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title: "Comment choisir rapidement une carte graphique pour l'apprentissage en profondeur" date: 2024-03-27

Comment choisir rapidement une carte graphique pour l'apprentissage en profondeur

I. Introduction aux cartes graphiques pour l'apprentissage en profondeur

A. Définition des cartes graphiques (GPU)

Les cartes graphiques, ou unités de traitement graphique (GPU), sont du matériel spécialisé conçu pour le traitement parallèle efficace des données graphiques et multimédia. Elles sont principalement connues pour leur capacité à accélérer le rendu graphique, mais leur architecture parallèle haute performance en fait également un élément essentiel dans le domaine de l'apprentissage en profondeur.

B. Importance des cartes graphiques dans l'apprentissage en profondeur

L'apprentissage en profondeur, un sous-domaine de l'apprentissage automatique, a connu une forte augmentation de sa popularité et de son adoption ces dernières années. Il implique l'utilisation de réseaux de neurones artificiels pour apprendre et extraire des caractéristiques à partir de grands ensembles de données, permettant des tâches telles que la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et la reconnaissance vocale. Les exigences de calcul des algorithmes d'apprentissage en profondeur sont immenses, nécessitant le traitement de vastes quantités de données et l'entraînement de modèles complexes.

Les processeurs classiques (CPU) ont du mal à suivre les exigences de calcul de l'apprentissage en profondeur, car ils sont principalement conçus pour un traitement séquentiel. En revanche, les cartes graphiques excellent dans le traitement parallèle, ce qui en fait un choix idéal pour accélérer les charges de travail d'apprentissage en profondeur. L'architecture massivement parallèle des cartes graphiques leur permet d'effectuer de multiples calculs simultanément, accélérant considérablement l'entraînement et l'inférence des modèles d'apprentissage en profondeur.

L'adoption des cartes graphiques dans l'apprentissage en profondeur a été un tournant décisif, permettant aux chercheurs et aux praticiens de former des modèles de plus en plus complexes, de traiter des ensembles de données plus importants et d'atteindre des niveaux de précision et de performance sans précédent. La disponibilité de matériel GPU puissant et abordable, associée au développement de cadres et de bibliothèques d'apprentissage en profondeur efficaces, a été un moteur essentiel des progrès rapides dans le domaine de l'apprentissage en profondeur.

II. Comprendre l'architecture des cartes graphiques

A. Comparaison entre les CPU et les GPU

1. Structure et fonctionnement des CPU

Les processeurs (CPU), ou unités centrales de traitement, sont les processeurs principaux dans la plupart des systèmes informatiques. Ils sont conçus pour des calculs à usage général, excellant dans les tâches de traitement séquentiel. Les CPU ont généralement un petit nombre de cœurs haute performance, chaque cœur étant capable d'exécuter une seule instruction à la fois.

2. Structure et fonctionnement des GPU

Les cartes graphiques, quant à elles, sont conçues pour les tâches de traitement hautement parallèle, comme le rendu graphique et l'apprentissage en profondeur. Elles ont un grand nombre de cœurs plus petits et moins puissants, appelés cœurs CUDA ou processeurs de flux, qui peuvent exécuter plusieurs instructions simultanément. Cette architecture massivement parallèle permet aux GPU d'effectuer un grand nombre de calculs simples en parallèle, ce qui les rend bien adaptés aux exigences de calcul de l'apprentissage en profondeur.

B. Parallélisme dans les GPU

1. Architecture SIMD (Single Instruction, Multiple Data)

Les GPU utilisent une architecture SIMD (Single Instruction, Multiple Data), où une seule instruction est exécutée sur plusieurs éléments de données simultanément. Cette approche est très efficace pour les tâches d'apprentissage en profondeur, car elles impliquent souvent d'effectuer les mêmes opérations sur de grands lots de données.

2. Capacités de traitement massivement parallèle

Les capacités de traitement parallèle des GPU sont un facteur clé de leur succès dans l'apprentissage en profondeur. Grâce à un grand nombre de cœurs pouvant travailler de manière concurrente, les GPU peuvent effectuer de multiples calculs simultanément, accélérant considérablement l'entraînement et l'inférence des modèles d'apprentissage en profondeur.

III. Matériel GPU pour l'apprentissage en profondeur

A. Fabricants de puces GPU

1. NVIDIA

NVIDIA est un fabricant de cartes graphiques de premier plan et a été à l'avant-garde de la révolution de l'apprentissage en profondeur. Ses puces GPU, telles que les séries GeForce, Quadro et Tesla, sont largement utilisées dans les applications d'apprentissage en profondeur.

2. AMD

AMD (Advanced Micro Devices) est un autre acteur majeur sur le marché des GPU, proposant des séries Radeon et Instinct de cartes graphiques également adaptées aux charges de travail d'apprentissage en profondeur.

B. Modèles de GPU et leurs spécifications

1. Cartes graphiques NVIDIA

a. Série GeForce

La série GeForce est la gamme de cartes graphiques grand public de NVIDIA, conçue pour le jeu et le calcul à usage général. Bien qu'elles ne soient pas principalement destinées à l'apprentissage en profondeur, certains modèles GeForce peuvent encore être utilisés pour ces tâches, en particulier sur un budget limité.

b. Série Quadro

La série Quadro est la gamme de cartes graphiques professionnelles de NVIDIA, optimisée pour les applications de poste de travail, y compris l'apprentissage en profondeur. Les GPU Quadro offrent des fonctionnalités telles que la mémoire à code de correction d'erreurs (ECC) et la prise en charge des opérations à virgule flottante haute précision, les rendant adaptés aux déploiements d'apprentissage en profondeur critiques.

c. Série Tesla

La série Tesla est la gamme de GPU dédiée à l'apprentissage en profondeur et au calcul haute performance (HPC) de NVIDIA. Ces GPU sont spécifiquement conçus pour accélérer l'apprentissage en profondeur et d'autres charges de travail de calcul scientifique, avec des fonctionnalités telles que les cœurs tensoriels, l'interconnexion NVLink et la prise en charge du modèle de programmation CUDA de NVIDIA.

2. Cartes graphiques AMD

a. Série Radeon

Les cartes graphiques de la série Radeon d'AMD sont principalement destinées au marché grand public et aux jeux, mais certains modèles peuvent également être utilisés pour des tâches d'apprentissage en profondeur, en particulier pour des applications de plus petite échelle ou moins exigeantes en calcul.

b. Série Instinct

La série Instinct est la gamme de GPU dédiée à l'apprentissage en profondeur et au calcul haute performance d'AMD, conçue pour concurrencer la série Tesla de NVIDIA. Les GPU Instinct offrent des fonctionnalités telles que la mémoire haute bande passante (HBM), la prise en charge du modèle de programmation OpenCL et des optimisations pour les charges de travail d'apprentissage en profondeur.

C. Architecture de la mémoire GPU

1. Types de mémoire GPU

a. GDDR (Graphics Double Data Rate)

GDDR est un type de mémoire haute vitesse couramment utilisé dans les modèles de cartes graphiques grand public et professionnelles. Elle offre une bande passante élevée et une latence faible, la rendant adaptée aux applications graphiques et d'apprentissage en profondeur.

b. HBM (High-Bandwidth Memory)

HBM est une technologie de mémoire plus avancée qui offre une bande passante beaucoup plus élevée et une consommation d'énergie plus faible par rapport à GDDR. HBM est souvent utilisé dans les modèles de GPU haut de gamme dédiés à l'apprentissage en profondeur et au calcul haute performance, comme la série Tesla de NVIDIA et la série Instinct d'AMD.

2. Bande passante mémoire et son impact sur les performances

La bande passante mémoire d'un GPU est un facteur crucial pour ses performances dans les tâches d'apprentissage en profondeur. Une bande passante mémoire plus élevée permet un transfert de données plus rapide entre le GPU et sa mémoire, réduisant le temps passé sur les mouvements de données et permettant une utilisation plus efficace des ressources de calcul du GPU.

IV. Accélération GPU pour l'apprentissage en profondeur

A. CUDA (Compute Unified Device Architecture)

1. Cœurs CUDA et leur rôle dans le traitement parallèle

CUDA est le modèle de programmation et la plateforme logicielle propriétaire de NVIDIA pour le calcul GPU à usage général. Les cœurs CUDA sont les unités de traitement fondamentales au sein des GPU NVIDIA, responsables de l'exécution des calculs parallèles requis par les algorithmes d'apprentissage en profondeur.

2. Modèle de programmation CUDA

Le modèle de programmation CUDA fournit un ensemble d'API et d'outils qui permettent aux développeurs d'exploiter les capacités de traitement parallèle des GPU NVIDIA pour un large éventail d'applications, y compris l'apprentissage en profondeur. CUDA permet aux développeurs d'écrire du code hautement optimisé qui peut utiliser efficacement les ressources du GPU.

B. OpenCL (Open Computing Language)

1. Avantages et limites par rapport à CUDA

OpenCL est une norme ouverte pour la programmation parallèle sur des plateformes de calcul hétérogènes, y compris les GPU. Bien qu'OpenCL offre une compatibilité multiplateforme, il peut être plus complexe à utiliser et ne pas offrir le même niveau d'optimisation et de performances que CUDA pour les GPU NVIDIA.

C. Cadres d'apprentissage en profondeur et prise en charge des GPU

1. TensorFlow

TensorFlow est un cadre d'apprentissage en profondeur open source populaire développé par Google. Il offre une intégration transparente avec les GPU NVIDIA en utilisant CUDA, permettant une accélération efficace des charges de travail d'apprentissage en profondeur.

2. PyTorch

PyTorch est un autre cadre d'apprentissage en profondeur open source largement utilisé, développé par le laboratoire de recherche en intelligence artificielle de Facebook. PyTorch offre une accélération GPU via son intégration avec CUDA, en faisant un choix puissant pour l'apprentissage en profondeur sur les GPU NVIDIA.

3. Keras

Keras est une API de réseaux de neurones de haut niveau qui s'exécute sur des cadres d'Voici la suite de la traduction en français :

4. Caffe

Caffe est un cadre d'apprentissage en profondeur développé par le Berkeley Vision and Learning Center. Il fournit une accélération GPU efficace grâce à son intégration avec CUDA, en faisant un choix populaire pour les tâches d'apprentissage en profondeur basées sur l'image.

5. Autres

Il existe de nombreux autres cadres d'apprentissage en profondeur, comme MXNet, CNTK et Theano, qui offrent également une accélération GPU via leur intégration avec CUDA ou OpenCL.

Réseaux de neurones convolutifs (CNN)

Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont un type de modèle d'apprentissage en profondeur particulièrement bien adapté au traitement et à l'analyse des données d'image. Les CNN s'inspirent de la structure du cortex visuel humain et sont conçus pour apprendre automatiquement les dépendances spatiales et temporelles dans les données, les rendant très efficaces pour des tâches telles que la classification d'images, la détection d'objets et la segmentation d'images.

Couches convolutives

Le bloc de construction de base d'un CNN est la couche convolutive. Cette couche applique un ensemble de filtres apprenants (également appelés noyaux) à l'image d'entrée, chaque filtre étant responsable de la détection d'une caractéristique ou d'un motif spécifique dans l'image. La sortie de la couche convolutive est une carte de caractéristiques, qui représente la distribution spatiale des caractéristiques détectées.

Voici un exemple de couche convolutive en PyTorch :

import torch.nn as nn
 
# Définition d'une couche convolutive
conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

Dans cet exemple, la couche convolutive a les caractéristiques suivantes :

• in_channels=3 : le nombre de canaux d'entrée (par exemple, 3 pour une image RGB)
• out_channels=16 : le nombre de filtres (ou cartes de caractéristiques) à apprendre
• kernel_size=3 : la taille du noyau convolutif (ici, un noyau carré de 3x3)
• stride=1 : le pas de déplacement du noyau convolutif
• padding=1 : le remplissage appliqué aux bords de l'image d'entrée

Cette couche convolutive prend une image d'entrée de 3 canaux et produit 16 cartes de caractéristiques en appliquant 16 filtres apprenants de taille 3x3.

Pooling Layers

Les couches de pooling sont utilisées pour réduire la dimension spatiale des caractéristiques extraites par les couches de convolution. Cela permet de réduire le nombre de paramètres dans le modèle et de rendre la représentation des caractéristiques plus robuste face aux variations d'échelle et de position.

Voici un exemple de couche de pooling en PyTorch :

import torch.nn as nn
 
# Définir une couche de pooling
pooling_layer = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)

Dans cet exemple, nous définissons une couche de pooling qui utilise la méthode de pooling au maximum (max pooling). La taille de la fenêtre de pooling est de 2x2, avec un pas de 2. Cette couche réduit la taille des caractéristiques de moitié dans chaque direction spatiale.

Fully Connected Layers

Les couches entièrement connectées, également appelées couches linéaires, sont utilisées pour mapper les caractéristiques extraites par les couches de convolution et de pooling à des vecteurs de taille fixe, qui peuvent ensuite être utilisés comme entrée pour les tâches de classification ou de régression.

Voici un exemple de couche entièrement connectée en PyTorch :

import torch.nn as nn
 
# Définir une couche entièrement connectée
fc_layer = nn.Linear(in_features=512, out_features=10)

Dans cet exemple, nous définissons une couche entièrement connectée avec une entrée de taille 512 (obtenue à partir des couches précédentes) et une sortie de taille 10 (pour une tâche de classification à 10 classes différentes).

V. Conclusion

Les GPUs ont révolutionné le domaine de l'apprentissage profond en offrant des capacités de traitement parallèle massivement accélérées. Leur architecture parallèle et leur capacité à exécuter simultanément de multiples calculs en font un choix idéal pour les charges de travail d'apprentissage profond. Les fabricants de chipsets GPU, tels que NVIDIA et AMD, offrent une gamme de modèles adaptés à différentes tailles et exigences de projets. L'architecture des CNNs, qui exploite les concepts de convolution, de pooling et de couches entièrement connectées, permet de traiter efficacement les données d'images et constitue une base solide pour de nombreuses applications d'apprentissage profond. Avec les frameworks et les bibliothèques de développement adaptés, les chercheurs et les praticiens peuvent exploiter la puissance des GPUs pour accélérer l'entraînement et l'inférence de leurs modèles d'apprentissage profond.conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

Dans cet exemple, la couche de convolution prend une image d'entrée avec 3 canaux (par exemple, RGB) et applique 32 filtres apprenables, chacun ayant une taille de 3x3 pixels. Le paramètre `stride` contrôle la taille du pas de la fenêtre glissante, et le paramètre `padding` ajoute des pixels supplémentaires autour de l'image afin de préserver les dimensions spatiales.

### Couches de Pools

Après les couches de convolution, il est courant d'utiliser des couches de pooling pour réduire les dimensions spatiales des cartes de caractéristiques et introduire un certain degré d'invariance par translation. L'opération de pooling la plus courante est le max pooling, qui sélectionne la valeur maximale dans une fenêtre spécifiée.

Voici un exemple de couche de max pooling en PyTorch :

```python
import torch.nn as nn

# Définir une couche de max pooling
pool_layer = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)

Dans cet exemple, la couche de max pooling utilise une fenêtre de 2x2 et sélectionne la valeur maximale dans cette fenêtre, réduisant ainsi les dimensions spatiales des cartes de caractéristiques d'un facteur de 2.

Couches Entièrement Connectées

Après les couches de convolution et de pooling, les cartes de caractéristiques de sortie sont généralement aplaties et passées à une ou plusieurs couches entièrement connectées, qui agissent comme un réseau neuronal traditionnel pour effectuer la tâche de classification ou de prédiction finale.

Voici un exemple de couche entièrement connectée en PyTorch :

import torch.nn as nn
 
# Définir une couche entièrement connectée
fc_layer = nn.Linear(in_features=1024, out_features=10)

Dans cet exemple, la couche entièrement connectée prend une entrée de 1024 caractéristiques et produit une sortie de 10 classes (ou tout autre nombre de classes, en fonction de la tâche).

Mettre le Tout Ensemble : Une Architecture CNN

Voici un exemple d'une architecture CNN simple pour la classification d'images, implémentée en PyTorch :

import torch.nn as nn
 
class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.fc1 = nn.Linear(in_features=64 * 7 * 7, out_features=128)
        self.fc2 = nn.Linear(in_features=128, out_features=10)
 
    def forward(self, x):
        x = self.pool1(nn.functional.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool2(nn.functional.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 64 * 7 * 7)
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

Dans cet exemple, la classe SimpleCNN définit une architecture CNN avec les couches suivantes :

1. Deux couches de convolution avec 32 et 64 filtres respectivement, et des tailles de noyau de 3x3.
2. Deux couches de max pooling avec des tailles de noyau et des pas de 2x2.
3. Deux couches entièrement connectées avec 128 et 10 (le nombre de classes) caractéristiques de sortie respectivement.

La méthode forward définit le passage avant du réseau, où l'image d'entrée est passée à travers les couches de convolution, de pooling et entièrement connectées pour produire les logits de sortie finaux.

Réseaux de Neurones Récurrents (RNNs)

Les réseaux de neurones récurrents (RNNs) sont une classe de modèles d'apprentissage profond particulièrement adaptés au traitement et à la génération de données séquentielles, telles que du texte, de la parole et des séries temporelles. Contrairement aux réseaux de neurones à propagation avant, les RNNs ont une "mémoire" qui leur permet de capturer les dépendances entre les éléments d'une séquence, ce qui les rend très efficaces pour des tâches telles que la modélisation du langage, la traduction automatique et la reconnaissance de la parole.

Architecture de Base des RNN

L'architecture de base d'un RNN se compose d'un état caché, qui est mis à jour à chaque étape temporelle en fonction de l'entrée actuelle et de l'état caché précédent. La sortie à chaque étape temporelle est ensuite produite en fonction de l'état caché actuel.

Voici un exemple simple d'une cellule RNN en PyTorch :

import torch.nn as nn
 
class RNNCell(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size):
        super(RNNCell, self).__init__()
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.i2h = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.h2h = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
 
    def forward(self, input, hidden):
        hidden = torch.tanh(self.i2h(input) + self.h2h(hidden))
        return hidden

Dans cet exemple, la classe RNNCell définit une cellule RNN de base avec une taille d'entrée input_size et une taille cachée hidden_size. La méthode forward prend une entrée input et l'état caché précédent hidden, et renvoie l'état caché mis à jour.

Mémoire à Court Terme Longue (LSTM)

L'une des principales limites des RNNs de base est leur incapacité à capturer efficacement les dépendances à long terme dans la séquence d'entrée. Pour résoudre ce problème, une architecture de RNN plus avancée appelée Mémoire à Court Terme Longue (LSTM) a été introduite.

Les LSTMs utilisent une structure de cellule plus complexe qui inclut des portes pour contrôler le flux d'informations, ce qui leur permet de mieux retenir et oublier les informations pertinentes de la séquence d'entrée.

Voici un exemple d'une cellule LSTM en PyTorch :

import torch.nn as nn
 
class LSTMCell(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size):
        super(LSTMCell, self).__init__()
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.i2h = nn.Linear(input_size, 4 * hidden_size)
        self.h2h = nn.Linear(hidden_size, 4 * hidden_size)
 
    def forward(self, input, states):
        hx, cx = states
        gates = self.i2h(input) + self.h2h(hx)
        ingate, forgetgate, cellgate, outgate = gates.chunk(4, 1)
 
        ingate = torch.sigmoid(ingate)
        forgetgate = torch.sigmoid(forgetgate)
        cellgate = torch.tanh(cellgate)
        outgate = torch.sigmoid(outgate)
 
        cx = (forgetgate * cx) + (ingate * cellgate)
        hx = outgate * torch.tanh(cx)
 
        return hx, cx

Dans cet exemple, la classe LSTMCell définit une cellule LSTM avec une taille d'entrée input_size et une taille cachée hidden_size. La méthode forward prend une entrée input et les états cachés précédents (hx, cx), et renvoie les états cachés et de cellule mis à jour.

Empiler des Couches RNN/LSTM

Pour créer un modèle RNN ou LSTM plus puissant, il est courant d'empiler plusieurs couches de cellules RNN/LSTM. Cela permet au modèle d'apprendre des représentations plus complexes de la séquence d'entrée.

Voici un exemple d'un modèle LSTM empilé en PyTorch :

import torch.nn as nn
 
class StackedLSTM(nn.Module):
    def __init__(self, num_layers, input_size, hidden_size, dropout=0.5):
        super(StackedLSTM, self).__init__()
        self.num_layers = num_layers
        self.hidden_size = hidden_size
        self.lstm_layers = nn.ModuleList([LSTMCell(input_size if i == 0 else hidden_size, hidden_size) for i in range(num_layers)])
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
 
    def forward(self, input, initial_states=None):
        if initial_states is None:
            hx = [torch.zeros(input.size(0), self.hidden_size) for _ in range(self.num_layers)]
            cx = [torch.zeros(input.size(0), self.hidden_size) for _ in range(self.num_layers)]
        else:
            hx, cx = initial_states
 
        outputs = []
        for i, lstm_layer in enumerate(self.lstm_layers):
            hx[i], cx[i] = lstm_layer(input, (hx[i], cx[i]))
            input = self.dropout(hx[i])
            outputs.append(hx[i])
 
        return outputs, (hx, cx)

Dans cet exemple, la classe StackedLSTM définit un modèle LSTM à plusieurs couches avec num_layers couches, chacune ayant une taille cachée de hidden_size. La méthode forward prend une séquence d'entrée input et des états cachés et de cellule initiaux facultatifs, et renvoie les états cachés finaux de chaque couche ainsi que les états cachés et de cellule finaux.

Conclusion

Dans ce tutoriel, nous avons couvert les concepts fondamentaux et les architectures de deux modèles d'apprentissage profond populaires : les réseaux de neurones convolutionnels (CNNs) et les réseaux de neurones récurrents (RNNs). Nous avons discuté des composants clés de ces modèles, tels que les couches de convolution, les couches de pooling, les couches entièrement connectées et les cellules RNN/LSTM, et nous avons fourni des exemples de leur implémentation en PyTorch.

Ces modèles d'apprentissage profond ont révolutionné divers domaines, de la vision par ordinateur au traitement du langage naturel, et sont devenus des outils essentiels pour de nombreuses applications réelles. En comprenant les principes et les détails d'implémentation des CNNs et des RNNs, vous pouvez maintenant construire et expérimenter vos propres modèles d'apprentissage profond pour résoudre une large gamme de problèmes.

Rappelez-vous que l'apprentissage profond est un domaine en évolution rapide, et de nouvelles architectures et techniques sont constamment développées. Il est important de rester à jour avec les dernières recherches et de continuer à élargir vos connaissances et compétences dans ce domaine passionnant.