Wie man mehrere GPUs für Deep Learning aufbaut

Deep Learning hat das Gebiet der künstlichen Intelligenz revolutioniert und ermöglicht es Maschinen, aus riesigen Datenmengen zu lernen und genaue Vorhersagen zu treffen. Das Training von Deep-Learning-Modellen kann jedoch zeitaufwendig und rechenintensiv sein. Hier kommen mehrere GPUs ins Spiel, die eine leistungsstarke Lösung zur Beschleunigung des Trainingsprozesses bieten. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie man mehrere GPUs für Deep Learning nutzen kann, wobei wir Parallelisierungsstrategien, Unterstützung für mehrere GPUs in gängigen Frameworks, Leistungskennzahlen und Bereitstellungsmodelle behandeln.

Verständnis der Vorteile mehrerer GPUs im Deep Learning

GPUs haben sich aufgrund ihrer Fähigkeit zur Parallelverarbeitung zur Standardhardware für Deep Learning entwickelt. Im Gegensatz zu CPUs, die bei komplexer Logik und allgemeinen Aufgaben glänzen, sind GPUs darauf ausgelegt, hochrepetitive und parallele Berechnungen durchzuführen. Durch die Nutzung mehrerer GPUs können Sie den Trainingsprozess von Deep-Learning-Modellen erheblich beschleunigen und so größere Datensätze verarbeiten und genauere Modelle in kürzerer Zeit erstellen.

Beschleunigung des Deep Learning durch Parallelverarbeitung

Einer der Hauptvorteile der Verwendung mehrerer GPUs für Deep Learning ist die Möglichkeit, den Trainingsprozess zu parallelisieren. Anstatt die Daten sequenziell zu verarbeiten, können Sie die Arbeitslast auf mehrere GPUs verteilen, so dass sie gleichzeitig arbeiten können. Diese Parallelverarbeitung kann zu erheblichen Leistungsverbesserungen führen und die Trainingszeit oft von Tagen oder Wochen auf wenige Stunden reduzieren.

Eine Studie von Krizhevsky et al. [1] zeigte beispielsweise, dass die Verwendung von 2 GPUs eine 1,7-fache Beschleunigung gegenüber einer einzelnen GPU beim Training eines konvolutionalen neuronalen Netzes (CNN) auf dem ImageNet-Datensatz bietet. Darüber hinaus erreichten sie eine 3,5-fache Beschleunigung mit 4 GPUs und eine 6,2-fache Beschleunigung mit 8 GPUs, was die Skalierbarkeit des Multi-GPU-Trainings zeigt.

Beschleunigung durch mehrere GPUs *Abbildung 1:Geschwindigkeitssteigerung bei der Verwendung mehrerer GPUs beim Training eines CNN auf ImageNet[1].

Überwindung von Speicherbeschränkungen durch Modellparallelität

Ein weiterer Vorteil mehrerer GPUs ist die Möglichkeit, Speicherbeschränkungen zu überwinden. Beim Training großer und komplexer Deep-Learning-Modelle können die Modellparameter den Speicherplatz einer einzelnen GPU übersteigen. Durch den Einsatz von Modellparallelität können Sie das Modell auf mehrere GPUs aufteilen, sodass jede GPU einen Teil des Modells verarbeitet. Dadurch können Sie Modelle trainieren, die andernfalls nicht in den Speicher einer einzelnen GPU passen würden.

Parallelisierungsstrategien für Multi-GPU-Deep-Learning

Um die Leistungsfähigkeit mehrerer GPUs voll auszuschöpfen, müssen Sie Parallelisierungsstrategien in Ihren Deep-Learning-Workflows implementieren. Es gibt zwei Hauptansätze für die Parallelisierung: Modellparallelität und Datenparallelität.

Modellparallelität: Aufteilung von Modellen auf mehrere GPUs

Modellparallelität beinhaltet das Aufteilen eines Deep-Learning-Modells in kleinere Teilmodelle und die Zuweisung jedes Teilmodells an eine andere GPU. Diese Strategie ist besonders nützlich, wenn es sich um große Modelle handelt, die nicht in den Speicher einer einzelnen GPU passen. Durch die Verteilung des Modells auf mehrere GPUs können Sie das gesamte Modell parallel trainieren, wobei sich jede GPU auf einen bestimmten Teil des Modells konzentriert.

Modellparallelität Abbildung 2: Illustration der Modellparallelität, bei der ein Modell auf mehrere GPUs aufgeteilt wird[2].

Datenparallelität: Verteilung von Daten auf mehrere GPUs

Datenparallelität hingegen beinhaltet das Erstellen mehrerer Repliken desselben Modells und die Zuweisung jeder Replik an eine andere GPU. Jede GPU verarbeitet einen Teilsatz der Trainingsdaten parallel, und die Gradienten aller Repliken werden gemittelt, um die Modellparameter zu aktualisieren. Datenparallelität ist effektiv, wenn Sie einen großen Datensatz haben, der leicht in kleinere Teilmengen unterteilt werden kann.

Datenparallelität Abbildung 3: Illustration der Datenparallelität, bei der Daten auf mehrere GPUs verteilt werden[2].

Eine Studie von Goyal et al. [3] zeigte die Wirksamkeit.

Skalierbarkeit von Datenparallelität

Unterstützung mehrerer GPUs in Deep-Learning-Frameworks

Beliebte Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch bieten integrierte Unterstützung für das Training mit mehreren GPUs, was es einfacher macht, die Leistung mehrerer GPUs zu nutzen.

TensorFlow: Verteilte Strategien für Multi-GPU-Training

TensorFlow bietet die tf.distribute.Strategy-API, mit der Sie Ihre Trainingsaufgabe auf mehrere GPUs oder sogar mehrere Maschinen verteilen können. Die MirroredStrategy ist speziell für das Training mit mehreren GPUs auf einer einzigen Maschine konzipiert, während die TPUStrategy es Ihnen ermöglicht, Tensor Processing Units (TPUs) für beschleunigtes Training zu nutzen.

Mit den verteilten Strategien von TensorFlow können Sie Ihren Datensatz einfach segmentieren, Modellreplikate erstellen und Gradienten über GPUs hinweg mitteln. Das Framework verwaltet die Details der verteilten Ausbildung, so dass Sie sich auf den Aufbau und das Training Ihrer Modelle konzentrieren können.

PyTorch: Parallelitätsklassen für Multi-GPU-Training

PyTorch bietet mehrere Parallelitätsklassen, um das Training mit mehreren GPUs zu erleichtern. Die DataParallel-Klasse ermöglicht es Ihnen, Modellreplikate über mehrere GPUs auf einer einzigen Maschine zu verteilen, während die DistributedDataParallel-Klasse diese Funktionalität erweitert, um verteiltes Training über mehrere Maschinen hinweg zu unterstützen.

PyTorch bietet auch das model_parallel-Modul, mit dem Sie große Modelle über mehrere GPUs aufteilen können. Dieses Modul ermöglicht Ihnen, sowohl Modellparallelität als auch Datenparallelität gleichzeitig durchzuführen und bietet Flexibilität bei Ihrer Trainingsumgebung.

Leistungsbenchmarks und Skalierbarkeit

Um die Leistungsgewinne, die mit mehreren GPUs erzielt werden können, zu demonstrieren, werfen wir einen Blick auf einige Benchmarks und Skalierbarkeitsuntersuchungen.

Shallue et . al. [4] führten eine Studie zur Skalierbarkeit des Deep-Learning-Trainings mit TPUs durch. Sie trainierten ein ResNet-50-Modell auf dem ImageNet-Datensatz und beobachteten eine nahezu lineare Skalierung bis zu 1024 TPUs. Mit 1024 TPUs erreichten sie eine Trainingszeit von nur 2,2 Minuten pro Epoche, verglichen mit 256 Minuten pro Epoche bei Verwendung eines einzelnen TPUs.

TPU-Skalierbarkeit Abbildung 4: Skalierbarkeit des Trainings eines ResNet-50-Modells auf ImageNet mit TPUs[4].

Ähnlich dazu zeigten Yamazaki et al. [5] die Skalierbarkeit des Multi-GPU-Trainings mit dem BERT-Modell auf dem SQuAD-Datensatz. Sie erreichten eine 46,5-fache Beschleunigung bei Verwendung von 512 GPUs im Vergleich zu einer einzelnen GPU, was das Potenzial zur Beschleunigung des Trainings großer Sprachmodelle aufzeigt.

Bereitstellungsmodelle für Multi-GPU-Deep-Learning

Bei der Bereitstellung von Multi-GPU-Deep-Learning-Lösungen gibt es mehrere Bereitstellungsmodelle zu berücksichtigen, die jeweils ihre eigenen Vor- und Nachteile haben.

GPU-Server: Kombination von CPUs und GPUs

GPU-Server sind leistungsstarke Maschinen, die mehrere GPUs zusammen mit einer oder mehreren CPUs integrieren. In dieser Konfiguration dienen die CPUs als zentrale Verwaltungszentrale, die Aufgaben an die GPUs verteilen und die Ergebnisse sammeln. GPU-Server sind ideal für kleinere Bereitstellungen oder Experimente, da sie es Ihnen ermöglichen, Ihren Multi-GPU-Code zu prototypen und zu testen, bevor Sie ihn hochskalieren.

GPU-Cluster: Hochskalieren mit mehreren Knoten

GPU-Cluster bestehen aus mehreren Knoten, von denen jeder eine oder mehrere GPUs enthält. Diese Cluster können homogen (alle Knoten haben die gleiche GPU-Konfiguration) oder heterogen (Knoten haben unterschiedliche GPU-Konfigurationen) sein. GPU-Cluster ermöglichen es Ihnen, Ihre Deep-Learning-Workloads hochzuskalieren, sehr große Modelle zu trainieren oder riesige Datensätze zu verarbeiten.

Kubernetes für GPU-Orchestrierung

Kubernetes ist eine beliebte Container-Orchestrierungsplattform, die die Verwendung von GPUs in containerisierten Umgebungen unterstützt. Mit Kubernetes können Sie GPUs dynamisch verschiedenen Workloads zuweisen und so eine effiziente Nutzung der Ressourcen sicherstellen. Kubernetes bietet Portabilität und S.Skalierbarkeit für Multi-GPU-Bereitstellungen, mit denen Sie Ihre Deep-Learning-Lösungen einfach in verschiedenen Umgebungen verwalten und bereitstellen können.

Schlussfolgerung

Mehrere GPUs sind zu einem unverzichtbaren Werkzeug für die Beschleunigung des Deep-Learning-Modelltrainings geworden. Durch den Einsatz von Parallelisierungsstrategien wie Modellparallelität und Datenparallelität können Sie die Leistung mehrerer GPUs nutzen, um größere Modelle zu trainieren und riesige Datenmengen in einem Bruchteil der Zeit zu verarbeiten.

Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch bieten integrierte Unterstützung für Multi-GPU-Training, was die Implementierung von verteilten Trainingsworkflows erleichtert. Leistungsbenchmarks und Skalierbarkeitsuntersuchungen zeigen die erheblichen Leistungssteigerungen, die mit mehreren GPUs erzielt werden können, und demonstrieren ihr Potenzial für die Beschleunigung von Deep-Learning-Forschung und -Anwendungen.

Unabhängig davon, ob Sie Ihre Multi-GPU-Lösungen auf GPU-Servern, GPU-Clustern oder Kubernetes bereitstellen, ist eine sorgfältige Berücksichtigung Ihres Bereitstellungsmodells entscheidend für eine optimale Leistung und Skalierbarkeit.

Da sich das Gebiet des Deep Learning weiterentwickelt, wird die Bedeutung mehrerer GPUs nur zunehmen. Durch die Beherrschung der Techniken und bewährten Verfahren für Multi-GPU-Deep-Learning können Sie an der Spitze dieses spannenden Gebiets bleiben und neue Möglichkeiten in der Künstlichen Intelligenz erschließen.

Referenzen

[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). Messen der Auswirkungen von Datenparallelität auf das Training neuronaler Netze. arXiv-Preprint arXiv:1811.03600.

[5] Yamazaki, M., Kasagi, A., Tabuchi, A., Honda, T., Miwa, M., Fukumoto, N., ... & Tabaru, T. (2019). Noch ein beschleunigter SGD: ResNet-50-Training auf ImageNet in 74,7 Sekunden. arXiv-Preprint arXiv:1903.12650.