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

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，开发者们能够在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。本文将为你们详细介绍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。好比图像处理、机器学习、深度学习等不少领域都会用到科学计算。有不少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，并以此为基础造成了庞大的技术栈。（下图所示）

Numpy的核心概念多维数组是各类上层工具的基础。多维数组也被称为张量，相较于二维表/矩阵，张量具备更强大的表达能力。所以，如今流行的深度学习框架也都普遍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，没法突破规模瓶颈。当下流行的分布式计算引擎也并不是为科学计算而生，上层接口不匹配致使科学计算任务很难用传统的SQL/MapReduce编写，执行引擎自己没有针对科学计算优化更使得计算效率难以使人满意。

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，不只使得完成大规模科学计算任务从MapReduce实现上千行代码下降到Mars数行代码，更在性能上有大幅提高。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，即将提供彻底兼容 pandas 的接口，以构建整个生态。

Mars做为新一代超大规模科学计算引擎，不只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 经过 tensor 模块提供兼容 Numpy 的接口，用户能够将已有的基于 Numpy 编写的代码，只需替换 import，就可将代码逻辑移植到 Mars，并直接得到比原来大数万倍规模，同时处理能力提升数十倍的能力。目前，Mars 实现了大约 70% 的常见 Numpy 接口。

充分利用GPU加速
除此以外，Mars 还扩展了 Numpy，充分利用了GPU在科学计算领域的已有成果。建立张量时，经过指定 gpu=True 就可让后续计算在GPU上执行。好比：
a = mt.random.rand(1000, 2000, gpu=True) # 指定在 GPU 上建立
(a + 1).sum(axis=1).execute()

稀疏矩阵
Mars 还支持二维稀疏矩阵，建立稀疏矩阵的时候，经过指定 sparse=True 便可。以eye 接口为例，它建立了一个单位对角矩阵，这个矩阵只有对角线上有值，其余位置上都是 0，因此，咱们能够用稀疏的方式存储。
a = mt.eye(1000, sparse=True) # 指定建立稀疏矩阵
(a + 1).sum(axis=1).execute()

系统设计
接下来介绍 Mars 的系统设计，让你们了解 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 一般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红小的 Chunk 来分别处理。对于 Mars 实现的全部的算子，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。
好比，给定一个 1000 2000 的张量，若是每一个维度上的 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，好比加法(Add)和求和(SUM)，也都会自动执行 tile 操做。一个张量的运算的 tile 过程以下图所示。

延迟执行和 Fusion 优化
目前 Mars 编写的代码须要显式调用 execute 触发，这是基于 Mars 的延迟执行机制。用户在写中间代码时，并不会须要任何的实际数据计算。这样的好处是能够对中间过程作更多优化，让整个任务的执行更优。目前 Mars 里主要用到了 fusion 优化，即把多个操做合并成一个执行。
对于前面一个图的例子，在 tile 完成以后，Mars 会对细粒度的 Chunk 级别图进行 fusion 优化，好比8个 RAND+ADD+SUM，每一个能够被分别合并成一个节点，一方面能够经过调用如 numexpr 库来生成加速代码，另外一方面，减小实际运行节点的数量也能够有效减小调度执行图的开销。

多种调度方式
Mars 支持多种调度方式：
| 多线程模式：Mars 可使用多线程来在本地调度执行 Chunk 级别的图。对于 Numpy 来讲，大部分算子都是使用单线程执行，仅使用这种调度方式，也可使得 Mars 在单机便可得到 tile 化的执行图的能力，突破 Numpy 的单机内存限制，同时充分利用单机全部 CPU/GPU 资源，得到比 Numpy 快数倍的性能。

| 单机集群模式： Mars 能够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 能够启动一个或者多个 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建立一个 session，会根据一致性哈希在其中一个 scheduler 上分配 SessionActor，而后用户经过 execute 提交了一个张量的计算，会建立 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 上建立3个 OperandActor 分别对应。这些 OperandActor 会根据本身的依赖是否完成、以及集群资源是否足够来提交到各个 worker 上执行。在全部 OperandActor 都完成后会通知 GraphActor 任务完成，而后客户端就能够拉取数据来展现或者绘图。

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，能够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，能够支持到上千台 worker 规模来完成单机不管如何都难以完成的任务。

Benchmark

在一个真实的场景中，咱们遇到了巨型矩阵乘法的计算需求，须要完成两个均为千亿元素，大小约为2.25T的矩阵相乘。Mars经过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。在此以前，同类计算只能使用 MapReduce 编写千余行代码模拟进行，完成一样的任务须要动用 9000 CU 并耗时10个小时。

让咱们再看两个对比。下图是对36亿数据矩阵的每一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。能够看到单机 Mars 就比 Numpy 快数倍，随着 Worker 的增长，能够得到几乎线性的加速比。

下图是进一步扩大计算规模，把数据扩大到144亿元素，对这些元素加一乘以二之后再求和。这时候输入数据就有 115G，单机的 Numpy 已经没法完成运算，Mars 依然能够完成运算，且随着机器的增多能够得到还不错的加速比。

开源地址

Mars 已经在 Github 开源：https://github.com/mars-proje... ，且后续会所有在 Github 上使用标准开源软件的方式来进行开发，欢迎你们使用 Mars，并成为 Mars 的 contributor。