title: "Comment construire plusieurs GPU pour l'apprentissage en profondeur"

Comment construire plusieurs GPU pour l'apprentissage en profondeur

L'apprentissage en profondeur a révolutionné le domaine de l'intelligence artificielle, permettant aux machines d'apprendre à partir de vastes quantités de données et de faire des prédictions précises. Cependant, l'entraînement des modèles d'apprentissage en profondeur peut être long et gourmand en ressources de calcul. C'est là que plusieurs GPU entrent en jeu, offrant une solution puissante pour accélérer le processus d'entraînement. Dans cet article, nous explorerons comment tirer parti de plusieurs GPU pour l'apprentissage en profondeur, en couvrant les stratégies de parallélisme, le support multi-GPU dans les principaux frameworks, les tests de performance et les modèles de déploiement.

Comprendre les avantages des GPU multiples dans l'apprentissage en profondeur

Les GPU sont devenus le matériel de choix pour l'apprentissage en profondeur grâce à leur capacité à effectuer un traitement parallèle. Contrairement aux CPU, qui excellent dans la gestion de la logique complexe et des tâches générales, les GPU sont conçus pour gérer des calculs hautement répétitifs et parallèles. En utilisant plusieurs GPU, vous pouvez accélérer de manière significative l'entraînement des modèles d'apprentissage en profondeur, vous permettant de traiter des jeux de données plus importants et de construire des modèles plus précis dans un temps plus court.

Accélérer l'apprentissage en profondeur avec le traitement parallèle

L'un des principaux avantages de l'utilisation de plusieurs GPU pour l'apprentissage en profondeur est la possibilité de paralléliser le processus d'entraînement. Au lieu de traiter les données de manière séquentielle, vous pouvez répartir la charge de travail sur plusieurs GPU, leur permettant de travailler simultanément. Ce traitement parallèle peut entraîner des améliorations de performances substantielles, réduisant souvent le temps d'entraînement de jours ou de semaines à quelques heures seulement.

Par exemple, une étude de Krizhevsky et al. [1] a montré que l'utilisation de 2 GPU peut fournir une accélération de 1,7x par rapport à un seul GPU lors de l'entraînement d'un réseau de neurones convolutifs (CNN) sur le jeu de données ImageNet. De plus, ils ont atteint une accélération de 3,5x avec 4 GPU et de 6,2x avec 8 GPU, démontrant la scalabilité de l'entraînement multi-GPU.

Accélération multi-GPU Figure 1:.Accélération obtenue avec plusieurs GPU lors de l'entraînement d'un CNN sur ImageNet[1].

Surmonter les contraintes de mémoire avec le parallélisme de modèle

Un autre avantage des GPU multiples est la capacité de surmonter les contraintes de mémoire. Lors de l'entraînement de modèles d'apprentissage profond grands et complexes, les paramètres du modèle peuvent dépasser la capacité de mémoire d'un seul GPU. En utilisant le parallélisme de modèle, vous pouvez diviser le modèle sur plusieurs GPU, permettant à chaque GPU de gérer une partie du modèle. Cela vous permet d'entraîner des modèles qui ne pourraient autrement pas tenir dans un seul GPU.

Stratégies de parallélisme pour l'apprentissage profond multi-GPU

Pour exploiter pleinement la puissance de plusieurs GPU, vous devez mettre en œuvre des stratégies de parallélisme dans vos flux de travail d'apprentissage profond. Il existe deux approches principales au parallélisme : le parallélisme de modèle et le parallélisme de données.

Parallélisme de modèle : division des modèles sur les GPU

Le parallélisme de modèle implique de diviser un modèle d'apprentissage profond en sous-modèles plus petits et d'attribuer chaque sous-modèle à un GPU différent. Cette stratégie est particulièrement utile lorsqu'on traite de grands modèles qui ne peuvent pas tenir dans la mémoire d'un seul GPU. En répartissant le modèle sur plusieurs GPU, vous pouvez entraîner le modèle entier en parallèle, chaque GPU se concentrant sur une partie spécifique du modèle.

Parallélisme de modèle Figure 2 : Illustration du parallélisme de modèle, où un modèle est divisé sur plusieurs GPU[2].

Parallélisme de données : distribution des données sur les GPU

Le parallélisme de données, d'autre part, implique de créer plusieurs répliques du même modèle et d'attribuer chaque réplique à un GPU différent. Chaque GPU traite un sous-ensemble des données d'entraînement en parallèle, et les gradients de toutes les répliques sont moyennés pour mettre à jour les paramètres du modèle. Le parallélisme de données est efficace lorsque vous avez un grand jeu de données qui peut être facilement divisé en sous-ensembles plus petits.

Parallélisme de données Figure 3 : Illustration du parallélisme de données, où les données sont distribuées sur plusieurs GPU[2].

Une étude de Goyal et al. [3] a montré l'effet.

Prise en charge de plusieurs GPU dans les frameworks d'apprentissage profond

Les principaux frameworks d'apprentissage profond, comme TensorFlow et PyTorch, offrent une prise en charge intégrée de l'entraînement sur plusieurs GPU, ce qui facilite l'utilisation de la puissance de plusieurs GPU.

TensorFlow : Stratégies distribuées pour l'entraînement sur plusieurs GPU

TensorFlow propose l'API tf.distribute.Strategy, qui vous permet de répartir votre charge de travail d'entraînement sur plusieurs GPU ou même sur plusieurs machines. La MirroredStrategy est spécialement conçue pour l'entraînement sur plusieurs GPU sur une seule machine, tandis que la TPUStrategy vous permet d'utiliser des unités de traitement des tenseurs (TPU) pour accélérer l'entraînement.

Avec les stratégies distribuées de TensorFlow, vous pouvez facilement segmenter votre ensemble de données, créer des répliques de modèles et moyenner les gradients sur les GPU. Le framework gère les détails de bas niveau de l'entraînement distribué, vous permettant de vous concentrer sur la construction et l'entraînement de vos modèles.

PyTorch : Classes de parallélisme pour l'entraînement sur plusieurs GPU

PyTorch fournit plusieurs classes de parallélisme pour faciliter l'entraînement sur plusieurs GPU. La classe DataParallel vous permet de répartir les répliques de modèles sur plusieurs GPU sur une seule machine, tandis que la classe DistributedDataParallel étend cette fonctionnalité pour prendre en charge l'entraînement distribué sur plusieurs machines.

PyTorch propose également le module model_parallel, qui vous permet de répartir les grands modèles sur plusieurs GPU. Ce module vous permet d'effectuer à la fois le parallélisme de modèle et le parallélisme de données simultanément, offrant une flexibilité dans votre configuration d'entraînement.

Benchmarks de performance et évolutivité

Pour démontrer les gains de performance obtenus avec plusieurs GPU, examinons quelques benchmarks et études d'évolutivité.

Shallue et al. ont démontré l'efficacité du parallélisme de données en entraînant un modèle ResNet-50 sur le jeu de données ImageNet en utilisant 256 GPU. Ils ont atteint un temps d'entraînement de seulement 1 heure, contre 29 heures en utilisant 8 GPU. Cela démontre l'évolutivité et l'efficacité du parallélisme de données pour accélérer l'entraînement de l'apprentissage profond. al. [4] ont mené une étude sur la mise à l'échelle de l'entraînement de l'apprentissage profond à l'aide de TPU. Ils ont entraîné un modèle ResNet-50 sur le jeu de données ImageNet et ont observé une mise à l'échelle quasi linéaire jusqu'à 1024 TPU. Avec 1024 TPU, ils ont atteint un temps d'entraînement de seulement 2,2 minutes par époque, contre 256 minutes par époque lors de l'utilisation d'un seul TPU.

Mise à l'échelle des TPU Figure 4 : Mise à l'échelle de l'entraînement d'un modèle ResNet-50 sur ImageNet à l'aide de TPU[4].

De même, Yamazaki et al. [5] ont démontré la mise à l'échelle de l'entraînement multi-GPU à l'aide du modèle BERT sur le jeu de données SQuAD. Ils ont obtenu une accélération de 46,5x en utilisant 512 GPU par rapport à un seul GPU, montrant le potentiel d'accélération de l'entraînement des modèles de langage de grande taille.

Modèles de déploiement pour l'apprentissage profond multi-GPU

Lors du déploiement de solutions d'apprentissage profond multi-GPU, il existe plusieurs modèles de déploiement à prendre en compte, chacun avec ses propres avantages et cas d'utilisation.

Serveurs GPU : Combinaison de CPU et de GPU

Les serveurs GPU sont des machines puissantes qui intègrent plusieurs GPU aux côtés d'un ou plusieurs CPU. Dans cette configuration, les CPU agissent comme un centre de gestion central, distribuant les tâches aux GPU et collectant les résultats. Les serveurs GPU sont idéaux pour les déploiements à plus petite échelle ou l'expérimentation, vous permettant de prototyper et de tester votre code multi-GPU avant de passer à l'échelle.

Clusters GPU : Mise à l'échelle avec plusieurs nœuds

Les clusters GPU se composent de plusieurs nœuds, chacun contenant un ou plusieurs GPU. Ces clusters peuvent être homogènes (tous les nœuds ont la même configuration GPU) ou hétérogènes (les nœuds ont des configurations GPU différentes). Les clusters GPU vous permettent de mettre à l'échelle vos charges de travail d'apprentissage profond, d'entraîner des modèles très volumineux ou de traiter des jeux de données massifs.

Kubernetes pour l'orchestration GPU

Kubernetes est une plateforme d'orchestration de conteneurs populaire qui prend en charge l'utilisation de GPU dans les environnements conteneurisés. Avec Kubernetes, vous pouvez allouer dynamiquement des GPU à différentes charges de travail, assurant une utilisation efficace des ressources. Kubernetes offre portabilité et s.

Conclusion

Les cartes graphiques (GPU) multiples sont devenues un outil essentiel pour accélérer l'entraînement des modèles d'apprentissage profond. En tirant parti des stratégies de parallélisme, telles que le parallélisme de modèle et le parallélisme de données, vous pouvez exploiter la puissance de plusieurs GPU pour former des modèles plus importants et traiter de grandes quantités de données dans une fraction du temps.

Les frameworks d'apprentissage profond comme TensorFlow et PyTorch offrent un support intégré pour l'entraînement multi-GPU, ce qui facilite la mise en œuvre de workflows d'entraînement distribués. Les tests de performance et les études sur la mise à l'échelle démontrent les gains de vitesse significatifs obtenus avec plusieurs GPU, illustrant leur potentiel pour accélérer la recherche et les applications en apprentissage profond.

Que vous choisissiez de déployer vos solutions multi-GPU sur des serveurs GPU, des grappes GPU ou Kubernetes, une réflexion approfondie sur votre modèle de déploiement est essentielle pour obtenir des performances et une évolutivité optimales.

À mesure que le domaine de l'apprentissage profond continue d'évoluer, l'importance des GPU multiples ne fera que croître. En maîtrisant les techniques et les meilleures pratiques pour l'apprentissage profond multi-GPU, vous pouvez rester à l'avant-garde de ce domaine passionnant et déverrouiller de nouvelles possibilités en intelligence artificielle.

Références

[1] Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). Classification d'ImageNet avec des réseaux de neurones convolutifs profonds. Advances in neural information processing systems, 25.

[2] Li, S., Zhao, Y., Varma, R., Salpekar, O., Noordhuis, P., Li, T., ... & Chintala, S. (2020). PyTorch distribué : Expériences sur l'accélération de l'entraînement parallèle des données. arXiv preprint arXiv:2006.15704.

[3] Goyal, P., Dollár, P., Girshick, R., Noordhuis, P., Wesolowski, L., Kyrola, A., ... & He, K. (2017). SGD précis et à grand mini-lot : Entraîner ImageNet en 1 heure. arXiv preprint arXiv:1706.02677.

[4] Shallue, C. J., Lee, J., Antognini, J., Sohl-Dickstein, J., Frostig, R., & Dahl, G. E. (201. 8). Mesurer les effets du parallélisme des données sur l'entraînement des réseaux de neurones. Préimpression arXiv arXiv:1811.03600.

[5] Yamazaki, M., Kasagi, A., Tabuchi, A., Honda, T., Miwa, M., Fukumoto, N., ... & Tabaru, T. (2019). Encore une autre SGD accélérée : entraînement de ResNet-50 sur ImageNet en 74,7 secondes. Préimpression arXiv arXiv:1903.12650.