AI & GPU
Как быстро понять основы глубокого обучения на графических процессорах

Как быстро понять основы глубокого обучения на графических процессорах

Введение в глубокое обучение и графические процессоры

I. Введение в глубокое обучение и графические процессоры

A. Определение глубокого обучения

Глубокое обучение - это подраздел машинного обучения, который использует искусственные нейронные сети с несколькими слоями для изучения и прогнозирования данных. Эти глубокие нейронные сети способны изучать сложные закономерности и представления, что делает их очень эффективными для таких задач, как распознавание образов, обработка естественного языка и распознавание речи.

B. Важность графических процессоров в глубоком обучении

Вычислительная мощность, необходимая для обучения и запуска моделей глубокого обучения, огромна и часто превышает возможности традиционных центральных процессоров (ЦП). Графические процессоры (ГП), изначально разработанные для визуализации графики, стали фактическим аппаратным обеспечением выбора для глубокого обучения благодаря своей высокопараллельной архитектуре и возможности ускорения вычислительно интенсивных операций, вовлеченных в тренировку и вывод нейронных сетей.

II. Понимание аппаратного обеспечения

A. ЦП против ГП

1. Архитектура ЦП и ее ограничения

ЦП предназначены для общего вычисления, с акцентом на последовательную обработку инструкций. Они отлично справляются с задачами, требующими сложного управления потоком и предсказанием переходов, что делает их подходящими для широкого спектра приложений. Однако ЦП имеют ограниченное количество ядер, и их производительность часто ограничивается пропускной способностью памяти и задержкой.

2. Архитектура ГП и ее преимущества

ГП, с другой стороны, разработаны для высокопараллельных вычислений. Они имеют большое количество относительно простых ядер обработки, называемых ядрами CUDA или потоковыми процессорами, которые оптимизированы для выполнения одних и тех же операций на нескольких данных одновременно. Эта параллельная архитектура делает ГП исключительно эффективными для операций с матрицами и векторами, которые являются основой алгоритмов глубокого обучения.

B. Поколения ГП

1. ГП с поддержкой CUDA

Разработка CUDA (Compute Unified Device Architecture) компанией NVIDIA является ключевым фактором в широком применении ГП для глубокого обучения. ГП с поддержкой CUDA предоставляют модель программирования и программную платформу, которые позволяют разработчикам использовать параллельные вычислительные возможности ГП для общего вычисления, включая приложения глубокого обучения.

2. Тензорные ядра и их значение

Более недавно NVIDIA представила тензорные ядра - специализированные аппаратные блоки в своих ГП, которые оптимизированы для умножения и аккумуляции матриц, которые часто используются в глубоком обучении. Тензорные ядра значительно улучшают производительность и энергоэффективность рабочих нагрузок глубокого обучения, особенно для задач, связанных с большими матричными операциями.

III. Фреймворки глубокого обучения и поддержка ГП

A. Популярные фреймворки глубокого обучения

1. TensorFlow

TensorFlow - это фреймворк машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанный Google, который отлично поддерживает ускорение ГП. Он позволяет разработчикам использовать библиотеки CUDA и cuDNN от NVIDIA для использования аппаратного обеспечения ГП для задач глубокого обучения.

2. PyTorch

PyTorch - это еще один популярный фреймворк глубокого обучения с открытым исходным кодом, разработанный исследовательской лабораторией AI Facebook. PyTorch без проблем интегрируется с ГП, поддерживающими CUDA, позволяя эффективно ускорять тренировку и вывод ГП.

3. Keras

Keras - это высокоуровневый API нейронных сетей, работающий поверх TensorFlow, CNTK или Theano. Он предоставляет удобный интерфейс для создания и тренировки моделей глубокого обучения, а также поддерживает ускорение ГП через основные библиотеки TensorFlow или Theano.

4. Библиотека нейронных сетей CUDA (cuDNN) от NVIDIA

cuDNN - это ускоренная ГП библиотека примитивов для нейронных сетей, разработанная компанией NVIDIA. Она предоставляет высокооптимизированные реализации распространенных операций глубокого обучения, таких как свертка, пулинг и функции активации, и широко используется фреймворками глубокого обучения для использования аппаратного обеспечения ГП.

B. Ускорение ГП в фреймворках глубокого обучения

1. Оптимизация кода фреймворка для выполнения на ГП

Фреймворки глубокого обучения, такие как TensorFlow и PyTorch, часто предоставляют автоматическое ускорение ГП путем оптимизации своих основных операций для выполнения на ГП с поддержкой CUDA. Это включает эффективное управление памятью, запуск ядер и интеграцию с библиотеками, такими как cuDNN.

2. Интеграция библиотек, ускоряющих ГП (например, cuDNN)

Фреймворки глубокого обучения могут дополнительно улучшить производительность ГП путем интеграции с специализированными библиотеками, такими как cuDNN от NVIDIA. Эти библиотеки предоставляют высокооптимизированные реализации распространенных операций глубокого обучения, полностью используя параллельные вычислительные возможности ГП.

IV. Выбор аппаратного обеспечения ГП для глубокого обучения

A. Факторы для учета

1. Память ГП

Количество доступной памяти на ГП является важным фактором, так как модели глубокого обучения могут требовать большого объема памяти для хранения параметров модели, промежуточных активаций и входно-выходных данных во время тренировки и вывода.

2. Вычислительная мощность ГП

Количество ядер CUDA, тактовая частота и общая производительность операций с плавающей запятой в секунду (FLOPS) ГП напрямую влияют на его способность ускорять рабочие нагрузки глубокого обучения, особенно во время вычислительно интенсивной фазы тренировки.

3. Архитектура ГП (например, ядра CUDA, тензорные ядра)

Конкретная архитектура ГП, такая как количество и конфигурация ядер CUDA, а также наличие специализированного аппаратного обеспечения, такого как тензорные ядра, может значительно влиять на его производительность в задачах глубокого обучения.

4. Потребление энергии и требования к охлаждению

Рабочие нагрузки глубокого обучения могут потреблять большое количество энергии, и потребление энергии и требования к охлаждению ГП следует учитывать, особенно в контексте масштабных развертываний или сценариев периферийных вычислений.

B. Сравнение и бенчмаркинг ГП

1. Линейка ГП NVIDIA (например, GeForce, Quadro, Tesla)

NVIDIA предлагает ряд продуктов ГП, каждый из которых имеет свои собственные преимущества и целевые требования использования. Линейка GeForce ориентирована на потребителей и игровые приложения, в то время как линейки Quadro и Tesla предназначены для профессиональных и корпоративных рабочих нагрузок глубокого обучения.

2. Варианты ГП от AMD

Хотя NVIDIA доминирует на рынке ГП для глубокого обучения, AMD также предлагает конкурентные варианты ГП, которые могут обеспечивать хорошую производительность и соотношение цены и качества для определенных случаев применения глубокого обучения.

3. Инструменты и метрики бенчмаркинга (например, FLOPS, пропускная способность памяти)

Для сравнения производительности разных ГП в задачах глубокого обучения важно использовать инструменты и метрики бенчмаркинга, которые соответствуют конкретным рабочим нагрузкам и требованиям. Распространенные метрики включают FLOPS, пропускную способность памяти и специализированные бенчмарки глубокого обучения, такие как MLPerf.

V. Рабочие процессы глубокого обучения с ускорением ГП

A. Предварительная обработка и аугментация данных на ГП

1. Предварительная обработка изображений и видео

Многие модели глубокого обучения, особенно задачи компьютерного зрения, требуют обширной предварительной обработки входных данных, такой как изменение размера, нормализация и преобразование цветового пространства. Эти операции могут быть эффективно параллелизованы и ускорены на ГП.

2. Техники аугментации данных

Аугментация данных - это распространенная техника в глубоком обучении для искусственного увеличения разнообразия обучающего набора данных с помощью различных преобразований, таких как поворот, масштабирование и отражение. Ускорение ГП может значительно ускорить процесс генерации этих дополнительных образцов.

B. Обучение модели на ГП

1. Пакетная обработка и параллельное обучение

Модели глубокого обучения обычно обучаются с использованием градиентного спуска по мини-пакетам, при котором параметры модели обновляются на основе вычисленных градиентов из небольшого подмножества обучающих данных. ГП прекрасно работают с такими параллельными пакетными вычислениями, что приводит к значительному ускорению процесса обучения.

2. Обучение с использованием смешанной точности

Обучение с использованием смешанной точности - это техника, которая использует специализированные тензорные ядра в современных ГП для выполнения вычислений с более низкой точностью (например, float16), сохраняя при этом точность модели. Это может привести к существенному улучшению производительности и уменьшению использования памяти во время обучения.

3. Распределенное обучение на нескольких ГП

Для моделей глубокого обучения и наборов данных большого масштаба обучение может быть параллельно выполнено на нескольких ГП, как в рамках одной машины, так и в распределенной системе. Это может обеспечить линейный прирост скорости обучения, но требует аккуратного управления параллелизмом данных и моделей.

C. Вывод и развертывание

1. Ускоренный ГП вывод

После обучения модели глубокого обучения вывод (или предсказание) также может получить выгоду от ускорения ГП. ГП могут эффективно выполнять операции с матрицами, необходимые для получения прогнозов, что приводит к более быстрому времени реакции и большей производительности.

2. Развертывание моделей на устройствах на краю с ГП

Растущая популярность периферийных вычислений привела к разработке устройств на краю с ускоренной ГП, таких как NVIDIA Jetson и Intel Neural Compute Stick. Эти устройства могут выполнять модели глубокого обучения непосредственно на краю, уменьшая задержку и потребность в подключении к облачным сервисам.

Сверточные нейронные сети (СНС)

Сверточные нейронные сети (СНС) - особый тип нейронных сетей, которые особенно хорошо подходят для обработки и анализа изображений. СНС вдохновлены структурой зрительной коры человека и предназначены для автоматического извлечения и изучения признаков из необработанных данных изображений.

Ключевыми компонентами архитектуры СНС являются:1. Свёрточные слои: Эти слои применяют набор обучаемых фильтров (также известных как ядра) к входному изображению. Каждый фильтр ответственен за обнаружение определенной особенности или узора на изображении, таких как края, формы или текстуры. Выход сверточного слоя представляет собой карту признаков, которая показывает наличие и расположение этих особенностей на входном изображении.

  1. Слои субдискретизации: Слои субдискретизации используются для уменьшения пространственных размеров карт признаков, при этом сохраняется наиболее важная информация. Самая распространенная операция субдискретизации - это субдискретизация по максимуму, которая выбирает максимальное значение в небольшой пространственной области карты признаков.

  2. Полносвязанные слои: После того, как сверточные и слои субдискретизации извлекли соответствующие признаки из входного изображения, последние слои сверточной нейронной сети (CNN) - это полносвязные слои, аналогичные тем, что используются в традиционных нейронных сетях. Эти слои ответственны за классификацию входного изображения на основе извлеченных признаков.

Вот пример простой архитектуры CNN для классификации изображений:

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

В этом примере модель CNN состоит из трех сверточных слоев, за которыми следуют два слоя субдискретизации, слой плоского представления (Flatten) и два полносвязанных слоя. На вход модели поступает черно-белое изображение размером 28x28, а на выходе получается вероятностное распределение по 10 классам (классическая задача классификации цифр MNIST).

Рекуррентные нейронные сети (RNN)

Рекуррентные нейронные сети (RNN) представляют собой тип нейронной сети, который разработан для обработки последовательных данных, таких как текст, речь или временные ряды. В отличие от прямого распространения сигнала в нейронных сетях, которые обрабатывают каждый вход независимо, RNN поддерживают скрытое состояние, которое обновляется на каждом временном шаге и позволяет учитывать зависимости между элементами последовательности.

Ключевыми компонентами архитектуры RNN являются:

  1. Последовательность входных данных: Вход RNN представляет собой последовательность данных, такую как предложение текста или временной ряд показаний датчиков.

  2. Скрытое состояние: Скрытое состояние RNN представляет собой внутреннюю память сети, которая обновляется на каждом временном шаге на основе текущего входа и предыдущего скрытого состояния.

  3. Последовательность выходных данных: Выход RNN может быть последовательностью прогнозов, по одному на каждый временной шаг во входной последовательности, или одним прогнозом на основе всей входной последовательности.

Вот пример простой RNN для генерации текста:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
 
# Определяем модель 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'))
 
# Компилируем модель
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')

В этом примере модель RNN состоит из слоя вложения (Embedding), слоя LSTM (долгая краткосрочная память) и слоя полносвязного вывода (Dense). Слой вложения преобразует входной текст в последовательность плотных векторных представлений, которые затем обрабатываются слоем LSTM. Слой LSTM обновляет свое скрытое состояние на каждом временном шаге, что позволяет учесть зависимости между словами во входной последовательности. Наконец, слой полносвязного вывода создает вероятностное распределение по 1000 наиболее часто встречающихся слов в обучающих данных, что позволяет генерировать новый текст.

Перенос обучения

Перенос обучения - это мощная техника в глубоком обучении, которая позволяет использовать знания и признаки, полученные предварительно обученной моделью, для решения другой, но связанной задачи. Это может быть особенно полезно, когда у вас ограниченное количество обучающих данных для вашей конкретной задачи, так как можно использовать предварительно обученную модель как отправную точку и дальше настраивать ее на своих данных.

Общий процесс работы с моделями глубокого обучения при переносе обучения выглядит следующим образом:

  1. Выберите предварительно обученную модель: Выберите предварительно обученную модель, которая была обучена на большом наборе данных и имеет отношение к вашей предметной области. Популярные предварительно обученные модели включают VGG, ResNet и BERT, среди других.

  2. Заморозьте базовую модель: Заморозьте веса базовой модели, чтобы признаки, изученные предварительно обученной моделью, не перезаписывались в процессе довыделения признаков.

  3. Добавьте новую голову: Добавьте новый набор слоев (часто называемых "головой") к предварительно обученной модели, которая будет обучена на вашей конкретной задаче. Эта новая голова будет отвечать за окончательное предсказание или классификацию.

  4. Настраивайте модель: Обучайте слои новой головы, при этом базовая модель остается замороженной. Это позволяет модели адаптироваться к вашей конкретной задаче, не теряя общих признаков, изученных предварительно обученной моделью.

Вот пример использования переноса обучения с помощью предварительно обученной модели VGG16 для классификации изображений:

from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
from tensorflow.keras.models import Model
 
# Загружаем предварительно обученную модель VGG16, исключая верхние (полностью связанные) слои
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
 
# Замораживаем базовую модель
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False
 
# Добавляем новую голову для модели
x = base_model.output
x = Flatten()(x)
x = Dense(256, activation='relu')(x)
output = Dense(10, activation='softmax')(x)
 
# Создаем конечную модель
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=output)
 
# Компилируем модель
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

В этом примере мы начинаем с предварительно обученной модели VGG16, которая была обучена на наборе данных ImageNet. Мы удаляем верхние (полностью связанные) слои модели и добавляем новую голову, состоящую из слоя плоского представления (Flatten), слоя плотного вывода с 256 элементами и активацией ReLU, а также финального слоя плотного вывода с 10 элементами и активацией softmax для задачи классификации.

Замораживая базовую модель и обучая только слои новой головы, мы можем использовать общие признаки изображений, изученные предварительно обученной моделью VGG16, и адаптировать их к нашей конкретной задаче классификации, даже если у нас имеется относительно небольшое количество обучающих данных.

Заключение

В этом учебнике мы исследовали несколько ключевых концепций и методов глубокого обучения, включая сверточные нейронные сети (CNN) для обработки изображений, рекуррентные нейронные сети (RNN) для последовательных данных и перенос обучения для использования предварительно обученных моделей.

Сверточные нейронные сети (CNN) - это мощные инструменты для извлечения и изучения признаков из сырых изображений, что делает их очень эффективными для широкого спектра задач компьютерного зрения. Рекуррентные нейронные сети (RNN), с другой стороны, предназначены для обработки последовательных данных, таких как текст или временные ряды, путем поддержания внутреннего состояния, которое обновляется на каждом временном шаге.

Перенос обучения - это мощная техника, которая позволяет использовать знания и признаки, полученные предварительно обученной моделью, для решения другой, но связанной задачи. Это может быть особенно полезно, когда у вас ограниченное количество обучающих данных для вашей конкретной задачи.

Понимая эти концепции и методы глубокого обучения, вы сможете создавать более эффективные модели для широкого спектра приложений, от распознавания изображений до обработки естественного языка и дальше.

Как выбрать лучшую видеокарту NVIDIA GPU для глубокого обученияКак легко настроить рабочую станцию для глубокого обучения