Hoe de essenties van een HPC-cluster gemakkelijk begrijpen

I. Inleiding tot HPC-clusters

A. Definitie van HPC (High-Performance Computing) High-Performance Computing (HPC) verwijst naar het gebruik van geavanceerde computermiddelen, zoals supercomputers, computerclusters en gespecialiseerde hardware, om complexe en rekenintensieve problemen op te lossen. HPC-systemen zijn ontworpen om aanzienlijk hogere prestaties en verwerkingskracht te bieden in vergelijking met traditionele desktopcomputers of servers, waardoor het uitvoeren van grootschalige simulaties, gegevensanalyse en andere rekenintensieve taken mogelijk is.

B. Overzicht van HPC-clusters

Parallelle computingarchitectuur HPC-clusters worden meestal gebouwd met behulp van een parallelle computingarchitectuur, waarbij meerdere onderling verbonden rekenknooppunten samenwerken om een enkel probleem op te lossen. Dit maakt de verdeling van berekeningstaken over meerdere processoren mogelijk, wat resulteert in snellere verwerkingstijden en de mogelijkheid om grotere en complexere problemen aan te pakken.
Gedistribueerde verwerking HPC-clusters maken gebruik van gedistribueerde verwerking, waarbij de werklast wordt opgesplitst in kleinere taken en toegewezen aan verschillende knooppunten binnen het cluster. Deze knooppunten werken vervolgens gelijktijdig om hun toegewezen taken te verwerken en de resultaten worden gecombineerd om de eindoutput te produceren.
Schaalbaarheid en prestaties Een van de belangrijkste voordelen van HPC-clusters is hun schaalbaarheid. Naarmate de berekeningsvereisten van een probleem toenemen, kunnen aanvullende knooppunten aan het cluster worden toegevoegd, waardoor meer verwerkingskracht en geheugenbronnen beschikbaar worden gesteld. Dit stelt HPC-clusters in staat om steeds complexere en gegevensintensieve taken aan te pakken, zoals die in deep learning en andere AI-toepassingen.

II. Componenten van een HPC-cluster

A. Hardware

Rekenknooppunten a. CPU's De rekenknooppunten in een HPC-cluster bestaan doorgaans uit krachtige centrale verwerkingseenheden (CPU's), die de belangrijkste rekenkracht voor het systeem leveren. Deze CPU's worden vaak geselecteerd op basis van het aantal kernen, de kloksnelheid en de cache-omvang om de prestaties te optimaliseren voor specifieke werklasten.

b. GPU's (optioneel) Naast CPU's kunnen sommige HPC-clusters ook grafische verwerkingseenheden (GPU's) bevatten om bepaalde soorten berekeningen te versnellen, zoals die in deep learning en andere gegevensintensieve toepassingen. GPU's blinken uit in parallelle verwerking, waardoor ze goed geschikt zijn voor taken die gemakkelijk paralleliseerbaar zijn.

c. Geheugen De rekenknooppunten in een HPC-cluster zijn uitgerust met grote hoeveelheden snel geheugen, zoals DDR4- of DDR5-RAM, om de verwerking van grote datasets en complexe algoritmen te ondersteunen.

d. Opslag Elk rekenknooppunt heeft meestal lokale opslag, zoals solid-state drives (SSD's) of harde schijven (HDD's), om de noodzakelijke gegevens en bestanden voor de berekeningen op te slaan. Daarnaast kan het cluster gedeelde opslagsystemen hebben, zoals besproken in de volgende sectie.
Netwerkinfrastructuur a. High-speed interconnects De rekenknooppunten binnen een HPC-cluster zijn verbonden via een netwerkinfrastructuur met hoge snelheid, waarbij vaak gebruik wordt gemaakt van gespecialiseerde interconnects zoals InfiniBand, Omni-Path of high-performance Ethernet. Deze interconnects bieden lage latentie en hoge bandbreedte communicatie tussen de knooppunten, waardoor efficiënte gegevensoverdracht en parallelle verwerking mogelijk is.

b. Ethernet, InfiniBand of andere gespecialiseerde netwerken De keuze van netwerktechnologie hangt af van de specifieke vereisten van het HPC-cluster, zoals de werklast, de behoefte aan gegevensoverdracht en budgetbeperkingen. Ethernet is een veelvoorkomende en kosteneffectieve optie, terwijl InfiniBand en andere gespecialiseerde netwerken een hogere prestatie bieden ten koste van hogere complexiteit en investering.
Gedeelde opslagsystemen a. Network-attached storage (NAS) HPC-clusters maken vaak gebruik van network-attached storage (NAS) systemen om gecentraliseerde en gedeelde opslag te bieden voor de rekenknooppunten. NAS-systemen bestaan doorgaans uit meerdere opslagapparaten, zoals harde schijven of SSD's, die zijn verbonden via een snel netwerk, zodat alle knooppunten toegang hebben tot dezelfde gegevens.

b. Storage area networks (SAN) Een andere veelvoorkomende opslagoplossing voor HPC-clusters is het storage area network (SAN), dat een toegewijd, hoogwaardig netwerk biedt voor opslagapparaten. SAN's bieden geavanceerde functies zoals redundantie, hoge beschikbaarheid en schaalbaarheid, waardoor ze geschikt zijn voor grootschalige, gegevensintensieve toepassingen.

B. Software

Besturingssysteem a. Linux (bijv. CentOS, Ubuntu) De meeste HPC-clusters draaien op op Linux gebaseerde besturingssystemen, zoals CentOS of Ubuntu. Deze besturingssystemen bieden een stabiel, schaalbaar en aanpasbaar platform voor HPC-werklasten, met een breed scala aan beschikbare software en tools.

b. Windows (voor specifieke gebruiksscenario's) Hoewel Linux de overheersende keuze is, kunnen sommige HPC-clusters ook gebruikmaken van Windows-besturingssystemen, vooral voor specifieke toepassingen of gebruiksscenario's die Windows-gebaseerde software of tools vereisen.
Taakscheduler en bronbeheerder a. SLURM, PBS, SGE, etc. HPC-clusters maken doorgaans gebruik van een taakscheduler en een bronbeheerder om de rekenbronnen efficiënt toe te wijzen en te beheren. Populaire voorbeelden zijn onder andere SLURM (Simple Linux Utility for Resource Management), PBS (Portable Batch System) en SGE (Sun Grid Engine).

b. Werklastbeheer en taakprioritering Deze takenplanners en bronbeheerders zijn verantwoordelijk voor het plannen en prioriteren van de verschillende berekeningstaken (taken) die worden ingediend door gebruikers, om een efficiënt gebruik van de bronnen van het cluster te garanderen.
Parallelle programmeerkaders a. MPI (Message Passing Interface) MPI (Message Passing Interface) is een veelgebruikt parallel programmeerkader voor HPC, waardoor efficiënte communicatie en coördinatie tussen de rekenknooppunten in een cluster mogelijk is.

b. OpenMP OpenMP is een ander populair parallel programmeerkader, gericht op shared-memory parallelisme, dat vaak wordt gebruikt in combinatie met MPI voor hybride parallelle programmeerbenaderingen.

c. CUDA (voor GPU-geaccelereerd rekenen) Voor HPC-clusters met GPU-geaccelereerde rekenknooppunten wordt vaak het CUDA (Compute Unified Device Architecture) programmeerkader gebruikt om gebruik te maken van de parallelle verwerkingsmogelijkheden van GPU's.

III. Deep learning op HPC-clusters

A. Voordelen van het gebruik van HPC-clusters voor deep learning

Versnelde training en inferentie HPC-clusters, met hun krachtige hardware en parallelle verwerkingsmogelijkheden, kunnen de training en inferentie van deep learning-modellen aanzienlijk versnellen, waardoor het verkennen van grotere en complexere modellen mogelijk is, evenals de mogelijkheid om grote datasets aan te pakken.
Omgaan met grote datasets De schaalbaarheid en rekenkracht van HPC-clusters maken ze uitermate geschikt voor het werken met grote datasets, wat vaak een vereiste is bij deep learning-toepassingen.
Gedistribueerde training en modelparallelisme HPC-clusters maken het gebruik van gedistribueerde trainingstechnieken mogelijk, waarbij het model over meerdere rekenknooppunten wordt verdeeld en het trainingsproces wordt gepaAls uw HPC-cluster is uitgerust met GPU-hardware, moet u ervoor zorgen dat uw deep learning-taken zijn geconfigureerd om deze GPU-bronnen effectief te gebruiken, vaak door het gebruik van GPU-versnelde deep learning-frameworks zoals TensorFlow-GPU of PyTorch CUDA.

c. Gedistribueerd trainen en modelparallelisme

Om gebruik te maken van de parallelle verwerkingscapaciteit van het HPC-cluster, kunt u gedistribueerde trainingstechnieken implementeren, zoals datagerichtheid of modelparallelisme, met behulp van de gedistribueerde trainingsfuncties die worden geboden door uw gekozen deep learning-framework.

D. Optimalisatie en prestatieafstemming

Hardwareselectie en -configuratie

a. Selectie van CPU en GPU

Bij het ontwerpen of configureren van een HPC-cluster voor deep learning is het essentieel om zorgvuldig de juiste CPU- en GPU-hardware te selecteren die overeenkomt met de eisen van uw deep learning-workloads. Factoren zoals het aantal cores, de kloksnelheid, het geheugen en de GPU-architectuur kunnen aanzienlijke invloed hebben op de prestaties van uw deep learning-modellen.

b. Overwegingen met betrekking tot geheugen en opslag

De hoeveelheid geheugen en opslag die beschikbaar is op de rekenknooppunten kan ook van invloed zijn op de prestaties van deep learning-workloads, vooral bij het werken met grote datasets of modellen die aanzienlijke geheugen- en opslagbronnen vereisen.

Netwerkoptimalisatie

a. Het kiezen van geschikte interconnects

De keuze van netwerkinterconnects, zoals Ethernet, InfiniBand of andere gespecialiseerde opties, kan aanzienlijke invloed hebben op de prestaties van gedistribueerde deep learning-workloads. Snellere en lagere latentie-interconnects kunnen de efficiëntie van gegevensoverdracht en communicatie tussen de rekenknooppunten verbeteren.

b. Afstemming van netwerkparameters

Het optimaliseren van netwerkgerelateerde parameters, zoals MTU (Maximum Transmission Unit) grootte, TCP/IP-instellingen en verschillende configuraties van netwerkprotocollen, kan ook helpen om de algehele prestaties van deep learning-workloads op het HPC-cluster te verbeteren.

Parallelle trainingsstrategieën

a. Dataparallelisme

Dataparallelisme is een veelgebruikte benadering voor gedistribueerd deep learning, waarbij de trainingsdataset wordt verdeeld over meerdere rekenknooppunten en elk knooppunt het model traint op zijn respectievelijke subset van de gegevens.

b. Modelparallelisme

Modelparallelisme houdt in dat het deep learning-model wordt verdeeld over meerdere rekenknooppunten, waarbij elk knooppunt verantwoordelijk is voor een deel van het model. Dit kan bijzonder nuttig zijn voor het trainen van zeer grote modellen die niet op één knooppunt passen.

c. Hybride benaderingen

Een combinatie van dataparallelisme en modelparallelisme, bekend als een hybride benadering, kan worden gebruikt om de schaalbaarheid en prestaties van gedistribueerd deep learning op HPC-clusters verder te verbeteren.

Hyperparameterafstemming

a. Geautomatiseerde optimalisatie van hyperparameters

Om de prestaties van deep learning-modellen te optimaliseren, is het vaak nodig om verschillende hyperparameters af te stemmen, zoals leersnelheid, batchgrootte en regularisatieparameters. Geautomatiseerde technieken voor het afstemmen van hyperparameters kunnen worden gebruikt om efficiënt door de hyperparameterspace te verkennen en de optimale configuratie te vinden.

b. Gedistribueerde zoektocht naar hyperparameters

De parallelle verwerkingsmogelijkheden van HPC-clusters kunnen worden gebruikt om gedistribueerde zoekopdrachten naar hyperparameters uit te voeren, waarbij meerdere configuraties van hyperparameters gelijktijdig worden verkend, waardoor het optimalisatieproces van het model verder wordt versneld.

Gebruiksaanwijzingen voor diepgaande leer-algoritmen

Convolutional Neural Networks (CNNs)

Convolutional Neural Networks (CNN's) zijn een gespecialiseerd type neurale netwerken dat bijzonder geschikt is voor het verwerken en analyseren van beeldgegevens. CNN's zijn ontworpen om automatisch en hiërarchisch kenmerken uit ruwe beeldgegevens te extraheren, waardoor ze zeer effectief zijn voor taken zoals beeldclassificatie, objectdetectie en beeldsegmentatie.

De belangrijkste componenten van een CNN-architectuur zijn:

Convolutional Layers: Deze lagen passen een reeks leerfilters toe op het invoerbeeld, waarbij lokale kenmerken zoals randen, vormen en texturen worden geëxtraheerd. De filters worden geleerd tijdens het trainingsproces, en de uitvoer van de convolutionele laag is een kenmerkkaart die de aanwezigheid van gedetecteerde kenmerken op verschillende locaties in het invoerbeeld vertegenwoordigt.
Pooling Layers: Pooling-lagen worden gebruikt om de ruimtelijke dimensies van de kenmerkkaarten te verkleinen, waardoor het aantal parameters en de rekencomplexiteit van het model worden verminderd. De meest voorkomende pooling-operatie is max pooling, waarbij de maximale waarde binnen een klein ruimtelijk gebied van de kenmerkkaart wordt geselecteerd.
Fully Connected Layers: Na de convolutionele en pooling-lagen wordt de uitvoer afgevlakt en doorgegeven aan één of meer volledig verbonden lagen, die hoogwaardig redeneren en classificeren op basis van de geëxtraheerde kenmerken verrichten.

Hier is een voorbeeld van een eenvoudige CNN-architectuur voor beeldclassificatie:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
 
# Definieer het CNN-model
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
 
# Compileer het model
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

In dit voorbeeld bestaat het CNN-model uit drie convolutionele lagen, gevolgd door een max pooling-laag, en aan het einde twee volledig verbonden lagen. De in vorm is (28, 28, 1), wat overeenkomt met een grijswaardebeeld van formaat 28x28 pixels. Het model is gecompileerd met de Adam-optimizer en categorische kruisentropie-verliesfunctie, en het geeft een kansdistributie over 10 klassen uit.

Recurrent Neural Networks (RNN's)

Recurrent Neural Networks (RNN's) zijn een klasse van neurale netwerken die zijn ontworpen om sequentiële gegevens te verwerken, zoals tekst, spraak of tijdreeksgegevens. In tegenstelling tot feedforward-neurale netwerken, die elke invoer onafhankelijk verwerken, behouden RNN's een verborgen toestand die bij elke tijdstap wordt bijgewerkt, zodat ze informatie uit eerdere invoeren in de huidige uitvoer kunnen opnemen.

De belangrijkste componenten van een RNN-architectuur zijn:

Invoervolgorde: de invoer voor een RNN is een reeks vectoren, waarbij elke vector een enkel element van de invoer vertegenwoordigt, zoals een woord in een zin of een tijdstap in een tijdreeks.
Verborgen toestand: de verborgen toestand van een RNN is een vector die het interne geheugen van het netwerk vertegenwoordigt, dat bij elke tijdstap wordt bijgewerkt op basis van de huidige invoer en de vorige verborgen toestand.
Uitvoervolgorde: de uitvoer van een RNN is een reeks vectoren, waarbij elke vector de uitvoer van het netwerk op een bepaald tijdstap vertegenwoordigt.

Hier is een voorbeeld van een eenvoudige RNN voor tekstclassificatie:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, SimpleRNN, Dense
 
# Definieer het RNN-model
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=10000, output_dim=128, input_length=100))
model.add(SimpleRNN(64))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
# Compileer het model
model.compile(optimizer='adam',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

In dit voorbeeld bestaat het RNN-model uit een embedding-laag, een eenvoudige RNN-laag en een dichte uitvoerlaag. De invoer van het model is een reeks van 100 woorden, waarbij elk woord wordt weergegeven door een unieke gehele ID tussen 0 en 9999. De embedding-laag koppelt deze gehele IDs aan een 128-dimensionale vectorvoorstelling, die vervolgens wordt doorgegeven aan de RNN-laag. De RNN-laag verwerkt de sequentie en geeft een enkele vector als uitvoer, die vervolgens wordt doorgegeven aan de dichte uitvoerlaag om een binair classificatievoorspelling te produceren.

Long Short-Term Memory (LSTMs)

Long Short-Term Memory (LSTM's) zijn een speciaal type RNN dat is ontworpen om het probleem van het verdwijnende gradiënt op te lossen, dat het moeilijk kan maken voor traditionele RNN's om langetermijnafhankelijkheden te leren in sequentiële gegevens. LSTM's bereiken dit door een complexere verborgen toestand te introduceren die een celtoestand bevat, waardoor het netwerk selectief informatie uit vorige tijdstappen kan onthouden en vergeten.

De belangrijkste componenten van een LSTM-architectuur zijn:

Celtoestand: de celtoestand is een vector die het langetermijngeheugen van de LSTM vertegenwoordigt, die bij elke tijdstap wordt bijgewerkt op basis van de huidige invoer, de vorige celtoestand en verborgen toestand.
Vergetenpoort: de vergetenpoort is een component van de LSTM die bepaalt welke informatie uit de vorige celtoestand moet worden vergeten of behouden.
Invoerpoort: de invoerpoort is een component van de LSTM die bepaalt welke informatie uit de huidige invoer en de vorige verborgen toestand aan de celtoestand moet worden toegevoegd.
Uitvoerpoort: de uitvoerpoort is een component van de LSTM die bepaalt welke informatie uit de huidige invoer, de vorige verborgen toestand en de huidige celtoestand moet worden gebruikt om de uitvoer op de huidige tijdstap te produceren.

Hier is een voorbeeld van een LSTM-model voor tekstgeneratie:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
 
# Definieer het LSTM-model
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=10000, output_dim=128, input_length=50))
model.add(LSTM(128))
model.add(Dense(10000, activation='softmax'))
 
# Compileer het model
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

In dit voorbeeld bestaat het LSTM-model uit een embeddingleaIn dit voorbeeld bestaat het LSTM-model uit een embedding-laag, een LSTM-laag en een dichte uitvoerlaag. De invoer voor het model is een sequentie van 50 woorden, waarbij elk woord wordt vertegenwoordigd door een unieke gehele ID tussen 0 en 9999. De embedding-laag maakt van deze gehele ID's een 128-dimensionale vectorrepresentatie, die vervolgens naar de LSTM-laag wordt gestuurd. De LSTM-laag verwerkt de sequentie en geeft een enkele vector als uitvoer, die vervolgens naar de dichte uitvoerlaag wordt gestuurd om een waarschijnlijkheidsverdeling over de 10.000 mogelijke uitvoerwoorden te produceren.

Generatieve Adversarial Networks (GANs)

Generatieve Adversarial Networks (GANs) zijn een soort diep leermiddel dat bestaat uit twee neurale netwerken, een generator en een discriminator, die op een competitieve manier worden getraind. Het generatornetwerk genereert nieuwe, synthetische gegevens die op echte gegevens lijken, terwijl het discriminatornetwerk verantwoordelijk is voor het onderscheiden van echte en gegenereerde gegevens.

De belangrijkste componenten van een GAN-architectuur zijn:

Generator-netwerk: Het generatornetwerk neemt een willekeurige invoer, meestal een vector van ruis, en zet deze om in een synthetisch gegevensvoorbeeld dat op de echte gegevens lijkt.
Discriminator-netwerk: Het discriminatornetwerk neemt een gegevensvoorbeeld, zowel echt als gegenereerd, en geeft de waarschijnlijkheid dat het voorbeeld echt is (in plaats van gegenereerd).
Adversarial Training: Het generator- en discriminator-netwerk worden op een competitieve manier getraind, waarbij de generator de discriminator probeert te misleiden door steeds realistischer gegevens te genereren, en de discriminator probeert beter te worden in het onderscheiden van echt en gegenereerd gegevens.

Hier is een voorbeeld van een eenvoudige GAN voor het genereren van met de hand geschreven cijfers:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential, Model
from tensorflow.keras.layers import Dense, Reshape, Flatten
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
 
# Definieer het generator-netwerk
generator = Sequential()
generator.add(Dense(256, input_dim=100, activation='relu'))
generator.add(Dense(784, activation='tanh'))
generator.add(Reshape((28, 28, 1)))
 
# Definieer het discriminator-netwerk
discriminator = Sequential()
discriminator.add(Flatten(input_shape=(28, 28, 1)))
discriminator.add(Dense(256, activation='relu'))
discriminator.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
# Definieer het GAN-model
gan = Model(generator.input, discriminator(generator.output))
 
# Compileer de modellen
generator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5))
discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5))
gan.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5))

In dit voorbeeld neemt het generator-netwerk een 100-dimensionale ruisvector als invoer en genereert het een 28x28 grijswaardeafbeelding van een met de hand geschreven cijfer. Het discriminator-netwerk neemt een 28x28 grijswaardeafbeelding als invoer en geeft een waarschijnlijkheid dat de afbeelding echt is (in plaats van gegenereerd). Het GAN-model wordt gedefinieerd door het generator- en discriminator-netwerk met elkaar te verbinden, en het wordt op een vijandige manier getraind om steeds realistischere cijfers te genereren.

Conclusie

In deze tutorial hebben we verschillende belangrijke architecturen en technieken voor diep leren verkend, waaronder Convolutional Neural Networks (CNN's), Recurrent Neural Networks (RNN's), Long Short-Term Memory (LSTM's) en Generative Adversarial Networks (GANs). Elk van deze architecturen heeft zijn eigen sterke punten en is goed geschikt voor specifieke soorten problemen, zoals beeldclassificatie, tekstgeneratie en synthetische gegevensgeneratie.

Door de fundamentele concepten en componenten van deze diep leermiddelen te begrijpen, kun je beginnen met het bouwen en experimenteren met je eigen diep leertoepassingen. Onthoud dat diep leren een snel evoluerend veld is en dat er voortdurend nieuwe architecturen en technieken worden ontwikkeld, dus het is belangrijk om op de hoogte te blijven van het laatste onderzoek en de beste praktijken.

Veel succes met je diep leeren-reis!

Hoe je GPU Scheduling Gemakkelijk en Snel kunt Begrijpen Hoe LLM-training gemakkelijk te begrijpen voor beginners