• [源码解析] TensorFlow 分布式环境(1) --- 总体架构

    [源码解析] TensorFlow 分布式环境(1) --- 总体架构

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    在具体介绍 TensorFlow 分布式的各种 Strategy 之前，我们首先需要看看分布式的基础：分布式环境。只有把基础打扎实了，才能在以后的分析工作之中最大程度的扫清障碍，事半功倍。

    本文代码使用的部分 API 不是最新，但因为我们的目的是了解其设计思想，旧的 API 反而会更加清晰（目前业界很多公司也依然基于较低版本的 TensroFlow，所以旧 API 也有相当的分析意义）。

    这里强烈推荐两个大神：

    本系列其他文章是：

    [翻译] TensorFlow 分布式之论文篇 "TensorFlow : Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems"

    [翻译] TensorFlow 分布式之论文篇 "Implementation of Control Flow in TensorFlow"

    1. 总体架构

    我们从几个不同角度来对分布式模式进行拆分，如何划分不是绝对的，这些角度也不是正交的，可能会彼此有部分包含，这么划分只是笔者觉得更容易从这些方面理解。

    1.1 集群角度

    1.1.1 概念

    我们首先从集群和业务逻辑角度来拆分如下，有术语如下：

    • Cluster：TensorFlow 集群定义。

      • 一个 TensorFlow 集群包含一个或者多个 TensorFlow 服务端，一个集群一般会专注于一个相对高层的目标，比如用多台机器并行地训练一个神经网络。
      • 训练被切分为一系列 job，每个 job又会负责一系列 tasks。当集群有多个 task 时候，需要使用tf.train.ClusterSpec 来指定每一个任务的机器。

    • Job：一个 job 包含一系列致力于完成某个相同目标的 task，一个 job 中的 tasks 通常会运行在不同的机器中。一般存在两种 job：

      • ps job：ps 是 parameter server 的缩写，其负责处理存储/更新变量相关的工作。
      • worker job：用于承载那些计算密集型的无状态节点，负责数据计算。

    • Task：一个 Task 会完成一个具体任务，一般会关联到某个 TensorFlow 服务端的处理过程。

      • Task 属于一个特定的 job 并且在该 job 的任务列表中有唯一的索引 task_index。
      • Task 通常与一个具体的 tf.train.Server 相关联，运行在独立的进程中。
      • 可以在一个机器上运行一个或者多个 Task，比如单机多 GPU。

    1.1.2 示意图

    我们给出以上三者的关系如下，Cluster 包含多个 Job，Job 包括 1 到多个 Task：

    图 1 角色之间关系

    对于 Job 两种角色，我们给出一幅经典的参数服务器示意图如下，下图上方就是运行的 ps 集群，中间运行了四个 worker。

    图 2 参数服务器.

    来源："A Survey on Distributed Machine Learning"

    1.1.3 创建

    我们看看用低阶 API 如何实现分布式训练。

    1.1.3.1 创建集群

    我们首先创建集群，集群包括两种角色，参数服务器 ps job 有三个任务（task），worker job 有两个 task。这里每一个 task 是一个机器，也可以在同一个机器之上运行多个 task（比如每个 task 控制不同的 GPU 设备）。

    ClusterSpec 以 Job 的方式组织，指定了集群中 Task 如何部署，因为一个 Task 对应了一个进程，所以ClusterSpec 也描述了 TensorFlow 分布式运行时之中进程如何分布。

    ps_hosts = ["1.1.1.1:11", "2.2.2.2:22"]
worker_hosts = ["3.3.3.3:33", "4.4.4.4:44", "5.5.5.5:55"]
cluster = tf.train.ClusterSpec({"ps": ps_hosts, "worker": worker_hosts})
    1.1.3.2 创建任务

    接下来启动若干任务，用户脚本需要在每一个机器上都运行，一共运行 5 次（3 个 ps，2 个 worker）。每个任务之中，都需要使用同一个 tf.train.ClusterSpec 来了解集群之中所有的任务。然后会启动一个 tf.distribution.Server服务。

    一个 tf.distribution.Server 实例封装了一组设备和一个 tf.compat.v1.Session 目标，可以参与分布式训练。一个服务属于一个集群（由 tf.train.ClusterSpec 指定），并对应于一个指定作业中的特定任务。该服务可以与同一集群中的任何其他服务通信。

    FLAGS = tf.app.flags.FLAGS
server = tf.train.Server(cluster, job_name=FLAGS.job_name, task_index=FLAGS.task_index)
    1.1.3.3 指定设备

    因为已经启动了 Server，所以每个任务或者说节点的具体执行逻辑就不同了。代码之中根据脚本执行的命令参数不同来决定这个Server执行的是哪个任务。

    • 如果 FLAGS.job_name == "ps"，程序就执行 join 操作，因为参数服务器是参数更新的服务，只需要等待其他 worker 节点提交更新的参数即可。
    • 如果 FLAGS.job_name == "worker"，就执行后续的计算任务。TensorFlow 中计算/参数都可以分离，可以在设备上分配计算节点，也可以在每个设备上分配参数。在分布式环境下，依然会使用tf.device()函数将节点/操作放在当前任务下。tf.train.replica_device_setter 函数会依据 job 名，自动将计算分配到 worker 上。
     if FLAGS.job_name == "ps":
   server.join()
 elif FLAGS.job_name == "worker":
   with tf.device(tf.train.replica_device_setter(
               worker_device="/job:worker/task:%d" % FLAGS.task_index,
               cluster=cluster)):

    1.2 分布式角度

    1.2.1 概念

    我们接下来从分布式业务逻辑/架构角度来具体分析一下。大家知道，Master-Worker 架构是分布式系统之中非常常见的一种架构组织形式，比如：GFS 之中有 Master，ChunkServer，Spanner 有 Zonemaster 和 Spanserver，Spark 有 driver和executor，Flink 有 JobManager 和 TaskManager。此架构下，Master 通常维护集群元信息，调度任务，Workers 则负责具体计算或者维护具体数据分片。

    其实，TensorFlow 分布式也是采用了 Master-Worker 架构，为了更好的说明，我们给出一个官方的分布式 TensorFlow 的架构图，图上三个角色都是从逻辑视角来看。

    • Client：前面的各种概念术语都是为了搭建一个分布式环境，Client 利用这个分布式环境进行计算。一个 client通常是一段构造 TensorFlow 计算图的程序，通常情况下，客户端通过循环调用 RPC 来让 master 进行迭代计算（例如训练）。
    • Master：收到执行计算图的命令之后，Master 负责协调调度，比如对计算图进行剪枝，优化， 把计算图拆分成多个子图，每个子图分配注册给不同的 worker，触发各个 worker 并发执行子图。
    • Worker：负责具体计算其收到的子图。当接收到注册子图消息之后，Worker 会将计算子图依据本地计算设备进行二次切分，并把二次切分之后的子图分配到各个设备上，然后启动计算设备并发执行子图。Worker 之间可能通过进程间通信完成数据交换。图中有两个 worker，下方的 worker 的具体 Job 角色是参数服务器，负责维护参数/更新参数等等，上面的 worker 会把梯度发给参数服务器进行参数更新。

    1.2.2 示意图

    图上的集群包括三个节点，每个节点上都运行一个 TensorFlow Server。这里 Master，Worker 每一个都是 TensorFlow Server。

    图 3 集群，来自 TensorFlow

    1.3 系统角度

    1.3.1 概念

    我们接下来从具体软件实现角度来剖析，在具体实现上可以分解为如下概念：

    • TensorFlow Server ：Server 是运行 tf.train.Server 实例的进程，是一个集群中的一员，Server 通常包括 Master Service 与一个 Worker Service。Server 可以和集群中的其他 Server 进行通信。

    • Master Service ：一个 GRPC service，用于同一系列远端的分布式设备进行交互，用来协调调度多个 worker service。

      • Master Service 对应了 "//tensorflow/core/protobuf/master_service.proto"，其内部有 CreateSession，RunStep 等接口，所有的 TensorFlow Server 都实现了 Master Service。
      • 客户端可以与 Master Service 交互以执行分布式 TensorFlow 计算。客户端一般通过 RPC 形式与一个 Master 之间保持交互式计算，客户端建立一个客户端会话，连接到某一个 master，该 master 创建一个 master session。
      • 一个 Master Service 会包含多个 "主会话（master sessions）"并且维护其状态。每个会话封装了一个计算图及其相关的状态，这些 master session 通常对应于同一个 "客户会话（client session）"（例如一个 tensorflow::Session实例）。

    • Master Session：一个主会话（master session）负责以下工作。

      • 起到桥梁的作用，建立 client 与后端运行时的通道，比如可以将 Protobuf 格式的 GraphDef 发送至分布式 Master。
      • 使用布局（placement）算法将每个节点分配到一个设备（本地或远程）。放置算法可能会根据从系统中的 worker 收集到的统计数据（例如，内存使用、带宽消耗等）做出决定。
      • 为了支持跨设备和跨进程的数据流和资源管理，session 会在计算图之中插入中间节点和边。
      • 向 worker 发出命令，让其执行与本 worker 相关的子图。

    • Worker Session: worker 通过 Worker Session 来标识一个执行序列（注册计算图，执行命令），Worker Session 属于一个 Master Session。

    • Worker service：这是一个 GRPC service，代表 MasterService 在一组本地设备上执行数据流计算图。一个 worker service 会保持/跟踪客户计算图的多个子图，这些子图对应了应该在这个 worker 上执行的节点，也包括那些进程间通信所需的任何额外节点。Worker service 对应 worker_service.proto。所有的 TensorFlow server 也都实现了 worker service。

    1.3.2 示意图

    我们现在知道，每个 Server 之上都会运行 MasterService 和 WorkerService 两个服务，这意味着 server 可能同时扮演 Master 和 Worker 两个角色，比如回到上图，图上的集群包括三个节点，每个节点上都运行一个 TensorFlow Server。这里 Master，Worker 每一个都是 TensorFlow Server，每个 server 之上都有两种 service（MasterService 和 WorkerService），只不过在这个系统之中，目前实际有角色意义的分别是 MasterService（Master之上的） 和 WorkerService（两个 worker 之上的），图之中用下划线表示。

    图 4 服务

    我们接着看一些其他可能。

    • 如果 Client 接入到了集群之中的一个 Server A，则此 Server A 就扮演了 Master 角色，集群其他 Server 则就是 Worker，但是 Server A 同时也可以扮演 Worker 角色。
    • Client 可以和 Master 位于同一个进程之内，此时 Client 和 Master 可以直接使用函数调用来交互，避免 RPC 开销。
    • Master 可以和 Worker 位于同一个进程之内，此时 两者可以直接使用函数调用来交互，避免 RPC 开销。
    • 可以有多个 Client 同时接入到一个集群，比如下图，此时集群之中有两个 Server 都可以扮演 Master/Worker 角色，两个 Server 扮演 Worker 角色：

    图 5 多个Client 接入

    1.4 图操作角度

    分布式运行的核心也是如何操作计算图，但是计算功能被拆分为 Client，Master 和 Worker 三个角色。Client 负责构造计算图，Worker 负责执行具体计算，但是 Worker 如何知道应该计算什么？TensorFlow 在两者之间插入了一个 Master 角色来负责协调，调度。

    在分布式模式下，对于计算图会进行分裂，执行操作。

    • 从分裂角度看，TF 对于计算图执行了二级分裂操作：
      • MasterSession 生成 ClientGraph，然后通过 SplitByWorker 完成了一级分裂，得到多个 PartitionGraph，再把 PartitionGraph 列表注册到 Worker 们之上。
      • WorkerSession 通过 SplitByDevice 把自己得到的计算图进行二级分裂，把分裂之后的 PartitionGraph 分配给每个设备。
    • 从执行角度来看，计算图的具体执行只发生在 Worker 之上。
      • Master 启动各个 Worker 并发执行 PartitionGraph 列表。
      • Worker 在每个设备上启动 Executor，执行 PartitionGraph。

    因为执行是按照切分来的，所以我们这里只演示切分如下：

    图 6 切分计算图

    1.5 通信角度

    最后，我们从通信角度来对分布式模式进行分析。TF 的消息传输的通信组件叫做 Rendezvous，这是一个从生产者向消费者传递张量的抽象，一个 rendezvous 是一个通道（channels）的表（table）。生产者调用 Send() 方法，在一个命名的通道上发送一个张量。消费者调用 Recv() 方法，从一个指定的通道接收一个张量。

    在分布式模式之中，对跨设备的边会进行分裂，在边的发送端和接收端会分别插入 Send 节点和 Recv 节点。

    • 进程内的 Send 和 Recv 节点通过 IntraProcessRendezvous 实现数据交换。
    • 进程间的 Send 和 Recv 节点通过 GrpcRemoteRendezvous 实现数据交换。

    比如下图，左面是原始计算图，右面是分裂之后的计算图，5 个节点被分配到两个 worker 之上。

    图 7 分裂计算图

    我们假设 Worker 0 有两个 GPU，当插入Send 节点和 Recv 节点，效果如下，其中 Worker 1 发送给 Worker 之间的代表进程间通过 GrpcRemoteRendezvous 实现数据交换，Worker 0 内部两个 GPU 之间的虚线箭头代表进程内部通过 IntraProcessRendezvous 实现数据交换。

    图 8 通信角度

    我们接下来就看看 Server 的总体概况。

    2. Server

    2.1 接口

    Server 的接口位于 tensorflow/core/protobuf/tensorflow_server.proto，具体如下：

    // Defines the configuration of a single TensorFlow server.
message ServerDef {
 // The cluster of which this server is a member.
 ClusterDef cluster = 1;

 // The name of the job of which this server is a member.
 //
 // NOTE(mrry): The cluster field must contain a JobDef with a name field
 // that matches this name.
 string job_name = 2;

 // The task index of this server in its job.
 //
 // NOTE: The cluster field must contain a JobDef with a matching name
 // and a mapping in its tasks field for this index.
 int32 task_index = 3;

 // The default configuration for sessions that run on this server.
 ConfigProto default_session_config = 4;

 // The protocol to be used by this server.
 //
 // Acceptable values include: "grpc", "grpc+verbs".
 string protocol = 5;

 // The server port. If not set, then we identify the port from the job_name.
 int32 port = 6;

 // Device filters for remote tasks in the cluster.
 // NOTE: This is an experimental feature and only effective in TensorFlow 2.x.
 ClusterDeviceFilters cluster_device_filters = 7;
}

    2.2 Python 定义

    可以从多个角度来看Server。

    • 首先，Server 是一个集群中的一员，负责管理其本地设备集。
    • 其次，Server 是基于 gRPC 的服务器，Server 可以和集群中的其他 Server 进行通信。
    • 第三，Server是运行 tf.train.Server 实例的进程，tf.train.Server 内部通常包括 Master Service与一个Worker Service，这两个对外的接口就是 Master 和 Worker 这两种"服务"。Server 同时可以扮演这两种角色。
    • 第四，Server 的实现是 GrpcServer。
      • GrpcServer 内部有一个成员变量 grpc::Server server_ ，这是 GPRC 通信 server，server_ 会监听消息，并且把命令发送到内部两个服务 MasterService 和 WorkerService 之中对应的那个。该服务会通过回调函数进行业务处理。
      • 当其是 Master 角色时候，对外服务是 MasterService，MasterService 为每一个接入的 Client 启动一个 MasterSession，MasterSession 被一个全局唯一的 session_handle 表示，此 session_handle 会传递给 Client。Master 可以为多个 Client 服务，一个 Client 只能和一个 Master 打交道。
      • 当其是 Worker 角色时候，可以为多个 Master 提供服务，其对外服务是 WorkerService，WorkerService 为每个接入的 MasterSession 生成一个 WorkerSession 实例，MasterSession 可以让 WorkerSession 注册计算图，执行命令。

    图 9 GrpcServer 结构

    具体Python接口定义在 tensorflow/python/training/server_lib.py 之中。

    @tf_export("distribute.Server", v1=["distribute.Server", "train.Server"])
@deprecation.deprecated_endpoints("train.Server")
class Server(object):
 """An in-process TensorFlow server, for use in distributed training.

 A tf.distribute.Server instance encapsulates a set of devices and a
 tf.compat.v1.Session target that
 can participate in distributed training. A server belongs to a
 cluster (specified by a tf.train.ClusterSpec), and
 corresponds to a particular task in a named job. The server can
 communicate with any other server in the same cluster.
 """

 def __init__(self,
              server_or_cluster_def,
              job_name=None,
              task_index=None,
              protocol=None,
              config=None,
              start=True):
   """Creates a new server with the given definition.

   The job_name, task_index, and protocol arguments are optional, and
   override any information provided in server_or_cluster_def.

   Args:
     server_or_cluster_def: A tf.train.ServerDef or tf.train.ClusterDef
       protocol buffer, or a tf.train.ClusterSpec object, describing the
       server to be created and/or the cluster of which it is a member.
     job_name: (Optional.) Specifies the name of the job of which the server is
       a member. Defaults to the value in server_or_cluster_def, if
       specified.
     task_index: (Optional.) Specifies the task index of the server in its job.
       Defaults to the value in server_or_cluster_def, if specified.
       Otherwise defaults to 0 if the server's job has only one task.
     protocol: (Optional.) Specifies the protocol to be used by the server.
       Acceptable values include "grpc", "grpc+verbs". Defaults to the value
       in server_or_cluster_def, if specified. Otherwise defaults to
       "grpc".
     config: (Options.) A tf.compat.v1.ConfigProto that specifies default
       configuration options for all sessions that run on this server.
     start: (Optional.) Boolean, indicating whether to start the server after
       creating it. Defaults to True.

   Raises:
     tf.errors.OpError: Or one of its subclasses if an error occurs while
       creating the TensorFlow server.
   """
   self._server_def = _make_server_def(server_or_cluster_def, job_name,
                                       task_index, protocol, config)
   self._server = c_api.TF_NewServer(self._server_def.SerializeToString())
   if start:
     self.start()

    TF_NewServer 方法就进入到了C++世界，其调用 tensorflow::NewServer 建立了C++ 世界的Server。

    TF_Server* TF_NewServer(const void* proto, size_t proto_len,
                       TF_Status* status) {
#if defined(IS_MOBILE_PLATFORM) || defined(IS_SLIM_BUILD)
 status->status = tensorflow::errors::Unimplemented(
     "Server functionality is not supported on mobile");
 return nullptr;
#else
 tensorflow::ServerDef server_def;
 if (!server_def.ParseFromArray(proto, static_cast<int>(proto_len))) {
   status->status = InvalidArgument(
       "Could not parse provided bytes into a ServerDef protocol buffer");
   return nullptr;
 }

 std::unique_ptr<tensorflow::ServerInterface> out_server;
 status->status = tensorflow::NewServer(server_def, &out_server);
 if (!status->status.ok()) return nullptr;

 return new TF_Server(std::move(out_server));
#endif  // defined(IS_MOBILE_PLATFORM) || defined(IS_SLIM_BUILD)
}

    然后会通过如下代码选择建立何种Server。

    // Creates a server based on the given server_def, and stores it in
// *out_server. Returns OK on success, otherwise returns an error.
Status NewServer(const ServerDef& server_def,
                std::unique_ptr<ServerInterface>* out_server) {
 ServerFactory* factory;
 TF_RETURN_IF_ERROR(ServerFactory::GetFactory(server_def, &factory));
 return factory->NewServer(server_def, ServerFactory::Options(), out_server);
}

    而 GrpcServer 则早就注册到系统之中，GrpcServerFactory 是工厂类，如果 protocol 是"grpc"，则生成 GrpcServer。

    class GrpcServerFactory : public ServerFactory {
public:
 bool AcceptsOptions(const ServerDef& server_def) override {
   return server_def.protocol() == "grpc";
 }

 Status NewServer(const ServerDef& server_def, const Options& options,
                  std::unique_ptr<ServerInterface>* out_server) override {
   return GrpcServer::Create(server_def, Env::Default(),
                             options.local_device_mgr, out_server);
 }
};

    因此，我们接下来就看看GrpcServer。

    2.3 ServerInterface

    ServerInterface 是基础接口，其代表一个输出Master和Worker服务的 TensorFlow Sever。定义在tensorflow/core/distributed_runtime/server_lib.h 之中。 这个库会基于注册/工厂的机制来创建 TensorFlow 服务器对象。每个服务器的实现都必须有一个配套的 ServerFactory，并创建一个静态的 "registrar"对象，用工厂类的一个实例调用 ServerFactory::Register()。具体如下：

    class ServerInterface {
public:
 ServerInterface() {}
 virtual ~ServerInterface() {}

 // Starts the server running asynchronously. Returns OK on success, otherwise
 // returns an error.
 virtual Status Start() = 0;

 // Stops the server asynchronously. Returns OK on success, otherwise returns
 // an error.
 //
 // After calling Stop(), the caller may call Join() to block until the
 // server has stopped.
 virtual Status Stop() = 0;

 // Blocks until the server has stopped. Returns OK on success, otherwise
 // returns an error.
 virtual Status Join() = 0;

 // Returns a target string that can be used to connect to this server using
 // tensorflow::NewSession().
 virtual const string target() const = 0;

 virtual WorkerEnv* worker_env() = 0;
 virtual MasterEnv* master_env() = 0;

 // Update the set of workers that can be reached by the server
 virtual Status UpdateServerDef(const ServerDef& server_def) = 0;

 // Functions to operate on service-specific properties.
 //
 // Add master eager context to local eager service in order to handle enqueue
 // requests from remote workers.
 virtual Status AddMasterEagerContextToEagerService(
     const tensorflow::uint64 context_id, EagerContext* context) = 0;
 // Set coordination service agent instance to coordination service RPC handler
 virtual Status SetCoordinationServiceAgentInstance(
     CoordinationServiceAgent* agent) = 0;

private:
 TF_DISALLOW_COPY_AND_ASSIGN(ServerInterface);
};

    工厂类定义如下：

    class ServerFactory {
public:
 struct Options {
   // Local DeviceMgr to use.
   tensorflow::DeviceMgr* local_device_mgr;
 };
 // Creates a new server based on the given server_def, and stores
 // it in *out_server. Returns OK on success, otherwise returns an
 // error.
 virtual Status NewServer(const ServerDef& server_def, const Options& options,
                          std::unique_ptr<ServerInterface>* out_server) = 0;

 // Returns true if and only if this factory can create a server
 // based on the given server_def.
 virtual bool AcceptsOptions(const ServerDef& server_def) = 0;

 virtual ~ServerFactory() {}

 // For each ServerFactory subclass, an instance of that class must
 // be registered by calling this method.
 //
 // The server_type must be unique to the server factory.
 static void Register(const string& server_type, ServerFactory* factory);

 // Looks up a factory that can create a server based on the given
 // server_def, and stores it in *out_factory. Returns OK on
 // success, otherwise returns an error.
 static Status GetFactory(const ServerDef& server_def,
                          ServerFactory** out_factory);
};

    2.4 GrpcServer

    2.4.1 定义

    GrpcServer 是管理当前进程中的 Master 和 Worker 服务的结构，通过 Start()、Stop()、Join() 构成了下面注释之中的状态机，

    • New 状态上启动了 grpc::Server，但是没有对外提供服务。
    • Started 状态上启动 MasterService 和 WorkerService 两个对外的 RPC 服务。
    • Stopped 状态下停止 MasterService 和 WorkerService 两个服务。
     // Represents the current state of the server, which changes as follows:
 //
 //                 Join()            Join()
 //                  ___               ___
 //      Start()     \ /    Stop()     \ /
 // NEW ---------> STARTED --------> STOPPED
 //   \                          /
 //    \________________________/
 //            Stop(), Join()

    其主要成员变量是：

    • MasterEnv master_env_ : 是 Master 工作所使用的环境，环境之中不拥有这些实际指针；
    • worker_env_ ： WorkerEnv 类型，是worker工作所使用的环境；
    • master_impl_ ：具体执行业务操作的 Master 类；
    • worker_impl_ ：具体执行业务操作的 GrpcWorker；
    • master_service_ ：GrpcMasterService 实例；
    • worker_service_ : GrpcWorkerService 实例；
    • master_thread_ : MasterService 用来 RPC polling 的线程；
    • worker_thread_ : WorkerService 用来 RPC polling 的线程；
    • std::unique_ptr<::grpc::Server> server_ ：GPRC 通信 server；

    具体来说，就是启动了若干个线程，分别执行了 GrpcMasterService，GrpcWorkerService，GrpcEagerServiceImpl。

    class GrpcServer : public ServerInterface {

private:
 Env* env_;

 // The port to which this server is bound.
 int bound_port_ = 0;

 // The host name of this server
 string host_name_;

 // Guards server configuration, server, and state.
 mutex mu_;

 enum State { NEW, STARTED, STOPPED };
 State state_ TF_GUARDED_BY(mu_);

 // Implementation of a TensorFlow master, and RPC polling thread.
 MasterEnv master_env_;
 std::unique_ptr<Master> master_impl_;
 AsyncServiceInterface* master_service_ = nullptr;
 std::unique_ptr<Thread> master_thread_ TF_GUARDED_BY(mu_);

 std::map<std::string, AsyncServiceInterface*> extra_services_;
 std::vector<std::unique_ptr<Thread>> extra_service_threads_
     TF_GUARDED_BY(mu_);

 // Implementation of a TensorFlow worker, and RPC polling thread.
 WorkerEnv worker_env_;
 std::unique_ptr<const DeviceMgr> owned_device_manager_;
 std::unique_ptr<GrpcWorker> worker_impl_;
 AsyncServiceInterface* worker_service_ = nullptr;
 std::unique_ptr<Thread> worker_thread_ TF_GUARDED_BY(mu_);
 std::unique_ptr<GrpcWorkerEnv> grpc_worker_env_;

 // TensorFlow Eager implementation, and RPC polling thread.
 AsyncServiceInterface* eager_service_ = nullptr;
 std::unique_ptr<Thread> eager_thread_ TF_GUARDED_BY(mu_);
 std::shared_ptr<WorkerSession> worker_session_;

 // TensorFlow profiler service implementation.
 std::unique_ptr<grpc::ProfilerService::Service> profiler_service_ = nullptr;

 // The overall server configuration.
 ServerDef server_def_ TF_GUARDED_BY(mu_);

 std::unique_ptr<::grpc::Server> server_ TF_GUARDED_BY(mu_);
};

    2.4.2 初始化

    初始化逻辑大致如下：

    • 获取各种相关配置，初始化 MasterEnv 和 WorkerEnv；

    • 建立Device Manager；

    • 构建device列表；

    • 创建 RpcRendezvousMgr；

    • 建立server必要设置；

    • 创建 Master 以及对应的 GrpcMasterService，GrpcMasterService 是对外提供服务的实体，消息到达时候会调用这里的消息处理函数。具体业务则由 Master 提供。

    • 创建 GrpcWorker 以及对应的 GrpcWorkerService，GrpcWorkerService是对外提供服务的实体，消息到达时候会调用这里的消息处理函数。具体业务则由 GrpcWorker 提供。

    • 调用 builder.BuildAndStart 启动GRPC 通信服务器 grpc::Server，当启动之后，GrpcServer 依然是 New 状态，没有提供对外服务，需要状态机转换到 Started 状态才会对外提供服务；

    • 建立grpc 需要的environment；

    • 创建 WorkerCache；

    • 创建一个 SessionMgr，并随后会在这个 SessionMgr 中创建 WorkerSession；

    • 设置 MasterSession 的Factory，如果需要时候就会调用创建MasterSession，因为有的任务比如ps是不需要MasterSession的；

    • 注册 LocalMaster；

    Status GrpcServer::Init(const GrpcServerOptions& opts) {
 mutex_lock l(mu_);
 master_env_.env = env_;
 worker_env_.env = env_;

 // Check parameters before DeviceFactory::AddDevices,
 // otherwise if 'task_index=-1' the program will abort.

 int requested_port;
 TF_RETURN_IF_ERROR(GetHostAndPort(server_def_, &host_name_, &requested_port));

 SessionOptions sess_opts;
 ConfigProto config = server_def_.default_session_config();
 sess_opts.config = config;

 // Configure shared devices between master and worker.
 string name_prefix =
     strings::StrCat("/job:", server_def_.job_name(), "/replica:0",
                     "/task:", server_def_.task_index());
 
 // 建立Device Manager
 if (opts.local_device_mgr == nullptr) {
   std::vector<std::unique_ptr<Device>> devices;
   TF_RETURN_IF_ERROR(
       DeviceFactory::AddDevices(sess_opts, name_prefix, &devices));
   worker_env_.device_mgr = new DynamicDeviceMgr(std::move(devices));
   owned_device_manager_.reset(worker_env_.device_mgr);
 } else {
   worker_env_.device_mgr = opts.local_device_mgr;
   owned_device_manager_.reset(nullptr);
 }
 // 构建device列表
 worker_env_.local_devices = worker_env_.device_mgr->ListDevices();
 master_env_.local_devices = worker_env_.device_mgr->ListDevices();
 // 创建了 RpcRendezvousMgr
 worker_env_.rendezvous_mgr = opts.rendezvous_mgr_func == nullptr
                                  ? new RpcRendezvousMgr(&worker_env_)
                                  : opts.rendezvous_mgr_func(&worker_env_);
 string unused;
 string default_worker_name;
 if (!DeviceNameUtils::SplitDeviceName(master_env_.local_devices[0]->name(),
                                       &default_worker_name, &unused)) {
   return errors::Internal("Could not parse worker name.");
 }

 // 建立server必要设置
 ::grpc::ServerBuilder builder;
 builder.AddListeningPort(strings::StrCat("0.0.0.0:", requested_port),
                          GetServerCredentials(server_def_), &bound_port_);
 builder.SetMaxMessageSize(std::numeric_limits<int32>::max());
 bool reuse_port = false;
 const Status status =
     ReadBoolFromEnvVar("TF_GRPC_REUSE_PORT", false, &reuse_port);
 auto server_build_option =
     reuse_port
         ? std::unique_ptr<::grpc::ServerBuilderOption>(new ReusePortOption)
         : std::unique_ptr<::grpc::ServerBuilderOption>(new NoReusePortOption);
 builder.SetOption(std::move(server_build_option));

 // Allow subclasses to specify more args to pass to the gRPC server.
 // 创建 Master 以及对应的 GrpcMasterService
 MaybeMutateBuilder(&builder, requested_port);
 master_impl_ = CreateMaster(&master_env_);
 master_service_ = NewGrpcMasterService(master_impl_.get(), config, &builder);
 // 创建 GrpcWorker 以及对应的 GrpcWorkerService
 worker_impl_ = opts.worker_func ? opts.worker_func(&worker_env_, config)
                                 : NewGrpcWorker(&worker_env_, config);
 worker_service_ = NewGrpcWorkerService(worker_impl_.get(), &builder,
                                        opts.worker_service_options)
                       .release();
 eager_service_ = new eager::GrpcEagerServiceImpl(&worker_env_, &builder);

 profiler_service_ = profiler::CreateProfilerService();
 builder.RegisterService(profiler_service_.get());

 // Add any extra services to be started.
 extra_services_ = ExtraServices(&builder);

 // extra service:
 if (opts.service_func != nullptr) {
   opts.service_func(&worker_env_, &builder);
 }
 // 启动 GRPC 通信 server
 server_ = builder.BuildAndStart();

 // Create the execution environment for the GRPC workers cache.
 // 建立grpc 需要的environment
 grpc_worker_env_.reset(CreateGrpcWorkerEnv());

 // 创建 WorkerCache
 WorkerCacheInterface* worker_cache;
 WorkerCacheFactoryOptions worker_cache_factory_options(server_def_);
 TF_RETURN_IF_ERROR(
     WorkerCacheFactory(worker_cache_factory_options, &worker_cache));
 CHECK_NE(nullptr, worker_cache);

 if (opts.collective_mgr_func) {
   worker_env_.collective_executor_mgr.reset(
       opts.collective_mgr_func(config, &worker_env_, worker_cache));
 } else {
   worker_env_.collective_executor_mgr = CreateProdRpcCollectiveExecutorMgr(
       config, worker_env_.device_mgr, MaybeCreateNcclCommunicator(),
       worker_cache, default_worker_name);
 }

 // Set up worker environment.
 // 创建一个 SessionMgr，并随后会在这个 SessionMgr 中创建 WorkerSession
 worker_env_.session_mgr = new SessionMgr(
     &worker_env_, SessionMgr::WorkerNameFromServerDef(server_def_),
     std::unique_ptr<WorkerCacheInterface>(worker_cache),
     [this](const ServerDef& server_def, WorkerCacheInterface** worker_cache) {
       WorkerCacheFactoryOptions options(server_def);
       return WorkerCacheFactory(options, worker_cache);
     });
 worker_env_.compute_pool = ComputePool(sess_opts);

 // Finish setting up master environment.
 master_env_.ops = OpRegistry::Global();
 master_env_.worker_cache = worker_cache;
 master_env_.collective_executor_mgr =
     worker_env_.collective_executor_mgr.get();
 StatsPublisherFactory stats_factory = opts.stats_factory;
 // 设置 MasterSession 的Factory，如果需要时候就会调用创建MasterSession，因为有的任务比如ps是不需要MasterSession的
 master_env_.master_session_factory =
     [config, stats_factory](
         SessionOptions options, const MasterEnv* env,
         std::unique_ptr<std::vector<std::unique_ptr<Device>>> remote_devs,
         std::unique_ptr<WorkerCacheInterface> worker_cache,
         std::unique_ptr<DeviceSet> device_set,
         std::vector<string> filtered_worker_list) {
       options.config.MergeFrom(config);
       return new MasterSession(options, env, std::move(remote_devs),
                                std::move(worker_cache), std::move(device_set),
                                std::move(filtered_worker_list),
                                stats_factory);
     };
 master_env_.worker_cache_factory =
     [this](const WorkerCacheFactoryOptions& options,
            WorkerCacheInterface** worker_cache) {
       return WorkerCacheFactory(options, worker_cache);
     };

 // Provide direct access to the master from in-process clients.
 // 注册 LocalMaster
 LocalMaster::Register(target(), master_impl_.get(),
                       config.operation_timeout_in_ms());

 return Status::OK();
}

    Master

    Master 是具体提供业务的对象。上面代码之中，生成master的相关语句如下

    master_impl_ = CreateMaster(&master_env_);

LocalMaster::Register(target(), master_impl_.get(),
                       config.operation_timeout_in_ms());

    由以下代码可知，GrpcServer 生成的是 Master。

    std::unique_ptr<Master> GrpcServer::CreateMaster(MasterEnv* master_env) {
 return std::unique_ptr<Master>(new Master(master_env, 0.0));
}

    由以下代码可知，Master在此时对应的target是"grpc://"。

    const string GrpcServer::target() const {
 return strings::StrCat("grpc://", host_name_, ":", bound_port_);
}

    LocalMaster 会把Master注册到自己内部。

    // Provide direct access to the master from in-process clients.
LocalMaster::Register(target(), master_impl_.get(),
                     config.operation_timeout_in_ms());

    Worker

    初始化代码之中，如下代码创建了worker，默认就是调用了 NewGrpcWorker 创建 GrpcWorker（具体提供业务的对象）。

     worker_impl_ = opts.worker_func ? opts.worker_func(&worker_env_, config)
                                 : NewGrpcWorker(&worker_env_, config);

    2.4.3 Env

    WorkerEnv

    WorkerEnv 把各种相关配置归总在一起，供 Worker 使用，可以认为是 Worker 运行上下文，WorkerEnv 与 Server 具有同样生命周期，在 Worker 运行时全程可见，其主要变量如下：

    • Env* env ：跨平台 API 接口

    • SessionMgr* session_mgr ：管理 WorkerSession 集合。

    • std::vector<Device*> local_devices ：本地设备集。

    • DeviceMgr* device_mgr ：管理本地设备集和远端设备集。

    • RendezvousMgrInterface* rendezvous_mgr ：管理 Rendezvous 实例集。

    • std::unique_ptr collective_executor_mgr;

    • thread::ThreadPool* compute_pool ：线程池，每次有算子执行，都从中获取一个线程。

    // The worker environment class, which holds a bag of pointers to
// per-worker singletons.
//
// WorkerEnv does not own its member pointers.
struct WorkerEnv {
 Env* env = nullptr;

 // session_mgr encapsulates state for each session.
 SessionMgr* session_mgr = nullptr;

 // The local devices of this worker. Devices are owned by the device_mgr.
 //
 // REQUIRES: !local_devices.empty().
 std::vector<Device*> local_devices;

 // device_mgr manages local devices (cpu and gpu). The WorkerService
 // is the network interface for managed devices.
 //
 // Note: Please use the device_mgr associated with your session if appropriate
 // instead of this one. Using this device_mgr does not support ClusterSpec
 // propagated sessions.
 DeviceMgr* device_mgr = nullptr;

 // A set of rendezvous keyed by step ids.
 RendezvousMgrInterface* rendezvous_mgr = nullptr;

 // Generates per-step CollectiveExecutors and has access to utilities
 // supporting collective operations.
 std::unique_ptr<CollectiveExecutorMgrInterface> collective_executor_mgr;

 // A pool of threads for scheduling compute work.
 thread::ThreadPool* compute_pool = nullptr;

 // Coordination service.
 CoordinationServiceInterface* coord_service;
};

    WorkerEnv 的几个 管理类成员变量都很重要，比如 SessionMgr 类，其为 Worker 管理会话，比如会话的产生和销毁，同时还维护了当前 Worker 的会话句柄到会话的映射。

    class SessionMgr {
 public:
   Status CreateSession(...);
   Status DeleteSession(...);
 private:
   const WorkerEnv* const worker_env_;
   const WorkerCacheFactory worker_cache_factory_;
   std::map<string, std::unique_ptr<WorkerSession>> sessions_ GUARDED_BY(mu_);
};

    MasterEnv

    MasterEnv 把各种相关配置归总在一起，供 master 使用，可以认为是 Master 运行时的上下文，在 Master 的整个生命周期都是可见的。其主要成员变量如下：

    • Env* env ：跨平台 API 接口。
    • vector<Device*> local_devices ：本地设备集;
    • WorkerCacheFactory worker_cache_factory ：工厂类，可以创建 WorkerCacheInterface 实例;
    • MasterSessionFactory master_session_factory ：工厂类，可以创建 MasterSession 实例;
    • WorkerCacheInterface ：创建 MasterInterface 实例， MasterInterface 用于调用远端 MasterService 服务;
    • OpRegistryInterface* ops ：查询特定 OP 的元数据;
    • CollectiveExecutorMgrInterface* collective_executor_mgr ：访问集合操作。
    // The master environment class, which holds a bag of pointers to
// per-master state.
//
// MasterEnv does not own its member pointers.
struct MasterEnv {
 Env* env = nullptr;

 // Object from which WorkerInterface instances can be obtained. Not owned.
 WorkerCacheInterface* worker_cache = nullptr;

 // The operation definitions to use.  Must be filled before use.
 const OpRegistryInterface* ops = nullptr;

 // Local devices co-located with this master.  Devices are not owned
 // by the master service.
 //
 // REQUIRES: !local_devices.empty().
 std::vector<Device*> local_devices;

 // Factory for creating master sessions, given session options and a
 // vector of devices.
 //
 // The caller of the function takes ownership of the returned
 // MasterSession, which may not be null. Ownership of the
 // MasterEnv* is retained by the caller.
 std::function<MasterSession*(
     SessionOptions, MasterEnv*,
     std::unique_ptr<std::vector<std::unique_ptr<Device>>>,
     std::unique_ptr<WorkerCacheInterface>,
     std::unique_ptr<DeviceSet> device_set,
     std::vector<string> filtered_worker_list)>
     master_session_factory;

 std::function<Status(const WorkerCacheFactoryOptions&,
                      WorkerCacheInterface**)>
     worker_cache_factory;

 // Generates per-step CollectiveExecutors and has access to utilities
 // supporting collective operations. Not owned.
 CollectiveExecutorMgrInterface* collective_executor_mgr = nullptr;
};

    2.5 启动

    Python 代码之中，最后是 start 方法的调用。

    @tf_export("distribute.Server", v1=["distribute.Server", "train.Server"])
@deprecation.deprecated_endpoints("train.Server")
class Server(object):
 def __init__(self,
              server_or_cluster_def,
              job_name=None,
              task_index=None,
              protocol=None,
              config=None,
              start=True):
   self._server_def = _make_server_def(server_or_cluster_def, job_name,
                                       task_index, protocol, config)
   self._server = c_api.TF_NewServer(self._server_def.SerializeToString())
   if start:
     self.start()

    在调用之前，Server 是 New 状态，调用 start 之后，GrpcServer 的状态从 New 迁移 Started 状态。Start() 方法之中，会启动三个独立线程，分别是 MasterService，WorkerService，EagerService 的消息处理器。至此，GrpcServer 才对外提供 MasterService 和 WorkerService 这两种服务。

    Status GrpcServer::Start() {
 mutex_lock l(mu_);
 switch (state_) {
   case NEW: {
     master_thread_.reset(
         env_->StartThread(ThreadOptions(), "TF_master_service",
                           [this] { master_service_->HandleRPCsLoop(); }));
     worker_thread_.reset(
         env_->StartThread(ThreadOptions(), "TF_worker_service",
                           [this] { worker_service_->HandleRPCsLoop(); }));
     eager_thread_.reset(
         env_->StartThread(ThreadOptions(), "TF_eager_service",
                           [this] { eager_service_->HandleRPCsLoop(); }));

     for (const auto& kv : extra_services_) {
       const std::string& service_name = kv.first;
       AsyncServiceInterface* service = kv.second;
       std::unique_ptr<Thread> extra_service_thread;
       extra_service_thread.reset(env_->StartThread(
           ThreadOptions(), service_name,
           [service = service] { service->HandleRPCsLoop(); }));
       extra_service_threads_.push_back(std::move(extra_service_thread));
     }

     state_ = STARTED;
     return Status::OK();
   }
   case STARTED:
     return Status::OK();
   case STOPPED:
     return errors::FailedPrecondition("Server has stopped.");
   default:
     LOG(FATAL);
 }
}

    2.6 等待终止服务

    启动之后，需要让这几个线程做 Join 操作，因此主线程会挂起直至这两个线程终止，这样可以持久地对外提供 MasterService 服务和 WorkerService 服务。

    Status GrpcServer::Join() {
 mutex_lock l(mu_);
 switch (state_) {
   case NEW:
     // Prevent the server from being started subsequently.
     state_ = STOPPED;
     return Status::OK();
   case STARTED:
   case STOPPED:
     master_thread_.reset();
     worker_thread_.reset();
     eager_thread_.reset();
     for (auto& thread : extra_service_threads_) {
       thread.reset();
     }
     return Status::OK();
   default:
     LOG(FATAL);
 }
}

    至此，TF 分布式环境总体介绍完毕。

    0xFF 参考

    TensorFlow Internals

    TensorFlow架构与设计：概述

    TensorFlow内核剖析

    TensorFlow架构与设计：OP本质论

    [译] TensorFlow 白皮书

    2017TensorFlow开发者峰会

    https://jcf94.com/2018/02/28/2018-02-28-tfunpacking3/

    TensorFlow 拆包（五）：Distributed

    TensorFlow Architecture

    『深度长文』Tensorflow代码解析（五）

    什么是in-graph replication和between-graph replication?

    [腾讯机智] TensorFlow源码解析(1): 创建会话

    05tensorflow分布式会话

    第八节，配置分布式TensorFlow

    TensorFlow 分布式（Distributed TensorFlow）

    tensorflow源码解析之distributed_runtime

    Distributed TensorFlow: A Gentle Introduction

    一文说清楚Tensorflow分布式训练必备知识

    TensorFlow中的Placement启发式算法模块——Placer

    TensorFlow的图切割模块——Graph Partitioner

    TensorFlow中的通信机制——Rendezvous（一）本地传输

    TensorFlow分布式采坑记

    TensorFlow技术内幕（九）：模型优化之分布式执行

    Tensorflow架构流程]

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  • 原文地址：https://www.cnblogs.com/rossiXYZ/p/16014121.html