Hoe meerdere GPU's op te bouwen voor Deep Learning

Deep learning heeft het veld van kunstmatige intelligentie revolutionair veranderd, waardoor machines kunnen leren van grote hoeveelheden data en nauwkeurige voorspellingen kunnen maken. Het trainen van deep learning-modellen kan echter tijdrovend en rekenintensief zijn. Hier komen meerdere GPU's om de hoek kijken, die een krachtige oplossing bieden om het trainingsproces te versnellen. In dit artikel zullen we onderzoeken hoe we meerdere GPU's kunnen inzetten voor deep learning, waarbij we ingaan op parallellisatiestrategieën, ondersteuning voor meerdere GPU's in populaire frameworks, prestatiemetingen en implementatiemodellen.

De voordelen van meerdere GPU's in Deep Learning begrijpen

GPU's zijn uitgegroeid tot de hardware van keuze voor deep learning vanwege hun vermogen om parallelle verwerking uit te voeren. In tegenstelling tot CPU's, die uitblinken in het afhandelen van complexe logica en algemene taken, zijn GPU's ontworpen om zeer repetitieve en parallelle berekeningen uit te voeren. Door gebruik te maken van meerdere GPU's, kunt u de training van deep learning-modellen aanzienlijk versnellen, waardoor u grotere datasets kunt verwerken en nauwkeurigere modellen kunt bouwen in een kortere tijd.

Deep Learning versnellen met parallelle verwerking

Een van de belangrijkste voordelen van het gebruik van meerdere GPU's voor deep learning is de mogelijkheid om het trainingsproces te parallelliseren. In plaats van gegevens sequentieel te verwerken, kunt u de werkbelasting verdelen over meerdere GPU's, waardoor ze gelijktijdig kunnen werken. Deze parallelle verwerking kan leiden tot aanzienlijke prestatieverbetering, waarbij de trainingstijd vaak wordt teruggebracht van dagen of weken tot slechts enkele uren.

Bijvoorbeeld, een studie van Krizhevsky et al. [1] toonde aan dat het gebruik van 2 GPU's een versnelling van 1,7x kan opleveren in vergelijking met één GPU bij het trainen van een convolutioneel neuraal netwerk (CNN) op de ImageNet-dataset. Bovendien bereikten ze een versnelling van 3,5x met 4 GPU's en een versnelling van 6,2x met 8 GPU's, wat de schaalbaarheid van training met meerdere GPU's illustreert.

Versnelling met meerdere GPU's Figuur 1:.Speedup bereikt met meerdere GPU's bij het trainen van een CNN op ImageNet[1].

Geheugenbeperking overwinnen met Model Parallelisme

Een ander voordeel van meerdere GPU's is de mogelijkheid om geheugenbeperking te overwinnen. Bij het trainen van grote en complexe diepe leermodellen kunnen de modelparameters de geheugen capaciteit van een enkele GPU overschrijden. Door gebruik te maken van model parallelisme, kunt u het model over meerdere GPU's verdelen, waardoor elke GPU een deel van het model kan verwerken. Dit maakt het mogelijk om modellen te trainen die anders niet op één GPU zouden passen.

Parallellisatiestrategieën voor Multi-GPU Diep Leren

Om de kracht van meerdere GPU's volledig te benutten, moet u parallellisatiestrategieën implementeren in uw diepe leerworkflows. Er zijn twee hoofdbenaderingen voor parallellisme: model parallelisme en data parallelisme.

Model Parallelisme: Modellen Opsplitsen Over GPU's

Model parallelisme houdt in dat een diep leermodel wordt verdeeld in kleinere submodellen en dat elk submodel aan een andere GPU wordt toegewezen. Deze strategie is vooral nuttig bij het omgaan met grote modellen die niet in het geheugen van één GPU passen. Door het model over meerdere GPU's te verdelen, kunt u het hele model parallel trainen, waarbij elke GPU zich richt op een specifiek deel van het model.

Model Parallelisme Figuur 2: Illustratie van model parallelisme, waarbij een model wordt gesplitst over meerdere GPU's[2].

Data Parallelisme: Data Verdelen Over GPU's

Data parallelisme daarentegen houdt in dat er meerdere replica's van hetzelfde model worden gemaakt en dat elke replica aan een andere GPU wordt toegewezen. Elke GPU verwerkt een subset van de trainingsdata parallel, en de gradiënten van alle replica's worden gemiddeld om de modelparameters bij te werken. Data parallelisme is effectief wanneer u een grote dataset hebt die gemakkelijk in kleinere subsets kan worden verdeeld.

Data Parallelisme Figuur 3: Illustratie van data parallelisme, waarbij data wordt verdeeld over meerdere GPU's[2].

Een studie van Goyal et al. [3] toonde de effectiviteit aan.

Schaalbaarheidvan dataparallellisme

Shallue et al. hebben de effectiviteit van dataparallellisme gedemonstreerd door een ResNet-50-model op de ImageNet-dataset te trainen met behulp van 256 GPU's. Ze bereikten een trainingstijd van slechts 1 uur, vergeleken met 29 uur bij het gebruik van 8 GPU's. Dit toont de schaalbaarheid en efficiëntie van dataparallellisme aan voor het versnellen van deep learning-training.

Ondersteuning voor meerdere GPU's in deep learning-frameworks

Populaire deep learning-frameworks, zoals TensorFlow en PyTorch, bieden ingebouwde ondersteuning voor training met meerdere GPU's, waardoor het eenvoudiger is om gebruik te maken van de kracht van meerdere GPU's.

TensorFlow: Gedistribueerde strategieën voor training met meerdere GPU's

TensorFlow biedt de tf.distribute.Strategy-API, waarmee u uw trainingsworkload kunt verdelen over meerdere GPU's of zelfs meerdere machines. De MirroredStrategy is specifiek ontworpen voor training met meerdere GPU's op één machine, terwijl de TPUStrategy het mogelijk maakt om Tensor Processing Units (TPU's) te gebruiken voor versnelde training.

Met de gedistribueerde strategieën van TensorFlow kunt u eenvoudig uw dataset segmenteren, modelreplicaties maken en gradiënten over GPU's middelen. Het framework behandelt de laag-niveau details van gedistribueerde training, waardoor u zich kunt concentreren op het bouwen en trainen van uw modellen.

PyTorch: Parallelisme-klassen voor training met meerdere GPU's

PyTorch biedt verschillende parallelisme-klassen om training met meerdere GPU's te vergemakkelijken. De DataParallel-klasse stelt u in staat om modelreplicaties te verdelen over meerdere GPU's op één machine, terwijl de DistributedDataParallel-klasse deze functionaliteit uitbreidt om gedistribueerde training over meerdere machines mogelijk te maken.

PyTorch biedt ook de model_parallel-module, waarmee u grote modellen over meerdere GPU's kunt splitsen. Deze module stelt u in staat om zowel modelparallellisme als dataparallellisme tegelijkertijd uit te voeren, waardoor u meer flexibiliteit heeft in uw trainingsopstelling.

Prestatiemetingen en schaalbaarheid

Om de prestatieverbeteringen die met meerdere GPU's worden bereikt, te demonstreren, bekijken we enkele benchmarks en schaalbaarheidsonderzoeken.

Shallue et al. hebben de effectiviteit van dataparallellisme gedemonstreerd door een ResNet-50-model op de ImageNet-dataset te trainen met behulp van 256 GPU's. Ze bereikten een trainingstijd van slechts 1 uur, vergeleken met 29 uur bij het gebruik van 8 GPU's. Dit toont de schaalbaarheid en efficiëntie van dataparallellisme aan voor het versnellen van deep learning-training.Hier is de Nederlandse vertaling van het bestand:

al. [4] hebben een studie uitgevoerd naar de schaalbaarheid van deep learning training met behulp van TPU's. Ze hebben een ResNet-50 model getraind op de ImageNet dataset en bijna-lineaire schaalbaarheid waargenomen tot 1024 TPU's. Met 1024 TPU's bereikten ze een trainingstijd van slechts 2,2 minuten per epoch, vergeleken met 256 minuten per epoch bij gebruik van één TPU.

TPU-schaalbaarheid Figuur 4: Schaalbaarheid van het trainen van een ResNet-50 model op ImageNet met behulp van TPU's[4].

Evenzo hebben Yamazaki et al. [5] de schaalbaarheid van multi-GPU training met het BERT model op de SQuAD dataset gedemonstreerd. Ze bereikten een 46,5x versnelling bij gebruik van 512 GPU's in vergelijking met één GPU, wat het potentieel laat zien voor het versnellen van de training van grote taalmodellen.

Implementatiemodellen voor Multi-GPU Deep Learning

Bij het implementeren van multi-GPU deep learning oplossingen zijn er verschillende implementatiemodellen om rekening mee te houden, elk met zijn eigen voor- en nadelen.

GPU-servers: Combineren van CPU's en GPU's

GPU-servers zijn krachtige machines die meerdere GPU's combineren met één of meer CPU's. In deze opstelling fungeren de CPU's als de centrale beheerhub, die taken verdelen over de GPU's en de resultaten verzamelen. GPU-servers zijn ideaal voor kleinschalige implementaties of experimenten, waardoor u uw multi-GPU code kunt prototypen en testen voordat u deze opschaalt.

GPU-clusters: Opschalen met meerdere nodes

GPU-clusters bestaan uit meerdere nodes, waarbij elke node één of meer GPU's bevat. Deze clusters kunnen homogeen zijn (alle nodes hebben dezelfde GPU-configuratie) of heterogeen (nodes hebben verschillende GPU-configuraties). GPU-clusters stellen u in staat om uw deep learning workloads op te schalen, zeer grote modellen te trainen of massieve datasets te verwerken.

Kubernetes voor GPU-orchestratie

Kubernetes is een populair container-orchestratieplatform dat ondersteuning biedt voor het gebruik van GPU's in gecontaineriseerde omgevingen. Met Kubernetes kunt u dynamisch GPU's toewijzen aan verschillende workloads, waardoor een efficiënt gebruik van resources wordt gegarandeerd. Kubernetes biedt portabiliteit en s.

Conclusie

Meerdere GPU's zijn een essentieel hulpmiddel geworden voor het versnellen van de training van deep learning-modellen. Door gebruik te maken van parallellisatiestrategieën, zoals model-parallellisme en data-parallellisme, kunt u de kracht van meerdere GPU's benutten om grotere modellen te trainen en enorme hoeveelheden data in een fractie van de tijd te verwerken.

Deep learning-frameworks zoals TensorFlow en PyTorch bieden ingebouwde ondersteuning voor multi-GPU-training, waardoor het eenvoudiger is om gedistribueerde trainingsworkflows te implementeren. Prestatiemetingen en schaalbaarheidsonderzoeken tonen de aanzienlijke snelheidsverbeteringen aan die met meerdere GPU's worden bereikt, waardoor hun potentieel voor het versnellen van deep learning-onderzoek en -toepassingen wordt benadrukt.

Of u nu uw multi-GPU-oplossingen wilt implementeren op GPU-servers, GPU-clusters of Kubernetes, een zorgvuldige overweging van uw implementatiemodel is cruciaal voor optimale prestaties en schaalbaarheid.

Naarmate het veld van deep learning zich blijft ontwikkelen, zal het belang van meerdere GPU's alleen maar toenemen. Door de technieken en best practices voor multi-GPU deep learning te beheersen, kunt u voorop blijven lopen in dit opwindende veld en nieuwe mogelijkheden in kunstmatige intelligentie ontgrendelen.

Referenties

[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). Het meten van de effecten van dataparallellisme op de training van neurale netwerken. arXiv preprint arXiv:1811.03600.

[5] Yamazaki, M., Kasagi, A., Tabuchi, A., Honda, T., Miwa, M., Fukumoto, N., ... & Tabaru, T. (2019). Toch nog een versnelde SGD: ResNet-50 training op ImageNet in 74,7 seconden. arXiv preprint arXiv:1903.12650. .