Jak szybko wybrać GPU do głębokiego uczenia maszynowego

I. Wprowadzenie do GPU dla głębokiego uczenia maszynowego

A. Definicja GPU (jednostki przetwarzania grafiki)

GPU (jednostki przetwarzania grafiki) to wyspecjalizowane sprzętowe urządzenia zaprojektowane do efektywnego równoległego przetwarzania grafiki i danych multimedialnych. Są głównie znane z możliwości przyspieszania renderowania grafiki, ale ich wysokowydajna architektura równoległa sprawiła, że stały się one ważnym elementem w dziedzinie głębokiego uczenia maszynowego.

B. Znaczenie GPU w głębokim uczeniu maszynowym

Głębokie uczenie maszynowe, poddział uczenia maszynowego, zyskało ostatnio dużą popularność i akceptację. Polega na wykorzystywaniu sztucznych sieci neuronowych do nauki i ekstrakcji cech z dużych zbiorów danych, umożliwiając takie zadania, jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego i rozpoznawanie mowy. Obliczeniowe wymagania algorytmów głębokiego uczenia maszynowego są ogromne, wymagają przetwarzania ogromnych ilości danych i szkolenia skomplikowanych modeli.

Tradycyjne jednostki CPU (jednostki centralne) mają trudności z sprostaniem wymaganiom obliczeniowym głębokiego uczenia maszynowego, ponieważ są one przede wszystkim zaprojektowane do sekwencyjnego przetwarzania. W przeciwieństwie do tego, GPU doskonale radzą sobie z równoległym przetwarzaniem, co czyni je idealnym wyborem do przyspieszania obciążeń związanych z głębokim uczeniem maszynowym. Masywna architektura równoległa GPU pozwala na jednoczesne wykonywanie wielu obliczeń, co znacznie przyspiesza szkolenie i wnioskowanie modeli głębokiego uczenia maszynowego.

Zastosowanie GPU w głębokim uczeniu maszynowym było przełomem, umożliwiając badaczom i praktykom szkolenie coraz bardziej skomplikowanych modeli, przetwarzanie większych zbiorów danych i osiągnięcie niespotykanych dotychczas poziomów dokładności i wydajności. Dostępność potężnego i opłacalnego sprzętu GPU, w połączeniu z rozwojem efektywnych frameworków i bibliotek do głębokiego uczenia maszynowego, były głównym czynnikiem napędzającym szybki rozwój tej dziedziny.

II. Zrozumienie architektury GPU

A. Porównanie jednostek CPU i GPU

1. Budowa i działanie jednostek CPU

Jednostki CPU (jednostki centralne) to podstawowe procesory w większości systemów komputerowych. Zaprojektowane są do ogólnego obliczeń, doskonale radzą sobie z sekwencyjnymi zadaniami przetwarzania. Procesory CPU zazwyczaj mają niewielką liczbę wysokowydajnych rdzeni, z których każdy jest w stanie wykonać pojedynczą instrukcję.

2. Budowa i działanie jednostek GPU

GPU z kolei są zaprojektowane do równoległego przetwarzania zadań, takich jak renderowanie grafiki i głębokie uczenie maszynowe. Posiadają dużą liczbę mniejszych, mniej wydajnych rdzeni, znanych jako rdzenie CUDA lub procesory strumieniowe, które mogą jednocześnie wykonywać wiele instrukcji. Ta masowo równoległa architektura umożliwia GPU wykonywanie dużej liczby prostych obliczeń równolegle, co czyni je idealnymi do obliczeniowych wymagań głębokiego uczenia maszynowego.

B. Równoległość w GPU

1. Architektura SIMD (Single Instruction, Multiple Data)

GPU wykorzystuje architekturę SIMD (Single Instruction, Multiple Data), gdzie jedna instrukcja jest wykonywana dla wielu elementów danych jednocześnie. To podejście jest bardzo efektywne w przypadku zadań głębokiego uczenia maszynowego, które często wymagają wykonywania tych samych operacji na dużych partiach danych.

2. Możliwości masowego przetwarzania

Możliwości masowego przetwarzania GPU są kluczowym czynnikiem ich sukcesu w głębokim uczeniu maszynowym. Posiadanie dużej liczby rdzeni, które mogą pracować równolegle, pozwala GPU wykonywać jednocześnie wiele obliczeń, co znacznie przyspiesza szkolenie i wnioskowanie modeli głębokiego uczenia maszynowego.

III. Sprzętowe GPU do głębokiego uczenia maszynowego

A. Producentów chipsetów GPU

1. NVIDIA

NVIDIA jest wiodącym producentem GPU i jest liderem w rewolucji głębokiego uczenia maszynowego. Ich chipsety GPU, takie jak serie GeForce, Quadro i Tesla, są szeroko stosowane w zastosowaniach głębokiego uczenia maszynowego.

2. AMD

AMD (Advanced Micro Devices) to kolejny ważny gracz na rynku GPU, oferujący modele GPU z serii Radeon i Instinct, które są również odpowiednie do obciążeń związanych z głębokim uczeniem maszynowym.

B. Modele GPU i ich specyfikacje

1. GPU NVIDIA

a. Seria GeForce

Seria GeForce to linia GPU NVIDIA skierowana do konsumentów, zaprojektowana do gier i ogólnego obliczeń. Chociaż nie są głównie ukierunkowane na głębokie uczenie maszynowe, niektóre modele GeForce nadal mogą być używane do zadań głębokiego uczenia maszynowego, zwłaszcza przy ograniczonym budżecie.

b. Seria Quadro

Seria Quadro to profesjonalna linia GPU NVIDIA, zoptymalizowana do zastosowań na stacjach roboczych, w tym głębokiego uczenia maszynowego. GPU Quadro oferują funkcje, takie jak pamięć z kodem korekcyjnym (ECC) i obsługę operacji zmiennoprzecinkowych o wysokiej precyzji, co czyni je odpowiednimi do misyjnego wdrożenia głębokiego uczenia maszynowego.

c. Seria Tesla

Seria Tesla to specjalna linia GPU NVIDIA do głębokiego uczenia maszynowego i obliczeń o wysokiej wydajności (HPC). GPU te zostały zaprojektowane specjalnie do przyspieszania głębokiego uczenia maszynowego i innych obliczeń naukowych, z takimi funkcjami, jak rdzenie tensorowe, interkonekt NVLink i obsługa modelu programowania CUDA NVIDIA.

2. GPU AMD

a. Seria Radeon

Karty GPU z serii Radeon firmy AMD są głównie skierowane do konsumentów i rynku gier, ale niektóre modele mogą być używane do zadań głębokiego uczenia maszynowego, zwłaszcza dla aplikacji o mniejszej skali lub mniejszym obciążeniu obliczeniowym.

b. Seria Instinct

Seria Instinct to dedykowana linia GPU firmy AMD do głębokiego uczenia maszynowego i obliczeń o wysokiej wydajności (HPC), zaprojektowana do konkurowania z serią Tesla firmy NVIDIA. GPU Instinct oferują funkcje takie jak pamięć o szerokim pasmie (HBM), obsługę modelu programowania OpenCL i optymalizacje dla obciążeń związanych z głębokim uczeniem maszynowym.

C. Architektura pamięci GPU

1. Rodzaje pamięci GPU

a. GDDR (Podwójna szybkość transferu danych w grafice)

GDDR to rodzaj pamięci o wysokiej prędkości, powszechnie używanej w modelach GPU dla konsumentów i profesjonalnych. Oferuje wysoką przepustowość i niską opóźnienie, co czyni ją odpowiednią do zastosowań graficznych i głębokiego uczenia maszynowego.

b. HBM (Pamięć o wysokiej przepustowości)

HBM to bardziej zaawansowana technologia pamięci, która oferuje znacznie większą przepustowość i niższe zużycie energii w porównaniu do pamięci GDDR. HBM jest często stosowany w modelach GPU do głębokiego uczenia maszynowego o wysokiej wydajności i ukierunkowanych na HPC, takich jak seria Tesla firmy NVIDIA i seria Instinct firmy AMD.

2. Przepustowość pamięci i jej wpływ na wydajność

Przepustowość pamięci GPU jest kluczowym czynnikiem wpływającym na wydajność w zastosowaniach związanych z głębokim uczeniem maszynowym. Wyższa przepustowość pamięci umożliwia szybszy transfer danych między GPU a jego pamięcią, skracając czas poświęcony na ruch danych i umożliwiając bardziej efektywne wykorzystanie zasobów obliczeniowych GPU.

IV. Przyspieszanie GPU dla głębokiego uczenia maszynowego

A. CUDA (Jednolita i zintegrowana architektura urządzenia obliczeniowego)

1. Rdzenie CUDA i ich rola w przetwarzaniu równoległym

CUDA to zamknięty model programowania i platforma programowa firmy NVIDIA przeznaczone dla ogólnego obliczeń na GPU. Rdzenie CUDA są podstawowymi jednostkami przetwarzania w GPU firmy NVIDIA, odpowiedzialnymi za wykonywanie równoległych obliczeń wymaganych przez algorytmy głębokiego uczenia maszynowego.

2. Model programowania CUDA

Model programowania CUDA zapewnia zestaw interfejsów programistycznych i narzędzi, które pozwalają programistom wykorzystywać możliwości równoległego przetwarzania GPU firmy NVIDIA dla szerokiej gamy zastosowań, w tym głębokiego uczenia maszynowego. CUDA umożliwia programistom pisanie wysoko zoptymalizowanego kodu, który efektywnie wykorzystuje zasoby GPU.

B. OpenCL (Język obliczeniowy otwartego charakteru)

1. Zalety i ograniczenia w porównaniu z CUDA

OpenCL to otwarty standard dla programowania równoległego na platformach obliczeniowych heterogenicznych, w tym na GPU. Chociaż OpenCL oferuje kompatybilność międzyplatformową, może być bardziej skomplikowany w użyciu i nie zapewniać tego samego poziomu optymalizacji i wydajności co CUDA dla GPU firmy NVIDIA.

C. Frameworki głębokiego uczenia maszynowego i wsparcie GPU

1. TensorFlow

TensorFlow to popularny open-source'owy framework do głębokiego uczenia maszynowego opracowany przez Google. Zapewnia bezproblemową integrację z GPU firmy NVIDIA przy użyciu CUDA, umożliwiając efektywne przyspieszenie obciążeń związanych z głębokim uczeniem maszynowym.

2. PyTorch

PyTorch to kolejny powszechnie stosowany otwarty framework do głębokiego uczenia maszynowego opracowany przez laboratorium badań nad sztuczną inteligencją Facebooka. PyTorch oferuje przyspieszenie GPU poprzez integrację z CUDA, co czyni go potężnym narzędziem do głębokiego uczenia maszynowego na GPU firmy NVIDIA.

3. Keras

Keras to wysokopoziomowe API sieci neuronowych, które działa na frameworkach do głębokiego uczenia maszynowego, takich jak TensorFlow czy Theano. Obsługuje przyspieszenie GPU poprzez integrację z frameworkami z obsługą CUDA.

4. Caffe

Caffe to framework do głębokiego uczenia maszynowego opracowany przez Centrum Wizji i Nauki Berkeley. Zapewnia wydajne przyspieszenie GPU poprzez integrację z CUDA, co czyni go popularnym wyborem dla zadań głębokiego uczenia maszynowego opartych na obrazach.

5. Inne

Istnieje wiele innych frameworków do głębokiego uczenia maszynowego, takich jak MXNet, CNTK i Theano, które również oferują przyspieszenie GPU poprzez integrację z CUDA lub OpenCL.

Konwolucyjne sieci neuronowe (CNN)

Konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) są rodzajem modeli głębokiego uczenia maszynowego, które są szczególnie dobrze przystosowane do przetwarzania i analizy danych obrazowych. CNN są inspirowane strukturą ludzkiego kory wzrokowej i są zaprojektowane do automatycznego nauki zależności przestrzennych i czasowych w danych, dzięki czemu są bardzo skuteczne w zadaniach takich jak klasyfikacja obrazu, detekcja obiektów i segmentacja obrazu.

Warstwy konwolucyjne

Podstawowym elementem składowym CNN jest warstwa konwolucyjna. Ta warstwa stosuje zestaw uczących się filtrów (nazywanych również jądrami) do obrazu wejściowego, gdzie każdy filtr jest odpowiedzialny za wykrywanie określonej cechy lub wzorca w obrazie. Wynikiem warstwy konwolucyjnej jest mapa cech, która przedstawia przestrzenne rozmieszczenie wykrytych cech.

Oto przykład warstwy konwolucyjnej w PyTorch:

import torch.nn as nn
 
# Zdefiniuj warstwę konwolucyjną
``````markdown
conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

W tym przykładzie warstwa konwolucyjna pobiera obraz wejściowy o 3 kanałach (np. RGB) i stosuje 32 filtrowalne filtry, z których każdy ma rozmiar 3x3 pikseli. Parametr stride kontroluje wielkość przesuwu okna suwakowego, a parametr padding dodaje dodatkowe piksele wokół obrazu, aby zachować wymiary przestrzenne.

Warstwy Poolingowe

Po warstwach konwolucyjnych często stosuje się warstwy poolingowe w celu zmniejszenia wymiarów przestrzennych map cech i wprowadzenia pewnego stopnia niezmienniczości translacyjnej. Najczęściej stosowaną operacją poolingową jest max pooling, który wybiera maksymalną wartość w określonym rozmiarze okna.

Oto przykład warstwy max poolingowej w PyTorch:

import torch.nn as nn
 
# Zdefiniuj warstwę max pooling
pool_layer = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)

W tym przykładzie warstwa max poolingowa bierze okno o rozmiarze 2x2 i wybiera maksymalną wartość w tym oknie, co skutkuje zmniejszeniem wymiarów przestrzennych map cech o czynnik 2.

Warstwy Fully Connected

Po warstwach konwolucyjnych i poolingowych, wyjściowe mapy cech zwykle są spłaszczane i przekazywane przez jedną lub więcej warstw fully connected, które działają jako tradycyjne sieci neuronowe do wykonania końcowego zadania klasyfikacji lub predykcji.

Oto przykład warstwy fully connected w PyTorch:

import torch.nn as nn
 
# Zdefiniuj warstwę fully connected
fc_layer = nn.Linear(in_features=1024, out_features=10)

W tym przykładzie warstwa fully connected pobiera 1024 cechy wejściowe i generuje 10 klas wyjściowych (lub dowolną inną liczbę klas, w zależności od zadania).

Składanie wszechstronnego sieciowego architektury (CNN)

Oto przykład prostego modelu architektury CNN do klasyfikacji obrazów, zaimplementowanego w PyTorch:

import torch.nn as nn
 
class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.fc1 = nn.Linear(in_features=64 * 7 * 7, out_features=128)
        self.fc2 = nn.Linear(in_features=128, out_features=10)
 
    def forward(self, x):
        x = self.pool1(nn.functional.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool2(nn.functional.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 64 * 7 * 7)
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

W tym przykładzie klasa SimpleCNN definiuje architekturę CNN z następującymi warstwami:

Dwie warstwy konwolucyjne z 32 i 64 filtrami odpowiednio, o rozmiarze 3x3.
Dwie warstwy max poolingowe o rozmiarze 2x2 i przesunięciu.
Dwie warstwy fully connected o rozmiarach 128 i 10 (liczbie klas) z wyjściami.

Metoda forward definiuje przejście naprzód sieci, w którym obraz wejściowy przechodzi przez warstwy konwolucyjne, poolingowe i fully connected, aby wygenerować końcowe wyniki klasyfikacji.

Rekurencyjne Sieci Neuronowe (RNN)

Rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) to klasa modeli uczenia maszynowego, która jest szczególnie dobrze przystosowana do przetwarzania i generowania danych sekwencyjnych, takich jak teksty, mowy i serie czasowe. W przeciwieństwie do sieci neuronowych jednokierunkowych, RNN mają "pamięć", która pozwala im uchwycić zależności między elementami sekwencji, co czyni je bardzo skutecznymi w zadaniach takich jak modelowanie języka, tłumaczenie maszynowe i rozpoznawanie mowy.

Podstawowa Architektura RNN

Podstawowa architektura RNN składa się z ukrytego stanu, który jest aktualizowany w każdym kroku czasowym na podstawie bieżącego wejścia i poprzedniego stanu ukrytego. Produkcja wyniku w każdym kroku czasowym jest następnie wykonywana na podstawie aktualnego stanu ukrytego.

Oto prosty przykład komórki RNN w PyTorch:

import torch.nn as nn
 
class RNNCell(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size):
        super(RNNCell, self).__init__()
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.i2h = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.h2h = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
 
    def forward(self, input, hidden):
        hidden = torch.tanh(self.i2h(input) + self.h2h(hidden))
        return hidden

W tym przykładzie klasa RNNCell definiuje podstawową komórkę RNN o rozmiarze wejściowym input_size i rozmiarze ukrytym hidden_size. Metoda forward przyjmuje wejście input i poprzedni stan ukryty hidden, a następnie zwraca zaktualizowany stan ukryty.

Long Short-Term Memory (LSTM)

Jednym z głównych ograniczeń podstawowych sieci RNN jest ich niezdolność do efektywnego uchwycenia długoterminowych zależności w sekwencji wejściowej. Aby poradzić sobie z tym problemem, wprowadzono bardziej zaawansowaną architekturę RNN o nazwie Long Short-Term Memory (LSTM).

LSTM wykorzystuje bardziej złożoną strukturę komórki, która obejmuje bramki do kontroli przepływu informacji, co pozwala lepiej zachować i zapomnieć istotne informacje z sekwencji wejściowej.

Oto przykład komórki LSTM w PyTorch:

import torch.nn as nn
 
class LSTMCell(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size):
        super(LSTMCell, self).__init__()
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.i2h = nn.Linear(input_size, 4 * hidden_size)
        self.h2h = nn.Linear(hidden_size, 4 * hidden_size)
 
    def forward(self, input, states):
        hx, cx = states
        gates = self.i2h(input) + self.h2h(hx)
        ingate, forgetgate, cellgate, outgate = gates.chunk(4, 1)
 
        ingate = torch.sigmoid(ingate)
        forgetgate = torch.sigmoid(forgetgate)
        cellgate = torch.tanh(cellgate)
        outgate = torch.sigmoid(outgate)
 
        cx = (forgetgate * cx) + (ingate * cellgate)
        hx = outgate * torch.tanh(cx)
 
        return hx, cx

W tym przykładzie klasa LSTMCell definiuje komórkę LSTM o rozmiarze wejściowym input_size i rozmiarze ukrytym hidden_size. Metoda forward przyjmuje wejście input i wcześniejsze stany ukryte i komórek (hx, cx) i zwraca zaktualizowane stany ukryte i komórek.

Kombinacja warstw RNN/LSTM

Aby utworzyć bardziej zaawansowany model RNN lub LSTM, często stosuje się kilka warstw komórek RNN/LSTM na siebie. Pozwala to modelowi na naukę bardziej złożonych reprezentacji sekwencji wejściowej.

Oto przykład modelu LSTM o wielu warstwach w PyTorch:

import torch.nn as nn
 
class StackedLSTM(nn.Module):
    def __init__(self, num_layers, input_size, hidden_size, dropout=0.5):
        super(StackedLSTM, self).__init__()
        self.num_layers = num_layers
        self.hidden_size = hidden_size
        self.lstm_layers = nn.ModuleList([LSTMCell(input_size if i == 0 else hidden_size, hidden_size) for i in range(num_layers)])
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
 
    def forward(self, input, initial_states=None):
        if initial_states is None:
            hx = [torch.zeros(input.size(0), self.hidden_size) for _ in range(self.num_layers)]
            cx = [torch.zeros(input.size(0), self.hidden_size) for _ in range(self.num_layers)]
        else:
            hx, cx = initial_states
 
        outputs = []
        for i, lstm_layer in enumerate(self.lstm_layers):
            hx[i], cx[i] = lstm_layer(input, (hx[i], cx[i]))
            input = self.dropout(hx[i])
            outputs.append(hx[i])
 
        return outputs, (hx, cx)

W tym przykładzie klasa StackedLSTM definiuje wielowarstwowy model LSTM z num_layers warstwami, z których każda ma rozmiar ukryty hidden_size. Metoda forward przyjmuje sekwencję wejściową input i opcjonalne początkowe stany ukryte i komórki, a zwraca ostateczne stany ukryte każdej warstwy oraz ostateczne stany ukryte i komórki.

Podsumowanie

W tym samouczku omówiliśmy podstawowe koncepcje i architektury dwóch popularnych modeli uczenia maszynowego: Konwolucyjne Sieci Neuronowe (CNN) i Rekurencyjne Sieci Neuronowe (RNN). Omówiliśmy kluczowe składniki tych modeli, takie jak warstwy konwolucyjne, warstwy poolingowe, warstwy fully connected, komórki RNN/LSTM i przedstawiliśmy przykłady ich implementacji w PyTorch.

Te modele uczenia maszynowego zrewolucjonizowały wiele dziedzin, od przetwarzania obrazów po przetwarzanie języka naturalnego i stały się niezbędnymi narzędziami dla wielu aplikacji rzeczywistych. Poprzez zrozumienie zasad i szczegółów implementacji CNN i RNN możesz teraz budować i eksperymentować ze swoimi własnymi modelami uczenia maszynowego, aby radzić sobie z różnorodnymi problemami.

Pamiętaj, że uczenie maszynowe to dziedzina, która szybko się rozwija, a nowe architektury i techniki są ciągle rozwijane. Ważne jest, aby być na bieżąco z najnowszymi badaniami i ciągle poszerzać swoją wiedzę i umiejętności w tej ekscytującej dziedzinie.

Google TPU: Wprowadzenie dla początkujących How to Build Powerful Gpu Cluster