阿里重磅开源首款自研科学计算引擎Mars，揭秘超大规模科学计算

2019-01-17 本文已影响38人阿里云云栖号

摘要： 由阿里巴巴统一大数据计算平台MaxCompute研发团队，历经1年多研发，打破大数据、科学计算领域边界，完成第一个版本并开源。 Mars，一个基于张量的统一分布式计算框架。使用 Mars 进行科学计算，不仅使得完成大规模科学计算任务从MapReduce实现上千行代码降低到Mars数行代码，更在性能上有大幅提升。

日前，阿里巴巴正式对外发布了分布式科学计算引擎 Mars 的开源代码地址，开发者们可以在pypi上自主下载安装，或在Github上获取源代码并参与开发。

此前，早在2018年9月的杭州云栖大会上，阿里巴巴就公布了这项开源计划。Mars 突破了现有大数据计算引擎的关系代数为主的计算模型，将分布式技术引入科学计算/数值计算领域，极大地扩展了科学计算的计算规模和效率。目前已应用于阿里巴巴及其云上客户的业务和生产场景。本文将为大家详细介绍Mars的设计初衷和技术架构。

概述

科学计算即数值计算，是指应用计算机处理科学研究和工程技术中所遇到的数学计算问题。比如图像处理、机器学习、深度学习等很多领域都会用到科学计算。有很多语言和库都提供了科学计算工具。这其中，Numpy以其简洁易用的语法和强大的性能成为佼佼者，并以此为基础形成了庞大的技术栈。（下图所示）

Numpy的核心概念多维数组是各种上层工具的基础。多维数组也被称为张量，相较于二维表/矩阵，张量具有更强大的表达能力。因此，现在流行的深度学习框架也都广泛的基于张量的数据结构。

随着机器学习/深度学习的热潮，张量的概念已逐渐为人所熟知，对张量进行通用计算的规模需求也与日俱增。但现实是如Numpy这样优秀的科学计算库仍旧停留在单机时代，无法突破规模瓶颈。当下流行的分布式计算引擎也并非为科学计算而生，上层接口不匹配导致科学计算任务很难用传统的SQL/MapReduce编写，执行引擎本身没有针对科学计算优化更使得计算效率难以令人满意。

基于以上科学计算现状，由阿里巴巴统一大数据计算平台MaxCompute研发团队，历经1年多研发，打破大数据、科学计算领域边界，完成第一个版本并开源。 Mars，一个基于张量的统一分布式计算框架。使用 Mars 进行科学计算，不仅使得完成大规模科学计算任务从MapReduce实现上千行代码降低到Mars数行代码，更在性能上有大幅提升。目前，Mars 实现了 tensor 的部分，即numpy 分布式化，实现了 70% 常见的 numpy 接口。后续，在 Mars 0.2 的版本中，正在将 pandas 分布式化，即将提供完全兼容 pandas 的接口，以构建整个生态。

Mars作为新一代超大规模科学计算引擎，不仅普惠科学计算进入分布式时代，更让大数据进行高效的科学计算成为可能。

Mars的核心能力

符合使用习惯的接口
Mars 通过 tensor 模块提供兼容 Numpy 的接口，用户可以将已有的基于 Numpy 编写的代码，只需替换 import，就可将代码逻辑移植到 Mars，并直接获得比原来大数万倍规模，同时处理能力提高数十倍的能力。目前，Mars 实现了大约 70% 的常见 Numpy 接口。

充分利用GPU加速
除此之外，Mars 还扩展了 Numpy，充分利用了GPU在科学计算领域的已有成果。创建张量时，通过指定 gpu=True 就可以让后续计算在GPU上执行。比如：

a = mt.random.rand(1000, 2000, gpu=True)  # 指定在 GPU 上创建
(a + 1).sum(axis=1).execute()

稀疏矩阵
Mars 还支持二维稀疏矩阵，创建稀疏矩阵的时候，通过指定 sparse=True 即可。以eye 接口为例，它创建了一个单位对角矩阵，这个矩阵只有对角线上有值，其他位置上都是 0，所以，我们可以用稀疏的方式存储。

a = mt.eye(1000, sparse=True)  # 指定创建稀疏矩阵
(a + 1).sum(axis=1).execute()

系统设计

接下来介绍 Mars 的系统设计，让大家了解 Mars 是如何让科学计算任务自动并行化并拥有强大的性能。

分而治之—tile
Mars 通常对科学计算任务采用分而治之的方式。给定一个张量，Mars 会自动将其在各个维度上切分成小的 Chunk 来分别处理。对于 Mars 实现的所有的算子，都支持自动切分任务并行。这个自动切分的过程在Mars里被称为 tile。

比如，给定一个 1000 *2000 的张量，如果每个维度上的 chunk 大小为 500，那么这个张量就会被 tile 成 2 *4 一共 8 个 chunk。对于后续的算子，比如加法(Add)和求和(SUM)，也都会自动执行 tile 操作。一个张量的运算的 tile 过程如下图所示。

延迟执行和 Fusion 优化
目前 Mars 编写的代码需要显式调用 execute 触发，这是基于 Mars 的延迟执行机制。用户在写中间代码时，并不会需要任何的实际数据计算。这样的好处是可以对中间过程做更多优化，让整个任务的执行更优。目前 Mars 里主要用到了 fusion 优化，即把多个操作合并成一个执行。

对于前面一个图的例子，在 tile 完成之后，Mars 会对细粒度的 Chunk 级别图进行 fusion 优化，比如8个 RAND+ADD+SUM，每个可以被分别合并成一个节点，一方面可以通过调用如 numexpr 库来生成加速代码，另一方面，减少实际运行节点的数量也可以有效减少调度执行图的开销。

多种调度方式
Mars 支持多种调度方式：

| 多线程模式：Mars 可以使用多线程来在本地调度执行 Chunk 级别的图。对于 Numpy 来说，大部分算子都是使用单线程执行，仅使用这种调度方式，也可以使得 Mars 在单机即可获得 tile 化的执行图的能力，突破 Numpy 的单机内存限制，同时充分利用单机所有 CPU/GPU 资源，获得比 Numpy 快数倍的性能。

| 单机集群模式： Mars 可以在单机启动整个分布式运行时，利用多进程来加速任务的执行；这种模式适合模拟面向分布式环境的开发调试。

| 分布式： Mars 可以启动一个或者多个 scheduler，以及多个 worker，scheduler 会调度 Chunk 级别的算子到各个 worker 去执行。

下图是 Mars 分布式的执行架构：

Mars 分布式执行时会启动多个 scheduler 和多个 worker，图中是3个 scheduler 和5个 worker，这些 scheduler 组成一致性哈希环。用户在客户端显式或隐式创建一个 session，会根据一致性哈希在其中一个 scheduler 上分配 SessionActor，然后用户通过 execute 提交了一个张量的计算，会创建 GraphActor 来管理这个张量的执行，这个张量会在 GraphActor 中被 tile 成 chunk 级别的图。这里假设有3个 chunk，那么会在 scheduler 上创建3个 OperandActor 分别对应。这些 OperandActor 会根据自己的依赖是否完成、以及集群资源是否足够来提交到各个 worker 上执行。在所有 OperandActor 都完成后会通知 GraphActor 任务完成，然后客户端就可以拉取数据来展示或者绘图。

向内和向外伸缩
Mars 灵活的 tile 化执行图配合多种调度模式，可以使得相同的 Mars 编写的代码随意向内（scale in）和向外（scale out）伸缩。向内伸缩到单机，可以利用多核来并行执行科学计算任务；向外伸缩到分布式集群，可以支持到上千台 worker 规模来完成单机无论如何都难以完成的任务。

Benchmark

在一个真实的场景中，我们遇到了巨型矩阵乘法的计算需求，需要完成两个均为千亿元素，大小约为2.25T的矩阵相乘。Mars通过5行代码，使用1600 CU（200个 worker，每 worker 为 8核 32G内存），在2个半小时内完成计算。在此之前，同类计算只能使用 MapReduce 编写千余行代码模拟进行，完成同样的任务需要动用 9000 CU 并耗时10个小时。

让我们再看两个对比。下图是对36亿数据矩阵的每个元素加一再乘以二，红色的叉表示 Numpy 的计算时间，绿色的实线是 Mars 的计算时间，蓝色虚线是理论计算时间。可以看到单机 Mars 就比 Numpy 快数倍，随着 Worker 的增加，可以获得几乎线性的加速比。