كيفية فهم أساسيات تعلم العمق لمعالجة الرسومات بسرعة

مقدمة لتعلم العمق ومعالجة الرسومات

I. مقدمة لتعلم العمق ومعالجة الرسومات

أ. تعريف تعلم العمق

تعلم العمق هو فرع من فروع التعلم الآلي يستخدم شبكات عصبية اصطناعية متعددة الطبقات لتعلم والتنبؤ استنادًا إلى البيانات. تتميز هذه الشبكات العصبية العميقة بالقدرة على تعلم الأنماط والتمثيلات المعقدة ، مما يجعلها فعالة جدًا في المهام مثل التعرف على الصورة ومعالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام.

ب. أهمية معالجات الرسومات في تعلم العمق

إن القوة الحسابية المطلوبة لتدريب وتشغيل نماذج تعلم عميق ضخمة هائلة وتتجاوز غالبًا إمكانات وحدات المعالجة المركزية التقليدية (CPUs). معالجات الرسومات (GPUs) ، التي تم تصميمها في الأصل لعرض الرسومات ، قد ظهرت كجهاز أساسي في تعلم العمق بسبب هندستها الموازية بشكل كبير وقدرتها على تسريع العمليات المكثفة عند تدريب واستنتاج الشبكات العصبية.

II. فهم المشهد التكنولوجي للأجهزة

أ. وحدة المعالجة المركزية (CPU) مقابل وحدة معالجة الرسومات (GPU)

1. بنية وقيود وحدة المعالجة المركزية (CPU)

تم تصميم وحدات المعالجة المركزية للحوسبة التعميمية ، مع التركيز على المعالجة التسلسلية للتعليمات. إنها ممتازة في المهام التي تتطلب تدفق تحكم معقد وتوقع الفروع ، مما يجعلها مناسبة لمجموعة واسعة من التطبيقات. ومع ذلك ، لدى وحدات المعالجة المركزية عدد محدود من النوى ، ويتم تقييد أدائها غالبًا بعرض النطاق الترددي ووقت الاستجابة للذاكرة.

2. بنية وحدة معالجة الرسومات (GPU) ومزاياها

ومع ذلك ، تم تصميم وحدات معالجة الرسومات للحوسبة الموازية بشكل كبير. إن لديهم عددًا كبيرًا من النوى البسيطة نسبيًا ، تسمى نواة CUDA أو معالجات التدفق ، والتي تمتOptimizing framework code for GPU executionMayedة بصورة مثلى لأداء العمليات نفسها على نقاط البيانات المتعددة بشكل متزامن. تجعل هذه البنية الموازية الوحدات المعالجة للرسومات فعالة بشكل استثنائي في العمليات المصفوفة والتجاهلية التي تكمن في قلب خوارزميات تعلم العمق.

ب. أجيال وحدات معالجة الرسومات

1. وحدات معالجة الرسومات التي تدعم تقنية CUDA

لعب تطوير تقنية CUDA (Compute Unified Device Architecture) من NVIDIA دورًا حاسمًا في الانتشار الواسع لوحدات معالجة الرسومات في تعلم العمق. توفر وحدات معالجة الرسومات التي تدعم تقنية CUDA نموذجًا للبرمجة وتراكم برامج يسمح للمطورين بالاستفادة من قدرات معالجة الرسومات الموازية للحوسبة التعميمية ، بما في ذلك تطبيقات تعلم العمق.

2. أنوية Tensor وأهميتها

في الوقت الحاضر ، قدمت NVIDIA أنوية Tensor وحدة معالجة متخصصة داخل وحدات معالجة الرسومات التي تم تحسينها للضرب المصفوفة-مصفوفة وتجميعاتها التي تُستخدم عادة في تعلم العمق. تعمل أنوية Tensor على تحسين أداء وكفاءة الطاقة لعبء العمل لتعمير العمليات التي تنطوي على عمليات المصفوفة الكبيرة ، وخاصةً في المهام التي تنطوي على عمليات المصفوفة الكبيرة.

III. أطر عمل تعلم العمق ودعم وحدات معالجة الرسومات

أ. الأطر الشائعة لتعلم العمق

1. TensorFlow

TensorFlow هي إطار عمل لتعلم الآلة مفتوح المصدر تم تطويره بواسطة Google والذي يوفر دعمًا ممتازًا لتسريع وحدات المعالجة المركزية. يتيح للمطورين الاستفادة من مكتبات CUDA و cuDNN الخاصة بشركة NVIDIA للاستفادة من عتاد وحدة معالجة الرسومات لمهام تعلم العمق.

2. PyTorch

PyTorch هو إطار عمل آخر شائع لتعلم العمق مفتوح المصدر ، تم تطويره بواسطة Facebook AI Research lab. يتكامل PyTorch بسهولة مع وحدات معالجة الرسومات التي تدعم تقنية CUDA ، مما يسمح بتسريع فعال للتدريب والاستنتاج باستخدام وحدة معالجة الرسومات.

3. Keras

Keras هو واجهة برمجة تطبيقات متقدمة للشبكات العصبية التي تعمل على أعلى مستوى من TensorFlow و CNTK أو Theano. يوفر واجهة سهلة الاستخدام لبناء وتدريب نماذج تعلم عميق ، ويدعم أيضًا تسريع وحدة معالجة الرسومات عبر خلفيات TensorFlow أو Theano الأساسية.

4. مكتبة NVIDIA للشبكات العصبية العميقة باستخدام تقنية CUDA (cuDNN)

cuDNN هي مكتبة تسريع وحدة معالجة الرسومات للشبكات العصبية العميقة ، تم تطويرها بواسطة شركة NVIDIA. يوفر تنفيذات محسنة لعمليات تعلم العمق المشتركة ، مثل الانضمام والتجميع ودوال التنشيط ، وتُستخدم على نطاق واسع من قبل أطر عمل تعلم العمق للاستفادة من عتاد وحدة معالجة الرسومات.

ب. تسريع وحدة معالجة الرسومات في أطر عمل تعلم العمق

1. تحسين كود الأطر العمل لتنفيذ وحدة معالجة الرسومات

غالبًا ما توفر أطر العمل لتعلم العمق مثل TensorFlow و PyTorch تسريعًا تلقائيًا لوحدة معالجة الرسومات عن طريق تحسين عملياتها الأساسية للتنفيذ على وحدات معالجة الرسومات التي تدعم تقنية CUDA. ويشمل ذلك إدارة الذاكرة الفعالة وإطلاق النواة والتكامل مع مكتبات مثل cuDNN.

2. دمج مكتبات وحدة معالجة الرسومات المعجلة (مثل cuDNN)

تستطيع أطر العمل في تعلم العمق تحسين أداء وحدة معالجة الرسومات بشكل أكبر من خلال دمجها مع مكتبات متخصصة مثل cuDNN من NVIDIA. توفر هذه المكتبات تنفيذات محسنة لعمليات تعلم العمق المشتركة ، مما يستغل تمامًا قدرات معالجة الرسومات الموازية.

IV. اختيار أجهزة وحدات معالجة الرسومات لتعلم العمق

أ. العوامل المرجعية

1. ذاكرة وحدة معالجة الرسومات

كمية الذاكرة المتاحة على وحدة معالجة الرسومات هي عامل حاسم ، حيث يمكن أن تتطلب نماذج تعلم العمق كميات كبيرة من الذاكرة لتخزين معلمات النموذج والتنشيطات الوسيطة وبيانات الإدخال / الإخراج أثناء التدريب والاستنتاج.

2. قوة حسابية وحدة معالجة الرسومات

عدد نوى CUDA وسرعة الساعة والعمليات العائمة البرمجية الكلية لثانية واحدة (FLOPS) لوحدة معالجة الرسومات تؤثر مباشرةً على قدرتها على تسريع وظائف تعلم العمق ، خاصةً خلال مرحلة التدريب المكثفة حسابيًا.

3. بنية وحدة معالجة الرسومات (مثل نوى CUDA ، أنوية Tensor)

قد تؤثر بنية محددة لوحدة معالجة الرسومات ، مثل عدد وتكوين نوى CUDA ، بالإضافة إلى وجود أجهزة متخصصة مثل أنوية Tensor ، بشكل كبير على أدائها لمهام تعلم العمق.

4. استهلاك الطاقة ومتطلبات التبريد

تكون أعباء عمل تعلم العمق مرتفعة جدًا من حيث الطاقة ، ويجب مراعاة استهلاك الطاقة ومتطلبات التبريد لوحدة معالجة الرسومات ، خاصةً في سياق نشر بحجم كبير أو سيناريوهات الحوسبة على الحافة.

ب. مقارنة واختبار وحدات معالجة الرسومات

1. تشكيلة وحدات معالجة الرسومات من NVIDIA (مثل GeForce و Quadro و Tesla)

تقدم NVIDIA مجموعة من منتجات وحدة معالجة الرسومات ، ولكل منها نقاط قوة خاصة بها وحالات استخدام مستهدفة. تتركز سلسلة GeForce على التطبيقات المستهلكة وألعاب الفيديو ، بينما تم تصميم سلسلة Quadro و Tesla لمبيعات وحوسبة تعمل على مستوى المؤسسات والعميقة للحوسبة التعميمية.

2. خيارات وحدات معالجة الرسومات من AMD

على الرغم من أن NVIDIA تهيمن على سوق وحدات معالجة الرسومات المخصصة لتعلم العمق ، إلا أن AMD تقدم أيضًا خيارات منافسة يمكن أن توفر أداءً جيدًا وقيمة لبعض حالات استخدام تعلم العمق.

3. أدوات ومقاييس قياس الأداء (مثل FLOPs ، نطاق الذاكرة)

لمقارنة أداء وحدات معالجة الرسومات المختلفة في تعلم العمق ، من المهم استخدام أدوات المقاييس والأداء الخاصة بحمولات العمل والمتطلبات المحددة. من بين المقاييس الشائعة هناك FLOPS ونطاق الذاكرة ومقاييس تعلم العمق المتخصصة مثل MLPerf.

V. سير عمل تعلم العمق المستندة إلى وحدة معالجة الرسومات

أ. تجهيز البيانات والتعديل عليها باستخدام وحدة معالجة الرسومات

1. تجهيز الصور ومعالجة الفيديو

تتطلب العديد من نماذج تعلم العمق ، خاصةً في مهام رؤية الكمبيوتر ، معالجة مكثفة للبيانات الدخل ، مثل تغيير الحجم والتطبيع وتحويل مساحة الألوان. يمكن توزيع هذه العمليات بطريقة موازية وتسريعها باستخدام وحدة معالجة الرسومات.

2. تقنيات تعديل البيانات

تعديل البيانات هو تقنية شائعة في تعلم العمق لزيادة تنوع مجموعة البيانات التدريبية عن طريق تطبيق تحويلات مختلفة ، مثل الدوران والتحجيم والانعكاس. يمكن لتسريع وحدة معالجة الرسومات تسريع عملية إنشاء هذه العينات المعدلة.

ب. تدريب النموذج باستخدام وحدة معالجة الرسومات

1. معالجة تجمعات البيانات والتدريب الموازي

غالبًا ما يتم تدريب نماذج تعلم العمق باستخدام تدرج الحس الصغير ، حيث يتم تحديث معلمات النموذج استنادًا إلى التدرجات التي يتم حسابها من مجموعة فرعية صغيرة من بيانات التدريب. تتميز وحدات معالجة الرسومات بالتفوق في أداء هذه العمليات الموازية للدُفعات ، مما يؤدي إلى تحسينات كبيرة في عملية التدريب.

2. التدريب بدقة مركبة

تدريب الدقة المركبة هو تقنية تستفيد من أنوية Tensor المتخصصة في وحدات معالجة الرسومات الحديثة لأداء العمليات بدقة أقل (مثل float16) مع الحفاظ على دقة النموذج. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تحسينات أداء كبيرة وتقليل استخدام الذاكرة أثناء التدريب.

3. التدريب الموزع على عدة وحدات معالجة الرسومات

يمكن توزيع التدريب على عدة وحدات معالجة الرسومات للنماذج ومجموعات البيانات الكبيرة في تعلم العمق على مستوى أجهزة واحدة أو في نظام موزع. يمكن أن يقدم ذلك تحسينات سريعة للغاية في وقت التدريب ، ولكنه يتطلب إدارة دقيقة للتوازي الموديل والبيانات.

C. الاستنتاج ونشر

1. الاستنتاج التي تسرعه وحدة معالجة الرسومات

بمجرد تدريب نموذج تعلم عميق ، يمكن أن يستفيد مرحلة الاستنتاج (أو التنبؤ) أيضًا من تسريع وحدة معالجة الرسومات. يمكن أن تقوم وحدات معالجة الرسومات بأداء فعال لعمليات المصفوفة المطلوبة لعمل التنبؤات ، مما يؤدي إلى زمن انتقال أسرع وإنتاجية أعلى.

2. نشر النماذج على أجهزة الحواف ذات وحدات معالجة الرسومات

شهدت الحوسبة على الحافة شعبية متزايدة ، مما أدى إلى تطوير أجهزة الحواف التي تدعم وحدات معالجة الرسومات المعجلة ، مثل Jetson من NVIDIA و Intel Neural Compute Stick. يمكن أن تعمل هذه الأجهزة على تشغيل نماذج تعلم عميق مباشرة على حافة النظام ، مما يقلل من وقت الاستجابة والحاجة إلى الاتصال بالسحابة.

شبكات عصبية تكاملية (CNNs)

الشبكات العصبية التكاملية (CNNs) هي نوع خاص من الشبكات العصبية يناسب معالجة وتحليل البيانات الصورية بشكل خاص. تستمد الشبكات العصبية التكاملية إلهامها من بنية قشرة العقل البصرية للإنسان وتم تصميمها لاستخلاص وتعلم السمات تلقائيًا من البيانات الصورية الخام.

المكونات الرئيسية لبنية شبكة العصبية التكاملية هي:## الطبقات التحويلية الفائقة: تطبيق هذه الطبقات ينطوي على مجموعة من الفلاتر القابلة للتعلم (والمعروفة أيضًا بالنواة) على الصورة المدخلة. تكون كل فلتر مسؤولة عن اكتشاف ميزة أو نمط محدد في الصورة، مثل الحواف أو الأشكال أو القوام. يتمثل مخرج الطبقة التحويلية في خريطة ميزات تمثل وجود وموقع هذه الميزات في الصورة المدخلة.

طبقات الانضغاط: تستخدم طبقات الانضغاط لتقليل الأبعاد المكانية لخرائط الميزات، مع الحفاظ على أهم المعلومات. العملية الأكثر شيوعًا لانضغاط البيانات هي الانضغاط الأقصى، حيث يتم تحديد القيمة القصوى داخل منطقة مكانية صغيرة من خريطة الميزات.

طبقات الاتصال الكاملة: بعد أن قامت الطبقات التحويلية وطبقات الانضغاط بإستخراج الميزات ذات الصلة من الصورة المدخلة، تكون الطبقات الأخيرة للموديل العصبي الرائف بالاتصال الكامل، والتي تشبه تلك المستخدمة في الشبكات العصبية التقليدية. تعمل هذه الطبقات على تصنيف الصورة المدخلة بناءً على الميزات المُستخرجة.

وهنا مثال على تصميم بسيط لنموذج CNN لتصنيف الصور:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
 
# تعريف نموذج CNN
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
 
# تجميع النموذج
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

في هذا المثال، يتكون نموذج CNN من ثلاث طبقات تحويلية تليها طبقتان لانضغاط البيانات القصوى، وطبقة تسطيح، وطبقتان للاتصال الكامل. يكون مدخل النموذج صورة باللون الرمادي 28x28، والمخرج هو توزيع احتمالي على 10 فئات (مهمة تصنيف الأرقام MNIST الكلاسيكية).

الشبكات العصبية المستنسخة (RNNs)

الشبكات العصبية المستنسخة (RNNs) هي نوع من الشبكات العصبية المصممة لمعالجة البيانات التسلسلية، مثل النصوص والكلام والبيانات المتسلسلة بالزمن. وعلى عكس الشبكات العصبية المتصاعدة، التي تعالج كل إدخال بشكل مستقل، تحتفظ الشبكات العصبية المستنسخة بحالة مخفية يتم تحديثها في كل خطوة زمنية، مما يسمح لها بالتقاط الاعتمادات بين العناصر في التسلسل.

المكونات الرئيسية لتصميم RNN هي:

1. تسلسل الإدخال: إدخال RNN هو تسلسل من البيانات، مثل جملة نصية أو سلسلة زمنية من قراءات المستشعرات.

2. الحالة المخفية: تمثل الحالة المخفية للشبكة العصبية المستنسخة الذاكرة الداخلية للشبكة، والتي يتم تحديثها في كل خطوة زمنية بناءً على الإدخال الحالي والحالة المخفية السابقة.

3. تسلسل الإخراج: إخراج شبكة العصبية المستنسخة يمكن أن يكون تسلسل التنبؤات، تنبؤ واحد لكل خطوة زمنية في سلسلة الإدخال، أو تنبؤ واحد تستند على كامل تسلسل الإدخال.

وهنا مثال على RNN بسيط لتوليد النص:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
 
# تعريف نموذج RNN
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=1000, output_dim=128, input_length=20))
model.add(LSTM(128))
model.add(Dense(1000, activation='softmax'))
 
# تجميع النموذج
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')

في هذا المثال، يتكون نموذج RNN من طبقة فرعية، وهي طبقة تضمين (Embedding)، وطبقة LSTM (Long Short-Term Memory)، وطبقة خرج كثيفة. تقوم طبقة التضمين بتحويل النص المدخل إلى تسلسل من التمثيلات الكثيفة، والتي يتم معالجتها بواسطة طبقة LSTM. تحدث طبقة LSTM تحديثًا للحالة المخفية في كل خطوة زمنية، مما يسمح لها بالتقاط الاعتمادات بين الكلمات في سلسلة الإدخال. في النهاية، تُنتج طبقة الخرج الكثيفة توزيع احتمالي على 1000 كلمة شائعة في بيانات التدريب، والتي يمكن استخدامها لتوليد نص جديد.

انتقال المعرفة

انتقال المعرفة هو تقنية قوية في التعلم العميق تُمكنك من الاستفادة من المعرفة والميزات المكتسبة عن طريق نموذج مدرب مُسبقًا لحل مهمة مختلفة ولكن ذات صلة. يكون هذا مفيدًا بشكل خاص عندما يكون لديك كمية محدودة من بيانات التدريب لمشكلتك المحددة، حيث يمكنك استخدام نموذج مُعد مُسبقًا كنقطة انطلاق وضبطه بناءً على بياناتك الخاصة.

العملية العامة لانتقال المعرفة باستخدام نماذج التعلم العميق هي كالتالي:

1. اختيار نموذج مدرب مُسبقًا: قم بتحديد نموذج مدرب مُسبقًا تم تدريبه على مجموعة بيانات كبيرة وذي صلة بمجال المشكلة الخاصة بك. من بين النماذج المدربة مُسبقًا الشائعة تشمل VGG، ResNet و BERT، وغيرها.

2. تجميد النموذج الأساسي: قم بتجميد أو تثبيت أوزان النموذج الأساسي، حتى لا تُكتَب الميزات التي تمت تعلمها من قِبَل النموذج المدرب مُسبقًا أثناء عملية ضبطه.

3. إضافة رأس جديد: أضف مجموعة جديدة من الطبقات (المعروفة أيضًا بـ "الرأس") إلى النموذج المدرب مُسبقًا، والتي ستتم تدريبها على مهمتك المحددة. سيكون هذا الرأس الجديد مسؤولًا عن التنبؤ النهائي أو التصنيف.

4. ضبط النموذج: قم بتدريب طبقات الرأس الجديدة في حين يتم الاحتفاظ بالنموذج الأساسي مجمدًا. يسمح ذلك للنموذج بالتكيف لمشكلتك المحددة دون فقدان الميزات العامة التي تمت تعلمها من قِبَل النموذج المدرب مُسبقًا.

وإليك مثال على انتقال المعرفة باستخدام نموذج VGG16 المدرب مُسبقًا لتصنيف الصور:

from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
from tensorflow.keras.models import Model
 
# تحميل نموذج VGG16 المُدرَّب مُسبقًا، باستبعاد الطبقات العلوية (المتصلة تمامًا)
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
 
# تثبيت النموذج الأساسي
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False
 
# إضافة رأس جديد للنموذج
x = base_model.output
x = Flatten()(x)
x = Dense(256, activation='relu')(x)
output = Dense(10, activation='softmax')(x)
 
# إنشاء النموذج النهائي
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=output)
 
# تجميع النموذج
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

في هذا المثال، نبدأ بنموذج VGG16 المدرب مُسبقًا، الذي تم تدريبه على مجموعة بيانات ImageNet. نقوم بإزالة الطبقات العلوية (المتصلة تمامًا) من النموذج ونضيف رأسًا جديدًا يتألف من طبقة تسطيح، وطبقة كثيفة ذات 256 وحدة ووظيفة تنشيط ReLU، وأخيرًا طبقة كثيفة نهائية تحتوي على 10 وحدات ووظيفة تنشيط softmax لمهمة التصنيف.

من خلال تثبيت النموذج الأساسي وتدريب الطبقات الجديدة فقط، يمكننا استغلال الميزات العامة التي تمت تعلمها بواسطة نموذج VGG16 المدرب مُسبقًا وتكييفه لحل مشكلة التصنيف الخاصة بنا، وذلك حتى مع كمية محدودة نسبيًا من بيانات التدريب.

الاستنتاج

في هذا البرنامج التعليمي، قمنا باستكشاف العديد من المفاهيم والتقنيات الرئيسية في التعلم العميق، بما في ذلك الشبكات العصبية التحويلية لمعالجة الصور، والشبكات العصبية المستنسخة للبيانات التسلسلية، وانتقال المعرفة للاستفادة من النماذج المدربة مُسبقًا.

تعتبر الشبكات العصبية التحويلية أدوات قوية لاستخراج وتعلم الميزات من البيانات الصورية الخام، مما يجعلها فعّالة لمجموعة واسعة من مهام رؤية الحاسوب. من ناحية أخرى، تم تصميم الشبكات العصبية المستنسخة لمعالجة البيانات التسلسلية، مثل النصوص أو السلاسل الزمنية، من خلال الاحتفاظ بحالة مخفية تُحدَّث في كل خطوة زمنية.

انتقال المعرفة هي تقنية قوية تسمح لك بالاستفادة من المعرفة والميزات التي تم تعلمها بواسطة نموذج مدرب مُسبقًا لحل مشكلة مختلفة ولكن ذات صلة. هذا يكون مفيدًا بشكل خاص عندما يكون لديك كمية محدودة من بيانات التدريب لمشكلتك المحددة.

من خلال فهم هذه المفاهيم والتقنيات في التعلم العميق، يمكنك بناء نماذج أكثر فعالية وكفاءة لمجموعة واسعة من التطبيقات، بدءًا من التعرف على الصور إلى معالجة اللغة الطبيعية وأكثر من ذلك.