NVIDIA 助力 DeepRec 为 vivo 推荐业务实现高性能 GPU 推理优化

本案例中，vivo 人工智能推荐算法组自研的推荐服务平台，使用阿里巴巴开源大规模稀疏模型训练和预测引擎 DeepRec，在稀疏模型训练（稀疏功能、I/O 优化）和高性能推理框架层面，实现其搜广推各类业务场景下，算法开发和上线的全链路优化。

其中，在 GPU 线上推理服务优化上，vivo 使用 DeepRec 提供的 Device Placement Optimization，以及 NVIDIA CUDA multi-stream，MPS (Multi-Process Service) / Multi-context 和 NVIDIA GPU 计算专家团队在 multi-stream 基础上开发的 MergeStream 功能，显著提升了线上推理服务的 GPU 有效利用率。

vivo 人工智能推荐算法组的业务包含了信息流、视频、音乐、广告等搜索/广告/推荐各类业务，基本涵盖了搜广推各类型的业务。

为了支撑上述场景的算法开发上线，vivo 自研了集特征数据、模型开发、模型推理等流程于一体的推荐服务平台。通过成熟、规范的推荐组件及服务，该平台为 vivo 内各推荐业务（广告、信息流等）提供一站式的推荐解决方案，便于业务快速构建推荐服务及算法策略高效迭代。

图片来源于 vivo

vivo 人工智能推荐算法组在深耕业务同时，在积极探索适用于搜索/广告/推荐大规模性稀疏性算法训练框架。分别探索了 TensorNet/XDL/TFRA 等框架及组件，这些框架组件在分布式、稀疏性功能上做了扩展，能够弥补 TensorFlow 在搜索/广告/推荐大规模性稀疏性场景不足，但是在通用性、易用性以及功能特点上，这些框架存在各种不足。

作为 DeepRec 最早的一批社区用户，vivo 在 DeepRec 还是内部项目时，就与 DeepRec 开发者保持密切的合作。经过一年积累与打磨，vivo 见证了 DeepRec 从内部项目到开源再到后续多个 release 版本的发布。在合作中，DeepRec 赋能 vivo 各个业务增长，vivo 也作为 DeepRec 深度用户，将业务中的需求以及使用中的问题积极回馈到 DeepRec 开源社区。

DeepRec (https://github.com/alibaba/DeepRec) 是阿里巴巴集团提供的针对搜索、推荐、广告场景模型的训练/预测引擎，在分布式、图优化、算子、Runtime 等方面对稀疏模型进行了深度性能优化，提供了丰富的高维稀疏特征功能的支持。基于 DeepRec 进行模型迭代不仅能带来更好的业务效果，同时在 Training/Inference 性能有明显的性能提升。

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通过业务实践，在稀疏模型训练层面，vivo 使用 DeepRec 提供的基于 Embedding Variable (https://deeprec.readthedocs.io/zh/latest/Embedding-Variable.html) 的动态 Embedding 功能和特征准入 （https://deeprec.readthedocs.io/zh/latest/Feature-Filter.html）/淘汰功能（https://deeprec.readthedocs.io/zh/latest/Feature-Eviction.htm），解决了使用 TensorFlow 原生 Embedding Layer 的三个痛点，包括可拓展性差，hash 冲突导致模型训练有损，无法处理冗余的稀疏特征；并在内部尝试对训练数据存储格式做 I/O 优化。

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使用动态 Embedding 和特征准入/淘汰功能实现的收益如下：

1. 静态 Embedding 升级到动态 Embedding：使用 DeepRec 的动态 Embedding 替换 TensorFlow 的静态 Embedding 后，保证所有特征 Embedding 无冲突，离线 AUC 提升 0.5%，线上点击率提升 1.2%，同时模型体积缩小 20%。

2. ID 特征的利用：在使用 TensorFlow 时，vivo 尝试过对 ID 特征进行 hash 处理输入模型，实验表明这种操作对比基线具有负收益。这是由于 ID 特征过于稀疏，同时 ID 具有唯一指示性，hash 处理会带来大量的 Embedding 冲突。基于动态 Embedding，使用 ID 特征离线 AUC 提升 0.4%，线上点击率提升 0.6%。同时配合 global step 特征淘汰，离线 AUC 提升 0.1%，线上点击率提升 0.5%。

Embedding Variable 流程示意图

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在 I/O 优化上，目前 vivo 内部使用的是 TFRecord 数据格式存储训练数据，存在占用存储空间大，非明文存储的两个缺陷。而 DeepRec 的 Parquet 是一种列式存储的数据格式，能够节省存储资源，加快数据读取速度。使用 Parquet Dataset 支持读取 Parquet 文件，开箱即用，无需额外安装第三库，使用简单方便。同时，Parquet Dataset 能够加快数据读取速度，提高模型训练的 I/O 性能。

vivo 内部尝试使用 Parquet Dataset 来替换现有 TFRecord，提高训练速度 30%，减少样本存储成本 38%，降低带宽成本。同时，vivo 内部支持 hive 查询 Parquet 文件，算法工程师能够高效快捷地分析样本数据。

在高性能推理框架层面，由于在业务逐渐发展过程中，广告召回量增长 3.5 倍，同时目标预估数增加两倍，推理计算复杂度增加，超时率超过 5%，严重影响线上服务可用性以及业务指标。因此，vivo 尝试探索升级改造现有推理服务，保证业务可持续发展。vivo 借助 DeepRec 开源的诸多推理优化功能，在 CPU 推理改造以及 GPU 推理升级方面进行探索，并取得一定收益。

客户挑战

在 CPU 推理优化层面，vivo 在使用 DeepRec 提供的基于 ShareNothing 架构的 SessionGroup 后，明显缓解了直接使用 TensorFlow 的 C++ 接口调用 Session::Run 而导致的 CPU 使用率低的问题，在保证 latency 的前提下极大提高了 QPS，单机 QPS 提升高达 80%，单机 CPU 利用率提升 75%。

但是经过 SessionGroup 的优化，虽然 CPU 推理性能得到改善，超时率依旧无法得到缓解。鉴于多目标模型目标塔数较多、模型中使用 Attention、LayerNorm、GateNet 等复杂结构、特征多，存在大量稀疏特征三点原因，vivo 尝试探索 GPU 推理来优化线上性能。

应用方案

Device Placement Optimization

通常，对于稀疏特征的处理一般是将其 Embedding 化，由于模型中存在大量的稀疏特征，因此 vivo 的广告模型使用大量的 Embedding 算子。从推理的 timeline 可以看出，Embedding 算子分散在 timeline 的各个阶段，导致大量的 GPU kernel launch 以及数据拷贝，因此图计算非常耗时。

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Device PlacementOptimization 完全将 Embedding Layer placed 到 CPU 上，解决了Embedding Layer 内部存在的 CPU 和 GPU 之间大量数据拷贝的问题。

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Device Placement Optimization 性能优化明显，CPU 算子（主要是 Embedding Layer）的计算集中在 timeline 的最开端，之后 GPU 主要负责网络层的计算。相较于 CPU 推理，Device Placement Optimization P99 降低 35%。

NVIDIA CUDA Multi-Stream 功能

在推理过程中，vivo 发现单流执行导致 GPU 的利用率不高，无法充分挖掘 GPU 算力。DeepRec 支持用户使用 multi-stream 功能，多 stream 并发计算，提升 GPU 利用率。多线程并发 launch kernel 时，存在较大的锁开销，极大影响了 kernel launch 的效率，这里的锁与 CUDA Driver 中的 Context 相关。因此可以通过使用 MPS/Multi-context 来避免 launch 过程中锁开销，从而进一步提升 GPU 的有效利用率。

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此外，模型中存在大量的 H2D 以及 D2H 的数据拷贝，在原生代码中，计算 stream 和拷贝 stream 是独立的，这会导致 stream 之间存在大量同步开销，同时对于在 Recv 算子之后的计算算子，必须等到 MemCopy 完成之后才能被 launch 执行，MemCopy 和 launch 难以 overlap 执行。基于以上问题，NVIDIA GPU 计算专家团队在 multi-stream 功能基础上进一步优化，开发了 MergeStream 功能，允许 MemCopy 和计算使用相同的 stream，从而减少上述的同步开销以及允许 Recv 之后计算算子 launch 开销被 overlap。

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vivo 在线上推理服务中使用了 multi-stream 功能，P99 降低 18%。更进一步地，在使用 MergeStream 功能后，P99 降低 11%。

编译优化 - BladeDISC

BladeDISC（https://github.com/alibaba/BladeDISC）是阿里集团自主研发的、原生支持存在动态尺寸模型的深度学习编译器。DeepRec 中集成了 BladeDISC，通过使用 BladeDISC 内置的 aStitch 大尺度算子融合威廉希尔官方网站 对于存在较多访存密集型算子的模型有显著的效果。利用 BladeDISC 对模型进行编译优化，推理性能得到大幅度提升。

BladeDISC 将大量访存密集型算子编译成一个大的融合算子，可以大大减少框架调度和 kernel launch 的开销。区别于其他深度学习编译器的是，BladeDISC 还会通过优化 GPU 不同层次存储（特别是 SharedMemory）的使用来提升了访存操作和 Op 间数据交换的性能。图中可以看到，绿色是 Blade DISC优化合并的算子替代了原图中大量的算子。

图片来源于阿里巴巴

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另外，由于线上模型比较复杂，为了进一步减少编译耗时、提升部署效率，vivo 启用了 BladeDISC 的编译缓存功能。开启此功能时，BladeDISC 仅会在新旧版本模型的 Graph 结构发生改变时触发编译，如果新旧模型仅有权重变更则复用之前的编译结果。经过验证，编译缓存在保证正确性的同时，几乎掩盖了编译模型的开销，模型更新速度与之前几乎相同。在使用 BladeDISC 功能后，线上服务 P99 降低 21%。

使用效果及影响

DeepRec 提供大量的解决方案可以帮助用户快速实施 GPU 推理。经过一系列优化，相较于 CPU 推理，GPU 推理 P99 降低 50%，GPU 利用率平均在 60% 以上。此外，线上一张 NVIDIA T4 Tensor Core GPU 的推理性能超过两台 Xeon 6330 112Core 的 CPU 机器，节省了大量的机器资源。

基于 CPU 的分布式异步训练存在两个问题：一是异步训练会损失训练精度，模型难以收敛到最佳；二是随着模型结构逐渐复杂，训练性能会急剧下降。未来，vivo 打算尝试基于 GPU 的同步训练来加速复杂模型训练。DeepRec 支持两种 GPU 同步框架：NVIDIA Merlin Sparse Operation Kit (SOK) 和 HybridBackend。后续 vivo 将尝试这两种 GPU 同步训练来加速模型训练。

NVIDIA 计算专家团队也与 DeepRec 威廉希尔官方网站 团队深入合作，为在稀疏功能层面的 Embedding Variable GPU 支持、在同步训练层面的 Merlin SOK 集成，以及图优化层面的 Embedding 子图 Fusion 功能开发提供威廉希尔官方网站 支持。

Embedding Variable GPU 支持介绍 （https://deeprec.readthedocs.io/zh/latest/Embedding-Variable-GPU.html）

DeepRec 设计并提供了一套支持动态 Embedding 语义的 Embedding Variable，在特征无损训练的同时以最经济的方式使用内存资源，使得超大规模特征的模型更容易增量上线。进一步地，因为 GPU 具有强大的并行计算能力，对于 Embedding Variable 底层的 Hash Table 查找、插入等操作也具有明显的加速作用。同时，对于模型计算部分若使用 GPU，则使用 GPU 上的 Embedding Variable 也可避免 Host 和 Device 上的数据拷贝，提高整体性能。因此增加了 Embedding Variable 的 GPU 支持。

GPU 版本的 Embedding Variable 通过 NVIDIA cuCollection 作为底层 Hash Table 的实现，可以明显加速 Embedding 相关的操作，而且使用方便，在具有 NVIDIA GPU 的环境中会自动启用，也可以手动放置在合适的 GPU 设备上。性能测试显示 GPU 版本相比于 CPU 版本，Embedding 部分会有 2 倍以上的加速。

分布式训练集成 Merlin SOK 介绍 （https://deeprec.readthedocs.io/zh/latest/SOK.html）

DeepMerlin SOK 是 NVIDIA Merlin 团队基于 Merlin SOK 提供的针对神经网络中稀疏操作的加速插件库，使用 DeepMerlin SOK 可对 DeepRec 中相关的 Embedding 操作进行加速和分布式训练的支持。

该 SOK 的设计理念就是希望同时兼容灵活性和高性能。在灵活性方面，使用 SOK 不会对用户使用 DeepRec 本身的功能有影响，可以和 DeepRec 提供的 Embedding Variable 完全兼容，也会集成到 DeepRec 的高级接口方便用户的使用。在高性能方面，SOK 主要从两方面去考虑，一方面，在算法设计上，通过 reduce 操作来减少搬运的数据量，另一方面，在实现上，主要通过算子融合威廉希尔官方网站 ，融合多表的查询和通信，提供稀疏操作的性能。性能测试显示 SOK 能够提供接近于线性的扩展能力，在 8 GPU 下相比 1 GPU 能够达到 6.5 倍的加速效果。

Embedding 子图 Fusion 功能介绍 （https://deeprec.readthedocs.io/zh/latest/Fused-Embedding.html）

DeepRec 及 TensorFlow 原生的 embedding lookup 相关 API，如 safe_embedding_lookup_sparse，会创建比较多细碎的算子，且部分算子只有 CPU 实现。因此在 GPU 上执行时容易出现 kernel launch bound 的问题以及额外 H2D & D2H 拷贝，造成低 GPU 利用率，降低执行速度。

针对此场景，NVIDIA 计算专家团队与 DeepRec 合作，共同定制开发了支持在 NVIDIA GPU 上执行的 Embedding 子图 Fusion 功能，并对 GPU 高算力高吞吐的特点进行了针对性优化：提供一组接口以及相关 Fusion 算子，通过算子融合，减少需要 launch 的 kernel 数量，优化访存，提供高性能的实现，达到加速执行的目的。

Embedding Fusion 功能易用，从 Python 层面提供接口及开关，用户无需修改代码即可快速使用。加速效果方面，单独从 Embedding 模块看，GPU Embedding Fusion 可以提供 2 倍左右的加速。从整体模型来看，加速效果取决于 Embedding 模块的耗时占比。在几个测试模型上，此功能可以提供 1.2 倍左右的整体性能加速。

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