深度学习是近年机器学习领域的重大突破，有着广泛的应用前景。随着Google公开Google Brain计划，业界对深度学习的热情高涨。百度成立深度学习研究院，也启动了深度学习的研究。在深度学习领域持续投入，获得了实际落地的产出。本文是深度学习系列文章的第一篇。我们准备了四篇文章，阐述深度学习的原理和在的实践。

2014年6月22日，深度学习平台（Tencent Deep Learning Platform）于国际机器学习领域顶级会议ICML2014上首次公开亮相，揭秘了深度学习平台的目标和技术路线，及其微信语音识别、微信图像识别、广点通广告推荐等应用场景。

深度学习平台包括深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）的GPU数据并行框架，深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks，CNN）的GPU数据并行和模型并行框架，以及DNN CPU集群框架。上述框架实现了深度学习的共性需求，减少新算法开发量。框架通过并行加速，加速深度学习训练。

深度学习平台的DNN GPU数据并行框架，在单机6 GPU卡配置下获得相比单卡4.6倍的加速，可在数日内完成数十亿高维度训练样本的DNN模型训练。同时通过算法优化，在模型训练提速的同时，提升了模型的分类准确度10%以上。基于此DNN框架，微信语音识别业务得到进一步完善，已于2014年初全量上线微信语音输入和语音开放平台。深度学习平台的CNN模型并行和数据并行框架，在单机4 GPU卡配置下，获得了相比单卡2.52倍的加速，这一指标处于国际领先水平。基于CNN并行框架中的模型并行，图像业务能够支持更大规模图像分类模型，在ImageNet 2012数据集中获得了87%的top5准确率，处于国际先进水平。此外，深度学习平台提供了DNN CPU集群框架，支持超大规模深度神经网络训练。

图1：深度学习平台在ICML2014的展区

深度学习是近年来机器学习领域最令人瞩目的方向。自2006年深度学习界泰斗Geoffrey Hinton在Science杂志上发表Deep Belief Networks的论文后，重新激活了神经网络的研究，开启了深度神经网络的新时代。学术界和工业界对深度学习热情高涨，并逐渐在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域获得突破性进展。深度学习在语音识别领域获得相对20%到30%的准确率提升，突破了近十年的瓶颈。2012年图像识别领域在ImageNet图像分类竞赛中取得了85%的top5准确率，相比前一年74%的准确率有里程碑式的提升，并进一步在2013年获得89%的准确率。目前Google、Facebook、Microsoft、IBM等国际巨头，以及国内百度、阿里巴巴等互联网巨头争相布局深度学习。

深度学习通过构建深层神经网络，来模拟人类大脑的工作原理。如图2所示，深层神经网络由一个输入层，数个隐层，以及一个输出层构成。每层有若干个神经元，神经元之间有连接权重。每个神经元模拟人类的神经细胞，而结点之间的连接模拟神经细胞之间的连接。

图2：深度神经网络的结构

但是，深度神经网络面临巨大的挑战。

首先，深度神经网络模型复杂，训练数据多，计算量大。一方面，DNN需要模拟人脑的计算能力，而人脑包含100多亿个神经细胞，这要求DNN中神经元多，神经元间连接数量也相当惊人。从数学的角度看，DNN中每个神经元都包含数学计算（如Sigmoid、ReLU或者Softmax函数），需要估计的参数量也极大。语音识别和图像识别应用中，神经元达数万个，参数数千万，模型复杂导致计算量大。另一方面，DNN需要大量数据才能训练出高准确率的模型。DNN参数量大，模型复杂，为了避免过拟合，需要海量训练数据。两方面因素叠加，导致训练一个模型耗时惊人。以语音识别为例，目前业界通常使用样本量达数十亿，以CPU单机需要数年才能完成一次训练。

其次，深度神经网络训练收敛难，需要反复多次实验。深度神经网络是非线性模型，其代价函数是非凸函数，容易收敛到局部最优解。同时，深度神经网络的模型结构、输入数据处理方式、权重初始化方案、参数配置、激活函数选择、权重优化方法等均可能对最终效果有较大影响。另外，深度神经网络的数学基础研究稍显不足。虽然可以通过限制性波尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines，RBMs）等减少陷入局部最优的风险，但仍然不是彻底的解决方案，仍然需要在实际使用深度神经网络解决问题的时候，合理的利用海量数据，合理的选择优化方式。上述原因导致需要技巧、经验，基于大量实验来训练出一个效果好的模型。

面对机遇和挑战，在2013年初，由WXG微信技术架构部联合TEG数据平台部启动了深度学习的合作研究。微信技术架构部完成了DNN的单机多GPU模型并行训练框架，数据平台部着力打造DNN的CPU集群训练框架。2013年5月，基于DNN训练的语音业务正式上线。随后以数据平台部为主，融合双方优势，开发出升级版的DNN GPU数据并行框架，以及全新的CNN GPU模型并行和数据并行训练框架，打造了统一的深度学习平台。2014年初开始，全面应用于语音识别、图像识别、广告推荐等应用领域。深度学习平台致力于通过并行技术加速训练，并提供并行框架和算法以简化算法工程师的工作。

深度学习平台以GPU服务器为主，每台服务器配置4或者6块Nvidia Tesla系列高端科学计算用GPU卡。利用每块GPU卡2000多个流处理器的强大计算能力，并实现多GPU卡并行以加速训练。

深度学习平台重点研究多GPU卡的并行化技术，完成DNN的数据并行框架，以及CNN的模型并行和数据并行框架。数据并行和模型并行是Google分布式大神Jeff Dean和深度学习大佬Andrew Ng在2012年NIPS会议上发表的DistBelief论文中针对深度学习的CPU集群框架提出的定义。数据并行指将训练数据划分为多份，每份数据有一个模型实例进行训练，再将多个模型实例产生的梯度合并后更新模型。模型并行指将模型划分为多个分片，每个分片在一台服务器，全部分片协同对一份训练数据进行训练。我们学习并借鉴了这两种并行方式，并成功应用于单机多GPU卡的并行。

DNN的数据并行框架通过同步随机梯度下降进行训练。数据并行训练中，每个GPU卡各自训练，并各自产生一份梯度值，然后进行参数交换。图3展示了参数交换过程。每台GPU服务器配置6块GPU卡，其中四块通过树状的PCIe连接，并与另外两块GPU卡通过IOH连接。参数交换过程从逻辑上看，梯度收集阶段将全部梯度值累加起来，然后应用到当前模型以更新参数得到新模型，最后在模型分发阶段将新模型下发给全部GPU卡。采用数据并行后，相对于单卡训练过程，关键的问题是参数交换过程引入额外时间消耗，拖累了并行性能，使得加速比很难提高。我们通过一个精心设计的拓扑完成参数交换，提升整体性能。此外，我们采用近似的自适应学习率算法，使得支持自适应学习率所需交换的数据量降低了一个数量级。

图3：DNN GPU框架数据并行的参数交换过程

DNN的数据并行框架在微信语音识别中得到应用。微信中语音识别功能的入口是语音输入法、语音开放平台以及长按语音消息转文本等。对微信语音识别任务，通过深度学习平台，识别准确率获得了极大的提升，目前识别能力已经跻身业界一流水平。同时可以满足语音业务海量的训练样本需求，通过缩短模型更新周期，使得微信语音业务可以及时满足各种新业务需求。

卷积神经网络CNN的模型并行和数据并行框架的结构如下图所示：

图4：CNN GPU框架的模型并行和数据并行架构

CNN模型并行和数据并行框架对GPU卡分组，组内两个GPU卡做模型并行，组间做数据并行。如上图所示，4个GPU卡分成Worker Group 0和1。组内两卡各持有CNN模型的一部分，称为partition，协作完成单个模型的训练。模型并行中，卡间数据传输通过引入Transfer Layer透明的完成。组间数据并行按同步随机梯度下降进行训练，并采用精巧的拓扑完成参数交换，但注意只有各组内属于同一个partition的数据各自交换，即图中GPU0和GPU2、GPU1和GPU3分别进行参数交换。引入数据并行和模型并行后，从磁盘读取训练数据，训练数据预处理，CNN训练分别占用磁盘、CPU、GPU资源，且均耗时较大。因此，我们引入流水线，使得磁盘、CPU、GPU资源可以同时得到利用，提升整体性能。

CNN数据并行和模型并行框架已在图像识别应用中初见成效。针对Hinton在2012年获得ImageNet竞赛冠军用的网络，我们取得了两卡模型并行1.71倍加速比，4 GPU卡数据并行加模型并行时比单卡2.52倍的加速比，处于国际领先水平。通过CNN并行框架的模型并行，单个GPU上CNN网络占用的GPU显存从3.99 GB减少到2.15 GB，使得可以训练更大规模的图像分类模型。通过模型并行获得ImageNet 2012数据集87%的top5准确率，处于国际先进水平。CNN并行训练框架在微信图像业务中得到应用，图像识别，图像检索，人脸识别，OCR识别等，都已尝试接入本框架。同时数据平台部支持的广点通广告推荐也开始应用探索。

图5：CNN GPU框架对Hinton的网络在ImageNet 2012的并行加速性能

DNN CPU集群框架实现基于CPU集群的数据并行和模型并行，其总体架构如下图所示：

图6：DNN CPU集群框架总体架构

DNN CPU集群框架提供Vertex+Message的API，实现Bulk Synchronous Parallel（BSP）模式。每次DNN训练作业作为一个DNN Job，其执行包含多个迭代，用户通过Client工具提交DNN Job。DNN Master负责任务调度，将训练数据分发到不同的Worker Group进行训练，并完成任务的failover等，以支持数据并行。Master将DNN Job的状态变化通过LogStore系统同步到数据库，便于从WebUI展示全部作业状态。此外，Master负责Counter的收集，并在WebUI上可视化展示。每个Worker Group中有1个Coordinator协调全部Worker完成模型并行，而Worker完成具体训练任务。模型通过参数服务器Parameter Server划分，并可靠存储在分布式文件系统中。在微信语音业务中，证明DNN CPU集群可取得与GPU相当的训练结果，而且CPU集群训练和GPU训练框架有互补性。

经过一年多的沉淀，深度学习在产生了落地的成果。深度学习平台逐步成型，形成了包括DNN GPU数据并行框架，CNN GPU模型并行和数据并行框架，以及DNN CPU集群模型并行和数据并行框架。上述框架实现了深度学习的共性需求，大幅节约算法开发时间。框架通过数据并行和模型并行，解决了深度学习耗时冗长的问题，成为深度学习研究的有效助力。深度学习平台在GPU加速性能上已达到国际先进水平，并提交了两项并行加速的专利。目前，深度学习平台已在微信语音识别、微信图像识别中得到深入应用，有效支持了产品，此外，在广告推荐及个性化推荐等领域，也正在积极探索和实验中。