tensorflow 在使用`MultiWorkerMirroredStrategy`时出现内存不足,

n3ipq98p 于 4个月前发布在其他

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系统信息

是否编写了自定义代码(与在TensorFlow中使用的库存示例脚本相反):是
OS平台和发行版(例如，Linux Ubuntu 16.04):REHEL 7.9
从哪里安装的TensorFlow(源代码或二进制文件):源代码
TensorFlow版本(使用下面的命令):2.4.1
Python版本：3.7.4
Bazel版本(如果从源代码编译):3.7.1
GCC/编译器版本(如果从源代码编译):8.3.0
CUDA/cuDNN版本：10.2
GPU型号和内存：GTX 1080Ti
描述当前行为

当运行一个简单的示例时，TensorFlow会连续分配数GB的内存，直到内存耗尽。
这只发生在运行超过2个节点的情况下，而不是在运行1个或2个节点的情况下，并且它发生在MultiWorkerMirroredStrategy的创建过程中。
我还可以在一个节点上启动6个任务(每个任务3个),而没有问题，但是在3个节点上启动3个任务(每个任务1个)就不行了。
我还观察到，只有一个排名被使用，其他工作节点都很好，等待那个完成初始化(我猜想)。

描述预期行为

它可以正常工作或产生合理的错误。

独立代码以重现问题

import tensorflow as tf
from mpi_cluster_resolver import MPIClusterResolver

resolver = MPIClusterResolver()
strategy = tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy(cluster_resolver=resolver)

带有
mpi_cluster_resolver.py.txt
这样就可以通过HPC集群上的SLURM/MPI来分布式运行TensorFlow

tensorflow

来源：https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/50790

9条答案

按热度按时间

gk7wooem1#

2.5.0版本也出现了同样的问题。

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drnojrws2#

感谢报告@Flamefire -这是否只发生在使用MPIClusterResolver时，还是在一般情况下，无论使用的是哪种集群解析器，都会出现这种情况？

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wkyowqbh3#

你能帮我用另一个集群解析器测试这个吗？不确定如何做到这一点，因为创建那个类是为了让其在我们的HPC系统上运行。猜猜关于环境变量的事情？
这也可能与CUDA版本有关：

OOM:GeForce GTX 1080 TI,CUDA 11.0,450.36.06
没有OOM:A100,CUDA 11.2,460.32.03

软件栈的其余部分几乎相同。不过，在关闭TF时(由于Python线程和TF清理方面的问题而强制终止)A100上还有其他问题。

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qxsslcnc4#

有趣的是，使用某些CUDA版本完全防止了代码出现OOM?

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alen0pnh5#

这可能至少是相关的，是的。然而，由于这是一个不同的集群(不同的硬件),它也可能有其他原因。尽可能使软件栈保持一致。
使用仅2个节点不会导致问题，但使用3个节点会。工作集群拥有更多的主内存，所以也许在那里也会出现这个问题。但这是猜测

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af7jpaap6#

好的，通过Python os.environ设置TF_CONFIG变量如下(4个等级):

Set TF_CONFIG={"cluster": {"worker": ["taurusa10:8888", "taurusa11:8888", "taurusa8:8888", "taurusa9:8888"]}, "task": {"type": "worker", "index": 0}, "rpc_layer": "grpc"}
Set TF_CONFIG={"cluster": {"worker": ["taurusa10:8888", "taurusa11:8888", "taurusa8:8888", "taurusa9:8888"]}, "task": {"type": "worker", "index": 1}, "rpc_layer": "grpc"}
Set TF_CONFIG={"cluster": {"worker": ["taurusa10:8888", "taurusa11:8888", "taurusa8:8888", "taurusa9:8888"]}, "task": {"type": "worker", "index": 3}, "rpc_layer": "grpc"}
Set TF_CONFIG={"cluster": {"worker": ["taurusa10:8888", "taurusa11:8888", "taurusa8:8888", "taurusa9:8888"]}, "task": {"type": "worker", "index": 2}, "rpc_layer": "grpc"}

相同：OOM。这看起来有问题吗？

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7d7tgy0s7#

据我所知，这里没有任何问题。

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aij0ehis8#

同样的问题

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fcy6dtqo9#

我认为我们在集群上看到了类似的行为：当TF<2.12 MultiWorkerMirrorStrategy卡在Slurm解析器时，我确实看到某些节点出现OOM错误，但我不确定这是否是完全相同的原因。

我的观察是，这种症状只发生在主机名中带有前导零的主机上，而对解析器的猴子补丁似乎有效：

class AlvisResolver(tf.distribute.cluster_resolver.SlurmClusterResolver):
    def _resolve_hostlist(self):
        hosts = super()._resolve_hostlist()
        def rename(host):
            group, num = host.split('-')
            return f'{group}-{int(num):02d}'
        return [rename(host) for host in hosts]

我猜这也是为什么在这里nodelist很重要的原因，正如之前评论中提到的。假设这应该通过：66e587c780c5来解决。

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