title: "Como Construir Múltiplas GPUs para Deep Learning"

Como Construir Múltiplas GPUs para Deep Learning

O deep learning revolucionou o campo da inteligência artificial, permitindo que as máquinas aprendam a partir de grandes quantidades de dados e façam previsões precisas. No entanto, o treinamento de modelos de deep learning pode ser demorado e computacionalmente intensivo. É aqui que as múltiplas GPUs entram em jogo, oferecendo uma solução poderosa para acelerar o processo de treinamento. Neste artigo, exploraremos como aproveitar múltiplas GPUs para o deep learning, abrangendo estratégias de paralelismo, suporte a multi-GPU em estruturas populares, benchmarks de desempenho e modelos de implantação.

Entendendo os Benefícios de Múltiplas GPUs no Deep Learning

As GPUs se tornaram o hardware preferido para o deep learning devido à sua capacidade de realizar processamento paralelo. Ao contrário dos CPUs, que se destacam no manuseio de lógica complexa e tarefas gerais, as GPUs são projetadas para lidar com computações altamente repetitivas e paralelas. Ao utilizar múltiplas GPUs, você pode acelerar significativamente o treinamento de modelos de deep learning, permitindo que você processe conjuntos de dados maiores e construa modelos mais precisos em um período de tempo menor.

Acelerando o Deep Learning com Processamento Paralelo

Uma das principais vantagens de usar múltiplas GPUs para o deep learning é a capacidade de paralelizar o processo de treinamento. Em vez de processar os dados sequencialmente, você pode distribuir a carga de trabalho entre múltiplas GPUs, permitindo que elas trabalhem simultaneamente. Esse processamento paralelo pode levar a melhorias substanciais de desempenho, muitas vezes reduzindo o tempo de treinamento de dias ou semanas para meras horas.

Por exemplo, um estudo de Krizhevsky et al. [1] demonstrou que o uso de 2 GPUs pode fornecer um aumento de 1,7x na velocidade em comparação a uma única GPU ao treinar uma rede neural convolucional (CNN) no conjunto de dados ImageNet. Além disso, eles alcançaram um aumento de 3,5x com 4 GPUs e um aumento de 6,2x com 8 GPUs, demonstrando a escalabilidade do treinamento multi-GPU.

Aumento de Velocidade Multi-GPU Figura 1:.Speedup alcançado com múltiplas GPUs ao treinar uma CNN no ImageNet[1].

Superando Restrições de Memória com Paralelismo de Modelo

Outro benefício de múltiplas GPUs é a capacidade de superar restrições de memória. Ao treinar modelos de aprendizado profundo grandes e complexos, os parâmetros do modelo podem exceder a capacidade de memória de uma única GPU. Empregando o paralelismo de modelo, você pode dividir o modelo em várias GPUs, permitindo que cada GPU lide com uma parte do modelo. Isso permite que você treine modelos que de outra forma seriam impossíveis de caber em uma única GPU.

Estratégias de Paralelismo para Aprendizado Profundo Multi-GPU

Para aproveitar ao máximo o poder de múltiplas GPUs, você precisa implementar estratégias de paralelismo em seus fluxos de trabalho de aprendizado profundo. Existem duas abordagens principais para o paralelismo: paralelismo de modelo e paralelismo de dados.

Paralelismo de Modelo: Dividindo Modelos Entre GPUs

O paralelismo de modelo envolve dividir um modelo de aprendizado profundo em submodelos menores e atribuir cada submodelo a uma GPU diferente. Essa estratégia é particularmente útil ao lidar com modelos grandes que não podem caber na memória de uma única GPU. Ao distribuir o modelo entre várias GPUs, você pode treinar o modelo inteiro em paralelo, com cada GPU se concentrando em uma parte específica do modelo.

Paralelismo de Modelo Figura 2: Ilustração do paralelismo de modelo, onde um modelo é dividido entre várias GPUs[2].

Paralelismo de Dados: Distribuindo Dados Entre GPUs

O paralelismo de dados, por outro lado, envolve criar múltiplas réplicas do mesmo modelo e atribuir cada réplica a uma GPU diferente. Cada GPU processa um subconjunto dos dados de treinamento em paralelo, e os gradientes de todas as réplicas são calculados para atualizar os parâmetros do modelo. O paralelismo de dados é eficaz quando você tem um grande conjunto de dados que pode ser facilmente dividido em subconjuntos menores.

Paralelismo de Dados Figura 3: Ilustração do paralelismo de dados, onde os dados são distribuídos entre várias GPUs[2].

Um estudo de Goyal et al. [3] mostrou o efeito. Eficácia do paralelismo de dados treinando um modelo ResNet-50 no conjunto de dados ImageNet usando 256 GPUs. Eles alcançaram um tempo de treinamento de apenas 1 hora, em comparação com 29 horas usando 8 GPUs. Isso demonstra a escalabilidade e eficiência do paralelismo de dados para acelerar o treinamento de aprendizado profundo.

Suporte a Múltiplas GPUs em Estruturas de Aprendizado Profundo

Estruturas de aprendizado profundo populares, como TensorFlow e PyTorch, fornecem suporte integrado para treinamento em múltiplas GPUs, facilitando o aproveitamento do poder de várias GPUs.

TensorFlow: Estratégias Distribuídas para Treinamento em Múltiplas GPUs

O TensorFlow oferece a API tf.distribute.Strategy, que permite distribuir sua carga de trabalho de treinamento em várias GPUs ou até mesmo em várias máquinas. A MirroredStrategy é especificamente projetada para treinamento em múltiplas GPUs em uma única máquina, enquanto a TPUStrategy permite utilizar Unidades de Processamento de Tensor (TPUs) para acelerar o treinamento.

Com as estratégias distribuídas do TensorFlow, você pode facilmente segmentar seu conjunto de dados, criar réplicas do modelo e calcular a média dos gradientes entre as GPUs. A estrutura lida com os detalhes de baixo nível do treinamento distribuído, permitindo que você se concentre em construir e treinar seus modelos.

PyTorch: Classes de Paralelismo para Treinamento em Múltiplas GPUs

O PyTorch fornece várias classes de paralelismo para facilitar o treinamento em múltiplas GPUs. A classe DataParallel permite distribuir réplicas do modelo em várias GPUs em uma única máquina, enquanto a classe DistributedDataParallel estende essa funcionalidade para dar suporte a treinamento distribuído em várias máquinas.

O PyTorch também oferece o módulo model_parallel, que permite dividir modelos grandes em várias GPUs. Esse módulo permite realizar tanto o paralelismo de modelo quanto o paralelismo de dados simultaneamente, fornecendo flexibilidade em sua configuração de treinamento.

Benchmarks de Desempenho e Escalabilidade

Para demonstrar os ganhos de desempenho alcançados com várias GPUs, vamos analisar alguns benchmarks e estudos de escalabilidade.

Shallue et . al. [4] realizaram um estudo sobre a escalabilidade do treinamento de aprendizado profundo usando TPUs. Eles treinaram um modelo ResNet-50 no conjunto de dados ImageNet e observaram uma escalabilidade quase linear até 1024 TPUs. Com 1024 TPUs, eles alcançaram um tempo de treinamento de apenas 2,2 minutos por época, em comparação com 256 minutos por época quando usando um único TPU.

Escalabilidade de TPU Figura 4: Escalabilidade do treinamento de um modelo ResNet-50 no ImageNet usando TPUs[4].

Da mesma forma, Yamazaki et al. [5] demonstraram a escalabilidade do treinamento multi-GPU usando o modelo BERT no conjunto de dados SQuAD. Eles alcançaram uma aceleração de 46,5x ao usar 512 GPUs em comparação com uma única GPU, mostrando o potencial de acelerar o treinamento de modelos de linguagem de grande porte.

Modelos de Implantação para Aprendizado Profundo Multi-GPU

Ao implantar soluções de aprendizado profundo multi-GPU, existem vários modelos de implantação a serem considerados, cada um com suas próprias vantagens e casos de uso.

Servidores GPU: Combinando CPUs e GPUs

Os servidores GPU são máquinas poderosas que incorporam múltiplas GPUs juntamente com uma ou mais CPUs. Nesta configuração, as CPUs atuam como o hub central de gerenciamento, distribuindo tarefas para as GPUs e coletando os resultados. Os servidores GPU são ideais para implantações em menor escala ou experimentação, permitindo que você protótipe e teste seu código multi-GPU antes de escalar.

Clusters GPU: Escalando com Múltiplos Nós

Os clusters GPU consistem em vários nós, cada um contendo uma ou mais GPUs. Esses clusters podem ser homogêneos (todos os nós têm a mesma configuração de GPU) ou heterogêneos (os nós têm diferentes configurações de GPU). Os clusters GPU permitem que você escale suas cargas de trabalho de aprendizado profundo, treinando modelos muito grandes ou processando conjuntos de dados massivos.

Kubernetes para Orquestração de GPU

O Kubernetes é uma plataforma popular de orquestração de contêineres que suporta o uso de GPUs em ambientes containerizados. Com o Kubernetes, você pode alocar dinamicamente GPUs para diferentes cargas de trabalho, garantindo uma utilização eficiente dos recursos. O Kubernetes fornece portabilidade e s.Escalabilidade para implantações multi-GPU, permitindo que você gerencie e implemente suas soluções de aprendizado profundo facilmente em diferentes ambientes.

Conclusão

Múltiplas GPUs se tornaram uma ferramenta essencial para acelerar o treinamento de modelos de aprendizado profundo. Ao aproveitar estratégias de paralelismo, como paralelismo de modelo e paralelismo de dados, você pode aproveitar o poder de múltiplas GPUs para treinar modelos maiores e processar grandes quantidades de dados em uma fração do tempo.

Estruturas de aprendizado profundo como TensorFlow e PyTorch fornecem suporte integrado para treinamento multi-GPU, facilitando a implementação de fluxos de trabalho de treinamento distribuído. Benchmarks de desempenho e estudos de escalabilidade demonstram os ganhos significativos de desempenho alcançados com múltiplas GPUs, mostrando seu potencial para acelerar a pesquisa e aplicações de aprendizado profundo.

Seja você optar por implantar suas soluções multi-GPU em servidores GPU, clusters GPU ou Kubernetes, a consideração cuidadosa do seu modelo de implantação é crucial para um desempenho e escalabilidade ideais.

À medida que o campo do aprendizado profundo continua a evoluir, a importância de múltiplas GPUs só irá crescer. Ao dominar as técnicas e melhores práticas para o aprendizado profundo multi-GPU, você pode ficar na vanguarda deste campo emocionante e desbloquear novas possibilidades na inteligência artificial.

Referências

[1] Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). Classificação ImageNet com redes neurais convolucionais profundas. Avanços em sistemas de processamento de informações neurais, 25.

[2] Li, S., Zhao, Y., Varma, R., Salpekar, O., Noordhuis, P., Li, T., ... & Chintala, S. (2020). PyTorch distribuído: Experiências na aceleração do treinamento paralelo de dados. Pré-impressão arXiv:2006.15704.

[3] Goyal, P., Dollár, P., Girshick, R., Noordhuis, P., Wesolowski, L., Kyrola, A., ... & He, K. (2017). SGD preciso e com lotes grandes: Treinando o ImageNet em 1 hora. Pré-impressão arXiv:1706.02677.

[4] Shallue, C. J., Lee, J., Antognini, J., Sohl-Dickstein, J., Frostig, R., & Dahl, G. E. (201. 8). Medindo os efeitos do paralelismo de dados no treinamento de redes neurais. Preprint arXiv: arXiv:1811.03600.

[5] Yamazaki, M., Kasagi, A., Tabuchi, A., Honda, T., Miwa, M., Fukumoto, N., ... & Tabaru, T. (2019). Mais uma SGD acelerada: treinamento do ResNet-50 no ImageNet em 74,7 segundos. Preprint arXiv: arXiv:1903.12650.