通過 Merlin 大幅提升大規模深度多目標精排模型訓練性能

本案例中，NVIDIA 團隊與陌陌推薦系統團隊深度合作，共同使用 NVIDIA GPU 和 Merlin 軟件解決方案替代其原有解決方案。

通過使用 Merlin TensorFlow Plugin （即 Sparse Operation Kit，SOK） 和 HierarchicalKV（HKV)，相較于原方案在相同規模模型和 GPU 下，顯著提高了陌陌大規模深度多目標精排模型的訓練性能。在不影響模型效果的前提下，模型整體吞吐提升了 5 倍以上，再結合通信和 IO 等進一步優化后，極限情況下可以提升 12 倍吞吐。

客戶簡介

摯文集團于 2011 年成立，2014 年 12 月 11 日在美國納斯達克交易所掛牌上市（NASDAQ: MOMO），擁有陌陌、探探等多款手機應用，以及電影制作發行、節目制作等多元業務。陌陌是摯文集團于 2011 年 8 月推出的一款基于地理位置的移動視頻社交應用，是中國領先的開放式社交平臺之一。

訓練速度面臨挑戰，

需有效提升算法迭代

陌陌的原始解決方案本質是基于 PS-Worker 的 CPU + GPU 混合訓練方案，可支持大規模稀疏參數的訓練。然而，隨著用戶規模的增加和業務的發展，對于推薦算法的準確度也有了更高的要求。這導致模型的復雜性和訓練樣本量顯著增加，對單次模型訓練速度和新模型算法探索效率都有更大的挑戰。盡管原方案在功能上支持了大規模稀疏參數的訓練，但在性能上難以滿足業務日益增長的需求。因此，陌陌亟需對訓練速度進行優化，加快算法迭代，以提高業務效果。

SOK 和 HKV

為推薦系統提升性能與靈活性

NVIDIA Merlin HugeCTR 是 NVIDIA 推出的可以高效利用 GPU 來進行推薦系統訓練的解決方案，為了使它能直接被其他 DL 用戶，比如 TensorFlow 所直接使用，NVIDIA 開發了 Merlin TensorFlow Plugin （以下簡稱 SOK），將 HugeCTR 中的高級特性封裝為 TensorFlow 可直接調用的形式，從而幫助用戶在 TensorFlow 中直接使用 HugeCTR 中的高級特性來加速他們的推薦系統。

圖 1. Merlin TensorFlow Plugin（SOK）模型并行示意圖

Merlin TensorFlow Plugin 以數據并行的方式接收輸入數據，將稀疏參數以模型并行的方式分布在多個 GPU 上，將稠密參數以數據并行的方式分布在多個 GPU 上，內部實現“數據并行-模型并行-數據并行”的轉換流程。整個使用方式上盡可能的與原有 TensorFlow 算子對齊，減少對用戶已有的代碼的修改，以更方便、快捷地在多個 GPU 上進行擴展。此外，SOK 針對 embedding vector 的拷貝和 combiner 進行了高度優化和內核融合，使整個 lookup 的前后向過程擁有更好的性能。

Merlin HierarchicalKV （以下簡稱HKV）是 Merlin 下的針對于推薦系統訓練設計的 KV 加速庫。為兼容大模型訓練支持了層次化動態 Embedding 存儲（CPU+GPU），靈活的 eviction（淘汰） 機制和豐富的 API。目前已經集成入 SOK, 協同加速推薦系統 Embedding 的相關計算。

在應用了 SOK 和 HKV 后，相同規模模型和 GPU 下，陌陌精排模型的訓練性能相比于原方案，整體吞吐提升了 5 倍以上。除此之外，陌陌推薦團隊在當前 SOK + HKV 的架構基礎上，基于業務場景特點，進一步優化整體性能，包括梯度合并，減少梯度計算的通信開銷；并行特征數據讀取與轉換，以及特征數據預取到 GPU 等操作提速特征 IO；使用 XLA 進行編譯優化，融合 kernel 以減少 kernel launch 時間；設置 GPU 親和等操作，使得整體性能提升達到 12 倍。

圖 2. 性能加速效果

在陌陌的實際應用中，動態 Embedding 的特性大大簡化了推薦系統中連續訓練需人工控制顯存中 embedding tab 大小的問題。而 SOK 與 HKV 為陌陌提供了完整的功能和性能支持。

除此之外，我們跟陌陌的合作過程中，也結合產品部署中的需求進一步對產品進行了性能優化和功能迭代，比如：

SOK 針對 embedding vector 的拷貝和 combiner 進行了高度優化和 kernel 融合，使整個 lookup 的前后向過程擁有更好的性能。

在陌陌 GPU 高水位線的實際業務中，基于陌陌的測試和反饋，SOK 通過優化了性能和功能的平衡點，使得其在保證性能的基礎上，穩定性也大大提升。

另外，在陌陌的實際應用中，面臨著模型實時訓練的挑戰，即需要減少對計算資源的占用，因此我們引入了 HKV，它支持了層次化動態嵌入存儲（包括 CPU 和 GPU），并提供了靈活的 eviction 機制以及豐富的 API。這種引入在降低資源占用的同時，也提高了系統的靈活性。

陌陌的實際業務場景和 GPU 使用方式對于 SOK 的開發和迭代提供了非常寶貴的經驗，同時陌陌的大量測試反饋也幫助 SOK 提升了應對復雜場景的能力，使得 SOK 的 feature 更加穩定和貼近客戶。

持續合作：

優化推薦模型性能，降低訓練成本

雙方團隊通過 SOK 和 HKV 對原方案進行深度優化后，成功幫助陌陌提升了 12 倍的訓練效率，極大的降低了模型訓練的成本和新模型算法嘗試的成本。目前，整體方案已上線，全面支持陌陌推薦系統模型訓練。

近期，NVIDIA 團隊還與陌陌進行了基于 Transformer 的推薦模型性能優化。NVIDIA JOC 團隊和 Merlin 團隊基于客戶的模型做了一系列性能分析，將 XLA+AMP+半精度 allreduce 應用到該模型上后，端到端性能實現了 50% 的加速。在此基礎上，團隊們進一步對性能熱點 multi-head-attention 部分進行優化，正在將 Flash-Attention 以 tf-plugin 形式進行集成，預計此項優化集成后，整體加速比可達到 3 倍，同時整體的優化方案使得顯存使用量下降約 70%，可以顯著地緩解顯存緊張的問題。

未來，陌陌與 NVIDIA 將繼續在推薦系統訓練和推理等方面持續合作，持續推進 GPU 和 AI 軟件加速計算在陌陌的全面落地，期待能夠為陌陌的業務及場景應用帶來更大的價值。

了解更多本案例中相關的 NVIDIA 產品信息，敬請查閱：

• NVIDIA Merlin：

  https://developer.nvidia.cn/merlin

• Merlin TensorFlow Plugin (SOK) ：

  https://github.com/NVIDIA-Merlin/HugeCTR/tree/main/sparse_operation_kit

• Merlin HierarchicalKV (HKV)：

  https://github.com/NVIDIA-Merlin/HierarchicalKV

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