[源码解析] NVIDIA HugeCTR，GPU 版本参数服务器---(8) ---Distributed Hash之后向传播
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0x00 摘要
在这个系列中，我们介绍了 HugeCTR，这是一个面向行业的推荐系统训练框架，针对具有模型并行嵌入和数据并行密集网络的大规模 CTR 模型进行了优化。本文介绍 DistributedSlotSparseEmbeddingHash 的后向操作。
其中借鉴了HugeCTR源码阅读 这篇大作，特此感谢。
本系列其他文章如下：
[源码解析] NVIDIA HugeCTR，GPU 版本参数服务器 --(1)
[源码解析] NVIDIA HugeCTR，GPU版本参数服务器--- (2)
[源码解析] NVIDIA HugeCTR，GPU版本参数服务器---(3)
[源码解析] NVIDIA HugeCTR，GPU版本参数服务器--- (4)
[源码解析] NVIDIA HugeCTR，GPU版本参数服务器--- (5) 嵌入式hash表
[源码解析] NVIDIA HugeCTR，GPU版本参数服务器--- (6) --- Distributed hash表
[源码解析] NVIDIA HugeCTR，GPU 版本参数服务器---(7) ---Distributed Hash之前向传播
0x01 回顾
前文我们介绍了Distributed Hash之前向传播过程，其逻辑流程如下：
本文我们来看看如何进行后向传播。
0x02 总述
反向传播是求各种权重的变化对最终的误差能造成什么样的影响，或者说是各种权重怎么调整能让预估误差尽可能小，其实就是给各种权重找到梯度下降最快的方向，让损失函数快速地全局达到一个最优点。
2.1 注释
我们从注释之中可以看到一共有如下思路，对于后向传播来说，就是计算梯度，然后更新嵌入表。我们后续就按照这个思路来分析代码。
/**
* All the CUDA kernel functions used by embedding layer are defined in this file, including
* forward propagation, backward propagation. The functions are defined by propagation type
* and combiner type(sum or mean) as below:
* 1) forward
* sum: calling forward_sum_kernel()
* mean: calling foward_sum_kernel() + forward_scale_kernel()
* 2) backward:
* calculating wgrad:
* sum: calling backward_sum_kernel()
* mean: calling backward_mean_kernel()
* update embedding table: including several steps as below,
* step1: expand sample IDs, calling sample_id_expand_kernel()
* step2: get value_index by key (will call hash_table->get_insert() in nv_hashtable lib)
* step3: sort by value_index (will call cub::DeviceRadixSort::SortPairs in cub lib)
* step4: count the number for each unduplicated value_index, calling value_count_kernel()
* step5: use optimizer method to compute deltaw, and record corresponding, including three
* types of optimizer: Adam: caling opt_adam_kernel() Momentum sgd: calling
* opt_momentum_sgd_kernel() Nesterov: calling opt_nesterov_kernel() step6: update embedding table
* by deltaw, calling update_kernel()
*/
2.2 代码
在 session::train() 之中有如下代码，这些就对应了总体思路。
- backward 进行反向传播计算。
- exchange_wgrad 进行交换梯度。
- update_params 来更新参数。
// Embedding backward
for (const auto& one_embedding : embeddings_) {
one_embedding->backward();
}
// Exchange wgrad and update params
if (networks_.size() > 1) {
#pragma omp parallel num_threads(networks_.size())
{
size_t id = omp_get_thread_num();
exchange_wgrad(id);
networks_[id]->update_params();
}
} else if (resource_manager_->get_global_gpu_count() > 1) {
exchange_wgrad(0);
networks_[0]->update_params();
}
for (const auto& one_embedding : embeddings_) {
one_embedding->update_params();
}
0x03 输入
我们首先看看如何获取反向传播的输入。因为从嵌入层比较难以查找，我们换个思路，从 reshape 层来看看。
3.1 定义
可以看到，其主要成员变量就是输入 in_tensors_ 和输出 out_tensors_。
/**
* Layer which reshapes a 3D/2D input tensor to 2D output tensor,
* e.g., (batch_size, n_slots, vector_size) to (batch_size, n_slots * vector_size),
* e.g., (batch_size * n_slots, vector_size) to (batch_size, n_slots * vector_size),
* If the input tensor is 3D, you can choose which slots participate by calling the different Ctor
*/
template <typename T>
class ReshapeLayerCPU : public LayerCPU {
/*
* stores the weight tensors of this layer.
*/
Tensors2<T> weights_;
/*
* stores the weight gradient tensors of this layer.
*/
Tensors2<T> wgrad_;
/*
* stores the references to the input tensors of this layer.
*/
Tensors2<T> in_tensors_;
/*
* stores the references to the output tensors of this layer.
*/
Tensors2<T> out_tensors_;
bool in_place_;
int batch_size_;
int n_slot_;
int vector_length_;
size_t n_active_slot_;
Tensor2<int> selected_tensor_;
std::vector<int> selected_;
}
3.2 切换
从代码可以知道，在训练时候就是反复利用了这两个成员变量 in_tensor 和 out_tensor 来做切换。
- 前向传播时候，fprop是把数据从in_tensor拷贝到out_tensor。
- 后向传播时候，bprop 是把数据从out_tensor拷贝到in_tensor。
所以，前向传播的输入变量，在反向传播时候被用来作为输入变量。因此我们可以知道嵌入层也是这个套路。
template <typename T>
void ReshapeLayer<T>::fprop(bool is_train) {
prop_common(true, is_train, get_gpu().get_stream());
}
template <typename T>
void ReshapeLayer<T>::bprop() {
prop_common(false, true, get_gpu().get_stream());
}
template <typename T>
void ReshapeLayer<T>::prop_common(bool forward, bool is_train, cudaStream_t stream) {
CudaDeviceContext context(get_device_id());
Tensor2<T>& in_tensor = get_in_tensors(is_train)[0];
Tensor2<T>& out_tensor = out_tensors_[0];
if (in_place_) {
if (forward) { // 前向传播
CK_CUDA_THROW_(cudaMemcpyAsync(out_tensor.get_ptr(), in_tensor.get_ptr(),
in_tensor.get_size_in_bytes(), cudaMemcpyDeviceToDevice,
stream));
} else { // 反向传播
CK_CUDA_THROW_(cudaMemcpyAsync(in_tensor.get_ptr(), out_tensor.get_ptr(),
out_tensor.get_size_in_bytes(), cudaMemcpyDeviceToDevice,
stream));
}
} else {
int block_size = 128;
int n_block = get_gpu().get_sm_count() * 16;
T* in = in_tensor.get_ptr();
T* out = out_tensor.get_ptr();
reshape_kernel<<<n_block, block_size>>>(in, out, batch_size_, n_slot_, vector_length_,
selected_tensor_.get_ptr(), n_active_slot_, forward);
}
#ifndef NDEBUG
CK_CUDA_THROW_(cudaDeviceSynchronize());
CK_CUDA_THROW_(cudaGetLastError());
#endif
}
0x04 backward
4.1 总体代码
由之前分析我们可以知道，反向传播时候，输入的梯度就是存储在embedding_data_.get_output_tensors(true)之中。总体代码分为两部分，第一步是使用all-gather 操作来在每个GPU之上都收集到所有样本的全部梯度。第二步是调用 functors_.backward进行计算。
/**
* The first stage of backward propagation of embedding layer,
* which only computes the wgrad by the dgrad from the top layer.
*/
void backward() override {
// Read dgrad from output_tensors -> compute wgrad
// do all-gather to collect the top_grad
size_t send_count = embedding_data_.get_batch_size_per_gpu(true) *
embedding_data_.embedding_params_.slot_num *
embedding_data_.embedding_params_.embedding_vec_size;
functors_.all_gather(send_count, embedding_data_.get_output_tensors(true),
embedding_feature_tensors_, embedding_data_.get_resource_manager());
// do backward
functors_.backward(embedding_data_.embedding_params_.get_batch_size(true),
embedding_data_.embedding_params_.slot_num,
embedding_data_.embedding_params_.embedding_vec_size,
embedding_data_.embedding_params_.combiner, row_offset_allreduce_tensors_,
embedding_feature_tensors_, wgrad_tensors_,
embedding_data_.get_resource_manager());
return;
}
4.2 AllGather
反向传播的第一步是使用 all-gather 操作来在每个 GPU 之上都收集到的所有样本的全部梯度，这样后续可以进行计算并且更新每个 GPU 之上的参数。
4.2.1 原理
首先我们看 AllGather 原理。在执行 AllGather 操作时，K个处理器之中，每个处理器都会将来自每个处理器的N个值聚集成一个维度为K*N的输出。输出是按rank索引排序的。AllGather操作会受到不同rank或设备映射的影响，因为rank决定了数据布局。
注意：执行ReduceScatter + AllGather，就等同于AllReduce操作。
4.2.2 代码
调用代码如下，可以看到其会把梯度从反向传播的输入 embedding_data_.get_output_tensors(true) 拷贝到 embedding_feature_tensors_。因此，embedding_feature_tensors_ 将会拥有所有的梯度。
functors_.all_gather(send_count, embedding_data_.get_output_tensors(true),
embedding_feature_tensors_, embedding_data_.get_resource_manager());
算子如下：
/**
* collection communication: all_gather.
* @param send_count the count of elements will be sent.
* @param send_tensors the send tensors of multi GPUs.
* @param recv_tensors the recv tensors of multi GPUs.
* @param device_resources all gpus device resources.
* @param context gpu device context, for switching device.
*/
template <typename Type>
void SparseEmbeddingFunctors::all_gather(size_t send_count, const Tensors2<Type> &send_tensors,
Tensors2<Type> &recv_tensors,
const ResourceManager &resource_manager) {
size_t local_gpu_count = resource_manager.get_local_gpu_count();
size_t total_gpu_count = resource_manager.get_global_gpu_count();
// need to know the Type
ncclDataType_t type;
switch (sizeof(Type)) {
case 2:
type = ncclHalf;
break;
case 4:
type = ncclFloat;
break;
default:
CK_THROW_(Error_t::WrongInput, "Error: Type not support by now");
}
// for multi GPUs, use NCCL to do All-Gather
if (total_gpu_count > 1) {
CK_NCCL_THROW_(ncclGroupStart());
for (size_t id = 0; id < local_gpu_count; id++) {
const auto &local_gpu = resource_manager.get_local_gpu(id);
CK_NCCL_THROW_(ncclAllGather(send_tensors[id].get_ptr(), // send buff
recv_tensors[id].get_ptr(), // recv buff
send_count, type, local_gpu->get_nccl(),
local_gpu->get_stream()));
}
CK_NCCL_THROW_(ncclGroupEnd());
}
// for single GPU, just do memcpyD2D
else { // total_gpu_count == 1
const auto &local_gpu = resource_manager.get_local_gpu(0);
CudaDeviceContext context(local_gpu->get_device_id());
CK_CUDA_THROW_(cudaMemcpyAsync(recv_tensors[0].get_ptr(), send_tensors[0].get_ptr(),
send_count * sizeof(Type), cudaMemcpyDeviceToDevice,
local_gpu->get_stream()));
}
return;
}
4.3 backward
这部分完成如下功能：计算本地每个gpu上的梯度。此函数完成之后，wgrad_tensors_ 成员变量就是本GPU计算产生的新梯度。
// do backward
functors_.backward(embedding_data_.embedding_params_.get_batch_size(true),
embedding_data_.embedding_params_.slot_num,
embedding_data_.embedding_params_.embedding_vec_size,
embedding_data_.embedding_params_.combiner, row_offset_allreduce_tensors_,
embedding_feature_tensors_, wgrad_tensors_,
embedding_data_.get_resource_manager());
calculating wgrad，会选择如下两种之一：
- sum: calling backward_sum_kernel() ；
- mean: calling backward_mean_kernel()；
具体backward代码如下：
template <typename TypeHashKey, typename TypeEmbeddingComp>
void SparseEmbeddingFunctors::backward(size_t batch_size,
const std::vector<size_t> &slot_num_per_gpu,
size_t embedding_vec_size, int combiner,
const Tensors2<TypeHashKey> &row_offset_allreduce_tensors,
const Tensors2<TypeEmbeddingComp> &embedding_feature_tensors,
Tensors2<TypeEmbeddingComp> &wgrad_tensors,
const ResourceManager &resource_manager) {
size_t local_gpu_count = resource_manager.get_local_gpu_count();
CudaDeviceContext context;
for (size_t id = 0; id < local_gpu_count; id++) { // 遍历本地GPU
if (slot_num_per_gpu[id] == 0) {
continue;
}
const auto &local_gpu = resource_manager.get_local_gpu(id);
context.set_device(local_gpu->get_device_id());
// 拿到某一个GPU对应的梯度和offset信息
const TypeEmbeddingComp *top_grad = embedding_feature_tensors[id].get_ptr();
const TypeHashKey *row_offset = row_offset_allreduce_tensors[id].get_ptr();
TypeEmbeddingComp *wgrad = wgrad_tensors[id].get_ptr();
// 计算更新本地梯度
if (combiner == 0) // sum
{
backward_sum(batch_size, slot_num_per_gpu[id], embedding_vec_size, top_grad, wgrad,
local_gpu->get_stream());
} else if (combiner == 1) // mean
{
backward_mean(batch_size, slot_num_per_gpu[id], embedding_vec_size, row_offset, top_grad,
wgrad, local_gpu->get_stream());
} else {
CK_THROW_(Error_t::WrongInput, "Invalid combiner type ");
}
}
return;
}
我们以backward_sum 为例，这里采用了GPU多线程更新以加快速度。
template <typename TypeEmbeddingComp>
void backward_sum(size_t batch_size, size_t slot_num, size_t embedding_vec_size,
const TypeEmbeddingComp *top_grad, TypeEmbeddingComp *wgrad,
cudaStream_t stream) {
const size_t grid_size = batch_size; // each block corresponds to a sample
const size_t block_size = embedding_vec_size;
backward_sum_kernel<<<grid_size, block_size, 0, stream>>>(batch_size, slot_num,
embedding_vec_size, top_grad, wgrad);
}
// backward kernel function: for combiner=sum
template <typename TypeEmbeddingComp>
__global__ void backward_sum_kernel(int batch_size, int slot_num, int embedding_vec_size,
const TypeEmbeddingComp *top_grad, TypeEmbeddingComp *wgrad) {
int tid = threadIdx.x;
int bid = blockIdx.x;
if (bid < batch_size && tid < embedding_vec_size) {
for (int i = 0; i < slot_num; i++) {
// 先找到某一个稠密张量的位置，再加上tid就得到了张量之中某一个元素（本tid对应的元素）的位置
size_t feature_index = (size_t)(bid * slot_num + i) * embedding_vec_size + tid;
// 更新梯度数值
wgrad[feature_index] = top_grad[feature_index];
}
}
}
作为对比，贴出backward_mean_kernel，大家可以比对学习。
// backward kernel function: for combiner=mean
template <typename TypeKey, typename TypeEmbeddingComp>
__global__ void backward_mean_kernel(int batch_size, int slot_num, int embedding_vec_size,
const TypeKey *row_offset, const TypeEmbeddingComp *top_grad,
TypeEmbeddingComp *wgrad) {
int bid = blockIdx.x;
int tid = threadIdx.x;
if (bid < batch_size && tid < embedding_vec_size) {
for (int i = 0; i < slot_num; i++) {
size_t feature_row_index = bid * slot_num + i;
int value_num = row_offset[feature_row_index + 1] - row_offset[feature_row_index];
float scaler = 1.0f;
if (value_num > 1) {
scaler = 1.0f / value_num; // partial derivatice of MEAN
}
size_t feature_index = feature_row_index * embedding_vec_size + tid;
float g = TypeConvertFunc<float, TypeEmbeddingComp>::convert(top_grad[feature_index]);
g *= scaler;
wgrad[feature_index] = TypeConvertFunc<TypeEmbeddingComp, float>::convert(g);
}
}
}
现在，wgrad_tensors_ 之中已经是本地 GPU 产生的梯度了，需要根据这个来更新嵌入层权重，就是更新 hash_table_value 的内容。
0x05 ExchangeWgrad
session.train 接下来会交换梯度和更新网络参数。
// Exchange wgrad and update params
if (networks_.size() > 1) {
#pragma omp parallel num_threads(networks_.size())
{
size_t id = omp_get_thread_num();
exchange_wgrad(id);
networks_[id]->update_params();
}
} else if (resource_manager_->get_global_gpu_count() > 1) {
exchange_wgrad(0);
networks_[0]->update_params();
}
具体代码如下：
void Session::exchange_wgrad(size_t device_id) {
auto& gpu_resource = resource_manager_->get_local_gpu(device_id);
CudaCPUDeviceContext context(gpu_resource->get_device_id());
PROFILE_RECORD("exchange_wgrad.start", gpu_resource->get_stream(), false);
exchange_wgrad_->allreduce(device_id, gpu_resource->get_stream());
PROFILE_RECORD("exchange_wgrad.stop", gpu_resource->get_stream(), false);
}
5.1 定义
从定义可以看到，ExchangeWgrad 的功能就是简单封装底层资源。
class ExchangeWgrad {
public:
virtual void allocate() = 0;
virtual void update_embed_wgrad_size(size_t size) = 0;
virtual void allreduce(size_t device_id, cudaStream_t stream) = 0;
};
template <typename TypeFP>
class NetworkExchangeWgrad : public ExchangeWgrad {
public:
const BuffPtrs<TypeFP>& get_network_wgrad_buffs() const { return network_wgrad_buffs_; }
const BuffPtrs<TypeFP>& get_embed_wgrad_buffs() const { return null_wgrad_buffs_; }
void allocate() final;
void update_embed_wgrad_size(size_t size) final;
void allreduce(size_t device_id, cudaStream_t stream);
NetworkExchangeWgrad(const std::shared_ptr<ResourceManager>& resource_manager);
~NetworkExchangeWgrad() = default;
private:
BuffPtrs<TypeFP> network_wgrad_buffs_;
BuffPtrs<TypeFP> null_wgrad_buffs_;
std::vector<std::shared_ptr<GeneralBuffer2<CudaAllocator>>> bufs_;
std::shared_ptr<ResourceManager> resource_manager_;
AllReduceInPlaceComm::Handle ar_handle_;
size_t network_wgrad_size_ = 0;
size_t num_gpus_ = 0;
};
template <typename TypeFP>
class GroupedExchangeWgrad : public ExchangeWgrad {
public:
const BuffPtrs<TypeFP>& get_network_wgrad_buffs() const { return network_wgrad_buffs_; }
const BuffPtrs<TypeFP>& get_embed_wgrad_buffs() const { return embed_wgrad_buffs_; }
void allocate() final;
void update_embed_wgrad_size(size_t size) final;
void allreduce(size_t device_id, cudaStream_t stream);
GroupedExchangeWgrad(const std::shared_ptr<ResourceManager>& resource_manager);
~GroupedExchangeWgrad() = default;
private:
BuffPtrs<TypeFP> network_wgrad_buffs_;
BuffPtrs<TypeFP> embed_wgrad_buffs_;
std::vector<std::shared_ptr<GeneralBuffer2<CudaAllocator>>> bufs_;
std::shared_ptr<ResourceManager> resource_manager_;
AllReduceInPlaceComm::Handle ar_handle_;
size_t network_wgrad_size_ = 0;
size_t embed_wgrad_size_ = 0;
size_t num_gpus_ = 0;
};
5.2 功能
交换功能主要是使用底层 all_reduce 来完成操作。
template <typename T>
void NetworkExchangeWgrad<T>::allreduce(size_t device_id, cudaStream_t stream) {
auto ar_comm = resource_manager_->get_ar_comm();
ar_comm->all_reduce(ar_handle_, stream, device_id);
}
template <typename T>
void GroupedExchangeWgrad<T>::allreduce(size_t device_id, cudaStream_t stream) {
auto ar_comm = resource_manager_->get_ar_comm();
ar_comm->all_reduce(ar_handle_, stream, device_id);
}
0x06 更新参数
Session.train 接下来会让嵌入层来更新参数，具体是使用优化器进行更新。
for (const auto& one_embedding : embeddings_) {
one_embedding->update_params();
}
具体代码如下，其主要逻辑就是在优化器和backward()产生的wgrad合作下，更新hash table。
/**
* The second stage of backward propagation of embedding layer, which
* updates the hash table by wgrad(from backward()) and optimizer.
*/
void update_params() override {
// accumulate times for adam optimizer
embedding_data_.embedding_params_.opt_params.hyperparams.adam.times++;
#pragma omp parallel num_threads(embedding_data_.get_resource_manager().get_local_gpu_count())
{
size_t id = omp_get_thread_num();
CudaDeviceContext context(embedding_data_.get_local_gpu(id).get_device_id());
// do update params operation
embedding_optimizers_[id].update(
embedding_data_.embedding_params_.get_batch_size(true),
embedding_data_.embedding_params_.slot_num,
embedding_data_.embedding_params_.embedding_vec_size, max_vocabulary_size_per_gpu_,
*embedding_data_.get_nnz_array(true)[id],
embedding_data_.get_row_offsets_tensors(true)[id], hash_value_index_tensors_[id],
wgrad_tensors_[id], hash_table_value_tensors_[id],
embedding_data_.get_local_gpu(id).get_sm_count(),
embedding_data_.get_local_gpu(id).get_stream());
}
return;
}
这部分是反向操作的难点。现在的问题是，wgrad_tensors_ 之中已经是梯度了，需要根据这个来更新嵌入层权重，就是 hash_table_value。但是如何更新呢？比如怎样利用GPU多线程更新？是否需要更新 hash_value_index_index？我们接下来一步一步分析。
6.1 问题和思路
假如batch_size=2，slot_num=2，给出一个CSR例子格式如下（两个样本）：
* 40,50,10,20 // 样本1，slot 1
* 30,50,10 // 样本1，slot 2
* 30,20 // 样本2，slot 1
* 10 // 样本2，slot 2
* Will be convert to the form of:
* row offset: 0,4,7,9,10
* value: 40,50,10,20,30,50,10,30,20,10
6.1.1 前向传播
下图是前向传播的embedding look示例，最后生成的 embedding_feature 之中，embedding vector个数是：batch_size x slot_num，针对我们的例子：40,50,10,20,30,50,10,30,20,10，分成slot就是：[40,50,10,20],[30,50,10],[30,20],[10]。分别对应embedding_feature矩阵中的四行。
注：最后输出的是 train_output_tensors_，中间变量为 embedding_feature，embedding_feature 经过了几次GPU之间的通信变化之后演化成了train_output_tensors_ ，两者维度相同，所以我们就使用 embedding_feature。下面图之中数字是构造出来，只供演示使用。
我们给出 embedding_feature 之中第三条向量的计算过程，他对应了第二个样本的第一个slot，就是 "30,20"。所以就是从 hash_table_value 选出了第2行，第3行，对应位置元素相加，即图中给出的计算过程。
6.1.2 后向传播
我们再考虑后向传播。
后向传播时候用梯度来更新权重，g31,g32,g33,g34 这一行就应该更新 hash_table_value 的第2行，第3行。另外，如果假设第二个样本的第一个slot 是 "30,20,20,20"，那么其实就应该用梯度更新hash_table_value 的第2行三次，第3行一次。其实也可以看出来，这种更新不要知道 train_value的数值究竟是什么。
6.1.3 思路
我们先用常规思路来梳理一下上面例子：
- sample_id 列表对应的是40,50,10,20,.....，20 是一个key，它在低维嵌入表 hash_table_value 之中对应一个稠密向量（第2行 10,20,30,40），里面是权重。
- 嵌入层输出是embedding_feature。
- embedding vector个数是：batch_size x slot_num，也就是说，CSR 有几行，这里就有几个向量。
- 其中第三条向量对应了第二个样本的第一个slot，就是 "30,20"。所以就是从 hash_table_value 选出了第2行，第3行，对应位置元素相加： 10,220,330,440,550 = (10+100),(20+200),(30+300),(40+400),(50+500)。
- 如果有了梯度稠密向量，其是被 hash table value 若干稠密向量做pooling得到的结果。
- 比如，梯度矩阵第三条向量 g31,g32,g33,g34 对应的就是 embedding_feature 第三条向量 10,220,330,440,550，如果梯度更新权重，就应该更新hash_table_value 的第2行，第3行。
- 如果样本slot之中有多个同样数值，比如第二个样本的第一个slot 是 "30,20,20,20"，那么其实就应该用更新hash_table_value 的第 2 行三次，第 3 行一次。
我们接着从CUDA角度来看如何更新，其目的是让每一个block 更新一个低维矩阵 hash_table_value 的一行，所以有几个问题：
-
如何依据本GPU线程的 block id 找到其在低维矩稠密向量阵之中的row offset，假设是第二行。
-
如何知道本 block 应该更新第二行几次。
-
更新这几次，分别用哪一个梯度来更新。
- 比如第1个梯度可能更新第二行，第三个梯度也可能更新第二行。针对我们的例子：40,50,10,20,30,50,10,30,20,10，分成slot就是：[40,50,10,20],[30,50,10],[30,20],[10]。分别对应梯度矩阵中的四行，所以需要从梯度矩阵之中1，2，4行的梯度来更新 10 对应的 hash_table_value。
- 具体参见下图，这里 train_value 到 gradient 只是示意，就是逻辑上一一对应。
这里有一个疑问，为什么不像前向传播那样操作，而是要另外重起炉灶呢？这是因为我们不需要知道样本数值就可以更新权重，不需要把40,50,10,20,.....,等等重新走一遍操作哈希表的流程。所以，接下来就看看HugeCTR如何解决这几个问题，这里代码比较烧脑。
6.2 嵌入层更新
我们首先看看嵌入层的总体代码和注释里面提到的思路。
6.2.1 注释
注释里面关于更新的部分有5步，我们可以看到其大致思路：
-
step1: expand sample IDs, calling sample_id_expand_kernel()； -
step2: get value_index by key (will call hash_table->get_insert() in nv_hashtable lib)； -
step3: sort by value_index (will call cub::DeviceRadixSort::SortPairs in cub lib)； -
step4: count the number for each unduplicated value_index, calling value_count_kernel()； -
step5: use optimizer method to compute deltaw, and record corresponding；
/**
* All the CUDA kernel functions used by embedding layer are defined in this file, including
* forward propagation, backward propagation. The functions are defined by propagation type
* and combiner type(sum or mean) as below:
* 1) forward
* sum: calling forward_sum_kernel()
* mean: calling foward_sum_kernel() + forward_scale_kernel()
* 2) backward:
* calculating wgrad:
* sum: calling backward_sum_kernel()
* mean: calling backward_mean_kernel()
* update embedding table: including several steps as below,
* step1: expand sample IDs, calling sample_id_expand_kernel()
* step2: get value_index by key (will call hash_table->get_insert() in nv_hashtable lib)
* step3: sort by value_index (will call cub::DeviceRadixSort::SortPairs in cub lib)
* step4: count the number for each unduplicated value_index, calling value_count_kernel()
* step5: use optimizer method to compute deltaw, and record corresponding, including three
* types of optimizer: Adam: caling opt_adam_kernel() Momentum sgd: calling
* opt_momentum_sgd_kernel() Nesterov: calling opt_nesterov_kernel() step6: update embedding table
* by deltaw, calling update_kernel()
*/
6.2.2 update代码
我们摘录 EmbeddingOptimizer::update 的代码如下，这里只是选择了Optimizer_t::AdaGrad相关部分，其通过 opt_adagrad_kernel 进行更新。这里可以清楚看到注释中的各个步骤，我们接下来就会逐一分析。
template <typename TypeHashKey, typename TypeEmbeddingComp>
void EmbeddingOptimizer<TypeHashKey, TypeEmbeddingComp>::update(
size_t batch_size, size_t slot_num, size_t embedding_vec_size,
size_t max_vocabulary_size_per_gpu, size_t nnz, const Tensor2<TypeHashKey> &row_offset,
Tensor2<size_t> &hash_value_index, const Tensor2<TypeEmbeddingComp> &wgrad,
Tensor2<float> &hash_table_value, size_t sm_count, cudaStream_t stream) {
OptimizerTensor<TypeEmbeddingComp> &opt_tensor = opt_tensors_;
OptParams &opt_params = param.opt_params;
Tensor2<TypeHashKey> &sample_id = sample_id_tensors_;
Tensor2<TypeHashKey> &sample_id_sort = sample_id_sort_tensors_;
Tensor2<size_t> &hash_value_index_sort = hash_value_index_sort_tensors_;
Tensor2<uint32_t> &hash_value_index_count_offset = hash_value_index_count_offset_tensors_;
Tensor2<uint32_t> &new_hash_value_flag = new_hash_value_flag_tensors_;
Tensor2<uint32_t> &hash_value_flag_sumed = hash_value_flag_sumed_tensors_;
Tensor2<uint32_t> &hash_value_index_count_counter = hash_value_index_count_counter_tensors_;
Tensor2<void> &temp_storage_sort = temp_storage_sort_tensors_;
Tensor2<void> &temp_storage_scan = temp_storage_scan_tensors_;
size_t block_size, grid_size;
try {
// step1: expand sample IDs
block_size = 64;
grid_size = (batch_size * slot_num - 1) / block_size + 1;
sample_id_expand_kernel<<<grid_size, block_size, 0, stream>>>(
batch_size, slot_num, row_offset.get_ptr(), sample_id.get_ptr());
if (opt_params.optimizer == Optimizer_t::SGD &&
opt_params.hyperparams.sgd.atomic_update) { // for SGD, do atomic update
const size_t block_size = embedding_vec_size;
const size_t grid_size = min(max(1ul, nnz), sm_count * 32);
float lr_scale = opt_params.lr / opt_params.scaler;
opt_sgd_atomic_kernel<<<grid_size, block_size, 0, stream>>>(
nnz, embedding_vec_size, lr_scale, hash_value_index.get_ptr(), sample_id.get_ptr(),
wgrad.get_ptr(), hash_table_value.get_ptr());
} else {
// step3: sort by hash_value_index
int end_bit = static_cast<int>(log2(static_cast<float>(max_vocabulary_size_per_gpu))) + 1;
size_t temp_storage_sort_size = temp_storage_sort.get_size_in_bytes();
CK_CUDA_THROW_(cub::DeviceRadixSort::SortPairs(
temp_storage_sort.get_ptr(), temp_storage_sort_size, hash_value_index.get_ptr(),
hash_value_index_sort.get_ptr(), sample_id.get_ptr(), sample_id_sort.get_ptr(), nnz, 0,
end_bit, stream, false));
// step4: count the number for each unduplicated hash_value_index
CK_CUDA_THROW_(
cudaMemsetAsync(hash_value_index_count_counter.get_ptr(), 0, sizeof(uint32_t), stream));
constexpr size_t max_grid_size = 384;
block_size = 256;
grid_size = min(max_grid_size, (nnz - 1) / block_size + 1);
value_count_kernel_1<<<grid_size, block_size, 0, stream>>>(
nnz, hash_value_index_sort.get_ptr(), new_hash_value_flag.get_ptr());
// a pinned memroy
CK_CUDA_THROW_(cudaMemcpyAsync(&hash_hash_value_index_count_num,
hash_value_index_count_counter.get_ptr(), sizeof(uint32_t),
cudaMemcpyDeviceToHost, stream));
// step5: use optimizer method to compute deltaw and update the parameters
block_size = embedding_vec_size;
grid_size = max(1, hash_hash_value_index_count_num);
switch (opt_params.update_type) {
case Update_t::Global: {
switch (opt_params.optimizer) {
case Optimizer_t::Adam: {
}
case Optimizer_t::AdaGrad: {
opt_adagrad_kernel<<<grid_size, block_size, 0, stream>>>(
hash_hash_value_index_count_num, embedding_vec_size, opt_params.lr,
opt_params.hyperparams.adagrad, opt_tensor.opt_accm_tensors_.get_ptr(),
sample_id_sort.get_ptr(), hash_value_index_sort.get_ptr(),
hash_value_index_count_offset.get_ptr(), wgrad.get_ptr(),
hash_table_value.get_ptr(), opt_params.scaler);
break;
}
case Optimizer_t::MomentumSGD:
case Optimizer_t::Nesterov:
case Optimizer_t::SGD:
default:
CK_THROW_(Error_t::WrongInput, "Error: Invalid opitimizer type");
} // switch (optimizer)
break;
}
case Update_t::Local: {
switch (opt_params.optimizer) {
case Optimizer_t::Adam: {
}
case Optimizer_t::AdaGrad: {
opt_adagrad_kernel<<<grid_size, block_size, 0, stream>>>(
hash_hash_value_index_count_num, embedding_vec_size, opt_params.lr,
opt_params.hyperparams.adagrad, opt_tensor.opt_accm_tensors_.get_ptr(),
sample_id_sort.get_ptr(), hash_value_index_sort.get_ptr(),
hash_value_index_count_offset.get_ptr(), wgrad.get_ptr(),
hash_table_value.get_ptr(), opt_params.scaler);
break;
}
case Optimizer_t::MomentumSGD:
case Optimizer_t::Nesterov:
case Optimizer_t::SGD:
default:
CK_THROW_(Error_t::WrongInput, "Error: Invalid opitimizer type");
} // switch (optimizer)
break;
}
case Update_t::LazyGlobal: {
switch (opt_params.optimizer) {
case Optimizer_t::Adam: {
}
case Optimizer_t::AdaGrad:
case Optimizer_t::MomentumSGD:
case Optimizer_t::Nesterov:
case Optimizer_t::SGD: {
CK_THROW_(Error_t::WrongInput,
"Error: lazy global update is only implemented for Adam");
break;
}
default:
CK_THROW_(Error_t::WrongInput, "Error: Invalid opitimizer type");
}
break;
}
default:
CK_THROW_(Error_t::WrongInput, "Error: Invalid update type");
} // switch (update type)
}
#ifndef NDEBUG
cudaDeviceSynchronize();
CK_CUDA_THROW_(cudaGetLastError());
#endif
} catch (const std::runtime_error &rt_err) {
std::cerr << rt_err.what() << std::endl;
throw;
}
return;
}
首先要说明，这里nnz（non-zero feature number per batch）来自如下，就是本样本之中非零key个数。
std::vector<std::shared_ptr<size_t>>& get_nnz_array(bool is_train) {
if (is_train) {
return train_nnz_array_;
} else {
return evaluate_nnz_array_;
}
}
我们接下来逐一看看这些步骤。
6.3 拓展sample id
这里对应了第一步，在后续代码之中，每个key对应了一个sample ID。总体思路就是找到每个 key（sample ID） 和梯度矩阵，或者说和embedding_feature之中哪一行相对应，我们后续就直接以 embedding_feature来看，暂时不考虑梯度矩阵 。可以大致理解为把样本id扩展为key id的列表。
step1: expand sample IDs, calling sample_id_expand_kernel()
就是调用 sample_id_expand_kernel 来拓展sample id。这里 sample_id 是成员变量 sample_id_tensors_的引用，这样就可以直接修改成员变量。
Tensor2<TypeHashKey> sample_id_tensors_; /**< The temp memory to store the sample ids of hash table value in update_params(). */
具体代码如下：
Tensor2<TypeHashKey> &sample_id = sample_id_tensors_;
// step1: expand sample IDs
block_size = 64;
grid_size = (batch_size * slot_num - 1) / block_size + 1;
sample_id_expand_kernel<<<grid_size, block_size, 0, stream>>>(
batch_size, slot_num, row_offset.get_ptr(), sample_id.get_ptr());
通过前面分析我们知道，embedding vector个数是：batch_size x slot_num，也就是说，CSR 有几行，这里就有几个向量。所以这里就直接读取CSR行信息即可。即， sample_id_expand_kernel 会把 sample_id_tensors_ 设置为 CSR row offset（expand sample id by row_offset），就是找到 CSR row offset 之中的index。
CSR row_offset = [0,4,7,9,10]，样本之中key的数值是40,50,10,20,30,50,10,30,20,10，那么 40,50,10,20对应了 0，30,50,10对应了1，30,20对应了 2，10对应了3。因此，sample_id 数值是 [0,0,0,0,1,1,1,2,2,3]，就是记录了该 batch 在 embedding_feature_tensors_ 之中的 row index。
sample_id_expand_kernel 代码如下，这里几个重点：
- gid 是grid ID，表示本线程对应了embedding_feature_tensors_ 哪个元素。
- blockIdx 表示一个样本。
- (batch_size * slot_num) 代表 本batch在 嵌入层输出 train_output_tensors_ 之中对应了多少行，或者说是在 embedding_feature_tensors_ 之中占据了多少行，其实 embedding_feature_tensors_ 也就这么大。
- sample_id[offset + i] = gid; 目的就是记录该样本某key在 embedding_feature_tensors_ 之中的 row index（对应哪一行）。embedding_feature_tensors_ 这个稠密向量是由 hash_table_value 之中"CSR 本行的元素数目"个稠密向量做pooling得到的结果。
// expand sample id by row_offset
template <typename TypeKey>
__global__ void sample_id_expand_kernel(int batch_size, int slot_num, const TypeKey *row_offset, TypeKey *sample_id) {
// 本线程对应的grid id，其实对应的就是global thread id
int gid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
if (gid < (batch_size * slot_num)) { // 假如batch_size=2，slot_num=2，取值为 gid < 4
// 并不是每个GPU线程都会走到这里，对应我们的假设，则只会取出gid = 0~3 这样的线程才会进行下面配置操作
// 比如，假定gid取值范围8，那么只有gid=0,gid=1,gid=2,gid=3 这几个线程会进入if，执行操作，其余线程不会进入，比如grid=4就不会进入
TypeKey offset = row_offset[gid]; // 拿到对应的个数，比如 row_offset[0]，row_offset[1]，row_offset[2]的数值
int value_num = row_offset[gid + 1] - offset; // 拿到CSR 本行的元素数目
for (int i = 0; i < value_num; i++) {
sample_id[offset + i] = gid; // 记录该样本某key在 embedding_feature_tensors_ 之中的 row index
}
}
}
我们把目前涉及的变量整理如下，这里假定从CSR数值到hash_value_index_tensors_ 行的映射是取十位数，比如50就映射到第5行。
| 名称 | 数值 | 意义 |
|---|---|---|
| CSR row offset | 0,4,7,9,10 | 两个样本，两个slot，所以分成四行 |
| CSR value | 40,50,10,20,30,50,10,30,20,10 | 样本内容 |
| hash_value_index_tensors_ | 4,5,1,2,3,5,1,3,2,1 | 低维嵌入表的index，样本每个key对应一个，比如50对应了 hash_table_value 第5行 |
| hash_table_value | 5 x 8 的矩阵 | 低维嵌入表，假定稠密向量长度是8，因为一共只有5个不同数字，所以只有5行 |
| embedding_feature_tensors_ | 4 x 8 的矩阵 | 嵌入层输出的稠密向量。形状是(batch_size * slot_num) * embedding_vec_len |
| sample_id | 0,0,0,0,1,1,1,2,2,3 | 每个样本的每个key 对应了embedding_feature_tensors_ 中的 row index。比如CSR第一行是40,50,10,20，它们都为 embedding_feature_tensors_ 的第一行做出了贡献。 |
6.4 从key得到value_index
下面我们看看第二步，根据key获取到 hash table value index。
step2: get value_index by key (will call hash_table->get_insert() in nv_hashtable lib)
这部分只是在 test/utest/embedding/sparse_embedding_hash_cpu.hpp 之中有，因为是测试代码，所以此时哈希表没有数据，需要设置，训练代码不需要这一步。
对应代码就是：
// step2: do hash table get() value_index by key
int nnz = row_offset_[batchsize_ * slot_num_];
hash_table_->get(hash_key_.get(), hash_value_index_.get(), nnz);
HashTableCpu 的get方法如下：
void get(const KeyType* keys, ValType* vals, size_t len) const {
if (len == 0) {
return;
}
for (size_t i = 0; i < len; i++) {
auto it = table_->find(keys[i]);
assert(it != table_->end() && "error: can't find key");
vals[i] = it->second;
}
}
6.5 排序
这部分对应第三步：
step3: sort by value_index (will call cub::DeviceRadixSort::SortPairs in cub lib)
现在得到了：sample_id 数值是 [0,0,0,0,1,1,1,2,2,3]，就是记录了该 batch 在 embedding_feature_tensors_ 之中的 row index。
就是把 sample_id 按照 hash_value_index 来排序，最后排序结果放入 hash_value_index_sort 和 sample_id_sort。在我们例子之中，得到结果如下：hash_value_index_sort 是 [1,1,1,2,2,3,3,4,5,5]。sample_id_sort 是 [0,1,3,0,2,1,2,0,0,1 ]。
我们还是用表格记录：
| 名称 | 数值 | 意义 |
|---|---|---|
| CSR row offset | 0,4,7,9,10 | 两个样本，两个slot，所以分成四行 |
| CSR value | 40,50,10,20,30,50,10,30,20,10 | 样本内容 |
| hash_value_index_tensors_ | 4,5,1,2,3,5,1,3,2,1 | 低维嵌入表的index，样本每个key对应一个，比如50对应了 hash_table_value 第5行 |
| hash_table_value | 5 x 8 的矩阵 | 低维嵌入表，假定稠密向量长度是8，因为一共只有5个不同数字，所以只有5行 |
| embedding_feature_tensors_ | 4 x 8 的矩阵 | 嵌入层输出的稠密向量。形状是(batch_size * slot_num) * embedding_vec_len |
| sample_id | 0,0,0,0,1,1,1,2,2,3 | 每个样本的每个key 对应了embedding_feature_tensors_ 中的 row index。比如CSR第一行是40,50,10,20，它们都为 embedding_feature_tensors_ 的第一行做出了贡献。 |
| sample_id_sort | [0,1,3,0,2,1,2,0,0,1 ] | 和 hash_value_index_sort 对应，就是 hash_value_index_sort 前三个 1 分别对应了embedding_feature 的第1行，第2行，第4行（从0开始的序列） |
| hash_value_index_sort | [1,1,1,2,2,3,3,4,5,5] | 排序之后的结果，举例来说，111 意思是本batch之中，一共有3个key对最终embedding_feature第一行做出了贡献 |
具体代码如下：
// step3: sort by hash_value_index
int end_bit = static_cast<int>(log2(static_cast<float>(max_vocabulary_size_per_gpu))) + 1;
size_t temp_storage_sort_size = temp_storage_sort.get_size_in_bytes();
CK_CUDA_THROW_(cub::DeviceRadixSort::SortPairs(
temp_storage_sort.get_ptr(), temp_storage_sort_size, hash_value_index.get_ptr(),
hash_value_index_sort.get_ptr(), sample_id.get_ptr(), sample_id_sort.get_ptr(), nnz, 0,
end_bit, stream, false));
6.5.1 SortPairs
这里依然用到了CUB的方法，具体可以参见：https://nvlabs.github.io/cub/structcub_1_1_device_radix_sort.html#a9e14a29dc4ba6d68dc804bc6b0da7dd4。
方法声明如下：
template<typename KeyT , typename ValueT >
static CUB_RUNTIME_FUNCTION cudaError_t cub::DeviceRadixSort::SortPairs (
void * d_temp_storage,
size_t & temp_storage_bytes,
const KeyT * d_keys_in,
KeyT * d_keys_out,
const ValueT * d_values_in,
ValueT * d_values_out,
int num_items,
int begin_bit = 0,
int end_bit = sizeof(KeyT) * 8,
cudaStream_t stream = 0,
bool debug_synchronous = false
)
具体使用方法如下：
6.6 计算value_index对应的数目
现在知道了 hash_value_index_sort 是 [1,1,1,2,2,3,3,4,5,5]，sample_id_sort 是 [0,1,3,0,2,1,2,0,0,1 ]。
- hash_value_index_sort 是hash_value_index排序之后的结果，举例来说，111 意思是本batch之中，一共有3个key对最终embedding_feature第一行做出了贡献
- sample_id_sort 和 hash_value_index_sort 对应，就是 hash_value_index_sort 前三个 1 分别对应了embedding_feature 的第1行，第2行，第4行（从0开始的序列）
接下来需要知道 embedding_feature_tensors_ 每行的来源是多少个 hash_table_value 行，比如第0行有4个，第1行有3个......。embedding_feature_tensors_ 之中的一个行 是被同一个slot的多个 hash_table_value 行的稠密向量做pooling完成的。
这部分对应了如下：
step4: count the number for each unduplicated value_index, calling value_count_kernel()
就是对 hash_value_index_sort 进行处理，这里是 embedding 表 hash_table_value 的 row index。
// step4: count the number for each unduplicated hash_value_index
CK_CUDA_THROW_(
cudaMemsetAsync(hash_value_index_count_counter.get_ptr(), 0, sizeof(uint32_t), stream));
constexpr size_t max_grid_size = 384;
block_size = 256;
grid_size = min(max_grid_size, (nnz - 1) / block_size + 1);
// 目的是找到新的group，就是新的 row index。目的是为了计算每个row index对应的sample id个数
value_count_kernel_1<<<grid_size, block_size, 0, stream>>>(
nnz, hash_value_index_sort.get_ptr(), new_hash_value_flag.get_ptr());
// prefix_sum
size_t temp_storage_scan_size = temp_storage_scan.get_size_in_bytes();
CK_CUDA_THROW_(cub::DeviceScan::InclusiveSum(
temp_storage_scan.get_ptr(), temp_storage_scan_size, new_hash_value_flag.get_ptr(),
hash_value_flag_sumed.get_ptr(), nnz, stream));
value_count_kernel_2<<<grid_size, block_size, 0, stream>>>(
nnz, new_hash_value_flag.get_ptr(), hash_value_flag_sumed.get_ptr(),
hash_value_index_count_offset.get_ptr(), hash_value_index_count_counter.get_ptr());
uint32_t hash_hash_value_index_count_num = 0;
// this async memcpy will not perform as a async operation because the host memory is not
// a pinned memroy
CK_CUDA_THROW_(cudaMemcpyAsync(&hash_hash_value_index_count_num,
hash_value_index_count_counter.get_ptr(), sizeof(uint32_t),
cudaMemcpyDeviceToHost, stream));
我们接下来一点点分析。
6.6.1 value_count_kernel_1
value_count_kernel_1目的是找到新的group，就是新的 row index。目的是为了计算每个row index对应的sample id 个数。就是找到哪些点是新行起始点。我们拓展表格如下。
| 名称 | 数值 | 意义 |
|---|---|---|
| CSR row offset | 0,4,7,9,10 | 两个样本，两个slot，所以分成四行 |
| CSR value | 40,50,10,20,30,50,10,30,20,10 | 样本内容 |
| hash_value_index_tensors_ | 4,5,1,2,3,5,1,3,2,1 | 低维嵌入表的index，样本每个key对应一个，比如50对应了 hash_table_value 第5行 |
| sample_id | 0,0,0,0,1,1,1,2,2,3 | 每个样本的每个key 对应了embedding_feature_tensors_ 中的 row index。比如CSR第一行是40,50,10,20，它们都为 embedding_feature_tensors_ 的第一行做出了贡献。 |
| sample_id_sort | [0,1,3,0,2,1,2,0,0,1 ] | 和 hash_value_index_sort 对应，就是 hash_value_index_sort 前三个 1 分别对应了 embedding_feature 的第1行，第2行，第4行（从0开始的序列） |
| hash_value_index_sort | [1,1,1,2,2,3,3,4,5,5] | 排序之后的结果，举例来说，1,1,1 意思是本batch之中，一共有3个key对最终embedding_feature第一行做出了贡献 |
| new_hash_value_flag | [1,0,0,1,0,1,0,1,1,0] | 为了计算每个row index对应的sample id 个数。就是找到哪些点是新行起始点 |
具体代码如下：
__global__ void value_count_kernel_1(int nnz, const size_t *hash_value_index_sort,
uint32_t *new_hash_value_flag) {
for (int gid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; gid < nnz; gid += blockDim.x * gridDim.x) {
size_t cur_value = hash_value_index_sort[gid];
if (gid > 0) {
size_t former_value = hash_value_index_sort[gid - 1];
// decide if this is the start of a group(the elements in this group have the same
// hash_value_index_sort)
if (cur_value != former_value) {
new_hash_value_flag[gid] = 1;
} else {
new_hash_value_flag[gid] = 0;
}
} else { // gid == 0
new_hash_value_flag[gid] = 1;
}
}
}
6.6.2 prefix_sum
对 new_hash_value_flag 排序，目的是得到每个group（row index）内部包含多少元素，放入 hash_value_flag_sumed 之中。
// prefix_sum
size_t temp_storage_scan_size = temp_storage_scan.get_size_in_bytes();
CK_CUDA_THROW_(cub::DeviceScan::InclusiveSum(
temp_storage_scan.get_ptr(), temp_storage_scan_size, new_hash_value_flag.get_ptr(),
hash_value_flag_sumed.get_ptr(), nnz, stream));
这里使用了 cub::DeviceScan::InclusiveSum，如果想深入研究，可以参见 https://nvlabs.github.io/cub/structcub_1_1_device_scan.html 。
以下是函数说明。
以下是使用方法。
我们拓展表格如下。
| 名称 | 数值 | 意义 |
|---|---|---|
| CSR row offset | 0,4,7,9,10 | 两个样本，两个slot，所以分成四行 |
| CSR value | 40,50,10,20,30,50,10,30,20,10 | 样本内容 |
| hash_value_index_tensors_ | [4,5,1,2,3,5,1,3,2,1] | 低维嵌入表的index，样本每个key对应一个，比如50对应了 hash_table_value 第5行 |
| sample_id | [0,0,0,0,1,1,1,2,2,3] | 每个样本的每个key 对应了embedding_feature_tensors_ 中的 row index。比如CSR第一行是40,50,10,20，它们都为 embedding_feature_tensors_ 的第一行做出了贡献。 |
| sample_id_sort | [0,1,3,0,2,1,2,0,0,1] | 和 hash_value_index_sort 对应，就是 hash_value_index_sort 前三个 1 分别对应了 embedding_feature 的第1行，第2行，第4行（从0开始的序列） |
| hash_value_index_sort | [1,1,1,2,2,3,3,4,5,5] | 排序之后的结果，举例来说，1,1,1 意思是本batch之中，一共有3个key对最终embedding_feature第一行做出了贡献 |
| new_hash_value_flag | [1,0,0,1,0,1,0,1,1,0] | 为了计算每个row index对应的sample id 个数。就是找到哪些点是新行起始点 |
| hash_value_flag_sumed | [1,1,1,2,2,3,3,4,5,5] | 对 new_hash_value_flag 合并，目的是得到每个group（row index）内部包含多少元素。 |
| hash_table_value | 5 x 8 的矩阵 | 低维嵌入表，假定稠密向量长度是8，因为一共只有5个不同数字，所以只有5行 |
6.6.3 value_count_kernel_2
这个代码作用就是得到最终每行元素个数。
value_count_kernel_2<<<grid_size, block_size, 0, stream>>>(
nnz, new_hash_value_flag.get_ptr(), hash_value_flag_sumed.get_ptr(),
hash_value_index_count_offset.get_ptr(), hash_value_index_count_counter.get_ptr());
uint32_t hash_hash_value_index_count_num = 0;
// this async memcpy will not perform as a async operation because the host memory is not
// a pinned memroy
CK_CUDA_THROW_(cudaMemcpyAsync(&hash_hash_value_index_count_num,
hash_value_index_count_counter.get_ptr(), sizeof(uint32_t),
cudaMemcpyDeviceToHost, stream));
hash_hash_value_index_count_num 是index总数，就是一共真实有几行，其对应了nnz。
* @param nnz non-zero feature number per batch
现在知道了 hash_value_index_sort 是 [1,1,1,2,2,3,3,4,5,5]，sample_id_sort 是 [0,1,3,0,2,1,2,0,0,1 ]，new_hash_value_flag 是 [1,0,0,1,0,1,0,1,1,0]，里面放置了本行是不是新行。hash_value_flag_sumed 是[ 1,1,1,2,2,3,3,4,5,5 ]。
我们分析一下代码。总体思想是：在 hash_value_index_index（对应传进来的参数是 hash_value_index_count_offset）设定 "按照数目计算的，对应的 embedding 表 index（就是对应的 embedding 表行号）"。因为embedding_feature 最多只有5行（nnz个数），所以这里取前五个即可。
比如，每个block要处理低维稠密矩阵一行。如 bid = 1，它希望更新低维稠密矩阵第2行，但是想知道更新几次。所以先从 hash_value_index_count_offset[1] 得到了数值 3，然后找到 hash_value_index_sort[3] 来进行处理。
具体是：遍历grid，但是需要小于nnz（该batch的非零key数目），其实就是 hash_table_value 的行数。比如说nnz这里等于10，gid 取值就是0～9。grid为0，3，5，7，8 时候new_hash_value_flag[gid] 为 1。hash_value_flag_sumed[gid]分别为：1,2,3,4,5。所以 hash_value_index_count_offset 是 [0, 3, 5, 7, 8, 0, 0, 0, 0, 0]，这些是 hash_value_index_sort 之中的offset。
__global__ void value_count_kernel_2(int nnz, const uint32_t *new_hash_value_flag,
const uint32_t *hash_value_flag_sumed,
uint32_t *hash_value_index_index, uint32_t *counter)
{
// 遍历grid，但是需要小于该batch的非零key数目，其实就是 hash_table_value 的行数
for (int gid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; gid < nnz; gid += blockDim.x * gridDim.x) {
uint32_t flag = new_hash_value_flag[gid];
if (flag == 1) {
// 设定
hash_value_index_index[hash_value_flag_sumed[gid] - 1] = gid;
}
}
if (blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x == 0) {
*counter = hash_value_flag_sumed[nnz - 1];
hash_value_index_index[*counter] = nnz;
}
}
到目前为止，所有变量如下：
| 名称 | 数值 | 意义 |
|---|---|---|
| CSR row offset | 0,4,7,9,10 | 两个样本，两个slot，所以分成四行 |
| CSR value | 40,50,10,20,30,50,10,30,20,10 | 样本内容 |
| hash_table_value | 5 x 8 的矩阵 | 低维嵌入表，假定稠密向量长度是8，因为一共只有5个不同数字（nnz），所以只有5行 |
| embedding_feature_tensors_ | 4 x 8 的矩阵 | 嵌入层输出的稠密向量。形状是(batch_size * slot_num) * embedding_vec_len |
| hash_value_index_tensors_ | [4,5,1,2,3,5,1,3,2,1] | 低维嵌入表的index，样本每个key对应一个，比如50对应了 hash_table_value 第5行 |
| sample_id | [0,0,0,0,1,1,1,2,2,3] | 每个样本的每个key 对应了embedding_feature_tensors_ 中的 row index。比如CSR第一行是40,50,10,20，它们都为 embedding_feature_tensors_ 的第一行做出了贡献。 |
| sample_id_sort | [0,1,3,0,2,1,2,0,0,1] | 和 hash_value_index_sort 对应，就是 hash_value_index_sort 前三个 1 分别对应了 embedding_feature 的第1行，第2行，第4行（从0开始的序列） |
| hash_value_index_sort | [1,1,1,2,2,3,3,4,5,5] | 排序之后的结果，举例来说，1,1,1 意思是本batch之中，一共有3个key对最终embedding_feature第一行做出了贡献 |
| new_hash_value_flag | [1,0,0,1,0,1,0,1,1,0] | 为了计算每个row index对应的sample id 个数。就是找到哪些点是新行起始点 |
| hash_value_flag_sumed | [1,1,1,2,2,3,3,4,5,5] | 对 new_hash_value_flag 合并，目的是得到每个group（row index）内部包含多少元素。 |
| hash_value_index_count_offset | [0, 3, 5, 7, 8, 0, 0, 0, 0, 0] | 每个block要处理低维稠密矩阵一行。如 bid = 1，它希望更新低维稠密矩阵第2行，但想知道更新几次。所以先从 hash_value_index_count_offset[1] 得到了数值 3，然后找到 hash_value_index_sort[3]。因为embedding_feature 最多只有5行（nnz个数），所以这里取前五个即可 |
最终思路如下:
-
每个block要处理低维稠密矩阵一行。假如bid=0 想更新低维矩阵第一行，就是要更新10对应的低维矩阵稠密向量。
-
bid对应了key（的梯度），比如 40,50,10,20,30,50,10,30,20,10 这些，其key就是10～50这个5个。
-
hash_value_index_count_offset ：本bid对于低维稠密矩阵该行要更新几次。sum_num = hash_value_index_count_offset[1] - hash_value_index_count_offset[0] = 3 - 0 = 3个，所以更新3次。
-
hash_value_index_sort ：在 [1,1,1,2,2,3,3,4,5,5] 这里找到 1,1,1，表示本batch之中一共有3个key对最终embedding_feature第一行做出了贡献。
-
所以 bid = 0 ，就是hash_table_value[0]这一行 有三个1，应该更新3次。
-
sample_id_sort ：更新就是累积，就是这3次更新分别去输入梯度哪一行去找？3个10分别在梯度的0,1,3这几行。
6.7 更新权重
这是最后一步，对应了如下：
step5: use optimizer method to compute deltaw and update the parameters
调用代码如下：
注意，这里传递的是 sample_id_sort [0,1,3,0,2,1,2,0,0,1]，对应的 hash_value_index_sort 是 [1,1,1,2,2,3,3,4,5,5]，hash_value_index_count_offset 是 [0, 3, 5, 7, 8, 0, 0, 0, 0, 0]。
case Optimizer_t::AdaGrad: {
opt_adagrad_kernel<<<grid_size, block_size, 0, stream>>>(
hash_hash_value_index_count_num, embedding_vec_size, opt_params.lr,
opt_params.hyperparams.adagrad, opt_tensor.opt_accm_tensors_.get_ptr(),
sample_id_sort.get_ptr(), hash_value_index_sort.get_ptr(),
hash_value_index_count_offset.get_ptr(), wgrad.get_ptr(),
hash_table_value.get_ptr(), opt_params.scaler);
break;
}
很明显可以看到，其就是使用权重更新 hash_table_value。
// Local update for the Adagrad optimizer: compute the gradients and update the accumulators and the
// weights
template <typename TypeKey, typename TypeEmbeddingComp>
__global__ void opt_adagrad_kernel(uint32_t hash_value_index_count_num, int embedding_vec_size,
float lr, const AdaGradParams adagrad,
TypeEmbeddingComp *accum_ptr, const TypeKey *sample_id,
const size_t *hash_value_index_sort,
const uint32_t *hash_value_index_count_offset,
const TypeEmbeddingComp *wgrad, float *hash_table_value,
float scaler) {
int bid = blockIdx.x; // 一个block对应一个样本之中的一个key，比如例子之中的30
int tid = threadIdx.x; // 本线程
if (tid < embedding_vec_size && bid < hash_value_index_count_num) {
// 找到本线程样本在 hash_value_index_sort 的偏移
uint32_t offset = hash_value_index_count_offset[bid]; // [0, 3, 5, 7, 8, 0, 0, 0, 0, 0]
// 累积得出梯度
float gi = accumulate_gradients(embedding_vec_size, sample_id, hash_value_index_count_offset,
wgrad, scaler, offset, bid, tid);
// 找到本样本在低维矩阵之中的row index
size_t row_index = hash_value_index_sort[offset]; // [1,1,1,2,2,3,3,4,5,5]
// 注意，hash_table_value 是元素级别，比如稠密向量长度是8，那么在 hash_table_value 里面就有8个元素
// feature_index 就是得到本线程对应的 embedding vector 之中的哪个元素
size_t feature_index = row_index * embedding_vec_size + tid;
float accum = //accum_ptr 来自优化器
TypeConvertFunc<float, TypeEmbeddingComp>::convert(accum_ptr[feature_index]) + gi * gi;
accum_ptr[feature_index] = TypeConvertFunc<TypeEmbeddingComp, float>::convert(accum);
float weight_diff = -lr * gi / (sqrtf(accum) + adagrad.epsilon);
// 更新梯度
hash_table_value[feature_index] += weight_diff;
}
}
accumulate_gradients 的逻辑是：
// Helper function to accumulate the weight gradients for a thread's embedding vector
template <typename TypeKey, typename TypeEmbeddingComp>
__device__ __forceinline__ float accumulate_gradients(int embedding_vec_size,
const TypeKey *sample_id,
const uint32_t *hash_value_index_count_offset,
const TypeEmbeddingComp *wgrad, float scaler,
uint32_t offset, int bid, int tid) {
// 哪一行更新几次
// 如果bid=0,则sum_num = hash_value_index_count_offset[1] - hash_value_index_count_offset[0] = 3 - 0 = 3个。bid对应了key，比如 40,50,10,20,30,50,10,30,20,10 这些key，其key就是10～50这个5个。所以 bid = 0 就是要更新10对应的低维矩阵稠密向量，就是hash_table_value[0]这一行，有三个1，应该更新3次。
uint32_t sample_num = hash_value_index_count_offset[bid + 1] - hash_value_index_count_offset[bid];
// 计算梯度
float gi = 0.0f;
// sample_id_sort [0,1,3,0,2,1,2,0,0,1] ---- 第几行，恰恰和 wgrad 对上了
for (int i = 0; i < sample_num; i++) { // offset 就是0, 3, 5, 7, 8，比如对于第1行，需要更新3次
// sample_id 是[0,1,3,0,2,1,2,0,0,1]，对应了低维矩阵第1,2,4,...,行，就是3个10分别在输出稠密向量的哪一行
// 更新这几次，就是一个累积，这个累积用哪些梯度来累积。
int sample_index = sample_id[offset + i]; // 找到本样本梯度
gi += TypeConvertFunc<float, TypeEmbeddingComp>::convert(
wgrad[sample_index * embedding_vec_size + tid]); // 本线程梯度，并且累积
}
return gi / scaler;
}
最终具体如下图：
至此，我们关于 DistributedSlotSparseEmbeddingHash 分析全部完成，下一篇介绍 LocalSlotSparseEmbeddingHash。
0xFF 参考
https://nvlabs.github.io/cub/annotated.html
https://web.eecs.umich.edu/~justincj/teaching/eecs442/notes/linear-backprop.html
稀疏矩阵存储格式总结+存储效率对比:COO,CSR,DIA,ELL,HYB
求通俗讲解下tensorflow的embedding_lookup接口的意思？
【技术干货】聊聊在大厂推荐场景中embedding都是怎么做的
ctr预估算法对于序列特征embedding可否做拼接，输入MLP?与pooling
https://docs.nvidia.com/deeplearning/nccl/user-guide/docs/usage/operations.html