【MindSpore易点通】如何根据profiler数据查看性能瓶颈

MindInsight主要功能介绍

MindInsight详细功能介绍请参考MindInsight性能调试。

MindInsight主页面包括主要功能的概览信息：迭代轨迹、算子耗时统计、数据准备、时间线、调优助手。

迭代轨迹：展示了每个迭代各个阶段的性能信息：包括迭代间隙、前向反向、迭代拖尾以及每个all_reduce的信息。下方展示各个阶段的变化趋势。

算子耗时统计：通过类型、详细信息两个维度展示AICORE和AICPU算子耗时统计信息。

数据准备：性能分析分为两部分：1、迭代间隙数据处理分析；2、数据处理pipeline分析。

迭代间隙阶段：下图展示了迭代间隙阶段执行的操作的流程，通过分析队列中数据的情况判断出现性能问题的步骤。

数据处理阶段：分析用于已经定位到了该阶段的问题时，定位其中哪个算子存在问题，通过各个算子之间的队列的使用率，判断前面的算子能否提供足够的数据到队列中供下一个算子使用。

时间线：展示了算子在各个stream上的起止时刻，执行顺序、算子间隙、allreduce信息，从详细的粒度展示算子执行情况。

用户可参考下图，进行算子分析（常用的为MindData阶段分析和算子性能分析）。

案例问题分析

问题1：迭代间隙过长

通过迭代轨迹发现，迭代间隙过长：

问题分析

1.迭代间隙过长，通常因为数据处理过程导致，进入数据处理阶段分析。

2.主机队列几乎为空，判定是数据处理算子问题，进入数据处理pipeline查看具体问题。

3.当算子左边连接的Queue使用率都比较高，右边连接的Queue使用率比较低时，该算子可能是性能瓶颈：图中红框内数据可以看出，map操作过程中的队列使用率高，而右边连接的队列使用率较低，判断map中的数据处理过程存在性能瓶颈。

4.分析map中数据处理相关代码：发现数据处理进程数为默认值1，可以尝试调整数据处理进程数。

5.分析map中数据处理相关代码：发现存在c_transform和py_transform混用的问题，降低了训练性能。

措施1：调整数据处理进程数

调整数据处理进程数为8：

if do_train:
    cifar_ds = ds.Cifar10Dataset(dataset_dir=data_home, num_parallel_workers=8, shuffle=True, usage='train')
else:
    cifar_ds = ds.Cifar10Dataset(dataset_dir=data_home, num_parallel_workers=8, shuffle=False, usage='test')
 
cifar_ds = cifar_ds.map(operations=transform_label, num_parallel_workers=8, python_multiprocessing=True, input_columns="label")
cifar_ds = cifar_ds.map(operations=transform_data, num_parallel_workers=8, python_multiprocessing=True, python_multiprocessing=True, input_columns="image")
cifar_ds = cifar_ds.batch(batch_size, num_parallel_workers=8, drop_remainder=True)

修改后，重新训练，将训练后代码继续做profiling，发现迭代间隙明显缩短。

性能对比: 改进前：1100imgs/sec 改进后: 2150imgs/sec

措施2：避免c_transform和py_transform混用

数据处理过程中发现存在c_transform和py_transform混用的情况：

if do_train:
    # Transformation on train data
transform_data = py_trans.Compose([
            CV.RandomCrop((32, 32), (4, 4, 4, 4)),
            py_vision.ToPIL(),
            py_vision.RandomHorizontalFlip(),
            CV.Rescale(rescale, shift),
            CV.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010)),
            CV.HWC2CHW()
            ])
 
else:
    # Transformation on validation data
    transform_data = py_trans.Compose([
            CV.Rescale(rescale, shift),
            CV.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010)),
            CV.HWC2CHW()
            ])          
 
cifar_ds = cifar_ds.map(operations=transform_data, input_columns="image")

将数据处理过程中代码进行如下修改：

if do_train:
        # Transformation on train data
        transform_data = C.Compose([
            CV.RandomCrop((32, 32), (4, 4, 4, 4)),
            CV.RandomHorizontalFlip(),
            CV.Rescale(rescale, shift),
            CV.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010)),
            CV.HWC2CHW()])
 
    else:
        # Transformation on validation data
        transform_data = C.Compose([
            CV.Rescale(rescale, shift),
            CV.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010)),
            CV.HWC2CHW()])
 
cifar_ds = cifar_ds.map(operations=transform_data, input_columns="image")

修改后，重新训练，将训练后代码继续做profiling。迭代间隙有所缩短。

性能对比: 改进前：2150imgs/sec 改进后: 2250imgs/sec

经过这两步优化，迭代间隙由原来的77.5027ms减少到17.0623ms，有明显改善。

问题2：数据队列为空

继续分析优化后的Profiler数据，发现数据准备中的主机队列几乎为空：

问题分析

1. 进入数据处理pipeline查看具体问题。

2.如红框所示，数据处理过程中的队列使用率高。对于最右侧的算子，如果其左边所有Queue的使用率都比较高，该算子可能是性能瓶颈。而此处最右侧算子为框架自动插入算子，因此判断数据下发存在性能瓶颈，应提升数据从Host传输到Device的速度。

措施3：采用数据下沉模式

采用数据下沉模式，实现整图下沉到Device执行，避免Host-Device频繁交互，减小了数据传输开销。

将Model.train接口中dataset_sink_mode值设为True，即可采用数据下沉模式。

model.train(..., dataset_sink_mode=True, sink_size=steps_per_epoch_train)

修改后，重新训练，将训练后代码继续做profiling，发现主机队列为空比例大大下降。

数据处理过程中的队列使用率明显降低。

性能对比: 改进前：2250imgs/sec 改进后: 2350imgs/sec

问题3：前向+反向时间较长

继续分析优化后的Profiler数据，由迭代轨迹看出，前反向时间相对较长，可能存在优化空间：

措施4：使用混合精度

使用混合精度可以加速训练，减少前反向时间。

修改高阶API代码中的Model接口，将amp_level设置成"O3"，网络将采用FP16进行训练。

net = Model(net, loss, opt, metrics=metrics, amp_level="O3")

修改后，重新训练，将训练后代码继续做profiling。发现前反向时间明显减少。

性能对比: 改进前：2350imgs/sec 改进后: 3500imgs/sec

经过以上优化，训练性能得到明显提升。由初始的1100imgs/sec，改进到3500imgs/sec。