AI & GPU
Hoe je AI grafische kaarten gemakkelijk kunt begrijpen als beginner

Hoe je AI grafische kaarten gemakkelijk kunt begrijpen als beginner

Inleiding tot AI grafische kaarten

A. Definitie en doel van AI grafische kaarten

AI grafische kaarten, ook wel versnellers of co-processors genoemd, zijn gespecialiseerde hardware die is ontworpen om efficiënt de rekenintensieve taken uit te voeren die verband houden met kunstmatige intelligentie (AI) en deep learning. Deze kaarten zijn ontworpen om de mogelijkheden van traditionele central processing units (CPU's) in AI-workloads aan te vullen en te verbeteren, waardoor aanzienlijk snellere prestaties en verbeterde energie-efficiëntie worden geboden.

Het primaire doel van AI grafische kaarten is het versnellen van het trainen en inferentie van diepe neurale netwerken, die de basis vormen van veel moderne AI-toepassingen. Diepe leernetwerken vereisen enorme hoeveelheden berekeningen, vooral tijdens de trainingsfase, waarin de modelparameters iteratief worden aangepast om de fout op een groot dataset te minimaliseren. AI grafische kaarten, met hun sterk parallelle architectuur en gespecialiseerde hardwarecomponenten, zijn goed geschikt om deze rekenintensieve taken te verwerken.

B. De rol van GPU's in deep learning en AI

De opkomst van deep learning is nauw verbonden met de ontwikkelingen op het gebied van grafische verwerkingseenheden (GPU's). GPU's werden oorspronkelijk ontwikkeld voor het renderen van 3D-graphics en videogames, maar vanwege hun sterk parallelle architectuur zijn ze goed geschikt voor de matrixbewerkingen en data-parallelle berekeningen die nodig zijn voor deep learning-algoritmen.

Het belangrijkste voordeel van GPU's ten opzichte van traditionele CPU's in deep learning is hun vermogen om een groot aantal gelijktijdige berekeningen met lage precisie uit te voeren. Dit is vooral belangrijk voor de matrixvermenigvuldigingen en convoluties die centraal staan ​​in diepe neurale netwerken. GPU's kunnen deze operaties veel sneller uitvoeren dan CPU's, waardoor aanzienlijke versnellingen worden bereikt in het trainen en inferentie van diep leernetwerkmodellen.

De wijdverbreide adoptie van GPU's in deep learning kan worden toegeschreven aan het baanbrekende werk van onderzoekers zoals Geoffrey Hinton en Yann LeCun, die de kracht van deep learning hebben aangetoond met GPU-versnelde implementaties. Dit heeft op zijn beurt geleid tot de ontwikkeling van speciale AI grafische kaarten door toonaangevende hardwarefabrikanten, waardoor de vooruitgang van deep learning en AI verder werd versneld.

II. De evolutie van AI grafische kaarten

A. Vroege GPU-architecturen voor AI

1. NVIDIA's CUDA-technologie

NVIDIA's CUDA (Compute Unified Device Architecture) is een parallel computing-platform en programmeermodel waarmee GPU's kunnen worden gebruikt voor algemeen rekenwerk, waaronder deep learning en AI. CUDA werd voor het eerst geïntroduceerd in 2006 en is sindsdien de de facto standaard geworden voor GPU-versnelde computing in de AI- en deep learning-gemeenschap.

CUDA biedt een programmeerinterface waarmee ontwikkelaars code kunnen schrijven die kan worden uitgevoerd op NVIDIA GPU's, waarbij gebruik wordt gemaakt van hun parallelle verwerkingsmogelijkheden. Dit heeft een belangrijke rol gespeeld bij de wijdverspreide adoptie van NVIDIA GPU's voor deep learning, omdat het onderzoekers en ingenieurs in staat stelt GPU-versnelling eenvoudig te integreren in hun diep leergebaseerde frameworks en toepassingen.

2. AMD's Radeon GPU's

Hoewel NVIDIA de dominante speler is op de GPU-markt voor AI en deep learning, ontwikkelt AMD ook actief zijn eigen GPU-architecturen en softwareplatforms voor deze toepassingen. AMD's Radeon GPU's, samen met hun ROCm (Radeon Open Compute) softwareplatform, bieden een alternatief voor NVIDIA's op CUDA gebaseerde ecosysteem.

Met name de AMD Radeon Instinct-reeks GPU's is ontworpen voor high-performance computing en AI-workloads. Deze GPU's bieden concurrerende prestaties en energie-efficiëntie, en ze kunnen worden geïntegreerd met populaire deep learning-frameworks zoals TensorFlow en PyTorch via het ROCm-platform.

B. De opkomst van gespecialiseerde AI-hardware

1. NVIDIA Tensor Core-architectuur

Als reactie op de groeiende vraag naar gespecialiseerde hardware voor deep learning introduceerde NVIDIA de Tensor Core-architectuur in hun Volta GPU-architectuur, die voor het eerst werd uitgebracht in 2017. Tensor Cores zijn gespecialiseerde hardware-eenheden die zijn ontworpen om de matrixvermenigvuldigingen en -accumulaties te versnellen die centraal staan in diepe learning-operaties.

Tensor Cores bieden aanzienlijke prestatieverbeteringen ten opzichte van traditionele CUDA-cores voor deep learning-workloads, met name voor berekeningen met gemengde precisie (bijv. FP16 en INT8). Dit heeft geleid tot de ontwikkeling van NVIDIA's GPU's op basis van Tensor Core, zoals de NVIDIA Ampere-architectuur, die nog grotere prestaties en energie-efficiëntie bieden voor AI- en deep learning-toepassingen.

2. Google's Tensor Processing Unit (TPU)

Met het oog op de behoefte aan gespecialiseerde hardware voor deep learning heeft Google de Tensor Processing Unit (TPU) ontwikkeld, een aangepaste ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) die speciaal is ontworpen voor het versnellen van machine learning-workloads. TPU's zijn ontworpen om zeer efficiënt te zijn bij het uitvoeren van de matrixoperaties en andere berekeningen die vereist zijn door diepe neurale netwerken.

Google gebruikt TPU's intern voor zijn eigen AI-services en biedt ze ook aan externe ontwikkelaars via zijn Google Cloud Platform. De beschikbaarheid van TPU's heeft een alternatief geboden voor GPU-gebaseerde versnelling, met potentieel hogere prestaties en energie-efficiëntie voor bepaalde deep learning-workloads.

3. Intel's Nervana Neural Network Processor (NNP)

Intel, een andere belangrijke speler in de halfgeleiderindustrie, heeft ook gespecialiseerde hardware ontwikkeld voor deep learning en AI. De Intel Nervana Neural Network Processor (NNP) is een familie van ASIC's die zijn ontworpen om diepe leernetwerkinferentie en -training te versnellen.

De Nervana NNP-lijn omvat de NNP-I voor inferentie en de NNP-T voor training, elk met geoptimaliseerde architecturen en functies voor hun respectieve gebruiksscenario's. Deze processoren zijn bedoeld als aanvulling op Intel's CPU-aanbod en bieden een efficiëntere oplossing voor deep learning-workloads in vergelijking met algemene CPU's.

III. Het begrijpen van de hardware-specificaties van AI grafische kaarten

A. GPU-architectuur

1. CUDA-cores versus Tensor Cores

CUDA-cores zijn de fundamentele verwerkingsunits in NVIDIA's GPU-architecturen, verantwoordelijk voor het uitvoeren van de algemene berekeningen die vereist zijn door verschillende toepassingen, inclusief deep learning. CUDA-cores zijn ontworpen om single-precision (FP32) en double-precision (FP64) floating-point bewerkingen efficiënt uit te voeren.

Daarentegen zijn Tensor Cores gespecialiseerde hardware-eenheden die zijn geïntroduceerd in NVIDIA's Volta- en latere GPU-architecturen, zoals Turing en Ampere. Tensor Cores zijn geoptimaliseerd voor het uitvoeren van de matrixvermenigvuldigingen en -accumulaties die centraal staan ​​in diepe learning-operaties. Ze kunnen deze berekeningen uitvoeren met behulp van mixed-precision (bijvoorbeeld FP16 en INT8) formaten, wat aanzienlijk hogere prestaties oplevert in vergelijking met traditionele CUDA-cores voor deep learning-workloads.

2. Geheugenbandbreedte en capaciteit

De geheugenbandbreedte en capaciteit van AI grafische kaarten zijn cruciale factoren die van invloed zijn op hun prestaties bij deep learning-taken. Hoogwaardige geheugentechnologieën zoals HBM2 en HBM2e zijn overgenomen door toonaangevende GPU-fabrikanten om de nodige geheugenbandbreedte en capaciteit voor deep learning-toepassingen te bieden.

Geheugenbandbreedte bepaalt de snelheid waarmee gegevens tussen de GPU en het geheugen kunnen worden overgedragen, terwijl de geheugencapaciteit de grootte van de dataset bepaalt die op de GPU kan worden opgeslagen en verwerkt. Grotere geheugencapaciteit en hogere bandbreedte kunnen de prestaties van diepe leernetwerkmodellen aanzienlijk verbeteren, vooral voor grootschalige datasets en complexe architecturen.

3. Energieverbruik en koelingsvereisten

De high-performance aard van AI grafische kaarten gaat vaak gepaard met een hoger energieverbruik en warmtegeneratie. De vermogenseisen van deze kaarten kunnen variëren van enkele honderden watts voor GPU's van consumentenkwaliteit tot meer dan 500 watt voor high-end, enterprise-level AI-versnellers.

Efficiënte koeloplossingen, zoals geavanceerde heatsinks, vloeistofkoelsystemen en speciale behuizingsontwerpen, zijn essentieel voor het behoud van optimale prestaties en betrouwbaarheid van AI grafische kaarten. Thermal management is cruciaal, omdat overmatige warmte kan leiden tot prestatieproblemen, instabiliteit en zelfs hardwarebeschadiging.

B. Vergelijking van toonaangevende modellen AI grafische kaarten

1. NVIDIA GeForce RTX-serie

De NVIDIA GeForce RTX-serie, waaronder de RTX 3080, RTX 3090 en andere modellen, zijn GPU's voor consumenten die een balans bieden tussen prestaties, energie-efficiëntie en betaalbaarheid voor deep learning en AI-toepassingen. Deze GPU's maken gebruik van NVIDIA's Ampere-architectuur, met Tensor Cores en andere gespecialiseerde hardware voor het versnellen van deep learning-workloads.

2. NVIDIA Quadro RTX-serie

De NVIDIA Quadro RTX-serie is ontworpen voor professionele en enterprise-level toepassingen, waaronder AI en deep learning. Deze GPU's bieden hogere prestaties, grotere geheugencapaciteit en verbeterde functies in vergelijking met de op consumenten gerichte GeForce RTX-serie, waardoor ze geschikt zijn voor veeleisende deep learning-workloads en onderzoek.

3. NVIDIA A100 Tensor Core GPU

De NVIDIA A100 Tensor Core GPU is een high-performance AI-versneller op enterprise-niveau, gebaseerd op de Ampere-architectuur. Het beschikt over een groot aantal Tensor Cores, een hoge geheugenbandbreedte en geavanceerde functies zoals multi-instance GPU (MIG) -mogelijkheid, waardoor het een krachtige keuze is voor grootschalige deep learning-training en -inferentie.

4. AMD Radeon Instinct-serieAMD's Radeon Instinct-serie is het aanbod van het bedrijf van GPU's die gericht zijn op AI, ontworpen om te concurreren met NVIDIA's aanbod in de high-performance computing en deep learning markten. Deze GPU's maken gebruik van de nieuwste GPU-architecturen van AMD en worden ondersteund door het ROCm-softwareplatform, dat een alternatief biedt voor het op CUDA gebaseerde ecosysteem.

IV. Optimaliseren van AI grafische kaarten voor deep learning

A. Geheugenbeheer en gegevensoverdracht

1. Benutten van high-bandwidth memory (HBM)

High-bandwidth memory (HBM) is een belangrijke functie van moderne AI grafische kaarten, die significant hogere geheugenbandbreedte biedt in vergelijking met traditioneel GDDR-geheugen. Door gebruik te maken van HBM kunnen deep learning frameworks en applicaties efficiënt grote hoeveelheden gegevens verplaatsen tussen het GPU-geheugen en de verwerkingseenheden, waardoor knelpunten worden verminderd en de algehele prestaties worden verbeterd.

Het juiste gebruik van HBM is cruciaal voor het optimaliseren van de prestaties van deep learning workloads. Dit omvat technieken zoals samengevoegde geheugentoegang, efficiënte geheugenallocatie en het minimaliseren van gegevensoverdracht tussen het GPU- en hostgeheugen.

2. Efficiënte gegevensinvoer en voorbewerking

De prestaties van deep learning modellen kunnen sterk worden beïnvloed door de efficiëntie van gegevensinvoer en voorbewerking. AI grafische kaarten kunnen worden geoptimaliseerd door ervoor te zorgen dat de invoergegevens correct zijn opgemaakt en efficiënt worden overgebracht naar het GPU-geheugen, waardoor de tijd die aan deze bewerkingen wordt besteed, wordt geminimaliseerd.

Technieken zoals asynchrone gegevensinvoer, overlapping van gegevensoverdracht met berekening en het gebruik van GPU-versnelde gegevensvoorverwerkingstechnieken (bijv. beeldvergroting) kunnen helpen bij het maximaliseren van het gebruik van de AI grafische kaart en het verbeteren van de algehele training en inferentie-prestaties.

B. Parallelisatie en multi-GPU-opstellingen

1. Gedistribueerd trainen met data-parallelisme

Deep learning modellen kunnen efficiënter worden getraind door gebruik te maken van de parallelisatie van meerdere AI grafische kaarten. Data-parallelisme is een veelgebruikte techniek waarbij de trainingsdataset wordt verdeeld over meerdere GPU's, waarbij elke GPU de gradiënten berekent voor zijn eigen subset van de gegevens. De gradiënten worden vervolgens geaggregeerd en gebruikt om de modelparameters bij te werken.

Frameworks zoals TensorFlow en PyTorch bieden ingebouwde ondersteuning voor gedistribueerde training, waarmee ontwikkelaars eenvoudig hun deep learning modellen over meerdere AI grafische kaarten en rekennodes kunnen schalen.

2. Modelparallelisme voor grootschalige modellen

Voor zeer grote deep learning modellen die niet in het geheugen van een enkele GPU passen, kan modelparallelisme worden gebruikt. Bij deze aanpak wordt het model verdeeld over meerdere GPU's, waarbij elke GPU verantwoordelijk is voor een deel van het model. Dit maakt het mogelijk om de training en inferentie van deze grootschalige modellen te verdelen over de beschikbare hardwarebronnen.

Modelparallelisme kan complexer zijn om te implementeren dan data-parallelisme, omdat het zorgvuldige coördinatie en communicatie tussen de GPU's vereist om een ​​juiste propagatie van activaties en gradiënten te waarborgen. Het is echter een essentiële techniek voor het trainen en implementeren van de grootste en meest geavanceerde deep learning modellen.

C. Energie-efficiëntie en thermisch beheer

1. Technieken voor het verminderen van het energieverbruik

Het optimaliseren van het energieverbruik van AI grafische kaarten is cruciaal, vooral bij grootschalige implementaties of edge computing-omgevingen waar energie-efficiëntie een belangrijke overweging is. Technieken om het energieverbruik te verminderen zijn onder andere:

  • Het gebruik van lage-precisie gegevensindelingen (bijv. INT8, FP16) voor inferentie
  • Implementatie van dynamic voltage and frequency scaling (DVFS) om het energieverbruik aan te passen op basis van de belasting
  • Gebruik maken van energiebesparende modi en functies die worden geboden door de GPU-hardware en drivers

2. Koeloplossingen voor high-performance AI-systemen

Effectieve koeling is essentieel voor het behoud van de prestaties en betrouwbaarheid van high-performance AI grafische kaarten. Geavanceerde koeloplossingen, zoals vloeistofkoelsystemen, kunnen helpen om de aanzienlijke warmte die door deze kaarten wordt gegenereerd af te voeren, waardoor ze op hun hoogste prestatieniveau kunnen werken zonder te vertragen.

Correct beheer van de luchtstroom, ontwerp van koellichamen en het gebruik van gespecialiseerde koelbehuizingen zijn allemaal belangrijke overwegingen bij het implementeren van AI grafische kaarten in high-performance computing-omgevingen.

V. Software en frameworks voor AI grafische kaarten

A. NVIDIA CUDA en cuDNN

1. CUDA-programmeermodel

NVIDIA's CUDA is een parallelle computerplatform en programmeermodel dat ontwikkelaars in staat stelt code te schrijven die kan worden uitgevoerd op NVIDIA-GPU's. Het CUDA-programmeermodel biedt een set uitbreidingen voor populaire programmeertalen zoals C, C++ en Fortran, waardoor ontwikkelaars gebruik kunnen maken van de parallelle verwerkingsmogelijkheden van NVIDIA-GPU's voor algemeen rekenwerk, inclusief deep learning.

2. cuDNN-bibliotheek voor versnelling van diep leren

De CUDA Deep Neural Network-bibliotheek (cuDNN) is een GPU-versnelde bibliotheek van primitieven voor diepe neurale netwerken. cuDNN biedt sterk geoptimaliseerde implementaties van veelvoorkomende operaties voor diep leren, zoals convolutie.

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential, Model
from tensorflow.keras.layers import Dense, Reshape, Flatten, Conv2D, Conv2DTranspose, LeakyReLU, Dropout
 
# Laad de MNIST dataset
(X_train, _), (_, _) = mnist.load_data()
X_train = (X_train.astype('float32') - 127.5) / 127.5
X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 28, 28, 1)
 
# Definieer de generator
generator = Sequential()
generator.add(Dense(7*7*256, input_dim=100))
generator.add(LeakyReLU(0.2))
generator.add(Reshape((7, 7, 256)))
generator.add(Conv2DTranspose(128, (5, 5), strides=(1, 1), padding='same'))
generator.add(LeakyReLU(0.2))
generator.add(Conv2DTranspose(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same'))
generator.add(LeakyReLU(0.2))
generator.add(Conv2DTranspose(1, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', activation='tanh'))
 
# Definieer de discriminator
discriminator = Sequential()
discriminator.add(Conv2D(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', input_shape=(28, 28, 1)))
discriminator.add(LeakyReLU(0.2))
discriminator.add(Dropout(0.3))
discriminator.add(Conv2D(128, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same'))
discriminator.add(LeakyReLU(0.2))
discriminator.add(Dropout(0.3))
discriminator.add(Flatten())
discriminator.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
# Definieer het GAN model
gan = Model(generator.input, discriminator(generator.output))
discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')
discriminator.trainable = False
gan.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')
 
# Train het GAN model
for epoch in range(100):
    # Train de discriminator
    noise = tf.random.normal([32, 100])
    generated_images = generator.predict(noise)
    X_real = X_train[np.random.randint(0, X_train.shape[0], size=32)]
    discriminator.trainable = True
    d_loss_real = discriminator.train_on_batch(X_real, np.ones((32, 1)))
    d_loss_fake = discriminator.train_on_batch(generated_images, np.zeros((32, 1)))
    d_loss = 0.5 * np.add(d_loss_real, d_loss_fake)
 
    # Train de generator
    noise = tf.random.normal([32, 100])
    discriminator.trainable = False
    g_loss = gan.train_on_batch(noise, np.ones((32, 1)))
 
    # Print de voortgang
    print(f'Epoch {epoch+1}: d_loss={d_loss:.4f}, g_loss={g_loss:.4f}')

In dit voorbeeld definiëren we een generatornetwerk en een discriminatornetwerk en trainen ze op een conflicterende manier met behulp van het GAN-model. Het generatornetwerk is verantwoordelijk voor het genereren van nieuwe MNIST-cijfers, terwijl het discriminatornetwerk verantwoordelijk is voor het onderscheiden van echte en gegenereerde cijfers. Na de training kunnen we het generatornetwerk gebruiken om nieuwe MNIST-cijfers te genereren.

Conclusie

In deze handleiding hebben we verschillende belangrijke concepten en architecturen van diep leren behandeld, zoals feedforward-neurale netwerken, convolutie-neurale netwerken (CNN's), recurrente neurale netwerken (RNN's) en generatieve tegen-netwerken (GAN's). We hebben specifieke voorbeelden en codefragmenten gegeven om te illustreren hoe deze modellen kunnen worden geïmplementeerd en toegepast op verschillende taken.

Diep leren is een snel evoluerend vakgebied met een breed scala aan toepassingen, van beeldherkenning en natuurlijke taalverwerking tot robotica en autonome systemen. Naarmate het vakgebied blijft evolueren, is het belangrijk om op de hoogte te blijven van het laatste onderzoek en ontwikkelingen, en om continu te experimenteren en nieuwe ideeën te verkennen.

We hopen dat deze handleiding u een stevige basis heeft gegeven in diep leren en u heeft geïnspireerd om deze krachtige technieken verder te verkennen en toe te passen in uw eigen projecten. Veel plezier met leren!

Chapter 12 Future Trends and Emerging Technologies Gpu DesignHoe de beste GPU voor AI-workloads eenvoudig te kiezen