Как построить несколько GPU для глубокого обучения
Глубокое обучение революционизировало область искусственного интеллекта, позволяя машинам обучаться на огромных объемах данных и делать точные прогнозы. Однако обучение моделей глубокого обучения может быть трудоемким и требовать больших вычислительных ресурсов. Здесь на помощь приходят несколько GPU, предлагая мощное решение для ускорения процесса обучения. В этой статье мы рассмотрим, как использовать несколько GPU для глубокого обучения, охватывая стратегии параллелизма, поддержку нескольких GPU в популярных фреймворках, тесты производительности и модели развертывания.
Понимание преимуществ нескольких GPU в глубоком обучении
GPU стали основным оборудованием для глубокого обучения благодаря их способности выполнять параллельную обработку. В отличие от CPU, которые превосходят в обработке сложной логики и общих задач, GPU предназначены для обработки высокоповторяющихся и параллельных вычислений. Используя несколько GPU, вы можете значительно ускорить обучение моделей глубокого обучения, позволяя вам обрабатывать более крупные наборы данных и создавать более точные модели за меньшее время.
Ускорение глубокого обучения с помощью параллельной обработки
Одно из ключевых преимуществ использования нескольких GPU для глубокого обучения - это возможность распараллеливать процесс обучения. Вместо последовательной обработки данных вы можете распределить рабочую нагрузку по нескольким GPU, позволяя им работать одновременно. Такая параллельная обработка может привести к существенным улучшениям производительности, часто сокращая время обучения с дней или недель до нескольких часов.
Например, исследование Krizhevsky et al. [1] показало, что использование 2 GPU может обеспечить ускорение в 1,7 раза по сравнению с одним GPU при обучении сверточной нейронной сети (CNN) на наборе данных ImageNet. Кроме того, они достигли ускорения в 3,5 раза с 4 GPU и ускорения в 6,2 раза с 8 GPU, демонстрируя масштабируемость обучения с несколькими GPU.
Ускорение с несколькими GPU *Рисунок 1:Ускорение, достигнутое с помощью нескольких GPU при обучении CNN на ImageNet[1].
Преодоление ограничений памяти с помощью параллелизма модели
Еще одно преимущество использования нескольких GPU - возможность преодолеть ограничения памяти. При обучении больших и сложных моделей глубокого обучения параметры модели могут превышать объем памяти одного GPU. Применяя параллелизм модели, вы можете разделить модель между несколькими GPU, позволяя каждому GPU обрабатывать часть модели. Это позволяет обучать модели, которые в противном случае было бы невозможно разместить на одном GPU.
Стратегии параллелизма для многоуровневого обучения с использованием GPU
Чтобы в полной мере использовать мощность нескольких GPU, вам необходимо реализовать стратегии параллелизма в ваших рабочих процессах глубокого обучения. Существует два основных подхода к параллелизму: параллелизм модели и параллелизм данных.
Параллелизм модели: разделение моделей между GPU
Параллелизм модели предполагает разделение модели глубокого обучения на более мелкие подмодели и назначение каждой подмодели разному GPU. Эта стратегия особенно полезна при работе с большими моделями, которые не помещаются в память одного GPU. Распределяя модель между несколькими GPU, вы можете обучать всю модель параллельно, при этом каждый GPU будет фокусироваться на определенной части модели.
Параллелизм модели Рисунок 2: Иллюстрация параллелизма модели, где модель разделена между несколькими GPU[2].
Параллелизм данных: распределение данных между GPU
Параллелизм данных, с другой стороны, предполагает создание нескольких реплик одной и той же модели и назначение каждой реплики разному GPU. Каждый GPU обрабатывает подмножество данных для обучения в параллельном режиме, а градиенты со всех реплик усредняются для обновления параметров модели. Параллелизм данных эффективен, когда у вас есть большой набор данных, который можно легко разделить на более мелкие подмножества.
Параллелизм данных Рисунок 3: Иллюстрация параллелизма данных, где данные распределены между несколькими GPU[2].
Исследование, проведенное Goyal et al. [3], продемонстрировало эффективность.Вот перевод на русский язык:
Поддержка многих GPU в фреймворках глубокого обучения
Популярные фреймворки глубокого обучения, такие как TensorFlow и PyTorch, предоставляют встроенную поддержку для обучения с использованием нескольких GPU, что упрощает использование мощности нескольких GPU.
TensorFlow: Распределенные стратегии для обучения с использованием нескольких GPU
TensorFlow предлагает API tf.distribute.Strategy, который позволяет распределять вашу учебную нагрузку по нескольким GPU или даже нескольким машинам. MirroredStrategy специально разработан для обучения с использованием нескольких GPU на одной машине, в то время как TPUStrategy позволяет использовать тензорные процессорные блоки (TPU) для ускоренного обучения.
С помощью распределенных стратегий TensorFlow вы можете легко разделять ваш набор данных, создавать реплики модели и усреднять градиенты по GPU. Фреймворк обрабатывает низкоуровневые детали распределенного обучения, позволяя вам сосредоточиться на построении и обучении ваших моделей.
PyTorch: Классы параллелизма для обучения с использованием нескольких GPU
PyTorch предоставляет несколько классов параллелизма для облегчения обучения с использованием нескольких GPU. Класс DataParallel позволяет распределять реплики модели по нескольким GPU на одной машине, в то время как класс DistributedDataParallel расширяет эту функциональность, поддерживая распределенное обучение по нескольким машинам.
PyTorch также предлагает модуль model_parallel, который позволяет разделять большие модели по нескольким GPU. Этот модуль позволяет одновременно выполнять параллелизм модели и параллелизм данных, обеспечивая гибкость в вашей учебной установке.
Тесты производительности и масштабируемость
Чтобы продемонстрировать улучшение производительности, достигаемое с помощью нескольких GPU, давайте рассмотрим некоторые тесты производительности и исследования масштабируемости.
Shallue et .Перевод на русский язык:
Аль и др. [4] провели исследование масштабируемости обучения глубоких нейронных сетей с использованием TPU. Они обучали модель ResNet-50 на наборе данных ImageNet и наблюдали почти линейное масштабирование до 1024 TPU. С 1024 TPU они достигли времени обучения всего 2,2 минуты на эпоху, по сравнению с 256 минутами на эпоху при использовании одного TPU.
Масштабируемость TPU Рисунок 4: Масштабируемость обучения модели ResNet-50 на ImageNet с использованием TPU[4].
Аналогичным образом, Ямазаки и др. [5] продемонстрировали масштабируемость обучения с использованием нескольких GPU на модели BERT на наборе данных SQuAD. Они достигли ускорения в 46,5 раза при использовании 512 GPU по сравнению с одним GPU, демонстрируя потенциал ускорения обучения больших языковых моделей.
Модели развертывания для обучения глубоких нейронных сетей с использованием нескольких GPU
При развертывании решений для обучения глубоких нейронных сетей с использованием нескольких GPU существует несколько моделей развертывания, каждая со своими преимуществами и вариантами использования.
Серверы с GPU: сочетание CPU и GPU
Серверы с GPU - это мощные машины, которые объединяют несколько GPU наряду с одним или несколькими CPU. В этой настройке CPU выступают в качестве центрального управляющего узла, распределяя задачи на GPU и собирая результаты. Серверы с GPU идеально подходят для развертывания меньшего масштаба или экспериментов, позволяя вам прототипировать и тестировать ваш код с использованием нескольких GPU, прежде чем масштабировать.
Кластеры с GPU: масштабирование с помощью нескольких узлов
Кластеры с GPU состоят из нескольких узлов, каждый из которых содержит один или несколько GPU. Эти кластеры могут быть однородными (все узлы имеют одинаковую конфигурацию GPU) или неоднородными (узлы имеют разные конфигурации GPU). Кластеры с GPU позволяют вам масштабировать ваши рабочие нагрузки глубокого обучения, обучая очень большие модели или обрабатывая огромные наборы данных.
Kubernetes для оркестрации GPU
Kubernetes - это популярная платформа оркестрации контейнеров, которая поддерживает использование GPU в контейнеризированных средах. С помощью Kubernetes вы можете динамически выделять GPU для различных рабочих нагрузок, обеспечивая эффективное использование ресурсов. Kubernetes обеспечивает переносимость и.Вот перевод на русский язык:
Заключение
Множественные GPU стали важным инструментом для ускорения обучения моделей глубокого обучения. Используя стратегии параллелизма, такие как параллелизм моделей и параллелизм данных, вы можете использовать мощность нескольких GPU для обучения более крупных моделей и обработки огромных объемов данных за гораздо меньшее время.
Фреймворки глубокого обучения, такие как TensorFlow и PyTorch, предоставляют встроенную поддержку многоГПУ-обучения, что упрощает реализацию распределенных рабочих процессов обучения. Тесты производительности и исследования масштабируемости демонстрируют значительное ускорение, достигаемое с помощью нескольких GPU, демонстрируя их потенциал для ускорения исследований и приложений глубокого обучения.
Независимо от того, решите ли вы развернуть ваши решения с несколькими GPU на серверах с GPU, кластерах GPU или Kubernetes, тщательное рассмотрение вашей модели развертывания имеет решающее значение для оптимальной производительности и масштабируемости.
По мере развития области глубокого обучения важность нескольких GPU будет только расти. Овладев техниками и передовыми практиками многоГПУ-глубокого обучения, вы сможете оставаться на переднем крае этой захватывающей области и открывать новые возможности в области искусственного интеллекта.
Ссылки
[1] Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). Классификация ImageNet с помощью глубоких сверточных нейронных сетей. Advances in neural information processing systems, 25.
[2] Li, S., Zhao, Y., Varma, R., Salpekar, O., Noordhuis, P., Li, T., ... & Chintala, S. (2020). PyTorch distributed: опыт ускорения параллельного обучения данных. arXiv preprint arXiv:2006.15704.
[3] Goyal, P., Dollár, P., Girshick, R., Noordhuis, P., Wesolowski, L., Kyrola, A., ... & He, K. (2017). Точное, крупномасштабное обучение с использованием стохастического градиентного спуска: обучение ImageNet за 1 час. arXiv preprint arXiv:1706.02677.
[4] Shallue, C. J., Lee, J., Antognini, J., Sohl-Dickstein, J., Frostig, R., & Dahl, G. E. (201. 8). Измерение эффектов параллелизма данных на обучении нейронной сети. Препринт arXiv:1811.03600.
[5] Ямазаки, М., Касаги, А., Табучи, А., Хонда, Т., Мива, М., Фукумото, Н., ... и Табару, Т. (2019). Еще одно ускоренное SGD: обучение ResNet-50 на ImageNet за 74,7 секунды. Препринт arXiv:1903.12650.