Jak szybko zrozumieć podstawy Deep Learningu na GPU

Wprowadzenie do Deep Learningu i GPU

I. Wprowadzenie do Deep Learningu i GPU

A. Definicja Deep Learningu

Deep learning to poddziedzina uczenia maszynowego, która wykorzystuje sztuczne sieci neuronowe z wieloma warstwami do uczenia się i prognozowania na podstawie danych. Te głębokie sieci neuronowe potrafią uczyć się złożonych wzorców i reprezentacji, co czyni je bardzo skutecznymi w takich zadaniach jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego i rozpoznawanie mowy.

B. Znaczenie GPU w Deep Learningu

Obliczeniowa moc potrzebna do szkolenia i uruchamiania modeli Deep Learningu jest ogromna i często przewyższa możliwości tradycyjnych jednostek centralnych (CPU). Procesory graficzne (GPU), początkowo zaprojektowane do renderowania grafiki, stały się wyborem de facto dla Deep Learningu ze względu na swoją wysoce równoległą architekturę i zdolność do przyspieszania obliczeniowo intensywnych operacji związanych z trenowaniem sieci neuronowych i inferencją.

II. Zrozumienie krajobrazu sprzętu

A. CPU vs. GPU

1. Architektura CPU i jej ograniczenia

CPU jest projektowany do ogólnego obliczeń, skupiających się na sekwencyjnym przetwarzaniu instrukcji. Doskonale nadaje się do zadań, które wymagają złożonego przepływu kontroli i prognozowania rozgałęzionego, co czyni go odpowiednim do szerokiego zakresu zastosowań. Jednak procesory CPU mają ograniczoną liczbę rdzeni, a ich wydajność jest często ograniczona przez przepustowość pamięci i opóźnienia.

2. Architektura GPU i jej zalety

GPU natomiast został zaprojektowany do wydajnych obliczeń równoległych. Posiada dużą liczbę stosunkowo prostych rdzeni przetwarzających, zwanych rdzeniami CUDA lub procesorami strumieniowymi, które są zoptymalizowane do wykonywania tych samych operacji na wielu punktach danych jednocześnie. Ta równoległa architektura sprawia, że ​​GPU jest wyjątkowo wydajne w operacjach macierzowych i wektorowych, które stanowią podstawę algorytmów Deep Learningu.

B. Generacje GPU

1. GPU z obsługą CUDA

Rozwój technologii CUDA (Compute Unified Device Architecture) opracowanej przez firmę NVIDIA był kluczowy dla powszechnego przyjęcia GPU w Deep Learningu. GPU z obsługą CUDA zapewniają model programowy i stos oprogramowania, który umożliwia programistom wykorzystanie zdolności przetwarzania równoległego GPU do obliczeń ogólnego przeznaczenia, w tym do zastosowań Deep Learningu.

2. Jednostki Tensorowe i ich znaczenie

NVIDIA wprowadziła ostatnio jednostki Tensorowe, specjalistyczne jednostki sprzętowe w swoich GPU, które są zoptymalizowane do mnożenia macierzy-macierzy i akumulacji, które są powszechnie stosowane w Deep Learningu. Jednostki Tensorowe znacząco poprawiają wydajność i efektywność energetyczną obciążenia Deep Learningu, zwłaszcza w przypadku zadań obejmujących duże operacje macierzowe.

III. Ramy Deep Learningu i wsparcie GPU

A. Popularne ramy Deep Learningu

1. TensorFlow

TensorFlow to wieloplatformowy framework do uczenia maszynowego opracowany przez firmę Google, który doskonale wspiera akcelerację za pomocą GPU. Umożliwia programistom wykorzystanie bibliotek NVIDIA CUDA i cuDNN do wykorzystania sprzętu GPU w zadaniach Deep Learningu.

2. PyTorch

PyTorch to kolejny popularny, otwarty framework Deep Learningu, opracowany przez laboratoria badawcze AI Facebooka. PyTorch płynnie integruje się z GPU z obsługą CUDA, umożliwiając wydajne szkolenie i inferencję akcelerowane GPU.

3. Keras

Keras to interfejs wysokiego poziomu do sieci neuronowych, który działa na TensorFlow, CNTK lub Theano. Zapewnia przyjazny użytkownikowi interfejs do tworzenia i szkolenia modeli Deep Learningu, a także obsługuje akcelerację GPU za pomocą podstawowych obsługiwanych przez TensorFlow lub Theano podstawowych.

4. Biblioteka NVIDIA CUDA Deep Neural Network (cuDNN)

cuDNN to biblioteka przyspieszająca GPU sieci neuronowych opracowana przez firmę NVIDIA. Oferuje wysoko zoptymalizowane implementacje podstawowych operacji Deep Learningu, takich jak konwolucja, pooling i funkcje aktywacji, i jest szeroko stosowana przez ramy Deep Learningu do wykorzystania sprzętu GPU.

B. Akceleracja GPU w ramach Deep Learningu

1. Optymalizacja kodu ramki dla wykonania na GPU

Ramki Deep Learningu, takie jak TensorFlow i PyTorch, często oferują automatyczną akcelerację GPU poprzez optymalizację swoich podstawowych operacji dla wykonania na GPU z obsługą CUDA. Obejmuje to efektywne zarządzanie pamięcią, uruchamianie jądra i integrację z bibliotekami takimi jak cuDNN.

2. Integracja z bibliotekami akcelerowanymi GPU (np. cuDNN)

Ramki Deep Learningu mogą dalszo poprawiać wydajność GPU, integrując się z wyspecjalizowanymi bibliotekami takimi jak cuDNN firmy NVIDIA. Te biblioteki zapewniają wysoko zoptymalizowane implementacje powszechnie stosowanych operacji Deep Learningu, w pełni wykorzystujące możliwości przetwarzania równoległego GPU.

IV. Wybór sprzętu GPU do Deep Learningu

A. Czynniki do rozważenia

1. Pamięć GPU

Ilość dostępnej pamięci na GPU jest kluczowym czynnikiem, ponieważ modele Deep Learningu mogą wymagać dużych ilości pamięci do przechowywania parametrów modelu, aktywacji pośrednich i danych wejściowych/wyjściowych podczas szkolenia i inferencji.

2. Moc obliczeniowa GPU

Liczba rdzeni CUDA, taktowanie zegara i ogólna liczba operacji zmiennoprzecinkowych na sekundę (FLOPS) GPU mają bezpośredni wpływ na jego zdolność do przyspieszenia obciążeń Deep Learningu, zwłaszcza podczas obliczeniowo intensywnego etapu szkolenia.

3. Architektura GPU (np. rdzenie CUDA, jednostki Tensorowe)

Konkretna architektura GPU, takie jak liczba i konfiguracja rdzeni CUDA, a także obecność wyspecjalizowanego sprzętu, takiego jak jednostki Tensorowe, może w znacznym stopniu wpływać na wydajność GPU w zadaniach Deep Learningu.

4. Pobór mocy i wymagania chłodzenia

Obciążenia Deep Learningu mogą być wymagające pod względem energii, dlatego należy uwzględnić pobór mocy i wymagania chłodzenia GPU, zwłaszcza w kontekście dużych wdrożeń lub scenariuszy edge computing.

B. Porównanie i testowanie GPU

1. Linia GPU NVIDIA (np. GeForce, Quadro, Tesla)

NVIDIA oferuje wiele produktów GPU, z których każdy ma swoje własne mocne strony i dedykowane zastosowania. Linia GeForce skierowana jest do zastosowań konsumenckich i gamingowych, podczas gdy linie Quadro i Tesla są przeznaczone dla profesjonalnych i przedsiębiorstwowych obciążeń Deep Learningu.

2. Opcje GPU firmy AMD

Podczas gdy NVIDIA dominuje na rynku GPU do Deep Learningu, AMD również oferuje konkurencyjne opcje GPU, które mogą zapewnić dobrą wydajność i wartość w niektórych przypadkach użycia Deep Learningu.

3. Narzędzia i metryki testowania (np. FLOPS, przepustowość pamięci)

Aby porównać wydajność różnych GPU w Deep Learningu, ważne jest korzystanie z narzędzi i metryk testowania, które są istotne dla konkretnych obciążeń i wymagań. Wspólne metryki obejmują FLOPS, przepustowość pamięci i wyspecjalizowane testy wydajności Deep Learningu, takie jak MLPerf.

V. Przyspieszone GPU przepływy pracy Deep Learningu

A. Przetwarzanie danych i augmentacja na GPU

1. Przetwarzanie obrazów i wideo

Wiele modeli Deep Learningu, zwłaszcza w zadaniach wizji komputerowej, wymaga rozległego przetwarzania danych wejściowych, takiego jak zmiana rozmiaru, normalizacja i konwersja przestrzeni kolorów. Te operacje można skutecznie zrównoleglić i przyspieszyć na GPU.

2. Techniki augmentacji danych

Augmentacja danych to powszechna technika w Deep Learningu, która sztucznie zwiększa różnorodność zbioru danych treningowych poprzez zastosowanie różnych transformacji, takich jak rotacja, skalowanie i odbicie lustrzane. Przyspieszenie GPU może znacznie przyspieszyć generowanie tych zwiększonych próbek.

B. Szkolenie modelu na GPU

1. Przetwarzanie paczek i szkolenie równoległe

Modele Deep Learningu są zwykle szkolenie za pomocą mini-partii stochastycznego gradientu, gdzie parametry modelu są aktualizowane na podstawie gradientów obliczonych na małej podgrupie danych treningowych. GPU doskonale radzą sobie z wykonywaniem tych równoległych obliczeń partii, co prowadzi do znacznego przyspieszenia procesu szkolenia.

2. Szkolenie w połączonej precyzji

Szkolenie w połączonej precyzji to technika wykorzystująca wyspecjalizowane jednostki Tensorowe we współczesnych GPU do wykonywania obliczeń w niższej precyzji (np. float16) przy jednoczesnym zachowaniu dokładności modelu. Może to prowadzić do znacznych poprawek wydajnościowych i zmniejszonego zużycia pamięci podczas szkolenia.

3. Szkolenie rozproszone na wielu GPU

Dla dużych modeli i zbiorów danych w Deep Learningu, szkolenie można zrównoleglić na wielu GPU, zarówno w ramach jednego komputera, jak i w systemie rozproszonym. Może to zapewnić liniowe przyśpieszenie czasu treningu, ale wymaga starannego zarządzania równoległością danych i modelu.

C. Inferencja i wdrożenie

1. Inferencja przyspieszona przez GPU

Po szkoleniu model Deep Learningu może również korzystać z przyspieszenia GPU na etapie wnioskowania (lub prognozowania). GPU mogą wydajnie wykonywać operacje macierzowe wymagane do dokonywania prognoz, co prowadzi do szybszych czasów odpowiedzi i większej przepustowości.

2. Wdrażanie modeli na urządzeniach edge z GPU

Rosnąca popularność edge computingu doprowadziła do rozwoju urządzeń edge z przyspieszeniem GPU, takich jak NVIDIA Jetson i Intel Neural Compute Stick. Urządzenia te mogą bezpośrednio uruchamiać modele Deep Learningu na edge, zmniejszając czas oczekiwania i potrzebę łączności z chmurą.

Konwolucyjne sieci neuronowe (CNN)

Konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) są specjalnym rodzajem sieci neuronowych, które doskonale nadają się do przetwarzania i analizowania danych obrazowych. CNN są inspirowane strukturą kory wzrokowej człowieka i są zaprojektowane do automatycznego wyodrębniania i uczenia się cech na podstawie surowych danych obrazowych.

Kluczowe składniki architektury CNN to:1. Warstwy konwolucyjne: Te warstwy stosują zbiór naukowych filtrów (znanych również jako jądra) do obrazu wejściowego. Każdy filtr jest odpowiedzialny za wykrywanie konkretnego elementu lub wzoru na obrazie, takiego jak krawędzie, kształty lub tekstury. Wynik działania warstwy konwolucyjnej to mapa cech, która reprezentuje obecność i lokalizację tych elementów na obrazie wejściowym.

2. Warstwy poolingowe: Warstwy poolingowe służą do zmniejszania przestrzennych wymiarów map cech, jednocześnie zachowując najważniejsze informacje. Najczęściej stosowaną operacją poolingową jest max pooling, który wybiera maksymalną wartość w małej przestrzennej części mapy cech.

3. Warstwy w pełni połączone: Po tym, jak warstwy konwolucyjne i poolingowe wyodrębnią odpowiednie cechy z obrazu wejściowego, ostateczne warstwy CNN są warstwami w pełni połączonymi, podobnymi do tych używanych w tradycyjnych sieciach neuronowych. Te warstwy są odpowiedzialne za klasyfikację obrazu wejściowego na podstawie wyodrębnionych cech.

To jest przykład prostego modelu CNN do klasyfikacji obrazów:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
 
# Zdefiniuj model CNN
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'))
 
# Skompiluj model
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

W tym przykładzie model CNN składa się z trzech warstw konwolucyjnych, które następują po sobie, dwóch warstw poolingowych, warstwy spłaszczenia i dwóch warstw w pełni połączonych. Wejściem do modelu jest obraz w skali szarości o rozmiarze 28x28, a wyjściem jest rozkład prawdopodobieństwa dla 10 klas (zadanie klasycznego rozpoznawania cyfr MNIST).

Sieci neuronowe rekurencyjne (RNN)

Sieci neuronowe rekurencyjne (RNN) są rodzajem sieci neuronowych, które zostały zaprojektowane do przetwarzania sekwencyjnych danych, takich jak tekst, mowa lub dane szeregowe. W przeciwieństwie do jednokierunkowych sieci neuronowych, które przetwarzają każde wejście niezależnie, RNN przechowuje ukryty stan, który jest aktualizowany w każdym kroku czasowym, co pozwala uwzględnić zależności między elementami w sekwencji.

Kluczowe składniki architektury RNN to:

1. Sekwencja wejściowa: Wejściem do RNN jest sekwencja danych, taka jak zdanie tekstu lub szereg czasowy odczytów czujników.

2. Stan ukryty: Stan ukryty RNN reprezentuje wewnętrzną pamięć sieci, która jest aktualizowana w każdym kroku czasowym na podstawie bieżącego wejścia i poprzedniego stanu ukrytego.

3. Sekwencja wyjściowa: Wyjściem RNN może być sekwencja predykcji, jedna dla każdego kroku czasowego w sekwencji wejściowej, lub pojedyncza predykcja oparta na całej sekwencji wejściowej.

To jest przykład prostego modelu RNN do generowania tekstu:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
 
# Zdefiniuj model RNN
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=1000, output_dim=128, input_length=20))
model.add(LSTM(128))
model.add(Dense(1000, activation='softmax'))
 
# Skompiluj model
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')

W tym przykładzie model RNN składa się z warstwy embeddingowej, warstwy LSTM (Long Short-Term Memory) i gęstej warstwy wyjściowej. Warstwa embeddingowa zamienia wejściowy tekst na sekwencję gęstych reprezentacji wektorowych, które są następnie przetwarzane przez warstwę LSTM. Warstwa LSTM aktualizuje swój stan ukryty w każdym kroku czasowym, umożliwiając jej uwzględnienie zależności między słowami w sekwencji wejściowej. Na koniec, gęsta warstwa wyjściowa generuje rozkład prawdopodobieństwa dla 1000 najczęstszych słów w danych treningowych, który może być używany do generowania nowego tekstu.

Transfer Learning

Transfer learning to potężna technika w dziedzinie głębokiego uczenia, która pozwala wykorzystać wiedzę i cechy nauczone przez uprzednio wytrenowany model do rozwiązania innego, ale powiązanego zadania. Jest to szczególnie przydatne, gdy masz ograniczoną ilość danych treningowych dla Twojego konkretnego problemu, ponieważ możesz użyć uprzednio wytrenowanego modelu jako punktu wyjścia i dostosować go do swoich własnych danych.

Ogólny proces transfer learningu z wykorzystaniem modeli głębokiego uczenia jest następujący:

1. Wybierz model uprzednio wytrenowany: Wybierz model uprzednio wytrenowany, który został wytrenowany na dużym zbiorze danych i jest relevantny dla Twojej dziedziny problemu. Popularne modele to np. VGG, ResNet i BERT, i wiele innych.

2. Zamroź bazowy model: Zamroź wagi bazowego modelu, aby cechy nauczone przez uprzednio wytrenowany model nie zostały nadpisane podczas procesu dostosowywania.

3. Dodaj nową głowicę: Dodaj nowy zestaw warstw (nazywanych głowicą), które zostaną wytrenowane na Twoim konkretnym zadaniu. Ta nowa głowica będzie odpowiedzialna za ostateczną predykcję lub klasyfikację.

4. Dostosuj model: Wytrenuj warstwy nowej głowicy, jednocześnie zachowując bazowy model w stanie zamrożonym. Pozwala to modelowi dostosować się do Twojego konkretnego problemu bez utraty ogólnych cech nauczonego modelu bazowego.

To jest przykład transfer learningu z wykorzystaniem uprzednio wytrenowanego modelu VGG16 do klasyfikacji obrazów:

from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
from tensorflow.keras.models import Model
 
# Wczytaj uprzednio wytrenowany model VGG16, wykluczając górne (w pełni połączone) warstwy
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
 
# Zamroź bazowy model
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False
 
# Dodaj nową głowicę do modelu
x = base_model.output
x = Flatten()(x)
x = Dense(256, activation='relu')(x)
output = Dense(10, activation='softmax')(x)
 
# Skonstruuj ostateczny model
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=output)
 
# Skompiluj model
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

W tym przykładzie zaczynamy od uprzednio wytrenowanego modelu VGG16, który został wytrenowany na zbiorze danych ImageNet. Usuwamy górne (w pełni połączone) warstwy modelu i dodajemy nową głowicę składającą się z warstwy spłaszczenia, gęstej warstwy z 256 jednostkami i aktywacją ReLU, oraz warstwy wyjściowej gęstej z 10 jednostkami i aktywacją softmax dla zadania klasyfikacji.

Poprzez zamrożenie bazowego modelu i trenowanie tylko nowych warstw głowicy, możemy wykorzystać ogólne cechy obrazów nauczone przez uprzednio wytrenowany model VGG16 i dostosować je do naszego konkretnego problemu klasyfikacji, nawet przy stosunkowo małej ilości danych treningowych.

Podsumowanie

W tym samouczku omówiliśmy kilka kluczowych pojęć i technik z zakresu głębokiego uczenia, w tym Konwolucyjne Sieci Neuronowe (CNN) do przetwarzania obrazów, Rekurencyjne Sieci Neuronowe (RNN) do danych sekwencyjnych oraz Transfer Learning do wykorzystania uprzednio wytrenowanych modeli.

CNN to potężne narzędzia do wyodrębniania i uczenia cech z surowych danych obrazowych, co czyni je bardzo skutecznymi w szerokim zakresie zadań związanych z widzeniem komputerowym. RNN są natomiast projektowane do przetwarzania danych sekwencyjnych, takich jak tekst lub szeregi czasowe, poprzez utrzymywanie wewnętrznego stanu, który jest aktualizowany w każdym kroku czasowym.

Transfer learning to potężna technika, która pozwala wykorzystać wiedzę i cechy nauczone przez uprzednio wytrenowany model do rozwiązania innego, ale powiązanego zadania. Jest to szczególnie przydatne, gdy masz ograniczoną ilość danych treningowych dla Twojego konkretnego problemu, ponieważ możesz użyć uprzednio wytrenowanego modelu jako punktu wyjścia i dostosować go do swoich własnych danych.

Zrozumienie tych pojęć i technik głębokiego uczenia pozwoli Ci budować bardziej efektywne i wydajne modele dla szerokiego zakresu zastosowań, od rozpoznawania obrazów po przetwarzanie języka naturalnego i nie tylko.