深層学習のための複数GPUの構築方法
深層学習は人工知能の分野を革新し、機械が膨大なデータから学習し、正確な予測を行うことを可能にしました。しかし、深層学習モデルの訓練には時間がかかり、計算集約的です。ここで、複数のGPUを活用することで、訓練プロセスを加速する強力なソリューションが提供されます。この記事では、深層学習のための複数GPUの活用方法について探り、並列化戦略、人気フレームワークにおける多GPU対応、パフォーマンスベンチマーク、デプロイメントモデルについて説明します。
深層学習における複数GPUの利点の理解
GPUは、並列処理を行う能力から、深層学習の主要なハードウェアとなっています。CPUは複雑な論理演算や一般的なタスクに優れていますが、GPUは高度に反復的で並列的な計算に特化しています。複数のGPUを活用することで、深層学習モデルの訓練を大幅に高速化し、より大きなデータセットを処理し、より正確なモデルを短時間で構築することができます。
並列処理による深層学習の高速化
複数GPUを使用した深層学習の主な利点の1つは、訓練プロセスを並列化できることです。データを順次処理するのではなく、複数のGPUにワークロードを分散させ、同時に処理することができます。この並列処理により、大幅なパフォーマンス向上が得られ、訓練時間を日数や週単位から数時間に短縮することができます。
例えば、Krizhevsky et al. [1]の研究では、ImageNetデータセットでCNNを訓練する際、2つのGPUを使用すると単一GPUと比べて1.7倍の高速化が得られることが示されています。さらに、4つのGPUでは3.5倍、8つのGPUでは6.2倍の高速化が達成されており、多GPU訓練の拡張性が実証されています。
多GPU高速化 *図1:スピードアップ: 複数のGPUを使ってImageNetでCNNを訓練する際の効果[1]。
モデル並列化によるメモリ制約の克服
複数のGPUの別の利点は、メモリ制約を克服できることです。大規模で複雑な深層学習モデルを訓練する際、モデルのパラメータがシングルGPUのメモリ容量を超えることがあります。モデル並列化を使うことで、モデルを複数のGPUに分割し、各GPUがモデルの一部を処理できるようになります。これにより、シングルGPUでは収まりきらないモデルも訓練できるようになります。
深層学習における多GPU並列化の戦略
複数GPUの力を最大限に引き出すには、深層学習ワークフローに並列化の戦略を組み込む必要があります。主な2つのアプローチは、モデル並列化とデータ並列化です。
モデル並列化: GPUにまたがってモデルを分割する
モデル並列化では、深層学習モデルをより小さなサブモデルに分割し、それぞれのサブモデルを別のGPUに割り当てます。この戦略は、単一のGPUのメモリに収まりきらない大規模なモデルを扱う際に特に有効です。複数のGPUにモデルを分散させることで、各GPUがモデルの特定の部分に集中して並列処理できるようになります。
モデル並列化 図2: モデル並列化の概念図。モデルが複数のGPUにまたがって分割されている[2]。
データ並列化: データをGPU間で分散する
一方、データ並列化では、同一のモデルの複製を複数作り、それぞれを別のGPUに割り当てます。各GPUが訓練データの一部分を並列に処理し、全レプリカからの勾配を平均してモデルパラメータを更新します。大規模なデータセットを小さな部分集合に簡単に分割できる場合、データ並列化が効果的です。
データ並列化 図3: データ並列化の概念図。データが複数のGPUに分散されている[2]。
Goyal et al. [3]の研究では、効果的な並列化の成果が示されました。日本語訳:
ディープラーニングフレームワークにおける多GPU対応
TensorFlowやPyTorchなどの人気のディープラーニングフレームワークは、複数のGPUを活用したトレーニングをサポートしており、複数GPUの力を活用しやすくなっています。
TensorFlow: 多GPU トレーニングのための分散戦略
TensorFlowは tf.distribute.Strategy APIを提供しており、これにより単一マシン上の複数GPUや、複数マシンにわたってトレーニング負荷を分散できます。 MirroredStrategyは単一マシン上の複数GPU向けに設計されており、 TPUStrategyではTensor Processing Unit (TPU)を使ったトレーニング高速化が可能です。
TensorFlowの分散戦略を使うことで、簡単にデータセットを分割し、モデルのレプリカを作成し、GPUs間でグラジエントを平均化できます。フレームワークが低レベルの分散トレーニングの詳細を処理するため、ユーザーはモデルの構築とトレーニングに集中できます。
PyTorch: 多GPU トレーニングのための並列化クラス
PyTorchには、多GPU トレーニングを容易にするいくつかの並列化クラスが用意されています。 DataParallelクラスを使うと、単一マシン上の複数GPUにモデルのレプリカを分散できます。 DistributedDataParallelクラスはこの機能を拡張し、複数マシンにわたる分散トレーニングをサポートします。
PyTorchには model_parallelモジュールもあり、これを使うと大規模なモデルを複数のGPUに分割できます。このモジュールにより、モデル並列化とデータ並列化を同時に行うことができ、トレーニング設定の柔軟性が高まります。
パフォーマンスベンチマークとスケーラビリティ
複数GPUを活用することで得られるパフォーマンス向上を示すため、いくつかのベンチマークとスケーラビリティ研究を見ていきましょう。
Shallue et al.は...以下は、提供されたマークダウンファイルの日本語翻訳です。コードについては翻訳せず、コメントのみ翻訳しています。ファイルの先頭に追加のコメントは付けていません。
al. [4] は、TPUを使用した深層学習トレーニングのスケーラビリティに関する研究を行いました。彼らはImageNetデータセットでResNet-50モデルをトレーニングし、1024 TPUまでほぼ線形のスケーリングを観察しました。1024 TPUを使用することで、単一のTPUを使用する場合の256分/エポックと比較して、わずか2.2分/エポックのトレーニング時間を達成しました。
TPUスケーラビリティ 図4: TPUを使用したResNet-50モデルのImageNetトレーニングのスケーラビリティ[4].
同様に、Yamazaki et al. [5] は、BERTモデルのSQuADデータセットでのマルチGPUトレーニングのスケーラビリティを実証しました。512 GPUを使用することで、単一GPUと比較して46.5倍の高速化を達成し、大規模な言語モデルのトレーニングを高速化する可能性を示しました。
マルチGPU深層学習のデプロイメントモデル
マルチGPU深層学習ソリューションをデプロイする際は、それぞれの長所と用途がある複数のデプロイメントモデルを検討する必要があります。
GPUサーバー: CPUとGPUの組み合わせ
GPUサーバーは、複数のGPUと1つ以上のCPUを組み合わせた強力なマシンです。このセットアップでは、CPUがタスクの中心的な管理ハブとして機能し、GPUに仕事を割り当て、結果を収集します。GPUサーバーは小規模なデプロイメントや実験に適しており、マルチGPUコードをプロトタイプ化およびテストした後にスケールアウトできます。
GPUクラスター: 複数ノードでのスケールアウト
GPUクラスターは、それぞれに1つ以上のGPUを持つ複数のノードで構成されます。これらのクラスターは、ホモジニアス(すべてのノードが同じGPU構成)またはヘテロジニアス(ノードによってGPU構成が異なる)になる可能性があります。GPUクラスターにより、非常に大規模なモデルのトレーニングや大量のデータセットの処理など、深層学習のワークロードをスケールアウトできます。
GPUオーケストレーションのためのKubernetes
Kubernetesは、コンテナ化された環境でGPUの使用をサポートする人気のコンテナオーケストレーションプラットフォームです。Kubernetesを使用すると、さまざまなワークロードにGPUを動的に割り当てることができ、リソースの効率的な利用を確保できます。Kubernetesは移植性とス.マルチGPUデプロイメントのスケーラビリティ
結論
複数のGPUは、深層学習モデルの訓練を高速化するための重要なツールとなっています。モデル並列化やデータ並列化などの並列化戦略を活用することで、より大規模なモデルの訓練や膨大なデータの処理を短時間で行うことができます。
TensorFlowやPyTorchなどの深層学習フレームワークは、マルチGPU訓練をサポートしており、分散訓練ワークフローの実装を容易にしています。ベンチマークテストや拡張性の研究では、複数のGPUを活用することで大幅な高速化が実現できることが示されており、深層学習研究やアプリケーションの高速化に大きな可能性を秘めています。
GPU サーバー、GPU クラスター、Kubernetesなど、マルチGPUソリューションのデプロイ方法を慎重に検討することが、最適なパフォーマンスとスケーラビリティを実現するために重要です。
深層学習の分野が進化し続ける中で、複数のGPUの重要性はますます高まっていくでしょう。マルチGPU深層学習の技術とベストプラクティスを習得することで、この exciting な分野の最前線に立ち続け、人工知能の新しい可能性を切り開くことができます。
参考文献
[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). データ並列化がニューラルネットワークの学習に及ぼす影響の測定. arXiv preprint arXiv:1811.03600.
[5] Yamazaki, M., Kasagi, A., Tabuchi, A., Honda, T., Miwa, M., Fukumoto, N., ... & Tabaru, T. (2019). さらに高速化されたSGD: ImageNetのResNet-50を74.7秒で学習. arXiv preprint arXiv:1903.12650.