipeline过程中，其中的每一步骤，如果都能够进行合理的运用，那么数据的性能会得到很大的优化和提升。

本次体验将基于CIFAR-10数据集来为大家展示如何在数据加载、数据处理和数据增强的过程中进行性能的优化。

此外，操作系统的存储、架构和计算资源也会一定程度上影响数据处理的性能。

下载数据集

运行以下命令来获取数据集：

下载CIFAR-10二进制格式数据集，并将数据集文件解压到./datasets/目录下，数据加载的时候使用该数据集。

[ ]:

from mindvision import dataset
import os
import shutil

dl_path = "./datasets"
data_dir = "./datasets/cifar-10-batches-bin/"
dl_url = "https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/notebook/datasets/cifar-10-binary.tar.gz"

dl = dataset.DownLoad()  # 下载CIFAR-10数据集
dl.download_and_extract_archive(url=dl_url, download_path=dl_path)
test_path = "./datasets/cifar-10-batches-bin/test"
train_path = "./datasets/cifar-10-batches-bin/train"
os.makedirs(test_path, exist_ok=True)
os.makedirs(train_path, exist_ok=True)
if not os.path.exists(os.path.join(test_path, "test_batch.bin")):
    shutil.move("./datasets/cifar-10-batches-bin/test_batch.bin", test_path)
[shutil.move("./datasets/cifar-10-batches-bin/"+i, train_path) for i in os.listdir("./datasets/cifar-10-batches-bin/") if os.path.isfile("./datasets/cifar-10-batches-bin/"+i) and not i.endswith(".html") and not os.path.exists(os.path.join(train_path, i))]

解压后的数据集文件的目录结构如下：

./datasets/cifar-10-batches-bin
├── readme.html
├── test
│   └── test_batch.bin
└── train
    ├── batches.meta.txt
    ├── data_batch_1.bin
    ├── data_batch_2.bin
    ├── data_batch_3.bin
    ├── data_batch_4.bin
    └── data_batch_5.bin

数据加载性能优化

MindSpore支持加载计算机视觉、自然语言处理等领域的常用数据集、特定格式的数据集以及用户自定义的数据集。不同数据集加载接口的底层实现方式不同，性能也存在着差异，如下所示：

常用数据集

用户自定义

MindRecord

底层实现

C++

Python

C++

性能

高

中

高

性能优化方案

data-loading-performance-scheme

数据加载性能优化建议如下：

  • 对于已经提供加载接口的常用数据集，优先使用MindSpore提供的数据集加载接口进行加载，可以获得较好的加载性能，具体内容请参考内置加载算子，如果性能仍无法满足需求，则可采取多线程并发方案，请参考本文多线程优化。

  • 不支持的数据集格式，推荐先将数据集转换为MindRecord数据格式后再使用MindDataset类进行加载（详细使用方法参考API），具体内容请参考将数据集转换为MindSpore数据格式，如果性能仍无法满足需求，则可采取多线程并发方案，请参考本文多线程优化。

  • 不支持的数据集格式，算法快速验证场景，优选用户自定义GeneratorDataset类实现（详细使用方法参考API），如果性能仍无法满足需求，则可采取多进程并发方案，请参考本文多进程优化。

基于以上的数据加载性能优化建议，本次体验分别使用内置加载算子Cifar10Dataset类（详细使用方法参考API）、数据转换后使用MindDataset类、使用GeneratorDataset类进行数据加载，代码演示如下：

  1. 使用内置算子Cifar10Dataset类加载CIFAR-10数据集，这里使用的是CIFAR-10二进制格式的数据集，加载数据时采取多线程优化方案，开启了4个线程并发完成任务，最后对数据创建了字典迭代器，并通过迭代器读取了一条数据记录。

[5]:

import mindspore.dataset as ds
cifar10_path = "./datasets/cifar-10-batches-bin/train"

# create Cifar10Dataset for reading data
cifar10_dataset = ds.Cifar10Dataset(cifar10_path, num_parallel_workers=4)
# create a dictionary iterator and read a data record through the iterator
print(next(cifar10_dataset.create_dict_iterator()))

{'image': Tensor(shape=[32, 32, 3], dtype=UInt8, value=
[[[181, 185, 194],
  [184, 187, 196],
  [189, 192, 201],
  ...
  [178, 181, 191],
  [171, 174, 183],
  [166, 170, 179]],
 [[182, 185, 194],
  [184, 187, 196],
  [189, 192, 201],
  ...
  [180, 183, 192],
  [173, 176, 185],
  [167, 170, 179]],
 [[185, 188, 197],
  [187, 190, 199],
  [193, 196, 205],
  ...
  [182, 185, 194],
  [176, 179, 188],
  [170, 173, 182]],
 ...
 [[176, 174, 185],
  [172, 171, 181],
  [174, 172, 183],
  ...
  [168, 171, 180],
  [164, 167, 176],
  [160, 163, 172]],
 [[172, 170, 181],
  [171, 169, 180],
  [173, 171, 182],
  ...
  [164, 167, 176],
  [160, 163, 172],
  [156, 159, 168]],
 [[171, 169, 180],
  [173, 171, 182],
  [177, 175, 186],
  ...
  [162, 165, 174],
  [158, 161, 170],
  [152, 155, 164]]]), 'label': Tensor(shape=[], dtype=UInt32, value= 6)}

  1. 使用Cifar10ToMR这个类将CIFAR-10数据集转换为MindSpore数据格式，这里使用的是CIFAR-10 python文件格式的数据集，然后使用MindDataset类加载MindSpore数据格式数据集，加载数据采取多线程优化方案，开启了4个线程并发完成任务，最后对数据创建了字典迭代器，并通过迭代器读取了一条数据记录。

[6]:

from mindspore.mindrecord import Cifar10ToMR

trans_path = "./transform/"

if not os.path.exists(trans_path):
    os.mkdir(trans_path)

os.system("rm -f {}cifar10*".format(trans_path))

# download CIFAR-10 python
py_url = "https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/notebook/datasets/cifar-10-python.tar.gz"
dl.download_and_extract_archive(url=py_url, download_path=dl_path)

cifar10_path = './datasets/cifar-10-batches-py'
cifar10_mindrecord_path = './transform/cifar10.record'

cifar10_transformer = Cifar10ToMR(cifar10_path, cifar10_mindrecord_path)
# execute transformation from CIFAR-10 to MindRecord
cifar10_transformer.transform(['label'])

# create MindDataset for reading data
cifar10_mind_dataset = ds.MindDataset(dataset_files=cifar10_mindrecord_path, num_parallel_workers=4)
# create a dictionary iterator and read a data record through the iterator
print(next(cifar10_mind_dataset.create_dict_iterator()))

{'data': Tensor(shape=[1289], dtype=UInt8, value= [255, 216, 255, 224,   0,  16,  74,  70,  73,  70,   0,   1,   1,   0,   0,   1,   0,   1,   0,   0, 255, 219,   0,  67,
   0,   2,   1,   1,   1,   1,   1,   2,   1,   1,   1,   2,   2,   2,   2,   2,   4,   3,   2,   2,   2,   2,   5,   4,
   4,   3,   4,   6,   5,   6,   6,   6,   5,   6,   6,   6,   7,   9,   8,   6,   7,   9,   7,   6,   6,   8,  11,   8,
   9,  10,  10,  10,  10,  10,   6,   8,  11,  12,  11,  10,  12,   9,  10,  10,  10, 255, 219,   0,  67,   1,   2,   2,
   ...
   ...
   ...
  39, 227, 206, 143, 241,  91, 196, 154, 230, 189, 125, 165, 105, 218,  94, 163, 124, 146,  11, 187,  29,  34, 217, 210,
  23, 186,  56,  14, 192,  19, 181,   1,  57,  36,  14,  51, 211, 173, 105,   9, 191, 100, 212, 174, 122,  25, 110,  39,
  11, 133, 193, 226, 169,  73,  36, 234,  69,  90, 222,  93,  31, 223, 115, 255, 217]), 'id': Tensor(shape=[], dtype=Int64, value= 46084), 'label': Tensor(shape=[], dtype=Int64, value= 5)}

  1. 使用GeneratorDataset类加载自定义数据集，并且采取多进程优化方案，开启了4个进程并发完成任务，最后对数据创建了字典迭代器，并通过迭代器读取了一条数据记录。

[7]:

import numpy as np
def generator_func(num):
    for i in range(num):
        yield (np.array([i]),)

# create GeneratorDataset for reading data
dataset = ds.GeneratorDataset(source=generator_func(5), column_names=["data"], num_parallel_workers=4)

# create a dictionary iterator and read a data record through the iterator
print(next(dataset.create_dict_iterator()))

{'data': Tensor(shape=[1], dtype=Int64, value= [0])}

shuffle性能优化

shuffle操作主要是对有序的数据集或者进行过repeat的数据集进行混洗，MindSpore专门为用户提供了shuffle函数，其中设定的buffer_size参数越大，混洗程度越大，但时间、计算资源消耗也会大。该接口支持用户在整个pipeline的任何时候都可以对数据进行混洗，具体内容请参考shuffle处理。但是因为底层的实现方式不同，该方式的性能不如直接在内置加载算子中设置shuffle参数直接对数据进行混洗。

性能优化方案

shuffle-performance-scheme

shuffle性能优化建议如下：

  • 直接使用内置加载算子的shuffle参数进行数据的混洗。

  • 如果使用的是shuffle函数，当性能仍无法满足需求，可通过调大buffer_size参数的值来优化提升性能。

基于以上的shuffle性能优化建议，本次体验分别使用内置加载算子Cifar10Dataset类的shuffle参数和Shuffle函数进行数据的混洗，代码演示如下：

  1. 使用内置算子Cifar10Dataset类加载CIFAR-10数据集，这里使用的是CIFAR-10二进制格式的数据集，并且设置shuffle参数为True来进行数据混洗，最后对数据创建了字典迭代器，并通过迭代器读取了一条数据记录。

[8]:

cifar10_path = "./datasets/cifar-10-batches-bin/train"

# create Cifar10Dataset for reading data
cifar10_dataset = ds.Cifar10Dataset(cifar10_path, shuffle=True)
# create a dictionary iterator and read a data record through the iterator
print(next(cifar10_dataset.create_dict_iterator()))

{'image': Tensor(shape=[32, 32, 3], dtype=UInt8, value=
[[[213, 205, 194],
  [215, 207, 196],
  [219, 210, 200],
  ...
  [253, 254, 249],
  [253, 254, 249],
  [253, 254, 249]],
 [[218, 208, 198],
  [220, 210, 200],
  [222, 212, 202],
  ...
  [253, 254, 249],
  [253, 254, 249],
  [253, 254, 249]],
 [[219, 209, 198],
  [222, 211, 200],
  [224, 214, 202],
  ...
  [254, 253, 248],
  [254, 253, 248],
  [254, 253, 248]],
 ...
 [[135, 141, 139],
  [135, 141, 139],
  [146, 152, 150],
  ...
  [172, 174, 172],
  [181, 182, 182],
  [168, 168, 167]],
 [[113, 119, 117],
  [109, 115, 113],
  [117, 123, 121],
  ...
  [155, 159, 156],
  [150, 155, 155],
  [135, 140, 140]],
 [[121, 127, 125],
  [117, 123, 121],
  [121, 127, 125],
  ...
  [180, 184, 180],
  [141, 146, 144],
  [125, 130, 129]]]), 'label': Tensor(shape=[], dtype=UInt32, value= 8)}

  1. 使用shuffle函数进行数据混洗，参数buffer_size设置为3，数据采用GeneratorDataset类自定义生成。

[9]:

def generator_func():
    for i in range(5):
        yield (np.array([i, i+1, i+2, i+3, i+4]),)

ds1 = ds.GeneratorDataset(source=generator_func, column_names=["data"])
print("before shuffle:")
for data in ds1.create_dict_iterator():
    print(data["data"])

ds2 = ds1.shuffle(buffer_size=3)
print("after shuffle:")
for data in ds2.create_dict_iterator():
    print(data["data"])

before shuffle:
[0 1 2 3 4]
[1 2 3 4 5]
[2 3 4 5 6]
[3 4 5 6 7]
[4 5 6 7 8]
after shuffle:
[2 3 4 5 6]
[3 4 5 6 7]
[1 2 3 4 5]
[0 1 2 3 4]
[4 5 6 7 8]

数据增强性能优化

在图片分类的训练中，尤其是当数据集比较小的时候，用户可以使用数据增强的方式来预处理图片，从而丰富数据集。MindSpore为用户提供了多种数据增强的方式，其中包括：

  • 使用内置C算子（c_transforms模块）进行数据增强。

  • 使用内置Python算子（py_transforms模块）进行数据增强。

  • 用户可根据自己的需求，自定义Python函数进行数据增强。

具体的内容请参考数据增强。因为底层的实现方式不同，所以性能还是有一定的差异，如下所示：

模块

底层接口

说明

c_transforms

C++（基于OpenCV）

性能高

py_transforms

Python（基于PIL）

该模块提供了多种图像增强功能，并提供了PIL Image和Numpy数组之间的传输方法

性能优化方案

data-enhancement-performance-scheme

数据增强性能优化建议如下：

  • 优先使用c_transforms模块进行数据增强，因为性能最高，如果性能仍无法满足需求，可采取多线程优化、Compose优化方案或者算子融合优化。

  • 如果使用了py_transforms模块进行数据增强，当性能仍无法满足需求，可采取多线程优化方案、多进程优化、compose优化或者算子融合优化。

  • c_transforms模块是在C++内维护buffer管理，py_transforms模块是在Python内维护buffer管理。因为Python和C++切换的性能成本，建议不要混用算子。

  • 如果用户使用了自定义Python函数进行数据增强，当性能仍无法满足需求，可采取多线程优化或者多进程优化，如果还是无法提升性能，就需要对自定义的Python代码进行优化。

MindSpore也支持用户同时使用c_transforms和py_transforms模块中的数据增强方法，但由于两者底层实现不同，过度地混用将增加资源开销，降低处理性能。推荐用户可以单独使用c_transforms或py_transforms中的算子；或者先统一使用其中一种，再统一使用另一种；请不要在两种不同实现模块的数据增强接口中频繁地进行切换。

基于以上的数据增强性能优化建议，本次体验分别使用c_transforms模块和自定义Python函数进行了数据增强，演示代码如下所示：

  1. 使用c_transforms模块进行数据增强，数据增强时采用多线程优化方案，开启了4个线程并发完成任务，并且采用了算子融合优化方案，使用RandomResizedCrop融合类替代RandomResize类和RandomCrop类。

[10]:

import mindspore.dataset.vision as vision
import matplotlib.pyplot as plt

cifar10_path = "./datasets/cifar-10-batches-bin/train"

# create Cifar10Dataset for reading data
cifar10_dataset = ds.Cifar10Dataset(cifar10_path, num_parallel_workers=4)
transforms = vision.RandomResizedCrop((800, 800))
# apply the transform to the dataset through dataset.map()
cifar10_dataset = cifar10_dataset.map(operations=transforms, input_columns="image", num_parallel_workers=4)

data = next(cifar10_dataset.create_dict_iterator())
plt.imshow(data["image"].asnumpy())
plt.show()
../_images/dataset_optimize_36_0.png

  1. 使用自定义Python函数进行数据增强，数据增强时采用多进程优化方案，开启了4个进程并发完成任务。

[11]:

def generator_func():
    for i in range(5):
        yield (np.array([i, i+1, i+2, i+3, i+4]),)

ds3 = ds.GeneratorDataset(source=generator_func, column_names=["data"])
print("before map:")
for data in ds3.create_dict_iterator():
    print(data["data"])

func = lambda x: x**2
ds4 = ds3.map(operations=func, input_columns="data", python_multiprocessing=True, num_parallel_workers=4)
print("after map:")
for data in ds4.create_dict_iterator():
    print(data["data"])

before map:
[0 1 2 3 4]
[1 2 3 4 5]
[2 3 4 5 6]
[3 4 5 6 7]
[4 5 6 7 8]
after map:
[ 0  1  4  9 16]
[ 1  4  9 16 25]
[ 4  9 16 25 36]
[ 9 16 25 36 49]
[16 25 36 49 64]

操作系统性能优化

由于MindSpore的数据处理主要在Host端进行，运行环境的配置也会对处理性能产生影响，主要体现在存储设备、NUMA架构和CPU计算资源等方面。

  1. 存储设备

数据的加载过程涉及频繁的磁盘操作，磁盘读写的性能直接影响了数据加载的速度。当数据集较大时，推荐使用固态硬盘进行数据存储，固态硬盘的读写速度普遍较普通磁盘高，能够减少I/O操作对数据处理性能的影响。

一般地，加载后的数据将会被缓存到操作系统的页面缓存中，在一定程度上降低了后续读取的开销，加速了后续Epoch的数据加载速度。用户也可以通过MindSpore提供的单节点缓存技术，手动缓存加载增强后的数据，避免了重复的数据加载和数据增强。

  1. NUMA架构

NUMA的全称为Non-Uniform Memory Access，即非一致性内存访问，是为了解决传统的对称多处理器（SMP）架构中的可扩展性问题而诞生的一种内存架构。在传统架构中，多个处理器共用一条内存总线，容易产生带宽不足、内存冲突等问题。

而在NUMA架构中，处理器和内存被划分为多个组，每个组称为一个节点（Node），各个节点拥有独立的集成内存控制器（IMC）总线，用于节点内通信，不同节点间则通过快速路径互连（QPI）进行通信。对于某一节点来说，处在同节点内的内存被称为本地内存，处在其他节点的内存被称为外部内存，访问本地内存的延迟会小于访问外部内存的延迟。

在数据处理过程中，可以通过将进程与节点绑定，来减小内存访问的延迟。一般我们可以使用以下命令进行进程与node节点的绑定：

numactl --cpubind=0 --membind=0 python train.py

  1. CPU计算资源

    尽管可以通过多线程并行技术加快数据处理的速度，但是实际运行时并不能保证CPU计算资源完全被利用起来。如果能够人为地事先完成计算资源配置的设定，将能在一定程度上提高CPU计算资源的利用率。

    • 计算资源的分配

      在分布式训练中，同一设备上可能开启多个训练进程。默认情况下，各个进程的资源分配与抢占将会遵循操作系统本身的策略进行，当进程较多时，频繁的资源竞争可能会导致数据处理性能的下降。如果能够事先设定各个进程的计算资源分配，就能避免这种资源竞争带来的开销。

      numactl --cpubind=0 python train.py

    • CPU频率设置

      出于节约能效的考虑，操作系统会根据需要适时调整CPU的运行频率，但更低的功耗意味着计算性能的下降，会减慢数据处理的速度。要想充分发挥CPU的最大算力，需要手动设置CPU的运行频率。如果发现操作系统的CPU运行模式为平衡模式或者节能模式，可以通过将其调整为性能模式，提升数据处理的性能。

      cpupower frequency-set -g performance

自动数据加速

MindSpore提供了一种自动数据调优的工具——Dataset AutoTune，用于在训练过程中根据环境资源的情况自动调整数据处理管道的并行度，最大化利用系统资源加速数据处理管道的处理速度。详细用法请参考自动数据加速。

数据异构加速

MindSpore提供了一种运算负载均衡的技术，可以将MindSpore的算子计算分配到不同的异构硬件上，一方面均衡不同硬件之间的运算开销，另一方面利用异构硬件的优势对算子的运算进行加速。详细用法请参考数据异构加速。

性能优化总结

多线程优化

在数据加载和增强中，可以通过设置接口的num_parallel_workers参数调整数据处理时的并发执行线程数目，利用CPU的多核多线程特点提升数据处理的性能。如果用户没有手动指定num_parallel_workers参数，各个数据处理操作将默认使用8个子线程来进行并发处理。例如：

  • 在数据加载的过程中，内置数据加载类有num_parallel_workers参数用来设置线程数。

  • 在数据增强的过程中，map函数有num_parallel_workers参数用来设置线程数。

  • 在Batch的过程中，batch函数有num_parallel_workers参数用来设置线程数。

具体内容请参考内置加载算子。 在使用MindSpore进行单卡或多卡训练时，num_parallel_workers参数的设置应遵循以下原则：

  • 各数据加载和处理操作所设置的num_parallel_workers参数之和应不大于CPU所支持的最大线程数，否则将造成各个操作间的资源竞争。

  • 在设置num_parallel_workers参数之前，建议先使用MindSpore的Profiler(性能分析)工具分析训练中各个操作的性能情况，将更多的资源分配给性能较差的操作，即设置更大的num_parallel_workers，使得各个操作之间的吞吐达到平衡，避免不必要的等待。

  • 在单卡训练场景中，提高num_parallel_workers参数往往能直接提高处理性能，但在多卡场景下，由于CPU竞争加剧，一味地提高num_parallel_workers可能会导致性能劣化，需要在实际训练中尝试使用折中数值。

多进程优化

数据处理中Python实现的算子均支持多进程的模式，例如：

  • GeneratorDataset这个类默认是多进程模式，它的num_parallel_workers参数表示的是开启的进程数，默认为1，具体内容请参考GeneratorDataset。

  • 如果使用Python自定义函数或者py_transforms模块进行数据增强的时候，当map函数的参数python_multiprocessing设置为True时，此时参数num_parallel_workers表示的是进程数，参数python_multiprocessing默认为False，此时参数num_parallel_workers表示的是线程数，具体的内容请参考内置加载算子。

Compose优化

Map算子可以接收Tensor算子列表，并将按照顺序应用所有的这些算子，与为每个Tensor算子使用的Map算子相比，此类“胖Map算子”可以获得更好的性能，如图所示：

compose

算子融合优化

提供某些融合算子，这些算子将两个或多个算子的功能聚合到一个算子中，可以通过配置环境变量export OPTIMIZE=true来使其生效。具体内容请参考数据增强算子，与它们各自组件的流水线相比，这种融合算子提供了更好的性能。如图所示：

operator-fusion

操作系统优化

  • 使用固态硬盘进行数据存储。

  • 将进程与node节点绑定。

    在多卡训练的场景下，可以通过配置环境变量export DATASET_ENABLE_NUMA=True使得每个训练进程绑定至不同的numa节点，保证不同训练进程数据处理更稳定。

  • 人工分配更多的计算资源。

  • 提高CPU运算频率。