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Tensorflow Gpu

title: "TensorFlow GPU : Accélérer les performances de l'apprentissage profond"

TensorFlow GPU : Accélérer les performances de l'apprentissage profond

Introduction

L'apprentissage profond a révolutionné le domaine de l'intelligence artificielle, permettant des percées dans la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et de nombreux autres domaines. Au cœur de cette révolution se trouve TensorFlow, un cadre d'apprentissage automatique open-source développé par Google. Bien que TensorFlow puisse fonctionner sur des processeurs (CPU), exploiter la puissance des cartes graphiques (GPU) est essentiel pour un entraînement et une inférence efficaces des réseaux de neurones complexes. Dans cet article, nous explorerons comment TensorFlow tire parti des GPU pour accélérer les charges de travail d'apprentissage profond et fournirons un guide complet pour configurer et optimiser les performances de TensorFlow GPU.

Concepts clés

GPU vs CPU

  • Les GPU (Graphics Processing Units) sont des matériels spécialisés conçus pour le traitement parallèle de grandes quantités de données. Ils contiennent des milliers de cœurs optimisés pour les opérations à virgule flottante, les rendant idéaux pour les calculs d'apprentissage profond.
  • Les CPU (Central Processing Units) sont des processeurs à usage général qui excellent dans les tâches séquentielles et la logique complexe. Bien que les CPU puissent gérer les charges de travail d'apprentissage profond, ils sont nettement plus lents que les GPU.

CUDA et cuDNN

  • CUDA (Compute Unified Device Architecture) est une plateforme de calcul parallèle et un modèle de programmation développés par NVIDIA. Il permet aux développeurs d'exploiter la puissance des GPU NVIDIA pour le calcul à usage général.
  • cuDNN (CUDA Deep Neural Network library) est une bibliothèque accélérée par GPU de primitives pour les réseaux de neurones profonds. Elle fournit des implémentations hautement optimisées d'opérations courantes d'apprentissage profond, telles que la convolution, le pooling et les fonctions d'activation.

Prise en charge de TensorFlow GPU

TensorFlow offre une intégration transparente avec les GPU NVIDIA grâce à l'utilisation de CUDA et cuDNN. Il détecte automatiquement les GPU disponibles et répartit la charge de calcul sur ceux-ci. TensorFlow prend en charge une large gamme d'architectures de GPU NVIDIA.

  • Turing (RTX série 20)
  • Volta (Tesla V100)
  • Pascal (GTX série 10, Titan X)
  • Maxwell (GTX série 900)
  • Kepler (GTX série 600/700)

Configuration de TensorFlow GPU

Configuration matérielle requise

Pour exécuter TensorFlow avec l'accélération GPU, vous avez besoin d'une carte graphique NVIDIA avec une capacité de calcul de 3.5 ou supérieure. Voici quelques choix populaires :

  • NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti
  • NVIDIA Tesla V100
  • NVIDIA Titan RTX

Assurez-vous que votre système dispose d'un processeur, de la RAM et d'une alimentation suffisants pour prendre en charge le GPU.

Configuration logicielle requise

  • Pilotes GPU NVIDIA (version 418.x ou supérieure)
  • CUDA Toolkit (version 10.1 ou supérieure)
  • cuDNN (version 7.6 ou supérieure)
  • Python (version 3.5-3.8)
  • Package TensorFlow GPU

Étapes d'installation

  1. Installez les pilotes GPU NVIDIA depuis le site Web officiel de NVIDIA.
  2. Téléchargez et installez le CUDA Toolkit depuis la page de téléchargement NVIDIA CUDA.
  3. Téléchargez cuDNN depuis le site Web NVIDIA cuDNN (nécessite un compte développeur NVIDIA).
  4. Extrayez les fichiers cuDNN et copiez-les dans le répertoire du CUDA Toolkit.
  5. Créez un nouvel environnement virtuel Python et activez-le.
  6. Installez le package TensorFlow GPU à l'aide de pip :
pip install tensorflow-gpu
  1. Vérifiez l'installation en exécutant le code Python suivant :
import tensorflow as tf
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.list_physical_devices('GPU')))

Si la sortie affiche un ou plusieurs GPU, l'installation est réussie.

Opérations de base TensorFlow GPU

Activation du support GPU

Par défaut, TensorFlow utilise automatiquement les GPU disponibles pour les calculs. Vous pouvez activer ou désactiver explicitement le support GPU à l'aide du code suivant :

import tensorflow as tf
 
# Activer le GPU
tf.config.set_visible_devices(tf.config.list_physical_devices('GPU'), 'GPU')
 
# Désactiver le GPU
tf.config.set_visible_devices([], 'GPU')

Journalisation du placement des périphériques

Pour voir quels périphériques TensorFlow utilise pour chaque opération, vous pouvez activer la journalisation du placement des périphériques :

tf.debugging.set_log_device_placement(True)
Cela imprimera le périphérique (CPU ou GPU) sur lequel chaque opération est exécutée.

### Placement manuel des périphériques

Vous pouvez placer manuellement des opérations spécifiques sur le CPU ou le GPU à l'aide du gestionnaire de contexte `tf.device` :

```python
with tf.device('/CPU:0'):
    # Opérations placées sur le CPU
    cpu_output = tf.math.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000]))

with tf.device('/GPU:0'):
    # Opérations placées sur le GPU
    gpu_output = tf.math.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000]))

Restriction de la croissance de la mémoire GPU

Par défaut, TensorFlow alloue toute la mémoire GPU disponible pour lui-même, ce qui peut entraîner des erreurs de mémoire insuffisante. Pour éviter cela, vous pouvez configurer TensorFlow pour allouer dynamiquement la mémoire GPU :

gpus = tf.config.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
    try:
        for gpu in gpus:
            tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)
    except RuntimeError as e:
        print(e)

Cela permet à TensorFlow d'allouer progressivement la mémoire GPU au fur et à mesure des besoins, réduisant ainsi le risque d'erreurs de mémoire insuffisante.

Comparaison des performances : CPU vs GPU

Pour démontrer les avantages de performance de l'utilisation des GPU avec TensorFlow, comparons les temps d'entraînement d'un simple réseau neuronal convolutif sur le jeu de données MNIST en utilisant le CPU et le GPU.

Entraînement sur le CPU

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
 
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
x_train = x_train[..., tf.newaxis]
x_test = x_test[..., tf.newaxis]
 
model = Sequential([
    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    Flatten(),
    Dense(64, activation='relu'),
    Dense(10)
])
 
model.compile(optimizer='adam',
   .
loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])
 
with tf.device('/CPU:0'):
    # Entraîner le modèle sur le CPU
    model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=64, validation_data=(x_test, y_test))

Sur un processeur Intel Core i7-9700K, l'entraînement prend environ 100 secondes par époque.

Entraînement sur GPU

Pour entraîner le même modèle sur un GPU, il suffit de supprimer le gestionnaire de contexte tf.device :

model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=64, validation_data=(x_test, y_test))

Sur un GPU NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti, l'entraînement prend environ 10 secondes par époque, soit un gain de vitesse de 10 fois par rapport au CPU.

Ces résultats démontrent les gains de performance significatifs obtenus en utilisant des GPU pour les tâches d'apprentissage profond. Le gain de vitesse devient encore plus important avec des modèles et des jeux de données plus volumineux.

Entraînement multi-GPU et distribué

TensorFlow prend en charge l'entraînement multi-GPU et distribué, vous permettant de mettre à l'échelle vos modèles sur plusieurs GPU et machines pour des temps d'entraînement encore plus rapides.

Entraînement multi-GPU

Pour utiliser plusieurs GPU sur une seule machine, vous pouvez utiliser l'API tf.distribute.MirroredStrategy :

strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
 
with strategy.scope():
    # Définir le modèle dans le contexte de la stratégie
    model = Sequential([
        Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
        MaxPooling2D((2, 2)),
        Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
        MaxPooling2D((2, 2)),
        Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
        Flatten(),
        Dense(64, activation='relu'),
        Dense(10)
    ])
 
    model.compile(optimizer='adam',
                  loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
                  metrics=['accuracy'])
 
# Entraîner le modèle en utilisant la stratégie multi-GPU
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=64, validation_data=(x_test, y_test))

La MirroredStrategy distribue automatiquement le modèle et les données sur les GPU disponibles, réduisant le temps d'entraînement proportionnellement au nombre de GPU.

Entraînement distribué.

Entraînement distribué

Pour un entraînement à grande échelle sur plusieurs machines, TensorFlow fournit l'API tf.distribute.experimental.MultiWorkerMirroredStrategy :

strategy = tf.distribute.experimental.MultiWorkerMirroredStrategy()
 
with strategy.scope():
    model = Sequential([
        Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
        MaxPooling2D((2, 2)),
        Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
        MaxPooling2D((2, 2)),
        Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
        Flatten(),
        Dense(64, activation='relu'),
        Dense(10)
    ])
 
    model.compile(optimizer='adam',
                  loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
                  metrics=['accuracy'])
 
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=64, validation_data=(x_test, y_test))

La MultiWorkerMirroredStrategy gère la communication et la synchronisation entre les travailleurs, vous permettant de mettre à l'échelle votre entraînement sur plusieurs machines avec un minimum de modifications de code.

Cas d'utilisation et applications

L'accélération GPU de TensorFlow a permis des percées dans divers domaines, notamment :

  • Vision par ordinateur

    • Classification d'images
    • Détection d'objets
    • Segmentation sémantique
    • Reconnaissance faciale

  • Traitement du langage naturel

    • Traduction de texte
    • Génération de texte
    • Analyse de sentiment
    • Reconnaissance d'entités nommées

  • Modèles génératifs

    • Réseaux antagonistes génératifs (GANs)
    • Variational Autoencoders (VAEs)
    • Transfert de style
    • Super-résolution d'images

  • Calcul scientifique et numérique

    • Simulations physiques
    • Chimie computationnelle
    • Bioinformatique
    • Modélisation financière

  • Réglage des hyperparamètres et recherche d'architecture neuronale

    • Optimisation automatique des modèles
    • Exploration efficace des espaces des hyperparamètres
    • Découverte de nouvelles architectures de réseaux de neurones

Ce ne sont là que quelques exemples des applications variées de l'accélération GPU de TensorFlow. Alors que le domaine de l'apprentissage profond continue d'évoluer.

Conclusion

Dans cet article, nous avons exploré la puissance de l'accélération GPU TensorFlow pour les charges de travail d'apprentissage profond. Nous avons couvert les concepts clés derrière le calcul GPU, les étapes pour configurer TensorFlow avec le support GPU et les opérations de base pour exploiter les GPU dans votre code TensorFlow. Nous avons également démontré les gains de performance significatifs obtenus en utilisant des GPU par rapport aux CPU et discuté des stratégies d'entraînement multi-GPU et distribué pour mettre à l'échelle les modèles à des jeux de données encore plus importants et des architectures plus complexes.

À mesure que la demande d'apprentissage profond plus rapide et plus efficace augmente, les GPU continueront à être un outil essentiel pour les chercheurs et les praticiens. En exploitant la puissance de l'accélération GPU TensorFlow, vous pouvez débloquer de nouvelles possibilités dans l'intelligence artificielle et relever les défis les plus complexes dans votre domaine.

Donc, que vous soyez un débutant qui commence votre parcours d'apprentissage profond ou un praticien expérimenté à la recherche d'optimisation de vos modèles, adopter l'accélération GPU TensorFlow est une étape cruciale pour atteindre des résultats à la pointe de la technologie et repousser les limites de ce qui est possible avec l'apprentissage automatique.

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