作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
随着近几年云计算、大数据、高性能计算等领域的发展，越来越多的应用将转向基于GPU的并行计算平台，尤其是在机器学习领域。GPU的计算能力比CPU更强，能够达到数十倍甚至上百倍的加速比。而目前，开源界的深度学习框架，比如TensorFlow、PyTorch、MXNet等都提供了基于GPU的支持。除此之外，像CatBoost这样的类别型决策树模型也逐渐受到GPU的关注。
在本文中，我们将介绍CatBoost，它是由Yandex开发的一款开源类别型决策树算法库，可以在训练过程中利用GPU进行加速。具体的，本文将从以下几个方面阐述CatBoost加速训练过程中的一些关键点：
- CatBoost适合采用GPU的场景；
- CatBoost如何利用GPU进行训练；
- 使用GPU进行加速时需要注意的问题及优化策略；
- 在线和离线训练对GPU加速的影响；
- 为何用GPU可以带来的训练加速效果；
- GPU的算力是怎样体现出来的；
- 最后总结一下，我们能从本文所述内容中获得哪些启发或收获。
2.基本概念
2.1 什么是类别型决策树（CART）？
类别型决策树（CART）是一种分类与回归树模型。通过分割特征空间，找到使得目标函数最小化的分割点，来建立分类与回归树。它属于集成学习方法，即将多个弱模型集成到一起，形成一个强模型。CART模型由决策树组成，每个决策树只考虑一部分特征的取值范围，并选择最佳切分特征和最优切分点。
CART算法的一般流程如下图所示：
图中，第一步为收集训练数据，包括输入X和输出y。第二步为构造根节点，即将所有的训练数据放入根节点。第三步为选择最佳分割特征和最优切分点，选择最大信息增益作为分割依据。第四步为递归地构建子节点，直到所有叶节点处停止。最后，将训练数据的输出用叶节点上的均值表示，或者用多数表决的方式决定输出值。
2.2 CatBoost是什么？
CatBoost是一个基于树的模型，类似于CART。但是相对于CART来说，它采用了更加有效的算法设计方法——梯度提升（Gradient Boosting）。
正如CART模型一样，CatBoost也是基于树的模型。但不同的是，CatBoost不是每次迭代都选取最佳的特征和最优的切分点，而是首先利用负梯度下降法（Gradient Descent）拟合残差(Residual)，然后加入新的树结构，从而进一步降低预测值的方差。因此，CatBoost有着更好的处理非平稳数据、缺失值、异方差性、高维空间数据建模的能力。
CatBoost的特色之一是可以进行在线学习，也就是说可以给定一部分数据，训练出模型后，接着接受新的数据进行增量训练。这种特性使得CatBoost更适用于流式数据处理、实时数据分析等应用场景。
2.3 GPU加速相关知识
2.3.1 GPU简介
计算机图形学（Graphics Processing Unit，GPU）是一种用于图像渲染和可视化等计算密集型任务的硬件加速器。由英伟达（NVIDIA）、AMD等厂商研制，主要用于游戏视频渲染、CAD、图像处理、量子计算、生物信息等领域。
目前，主流的GPU都是由带有CUDA编程接口的多核芯片组成，其中包含由256个32位浮点运算单元组成的SM（Streaming Multiprocessor）核。每张GPU卡具有两种核心类型——Graphics Core（G）和Compute Core（C），分别用于渲染和计算任务。同时，NVIDIA推出了一款叫做GeForce RTX系列显卡，将计算核心升级到了Ampere架构，单块芯片的性能可以超过20万TFLOPS。
2.3.2 CUDA编程语言
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一种针对GPU的编程语言，具有高性能、易用、可移植、兼容性强等特点。它的运行环境由主机端和设备端组成。主机端通常是指CPU，设备端则是指GPU。在GPU上进行计算之前，必须先把数据传输到设备端的内存上。
CUDA编程语言遵循OpenCL规范，因此，熟悉OpenCL编程语言的人也可以快速上手。两者之间的区别主要在于CUDA基于C/C++语言，而OpenCL基于纯粹的OpenCL语言，具备更高的灵活性。
2.3.3 CUDA与OpenCL的区别
CUDA与OpenCL之间最大的不同是它们的层次划分。CUDA是基于底层的驱动接口直接控制GPU硬件的，而OpenCL则提供了运行时API接口，允许开发者创建自己的GPU应用程序。
CUDA的定位是异构系统编程，它提供各种各样的设备API接口，包括向量指令集、矩阵乘法指令、随机数生成、幻象映射等高级功能。而OpenCL的定位是向异构设备提供通用的计算能力。因此，CUDA用于编写独立于平台的程序，OpenCL用于编写特定设备类型的程序。
3. CatBoost适合采用GPU的场景
虽然很多深度学习框架已经支持了GPU的训练加速，但是CatBoost是否真的适合采用GPU进行加速呢？下面我们来看一下。
3.1 数据规模
首先，关于数据规模，根据研究团队经验，在训练数据量较大的情况下，采用GPU进行训练的效果明显要比CPU快很多。由于树模型的复杂度和参数数量的关系，树的个数越多，数据量越大，训练时间就越长，所以在数据量比较小的时候建议不要使用GPU。
3.2 计算复杂度
再来谈谈计算复杂度。相对于CART，CatBoost模型的训练过程要复杂的多，因为每一次迭代都需要拟合残差，这个过程的时间复杂度是O(n)，其中n是数据量，占训练时间的很大一部分。如果采用GPU训练，那么这一过程就可以利用GPU并行计算来加速。因此，使用GPU加速，训练时间就会缩短很多。
3.3 模型大小
除了训练时间之外，还有一个重要的因素是模型的大小。在模型的每一步迭代中，CatBoost都会在计算图中添加一颗树，因此树的个数、深度和叶子结点的数量会逐步增加。当树的数量和深度达到一定程度时，模型的大小可能会变得非常大，而且这些参数都是手动设定的，无法确定一个合适的值。
而采用GPU进行训练后，由于可以使用并行计算，因此可以充分利用GPU的并行计算资源，不会受限于CPU的资源限制，可以大大加快训练速度。所以，在相同数据量的情况下，CatBoost GPU加速的训练速度要远远快于CART CPU加速的训练速度。
4. CatBoost如何利用GPU进行训练
4.1 GPU实现
目前，CatBoost已经自带了GPU加速的版本。既然有了GPU，为什么还要自己手动实现呢？这里有两个原因：
- 尽管目前有许多开源的库都可以支持GPU，但是它们往往存在与用户的交互过程，不太方便使用。
- 在实际生产环境中，我们可能没有足够的GPU资源来训练所有的模型，所以需要按需分配资源。
因此，CatBoost采用了分布式计算的思想，将模型的训练过程分解成多个小任务，由不同的GPU完成。这样，我们就可以实现按需分配资源的目的。
下面我们就来看一下CatBoost是如何利用GPU进行训练的。
首先，CatBoost按照树的个数和树的深度的不同，划分成不同的任务，每个任务对应于一个GPU，需要完成的工作就是拟合残差并添加一颗树。由于数据并不是均匀分布的，所以不同的任务需要分配到不同的GPU上，这就是所谓的“数据并行”。
其次，CatBoost为了提升效率，在每个任务中使用了延迟计算机制。比如，当某个任务发现当前的切分特征的分割点过于偏向某一边时，它并不立刻执行切分操作，而是等待其它任务结束之后再执行。这种方式可以避免重复计算相同的切分特征，节省了计算资源。
第三，CatBoost采用了基于梯度的更新方式，将损失函数在树节点处的导数作为权重，来拟合残差。梯度下降法是一种常用的优化算法，可以求解无约束优化问题，并且能保证全局最优解。在CatBoost中，每一颗树的损失函数由叶节点的输出值和输入值计算得到，利用链式法则求解残差，并将残差的导数作为权重，更新叶节点的值。这样做可以保证树的高度和宽度不减少，使得模型整体的泛化能力不受到影响。
最后，CatBoost还提供了分布式计算的接口，用户可以通过设置参数来指定使用多少个GPU，并使用分布式计算库（如Horovod、Spark等）启动多进程训练。这样，可以实现多机多卡的训练，有效利用GPU资源，提高训练效率。
4.2 案例
下面让我们举一个案例，展示一下GPU加速训练CatBoost的具体步骤。假设我们要训练一个二分类模型，有1亿条记录，有3千个特征，共有40个类别标签，模型大小不大。
4.2.1 安装依赖包
pip install catboost gpu4.2.2 分布式训练
由于数据量比较大，为了加速训练，我们使用分布式训练。在分布式训练中，我们将模型训练任务分成多个GPU，每台机器上运行一个进程。因此，我们需要安装Horovod来实现分布式训练。
pip install horovod4.2.3 配置GPU数量
我们配置4个GPU训练：
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1,2,3"4.2.4 加载数据
由于数据量比较大，所以加载数据的时候，可以采取分批读取的方式，防止占满内存。
import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
def load_data():
data, target = datasets.make_classification(
n_samples=int(1e8), # 1 million records
n_features=3000, # 3k features
n_classes=2, # binary classification problem
random_state=0
)
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(data, target, test_size=0.2, random_state=42)
return (X_train, y_train), (X_val, y_val)4.2.5 创建模型
创建CatBoostClassifier模型：
import catboost
def create_model():
model = catboost.CatBoostClassifier(
loss_function='Logloss',
eval_metric='Accuracy',
task_type="GPU",
devices=['gpu:0','gpu:1','gpu:2','gpu:3'],
boosting_type='Plain'
)
return model4.2.6 设置参数
params = {
'learning_rate': 0.1,
'depth': 6,
'l2_leaf_reg': 3,
'iterations': 100,
'early_stopping_rounds': 10,
'verbose': False
}4.2.7 执行训练
import time
from sklearn.metrics import accuracy_score
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
import horovod.tensorflow.keras as hvd
hvd.init()
if __name__ == '__main__':
(X_train, y_train), (X_val, y_val) = load_data()
X_train = np.array(X_train, dtype=np.float32)
X_val = np.array(X_val, dtype=np.float32)
y_train = np.array(to_categorical(y_train))
y_val = np.array(to_categorical(y_val))
model = create_model()
optimizer = keras.optimizers.Adam(lr=params['learning_rate'])
optimizer = hvd.DistributedOptimizer(optimizer)
@tf.function
def train_step(inputs, targets):
with tf.GradientTape() as tape:
predictions = model(inputs)
loss = keras.losses.binary_crossentropy(targets, predictions)
gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))
acc = accuracy_score(np.argmax(targets, axis=1), np.argmax(predictions, axis=1))
return {'accuracy': acc}
for epoch in range(params['epochs']):
start_time = time.time()
history = {}
if hvd.rank() == 0:
print(f"\nEpoch {epoch+1}/{params['epochs']}")
for step in tqdm(range(num_batches)):
batch_start = step * params['batch_size']
batch_end = min((step + 1) * params['batch_size'], num_records)
x_batch = X_train[batch_start:batch_end]
y_batch = y_train[batch_start:batch_end]
metrics = train_step(x_batch, y_batch)
for metric, value in metrics.items():
if metric not in history:
history[metric] = []
history[metric].append(value)
end_time = time.time()
epoch_time = int(end_time - start_time)
total_steps = len(history['accuracy'])
avg_acc = sum(history['accuracy']) / float(total_steps)
if hvd.rank() == 0 and epoch % 10 == 0:
print("Epoch average accuracy:", round(avg_acc, 4))
print("Time taken:", str(datetime.timedelta(seconds=epoch_time)))
val_pred = model.predict(X_val).flatten()
val_true = y_val[:,1]
val_acc = accuracy_score(val_true, val_pred > 0.5)
if hvd.rank() == 0:
print("\nValidation Accuracy:", round(val_acc, 4))5. 使用GPU进行加速时的注意事项及优化策略
5.1 模型调参
为了利用GPU加速，我们应该对模型的参数进行调优，以达到最优的效果。我们可以通过设置不同的学习率、树的深度、叶子节点上正则化系数等参数，来尝试不同的组合。
5.2 数据规模
数据规模对GPU加速的效果还是很大的。在实际使用中，我们可以按照数据量和模型规模的大小来决定采用GPU还是CPU，比如，数据量比较小的情况我们可以采用CPU进行训练，数据量比较大的情况我们可以采用GPU进行训练。
5.3 网络配置
如果我们的数据量比较小，网络配置上，推荐采用单机单卡或者单机多卡的方式，因为单机单卡的配置比较容易管理，不会出现瓶颈。而对于数据量比较大的情况，如果我们使用单机单卡的话，可能会导致网络带宽成为瓶颈。因此，我们可以采用多机多卡的方式，使用分布式计算集群来进行训练。
5.4 网络带宽
网络带宽也是影响训练效率的关键因素。当我们的数据量比较大时，我们的GPU可能会被其他应用占用掉，导致训练速度变慢。所以，我们需要根据实际情况，调整网络带宽或者关闭其他应用。
6. 在线和离线训练对GPU加速的影响
6.1 在线训练
在线训练是指模型正在训练过程中，还有数据需要处理。当模型训练到一半遇到错误时，重新加载上一次的checkpoint，继续训练即可。
采用GPU进行训练，在线训练的过程并不会影响到训练速度。也就是说，不需要额外的数据处理，模型仍旧可以持续的在线训练。
6.2 离线训练
离线训练是指模型训练完毕后，存储整个模型，下次直接加载模型，不需要再次训练。CatBoost模型默认支持将模型保存为文本文件，可以用于离线部署。
由于CatBoost的模型可以保存为文本文件，因此可以在任何地方加载模型，而不需要考虑平台的依赖关系。同样，训练好的模型还可以通过HTTP接口发布出来，供其他平台调用。因此，对于某些特定的业务需求，采用离线训练模式，配合HTTP接口发布模型，可以实现跨平台的部署。
7. 为何用GPU可以带来的训练加速效果
7.1 更快的训练速度
我们都知道，GPU的计算能力远超CPU，所以用GPU可以加快模型训练的速度。
另外，CatBoost的算法设计采用了新的方法，能够更好地利用并行计算的资源。利用GPU并行计算，可以减少训练时间，从而提升训练效率。
7.2 大数据处理能力
目前，GPU上的大数据处理能力已经取得了很大的进步，比如，NVidia Tesla P100和V100都支持超过50GB/s的高带宽，能够处理非常庞大的模型。所以，采用GPU进行模型训练时，我们就可以处理非常大的数据。
7.3 节约内存
当模型的大小和数据量都比较大时，我们可以使用GPU来训练，可以大大节约内存。由于GPU的内存通常比CPU的内存大很多，因此可以利用更多的内存来进行训练。
8. GPU的算力是怎样体现出来的？
8.1 流水线技术
GPU内部有多个流水线，每条流水线可以处理一个或多个数据。不同流水线之间有数据依赖关系，所以能够很好地并行处理多个数据。
8.2 线程级并行技术
在GPU内，每个SM（Streaming Multiprocessor）核都包含多个线程。不同线程之间共享数据，所以在GPU上进行并行计算时，可以充分利用多线程的并行计算能力。
8.3 矢量化技术
在GPU上进行矩阵乘法运算时，可以将多个运算合并为矢量操作，从而提升运算效率。