Oto polski przekład pliku:
title: "Jak zbudować wiele kart GPU do uczenia głębokiego"
Jak zbudować wiele kart GPU do uczenia głębokiego
Uczenie głębokie zrewolucjonizowało dziedzinę sztucznej inteligencji, umożliwiając maszynom uczenie się z ogromnych ilości danych i dokonywanie dokładnych prognoz. Jednak szkolenie modeli uczenia głębokiego może być czasochłonne i wymagające dużej mocy obliczeniowej. W tym miejscu wkraczają wiele kart GPU, oferując potężne rozwiązanie do przyspieszenia procesu szkolenia. W tym artykule zbadamy, jak wykorzystać wiele kart GPU do uczenia głębokiego, omawiając strategie równoległości, wielokartową obsługę w popularnych ramach, benchmarki wydajności i modele wdrażania.
Zrozumienie korzyści płynących z wielu kart GPU w uczeniu głębokim
Karty GPU stały się podstawowym sprzętem do uczenia głębokiego ze względu na ich zdolność do równoległego przetwarzania. W przeciwieństwie do procesorów CPU, które doskonale radzą sobie z obsługą złożonej logiki i zadań ogólnych, karty GPU są zaprojektowane do obsługi wysoce powtarzalnych i równoległych obliczeń. Wykorzystując wiele kart GPU, można znacznie przyspieszyć szkolenie modeli uczenia głębokiego, umożliwiając przetwarzanie większych zbiorów danych i budowanie dokładniejszych modeli w krótszym czasie.
Przyspieszanie uczenia głębokiego dzięki przetwarzaniu równoległemu
Jedną z kluczowych zalet korzystania z wielu kart GPU do uczenia głębokiego jest możliwość sparallelizowania procesu szkolenia. Zamiast przetwarzać dane sekwencyjnie, można rozdzielić obciążenie robocze między wiele kart GPU, pozwalając im pracować jednocześnie. To przetwarzanie równoległe może prowadzić do znacznych ulepszeń wydajności, często skracając czas szkolenia z dni lub tygodni do zaledwie godzin.
Na przykład badanie przeprowadzone przez Krizhevsky'ego i in. [1] wykazało, że użycie 2 kart GPU może zapewnić 1,7-krotne przyspieszenie w porównaniu z pojedynczą kartą GPU podczas szkolenia sieci neuronowej splotowej (CNN) na zbiorze danych ImageNet. Co więcej, osiągnęli 3,5-krotne przyspieszenie przy użyciu 4 kart GPU i 6,2-krotne przyspieszenie przy użyciu 8 kart GPU, pokazując skalowalność szkolenia na wielu kartach GPU.
Przyspieszenie na wielu kartach GPU *Rysunek 1:.Osiągnięte przyspieszenie przy użyciu wielu kart GPU podczas trenowania CNN na ImageNet[1].
Pokonywanie ograniczeń pamięci za pomocą paralelizmu modelu
Kolejną zaletą wielu kart GPU jest możliwość pokonywania ograniczeń pamięci. Podczas trenowania dużych i złożonych modeli uczenia głębokiego, parametry modelu mogą przekraczać pojemność pamięci pojedynczej karty GPU. Poprzez zastosowanie paralelizmu modelu, można podzielić model na wiele kart GPU, pozwalając każdej karcie obsługiwać część modelu. Umożliwia to trenowanie modeli, które w przeciwnym razie nie zmieściłyby się w pamięci pojedynczej karty GPU.
Strategie równoległości dla uczenia głębokiego na wielu kartach GPU
Aby w pełni wykorzystać moc wielu kart GPU, należy wdrożyć strategie równoległości w swoich przepływach pracy uczenia głębokiego. Istnieją dwa główne podejścia do równoległości: paralelizm modelu i paralelizm danych.
Paralelizm modelu: Dzielenie modeli na karty GPU
Paralelizm modelu polega na podzieleniu modelu uczenia głębokiego na mniejsze podmodele i przypisaniu każdego podmodelu do innej karty GPU. Ta strategia jest szczególnie przydatna w przypadku dużych modeli, które nie mieszczą się w pamięci pojedynczej karty GPU. Poprzez rozdzielenie modelu na wiele kart GPU, można trenować cały model równolegle, przy czym każda karta GPU koncentruje się na określonej części modelu.
Paralelizm modelu Rysunek 2: Ilustracja paralelizmu modelu, gdzie model jest podzielony na wiele kart GPU[2].
Paralelizm danych: Rozdzielanie danych na karty GPU
Paralelizm danych, z drugiej strony, polega na tworzeniu wielu replik tego samego modelu i przypisywaniu każdej repliki do innej karty GPU. Każda karta GPU przetwarza podzbiór danych treningowych równolegle, a gradient ze wszystkich replik jest uśredniany w celu aktualizacji parametrów modelu. Paralelizm danych jest skuteczny, gdy masz duży zestaw danych, który można łatwo podzielić na mniejsze podzbiory.
Paralelizm danych Rysunek 3: Ilustracja paralelizmu danych, gdzie dane są rozdzielane na wiele kart GPU[2].
Badanie przeprowadzone przez Goyala i in. [3] pokazało efekt.Oto polski przekład pliku:
Wydajność paralelizmu danych poprzez szkolenie modelu ResNet-50 na zestawie danych ImageNet przy użyciu 256 kart GPU. Osiągnęli czas szkolenia zaledwie 1 godziny, w porównaniu do 29 godzin przy użyciu 8 kart GPU. Pokazuje to skalowalność i wydajność paralelizmu danych w przyspieszaniu szkolenia głębokich sieci neuronowych.
Wsparcie wielu kart GPU w ramach frameworków głębokiego uczenia
Popularne frameworki głębokiego uczenia, takie jak TensorFlow i PyTorch, oferują wbudowane wsparcie dla szkolenia na wielu kartach GPU, ułatwiając wykorzystanie mocy wielu kart GPU.
TensorFlow: Strategie rozproszone dla szkolenia na wielu kartach GPU
TensorFlow oferuje interfejs API tf.distribute.Strategy, który pozwala na rozłożenie obciążenia szkoleniowego na wiele kart GPU lub nawet na wiele maszyn. MirroredStrategy jest specjalnie zaprojektowany do szkolenia na wielu kartach GPU na pojedynczej maszynie, podczas gdy TPUStrategy umożliwia wykorzystanie Tensor Processing Units (TPU) do przyspieszonego szkolenia.
Dzięki strategiom rozproszonym TensorFlow można łatwo podzielić zestaw danych, utworzyć repliki modelu i uśrednić gradienty między kartami GPU. Framework obsługuje niskie poziomy szczegółów rozproszonego szkolenia, pozwalając skoncentrować się na budowaniu i szkoleniu modeli.
PyTorch: Klasy równoległości dla szkolenia na wielu kartach GPU
PyTorch dostarcza kilka klas równoległości, aby ułatwić szkolenie na wielu kartach GPU. Klasa DataParallel umożliwia rozłożenie replik modelu na wiele kart GPU na pojedynczej maszynie, podczas gdy klasa DistributedDataParallel rozszerza tę funkcjonalność, aby obsługiwać rozproszone szkolenie na wielu maszynach.
PyTorch oferuje również moduł model_parallel, który pozwala podzielić duże modele na wiele kart GPU. Ten moduł umożliwia jednoczesne wykonywanie paralelizmu modelu i paralelizmu danych, zapewniając elastyczność w konfiguracji szkolenia.
Testy wydajności i skalowalność
Aby pokazać zyski wydajnościowe osiągane przy użyciu wielu kart GPU, przyjrzyjmy się niektórym testom wydajności i badaniom skalowalności.
Shallue i in. ...Tłumaczenie na język polski:
al. [4] przeprowadzili badanie na temat skalowalności treningu głębokiego uczenia się przy użyciu TPU. Wytrenowali model ResNet-50 na zbiorze danych ImageNet i zaobserwowali prawie liniowe skalowanie do 1024 TPU. Przy użyciu 1024 TPU osiągnęli czas treningu wynoszący zaledwie 2,2 minuty na epokę, w porównaniu do 256 minut na epokę przy użyciu pojedynczego TPU.
Skalowalność TPU Rysunek 4: Skalowalność treningu modelu ResNet-50 na zbiorze danych ImageNet przy użyciu TPU[4].
Podobnie, Yamazaki i in. [5] wykazali skalowalność treningu wieloGPU przy użyciu modelu BERT na zbiorze danych SQuAD. Osiągnęli 46,5-krotne przyspieszenie przy użyciu 512 GPU w porównaniu do pojedynczego GPU, pokazując potencjał przyspieszania treningu dużych modeli językowych.
Modele wdrożeniowe dla wieloGPU głębokiego uczenia się
Podczas wdrażania rozwiązań wieloGPU głębokiego uczenia się, należy rozważyć kilka modeli wdrożeniowych, z których każdy ma swoje zalety i przypadki użycia.
Serwery GPU: Łączenie procesorów CPU i GPU
Serwery GPU to potężne maszyny, które łączą wiele GPU z jednym lub więcej procesorami CPU. W tej konfiguracji procesory CPU pełnią rolę centralnego centrum zarządzania, rozdzielając zadania do GPU i zbierając wyniki. Serwery GPU są idealne dla mniejszych wdrożeń lub eksperymentowania, pozwalając na prototypowanie i testowanie kodu wieloGPU przed skalowaniem.
Klastry GPU: Skalowanie w poziomie z wieloma węzłami
Klastry GPU składają się z wielu węzłów, z których każdy zawiera jedno lub więcej GPU. Te klastry mogą być jednorodne (wszystkie węzły mają tę samą konfigurację GPU) lub heterogeniczne (węzły mają różne konfiguracje GPU). Klastry GPU umożliwiają skalowanie w poziomie obciążeń głębokiego uczenia się, trenowanie bardzo dużych modeli lub przetwarzanie ogromnych zbiorów danych.
Kubernetes do orkiestracji GPU
Kubernetes to popularna platforma orkiestracji kontenerów, która obsługuje użycie GPU w środowiskach konteneryzowanych. Dzięki Kubernetes można dynamicznie przydzielać GPU do różnych obciążeń, zapewniając efektywne wykorzystanie zasobów. Kubernetes zapewnia przenośność i.
Wniosek
Wiele kart GPU stało się niezbędnym narzędziem do przyspieszania trenowania modeli uczenia głębokiego. Wykorzystując strategie równoległości, takie jak równoległość modelu i równoległość danych, można wykorzystać moc wielu kart GPU do trenowania większych modeli i przetwarzania ogromnych ilości danych w ułamku czasu.
Frameworki uczenia głębokiego, takie jak TensorFlow i PyTorch, zapewniają wbudowane wsparcie dla trenowania na wielu kartach GPU, ułatwiając wdrażanie rozproszonych przepływów trenowania. Testy wydajności i skalowalności pokazują znaczne przyspieszenia osiągane przy użyciu wielu kart GPU, demonstrując ich potencjał do przyspieszania badań i zastosowań uczenia głębokiego.
Niezależnie od tego, czy zdecydujesz się wdrożyć swoje rozwiązania na wielu kartach GPU na serwerach GPU, klastrach GPU czy w Kubernetes, kluczowe jest staranne rozważenie modelu wdrożenia w celu uzyskania optymalnej wydajności i skalowalności.
Wraz z rozwojem dziedziny uczenia głębokiego znaczenie wielu kart GPU będzie tylko rosło. Opanowując techniki i najlepsze praktyki dotyczące uczenia głębokiego na wielu kartach GPU, możesz pozostać na czele tej ekscytującej dziedziny i odkrywać nowe możliwości w dziedzinie sztucznej inteligencji.
Bibliografia
[1] Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). Klasyfikacja ImageNet za pomocą głębokich sieci konwolucyjnych. Postępy w systemach przetwarzania informacji neuronowej, 25.
[2] Li, S., Zhao, Y., Varma, R., Salpekar, O., Noordhuis, P., Li, T., ... & Chintala, S. (2020). PyTorch Distributed: Doświadczenia w przyspieszaniu równoległego trenowania danych. Preprinty arXiv:2006.15704.
[3] Goyal, P., Dollár, P., Girshick, R., Noordhuis, P., Wesolowski, L., Kyrola, A., ... & He, K. (2017). Dokładne, duże miniprzesunięcia SGD: Trenowanie ImageNet w 1 godzinę. Preprinty arXiv:1706.02677.
[4] Shallue, C. J., Lee, J., Antognini, J., Sohl-Dickstein, J., Frostig, R., & Dahl, G. E. (201.8). Mierzenie efektów równoległości danych na szkoleniu sieci neuronowych. Wstępny wydruk arXiv arXiv:1811.03600.
[5] Yamazaki, M., Kasagi, A., Tabuchi, A., Honda, T., Miwa, M., Fukumoto, N., ... & Tabaru, T. (2019). Kolejne przyspieszone SGD: Szkolenie ResNet-50 na ImageNet w 74,7 sekundy. Wstępny wydruk arXiv arXiv:1903.12650.