كيفية بناء عدة وحدات معالجة رسومية لتعلم عميق

لقد أحدث التعلم العميق ثورة في مجال الذكاء الاصطناعي، مما مكّن الآلات من التعلم من كميات هائلة من البيانات وإجراء تنبؤات دقيقة. ومع ذلك، فإن تدريب نماذج التعلم العميق قد يكون مستهلكًا للوقت وشديد الحوسبة. وهنا تأتي وحدات المعالجة الرسومية المتعددة لتقدم حلاً قويًا لتسريع عملية التدريب. في هذه المقالة، سنستكشف كيفية الاستفادة من وحدات المعالجة الرسومية المتعددة للتعلم العميق، بما في ذلك استراتيجيات التوازي، والدعم متعدد وحدات المعالجة الرسومية في الإطارات الشائعة، وقياسات الأداء، ونماذج النشر.

فهم فوائد وحدات المعالجة الرسومية المتعددة في التعلم العميق

أصبحت وحدات المعالجة الرسومية هي الأجهزة المفضلة للتعلم العميق بسبب قدرتها على إجراء معالجة متوازية. على عكس وحدات المعالجة المركزية، والتي تتفوق في التعامل مع المنطق المعقد والمهام العامة، فإن وحدات المعالجة الرسومية مصممة للتعامل مع الحسابات المتكررة والمتوازية بشكل كبير. من خلال استخدام وحدات معالجة رسومية متعددة، يمكنك تسريع تدريب نماذج التعلم العميق بشكل كبير، مما يمكنك من معالجة مجموعات بيانات أكبر وبناء نماذج أكثر دقة في وقت أقصر.

تسريع التعلم العميق باستخدام المعالجة المتوازية

أحد المزايا الرئيسية لاستخدام وحدات معالجة رسومية متعددة للتعلم العميق هو القدرة على توزيع عملية التدريب بشكل متوازي. بدلاً من معالجة البيانات بشكل متتابع، يمكنك توزيع العبء على عدة وحدات معالجة رسومية، مما يسمح لها بالعمل بشكل متزامن. هذه المعالجة المتوازية يمكن أن تؤدي إلى تحسينات كبيرة في الأداء، وغالبًا ما تقلل من وقت التدريب من أيام أو أسابيع إلى مجرد ساعات.

على سبيل المثال، أظهرت دراسة أجراها Krizhevsky وآخرون [1] أن استخدام 2 وحدة معالجة رسومية يمكن أن يوفر سرعة تسريع بمقدار 1.7 مرة مقارنة بوحدة معالجة رسومية واحدة عند تدريب شبكة عصبية تلافيفية (CNN) على مجموعة بيانات ImageNet. وعلاوة على ذلك، حققوا سرعة تسريع بمقدار 3.5 مرات باستخدام 4 وحدات معالجة رسومية وسرعة تسريع بمقدار 6.2 مرات باستخدام 8 وحدات معالجة رسومية، مما يوضح قابلية التوسع في التدريب متعدد وحدات المعالجة الرسومية.

سرعة التسريع متعددة وحدات المعالجة الرسومية *الشكل 1:هنا الترجمة العربية للملف:

سرعة التسريع المحققة باستخدام عدة وحدات معالجة رسومية (GPUs) عند تدريب شبكة تحويلية متراكبة (CNN) على ImageNet[1].*

التغلب على قيود الذاكرة باستخدام التوازي في النموذج

ميزة أخرى لاستخدام عدة وحدات معالجة رسومية هي القدرة على التغلب على قيود الذاكرة. عند تدريب نماذج تعلم عميق كبيرة ومعقدة، قد تتجاوز معلمات النموذج سعة ذاكرة وحدة معالجة رسومية واحدة. من خلال استخدام التوازي في النموذج، يمكنك تقسيم النموذج على عدة وحدات معالجة رسومية، مما يسمح لكل وحدة معالجة رسومية بالتعامل مع جزء من النموذج. هذا يمكّنك من تدريب نماذج لا يمكن تضمينها في وحدة معالجة رسومية واحدة.

استراتيجيات التوازي لتعلم عميق متعدد وحدات المعالجة الرسومية

لاستغلال قوة عدة وحدات معالجة رسومية بشكل كامل، عليك تنفيذ استراتيجيات التوازي في سيرورات التعلم العميق الخاصة بك. هناك طريقتان رئيسيتان للتوازي: التوازي في النموذج والتوازي في البيانات.

التوازي في النموذج: تقسيم النماذج على وحدات المعالجة الرسومية

يتضمن التوازي في النموذج تقسيم نموذج التعلم العميق إلى نماذج فرعية أصغر وتخصيص كل نموذج فرعي لوحدة معالجة رسومية مختلفة. هذه الاستراتيجية مفيدة بشكل خاص عند التعامل مع نماذج كبيرة لا يمكن أن تتناسب مع ذاكرة وحدة معالجة رسومية واحدة. من خلال توزيع النموذج على عدة وحدات معالجة رسومية، يمكنك تدريب النموذج بالكامل بشكل متوازٍ، حيث تركز كل وحدة معالجة رسومية على جزء محدد من النموذج.

التوازي في النموذج الشكل 2: توضيح للتوازي في النموذج، حيث يتم تقسيم النموذج على عدة وحدات معالجة رسومية[2].

التوازي في البيانات: توزيع البيانات على وحدات المعالجة الرسومية

من ناحية أخرى، يتضمن التوازي في البيانات إنشاء نسخ متعددة من نفس النموذج وتخصيص كل نسخة لوحدة معالجة رسومية مختلفة. تقوم كل وحدة معالجة رسومية بمعالجة جزء من بيانات التدريب بشكل متوازٍ، ويتم متوسط التدرجات من جميع النسخ لتحديث معلمات النموذج. يكون التوازي في البيانات فعالًا عندما يكون لديك مجموعة بيانات كبيرة يمكن تقسيمها بسهولة إلى مجموعات فرعية أصغر.

التوازي في البيانات الشكل 3: توضيح للتوازي في البيانات، حيث يتم توزيع البيانات على عدة وحدات معالجة رسومية[2].

أظهرت دراسة أجراها Goyal وآخرون [3] التأثير.هنا ترجمة الملف إلى اللغة العربية. لم يتم ترجمة الشفرة البرمجية، وتمت ترجمة التعليقات فقط. لم يتم إضافة أي تعليقات إضافية في بداية الملف.

الدعم متعدد وحدات المعالجة الرسومية في أطر عمل التعلم العميق

توفر أطر عمل التعلم العميق الشائعة، مثل TensorFlow و PyTorch، دعمًا مدمجًا للتدريب متعدد وحدات المعالجة الرسومية، مما يجعل من السهل الاستفادة من قوة العديد من وحدات المعالجة الرسومية.

TensorFlow: استراتيجيات موزعة للتدريب متعدد وحدات المعالجة الرسومية

يوفر TensorFlow واجهة برمجة التطبيقات tf.distribute.Strategy، والتي تسمح لك بتوزيع حمل عمل التدريب الخاص بك على عدة وحدات معالجة رسومية أو حتى على عدة أجهزة. MirroredStrategy مصممة خصيصًا للتدريب متعدد وحدات المعالجة الرسومية على جهاز واحد، بينما تمكّن TPUStrategy من استخدام وحدات معالجة التنسور (TPUs) للتدريب المسرع.

باستخدام استراتيجيات التوزيع في TensorFlow، يمكنك بسهولة تقسيم مجموعة البيانات الخاصة بك، وإنشاء نسخ من النموذج، ومتوسط التدرجات عبر وحدات المعالجة الرسومية. يتعامل الإطار مع التفاصيل المنخفضة المستوى للتدريب الموزع، مما يسمح لك بالتركيز على بناء وتدريب نماذجك.

PyTorch: فئات التوازي لتدريب متعدد وحدات المعالجة الرسومية

يوفر PyTorch عدة فئات توازي لتسهيل التدريب متعدد وحدات المعالجة الرسومية. تمكّن فئة DataParallel من توزيع نسخ النموذج عبر عدة وحدات معالجة رسومية على جهاز واحد، بينما تمتد فئة DistributedDataParallel لدعم التدريب الموزع عبر عدة أجهزة.

يوفر PyTorch أيضًا وحدة model_parallel، والتي تسمح لك بتقسيم النماذج الكبيرة عبر عدة وحدات معالجة رسومية. تمكّن هذه الوحدة من إجراء كل من التوازي على مستوى النموذج والتوازي على مستوى البيانات في نفس الوقت، مما يوفر مرونة في إعداد التدريب الخاص بك.

مقاييس الأداء والقابلية للتطوير

لإظهار المكاسب في الأداء التي تم تحقيقها باستخدام عدة وحدات معالجة رسومية، دعنا نلقي نظرة على بعض المقاييس والدراسات حول القابلية للتطوير.

Shallue et .هنا ترجمة الملف إلى اللغة العربية. بالنسبة للشفرة، لا تترجم الشفرة، بل ترجم التعليقات فقط. لا تضف أي تعليقات إضافية في بداية الملف.

قام Yao et al. [4] بإجراء دراسة حول قابلية التوسع في تدريب التعلم العميق باستخدام وحدات معالجة الرسومات (TPUs). قاموا بتدريب نموذج ResNet-50 على مجموعة بيانات ImageNet وشاهدوا تدرج خطي تقريبًا حتى 1024 وحدة TPU. باستخدام 1024 وحدة TPU، حققوا وقت تدريب قدره 2.2 دقيقة لكل حقبة، مقارنة بـ 256 دقيقة لكل حقبة عند استخدام وحدة TPU واحدة.

قابلية التوسع لوحدات TPU الشكل 4: قابلية التوسع في تدريب نموذج ResNet-50 على ImageNet باستخدام وحدات TPU[4].

وبالمثل، أظهر Yamazaki et al. [5] قابلية التوسع لتدريب متعدد الـ GPU باستخدام نموذج BERT على مجموعة بيانات SQuAD. حققوا زيادة في السرعة بمقدار 46.5 مرة عند استخدام 512 وحدة GPU مقارنة بوحدة GPU واحدة، مما يوضح إمكانية تسريع تدريب نماذج اللغة الكبيرة.

نماذج النشر لتعلم عميق متعدد الـ GPU

عند نشر حلول التعلم العميق متعدد الـ GPU، هناك العديد من نماذج النشر للنظر فيها، لكل منها مزاياه واستخداماته الخاصة.

خوادم الـ GPU: الجمع بين وحدات المعالجة المركزية (CPU) والـ GPU

خوادم الـ GPU هي أجهزة قوية تحتوي على العديد من وحدات الـ GPU إلى جانب واحدة أو أكثر من وحدات المعالجة المركزية. في هذا التكوين، تعمل وحدات المعالجة المركزية كمركز إدارة رئيسي، حيث توزع المهام على وحدات الـ GPU وتجمع النتائج. خوادم الـ GPU مثالية للنشر على نطاق صغير أو التجريب، مما يتيح لك إنشاء نموذج أولي واختبار شفرة متعددة الـ GPU الخاصة بك قبل التوسع.

مجموعات الـ GPU: التوسع عبر العديد من العقد

تتكون مجموعات الـ GPU من العديد من العقد، حيث يحتوي كل منها على واحدة أو أكثر من وحدات الـ GPU. يمكن أن تكون هذه المجموعات متجانسة (جميع العقد لديها نفس تكوين الـ GPU) أو غير متجانسة (العقد لديها تكوينات مختلفة للـ GPU). تمكّن مجموعات الـ GPU من التوسع في أحمال العمل الخاصة بالتعلم العميق، مما يسمح بتدريب نماذج كبيرة جدًا أو معالجة مجموعات بيانات ضخمة.

Kubernetes لتنسيق وحدات الـ GPU

Kubernetes هو منصة شائعة لتنسيق الحاويات تدعم استخدام وحدات الـ GPU في بيئات الحاويات. باستخدام Kubernetes، يمكنك تخصيص وحدات الـ GPU بشكل ديناميكي لمختلف أحمال العمل، مما يضمن الاستخدام الفعال للموارد. يوفر Kubernetes القابلية للنقل والقابلية للتوسع.هنا هو الترجمة العربية للملف:

الخاتمة

أصبحت وحدات المعالجة الرسومية المتعددة أداة أساسية لتسريع تدريب نماذج التعلم العميق. من خلال الاستفادة من استراتيجيات التوازي، مثل التوازي النموذجي والتوازي البياني، يمكنك استغلال قوة وحدات المعالجة الرسومية المتعددة لتدريب نماذج أكبر ومعالجة كميات هائلة من البيانات في جزء من الوقت.

توفر أطر عمل التعلم العميق مثل TensorFlow و PyTorch دعمًا مدمجًا لتدريب متعدد وحدات المعالجة الرسومية، مما يجعل من السهل تنفيذ سيناريوهات التدريب الموزع. تظهر قياسات الأداء ودراسات القابلية للتوسع التسريعات الكبيرة التي تم تحقيقها باستخدام وحدات المعالجة الرسومية المتعددة، مما يبرز إمكاناتها لتسريع أبحاث التعلم العميق وتطبيقاته.

سواء اخترت نشر حلول متعددة وحدات المعالجة الرسومية الخاصة بك على خوادم وحدات المعالجة الرسومية أو مجموعات وحدات المعالجة الرسومية أو Kubernetes، فإن النظر بعناية في نموذج النشر الخاص بك أمر حاسم لتحقيق الأداء والقابلية للتوسع المثلى.

مع استمرار تطور مجال التعلم العميق، ستزداد أهمية وحدات المعالجة الرسومية المتعددة. من خلال إتقان التقنيات وأفضل الممارسات للتعلم العميق متعدد وحدات المعالجة الرسومية، يمكنك البقاء في طليعة هذا المجال المثير وفتح آفاق جديدة في الذكاء الاصطناعي.

المراجع

[1] Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). ImageNet classification with deep convolutional neural networks. Advances in neural information processing systems, 25.

[2] Li, S., Zhao, Y., Varma, R., Salpekar, O., Noordhuis, P., Li, T., ... & Chintala, S. (2020). PyTorch distributed: Experiences on accelerating data parallel training. arXiv preprint arXiv:2006.15704.

[3] Goyal, P., Dollár, P., Girshick, R., Noordhuis, P., Wesolowski, L., Kyrola, A., ... & He, K. (2017). Accurate, large minibatch SGD: Training imagenet in 1 hour. arXiv preprint arXiv:1706.02677.

[4] Shallue, C. J., Lee, J., Antognini, J., Sohl-Dickstein, J., Frostig, R., & Dahl, G. E. (201.8). قياس آثار التوازي البياني على تدريب الشبكة العصبية. arXiv preprint arXiv:1811.03600.

[5] ياماساكي ، م. ، كاساجي ، أ. ، تابوتشي ، أ. ، هوندا ، ت. ، ميوا ، م. ، فوكوموتو ، ن. ، ... وتابارو ، ت. (2019). SGD مسرع آخر: ResNet-50 تدريب على ImageNet في 74.7 ثانية. arXiv preprint arXiv:1903.12650.