作者： admin

开源GPU虚拟化方案：HAMi
在当今的计算环境中，GPU的高效利用变得愈加重要，尤其是在需要并行计算的AI和机器学习任务中。本文将深入探讨一个开源的GPU虚拟化方案——HAMi，涵盖其安装、配置和使用方法。

1. 为什么需要GPU共享与切分？

在深入HAMi之前，我们首先需要思考一个问题：为什么需要GPU共享和切分等方案？在裸机环境中，多个进程可以共享同一GPU，然而当我们转向Kubernetes（K8s）环境时，这种共享就变得复杂了。

资源感知

在K8s中，资源是与节点绑定的。NVIDIA提供的device-plugin可以帮助我们感知GPU资源，并将其上报到kube-apiserver。这样，我们就能在Node对象上看到相应的GPU资源。

例如，使用以下命令查看节点资源：
```
root@liqivm:~# k describe node gpu01 | grep Capacity -A 7
Capacity:
  cpu:                128
  memory:             1056457696Ki
  nvidia.com/gpu:     8
```
可以看出，该节点上有8个GPU可用。

资源申请

当我们创建Pod时，可以申请相应的GPU资源。例如，申请一个GPU：
```
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: gpu-pod
spec:
  containers:
  - name: gpu-container
    image: nvidia/cuda:11.0-base
    resources:
      limits:
        nvidia.com/gpu: 1
    command: ["nvidia-smi"]
```
这样，K8s调度器就会将该Pod调度到拥有足够GPU资源的节点上，同时该Pod申请的资源会被标记为已使用，无法再分配给其他Pod。

2. 什么是HAMi？

HAMi（Heterogeneous AI Computing Virtualization Middleware）是一个异构算力虚拟化平台，旨在为Kubernetes集群中的异构AI计算设备提供管理和调度功能。HAMi允许任务在不同类型的异构设备（如GPU、NPU等）之间共享资源，并基于设备的拓扑和调度策略做出更优的调度决策。

主要功能

HAMi支持GPU的细粒度隔离，可以对核心和内存使用进行1%级别的隔离。通过替换容器中的libvgpu.so库，HAMi能够实现CUDA API的拦截，从而实现对GPU资源的有效管理。

例如，您可以在Pod中这样指定资源：
```
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: gpu-pod
spec:
  containers:
    - name: ubuntu-container
      image: ubuntu:18.04
      command: ["bash", "-c", "sleep 86400"]
      resources:
        limits:
          nvidia.com/gpu: 1 # 请求1个vGPU
          nvidia.com/gpumem: 3000 # 每个vGPU申请3000M显存
          nvidia.com/gpucores: 30 # 每个vGPU使用30%的GPU算力
```
3. HAMi的部署

HAMi的安装使用Helm Chart，非常简单。首先，您需要部署NVIDIA的GPU Operator，以确保环境的兼容性。

部署步骤
1. 添加HAMi仓库：
```
   helm repo add hami-charts https://project-hami.github.io/HAMi/
```
1. 获取集群服务端版本：
```
   kubectl version
```
1. 使用Helm安装HAMi：
```
   helm install hami hami-charts/hami --set scheduler.kubeScheduler.imageTag=v1.27.4 -n kube-system
```
1. 验证安装状态：
```
   kubectl get pods -n kube-system | grep hami
```
如果vgpu-device-plugin和vgpu-scheduler的状态为Running，则表示安装成功。

4. 验证GPU资源

在安装完成后，您可以检查节点的GPU资源是否已经按照预期扩容。例如，使用以下命令：
```
kubectl get node xxx -oyaml | grep capacity -A 7
```
您将看到节点上可用的GPU资源数量增加。

5. 小结

HAMi作为一个开源vGPU方案，提供了细粒度的GPU资源隔离和管理能力，极大地提升了GPU的利用率。通过HAMi，用户可以在Kubernetes环境中实现对GPU资源的有效共享与管理，推动AI和机器学习任务的高效执行。

如需了解更多，欢迎访问HAMi的GitHub页面。
2024 年 10 月 11 日
🧠 自然梯度：万物学习的终极形式？
🌟 引言：学习的本质探索

在机器学习和神经科学领域,寻找有效的学习规则一直是一个重要目标。但是,什么才是真正”有效”的学习?本文带来了一个令人深思的观点:只要能提高性能,几乎所有的学习规则都可以被重写为自然梯度下降的形式。这个发现不仅统一了不同的学习算法,还为我们理解学习的本质提供了全新视角。

想象一下,你正在学习弹钢琴。开始时,你可能会尝试各种方法:模仿老师的动作、反复练习某个片段、或者试图理解乐谱的结构。这些看似不同的学习方式,其实都在做同一件事 – 沿着某个”最陡峭”的方向前进,以最快速度提高你的演奏水平。这个”最陡峭”的方向,就是自然梯度所指引的方向。

🔍 自然梯度:学习的通用语言

自然梯度下降可以被描述为:

$\dot{\theta} = -M^{-1}(\theta, t)\nabla_\theta L$

其中 $\theta$ 是我们要优化的参数, $L$ 是损失函数, $M$ 是一个对称正定矩阵。这个公式看起来可能有点抽象,让我们用一个比喻来理解它:

想象你正在爬山。普通的梯度下降就像是在平地上选择最陡的方向前进。但是,如果地形非常复杂,最陡的方向可能并不是最有效的路线。自然梯度就像是考虑了地形的”专业登山者”,它能根据当前位置的地形特点(由矩阵 $M$ 表示),选择一个更加明智的前进方向。

本文的核心发现是:只要一个学习规则能够持续改进性能,它就可以被重写成自然梯度下降的形式。这就好比说,无论你用什么方法学习弹钢琴,只要你在进步,你的学习过程就可以被描述为在某个特定的”空间”中沿最陡峭的方向前进。

🧮 数学魔法:将学习规则转化为自然梯度

那么,我们如何将一个普通的学习规则转化为自然梯度的形式呢?关键在于构造一个合适的矩阵 $M$ 。作者提出了一个巧妙的构造方法:

$M = \frac{1}{y^Tg}yy^T + \sum_{i=1}^{D-1}u_iu_i^T$

这里, $y$ 是损失函数的负梯度, $g$ 是参数更新的方向, $u_i$ 是与 $g$ 正交的向量。这个构造看起来复杂,但其实蕴含着深刻的几何直觉。它就像是在参数空间中定义了一种新的”距离”,使得学习规则 $g$ 恰好指向这个新空间中最陡峭的方向。

📊 最优度量:寻找最佳学习路径

在众多可能的度量矩阵中,哪一个是最优的呢?作者发现,通过调整一个参数 $\alpha$ ,可以得到一系列有趣的度量:

$M = \frac{1}{y^Tg}yy^T + \alpha\left(I - \frac{gg^T}{g^Tg}\right)$

其中最引人注目的是能够最小化条件数的度量 $M_{opt}$ 。条件数可以被理解为学习难度的一种度量,条件数越小,学习就越容易。 $M_{opt}$ 的条件数有一个优雅的表达式:

$\kappa(M_{opt}) = \frac{1 + |\sin(\psi)|}{1 - |\sin(\psi)|}$

这里 $\psi$ 是 $y$ 和 $g$ 之间的夹角。这个结果告诉我们,学习的效率与更新方向和梯度方向的一致性密切相关。

🕰️ 时变损失:动态环境中的学习

现实世界中,学习目标往往是变化的。比如,在线学习场景下,我们需要适应不断变化的数据分布。本文证明,即使在这种动态环境中,学习过程仍然可以被描述为自然梯度下降的形式。这就像是在一个不断变化的地形中攀登,我们需要不断调整策略,但基本原则仍然是沿着”最陡峭”的方向前进。

🔢 离散时间学习:从连续到离散的跨越

虽然连续时间的分析为我们提供了优雅的理论洞察,但实际的机器学习算法通常是在离散时间步上运行的。作者巧妙地将连续时间的结果扩展到了离散情况,引入了”离散梯度”的概念:

$\nabla\bar{L}(x, x+p) = \nabla L(x) + \frac{1}{2}\nabla^2L(x)p$

这个离散梯度捕捉了参数更新前后损失函数的变化,为我们在离散设置下分析学习算法提供了强大工具。

🎓 结论:统一的学习理论

本文的研究结果向我们展示了一个令人惊叹的可能性:所有有效的学习过程,无论是在生物神经系统中还是在人工智能算法中,都可能遵循着相同的数学原理 – 自然梯度下降。这一发现不仅深化了我们对学习本质的理解,还为设计更高效的学习算法提供了理论基础。

就像爱因斯坦的相对论统一了时间和空间的概念,自然梯度理论可能正在统一我们对学习的理解。它告诉我们,无论是大脑中的神经元,还是计算机中的人工神经网络,当它们在学习时,都在某个抽象的”参数空间”中沿着最有效的路径前进。

这项研究还留下了许多有趣的开放问题:我们能否利用这一理论来设计出全新的、更加高效的学习算法?在生物神经系统中,自然梯度是如何实现的?未来的研究无疑会为这些问题带来更多启发性的答案。

正如一位著名的物理学家曾经说过:”上帝的数学思维越是深奥,我们就越能理解这个世界。”或许,通过深入理解自然梯度,我们正在揭示学习这一神奇过程背后的数学奥秘。

📚 参考文献
1. Amari, S. I. (1998). Natural gradient works efficiently in learning. Neural computation, 10(2), 251-276.
2. Martens, J. (2014). New insights and perspectives on the natural gradient method. arXiv preprint arXiv:1412.1193.
3. Pascanu, R., & Bengio, Y. (2013). Revisiting natural gradient for deep networks. arXiv preprint arXiv:1301.3584.
4. Bottou, L., Curtis, F. E., & Nocedal, J. (2018). Optimization methods for large-scale machine learning. Siam Review, 60(2), 223-311.
5. Shoji, L., Suzuki, K., & Kozachkov, L. (2024). Is All Learning (Natural) Gradient Descent?. arXiv preprint arXiv:2409.16422.
2024 年 10 月 10 日