AI & GPU
Как легко понять основы кластеров высокопроизводительных вычислений

Как легко понять основы кластеров высокопроизводительных вычислений

I. Введение в кластеры высокопроизводительных вычислений

A. Определение высокопроизводительных вычислений (HPC) Высокопроизводительные вычисления (HPC) относятся к использованию передовых вычислительных ресурсов, таких как суперкомпьютеры, компьютерные кластеры и специализированное оборудование, для решения сложных и вычислительно интенсивных задач. HPC-системы спроектированы для обеспечения значительно более высокой производительности и вычислительной мощности по сравнению с обычными настольными компьютерами или серверами, что позволяет выполнять масштабные моделирования, анализ данных и другие вычислительно сложные задачи.

B. Обзор кластеров высокопроизводительных вычислений

  1. Архитектура параллельных вычислений HPC-кластеры обычно создаются с использованием архитектуры параллельных вычислений, где несколько взаимосвязанных вычислительных узлов работают вместе для решения одной задачи. Это позволяет распределить вычислительные задачи по нескольким процессорам, что приводит к более быстрым временам обработки и возможности обработки более крупных и сложных задач.

  2. Распределенная обработка HPC-кластеры используют распределенную обработку, где нагрузка делится на более мелкие задачи и назначается различным узлам внутри кластера. Затем эти узлы работают параллельно для выполнения своих задач, и результаты объединяются для получения конечного результата.

  3. Масштабируемость и производительность Одним из ключевых преимуществ HPC-кластеров является их масштабируемость. При увеличении вычислительных требований задачи можно добавлять дополнительные узлы в кластер, обеспечивая большую вычислительную мощность и ресурсы памяти. Это позволяет HPC-кластерам обрабатывать все более сложные и объемные задачи, такие как задачи глубокого обучения и другие приложения искусственного интеллекта.

II. Компоненты HPC-кластера

A. Аппаратное обеспечение

  1. Вычислительные узлы a. ЦПУ Вычислительные узлы в HPC-кластере обычно состоят из высокопроизводительных центральных процессоров (ЦПУ), которые обеспечивают основную вычислительную мощность системы. ЦПУ часто выбираются на основе количества ядер, тактовой частоты и размера кэша для оптимизации производительности под конкретные рабочие нагрузки.

    b. ГПУ (дополнительно) В некоторых HPC-кластерах, помимо ЦПУ, могут использоваться графические процессоры (ГПУ) для ускорения определенных типов вычислений, таких как глубокое обучение и другие вычислительно интенсивные приложения. ГПУ отлично справляются с параллельной обработкой, что делает их отличным выбором для задач, которые могут быть легко параллелизованы.

    c. Память Вычислительные узлы в HPC-кластере оснащены большими объемами высокоскоростной памяти, такой как ОЗУ DDR4 или DDR5, для поддержки обработки больших объемов данных и сложных алгоритмов.

    d. Хранение данных У каждого вычислительного узла обычно есть локальное хранилище, такое как твердотельные накопители (SSD) или жесткие диски (HDD), для хранения необходимых данных и файлов для вычислений. Кроме того, в кластере может использоваться общая система хранения, о которой рассказывается в следующем разделе.

  2. Сетевая инфраструктура a. Высокоскоростные соединения Вычислительные узлы в HPC-кластере соединены через высокоскоростную сетевую инфраструктуру, часто использующую специализированные соединения типа InfiniBand, Omni-Path или высокопроизводительный Ethernet. Эти соединения обеспечивают низкую задержку и высокую пропускную способность связи между узлами, обеспечивая эффективную передачу данных и параллельную обработку.

    b. Ethernet, InfiniBand или другие специализированные сети Выбор технологии сети зависит от конкретных требований HPC-кластера, таких как рабочая нагрузка, потребности в передаче данных и ограничения бюджета. Ethernet является распространенным и экономичным вариантом, в то время как InfiniBand и другие специализированные сети обеспечивают более высокую производительность за счет более сложной и затратной настройки.

  3. Общие системы хранения данных a. Сетевые устройства хранения (NAS) HPC-кластеры часто используют сетевые устройства хранения (NAS) для обеспечения централизованного и общего хранения данных для вычислительных узлов. NAS-системы обычно состоят из нескольких устройств хранения, таких как жесткие диски или твердотельные накопители, подключенных через высокоскоростную сеть, позволяющую всем узлам получать доступ к одним и тем же данным.

    b. Хранилища сетевой области (SAN) Другое распространенное решение для хранения данных в HPC-кластерах - это системы хранилища сетевой области (SAN), которые предоставляют выделенную и высокопроизводительную сеть для хранилища данных. SAN-системы предлагают расширенные функции, такие как избыточность, высокую доступность и масштабируемость, что делает их подходящими для масштабных приложений с высокой интенсивностью данных.

B. Программное обеспечение

  1. Операционная система a. Linux (например, CentOS, Ubuntu) Большинство HPC-кластеров работают на операционных системах на базе Linux, таких как CentOS или Ubuntu. Эти операционные системы предоставляют стабильную, масштабируемую и настраиваемую платформу для рабочих нагрузок HPC с широким спектром доступного программного обеспечения и инструментов.

    b. Windows (для конкретных случаев использования) В то время как Linux является преобладающим выбором, в некоторых HPC-кластерах также могут использоваться операционные системы Windows, особенно для конкретных приложений или случаев использования, требующих Windows-ориентированного программного обеспечения или инструментов.

  2. Планировщик заданий и менеджер ресурсов a. SLURM, PBS, SGE и т.д. В HPC-кластерах обычно используется планировщик заданий и менеджер ресурсов для эффективного распределения и управления вычислительными ресурсами. Популярные примеры включают SLURM (Simple Linux Utility for Resource Management), PBS (Portable Batch System) и SGE (Sun Grid Engine).

    b. Управление рабочей нагрузкой и приоритетизация заданий Планировщики заданий и менеджеры ресурсов отвечают за планирование и приоритизацию различных вычислительных задач (заданий), представленных пользователями, чтобы обеспечить эффективное использование ресурсов кластера.

  3. Фреймворки параллельного программирования a. MPI (Интерфейс передачи сообщений) MPI (Message Passing Interface) - это широко используемый фреймворк параллельного программирования для HPC, обеспечивающий эффективную коммуникацию и координацию между вычислительными узлами в кластере.

    b. OpenMP OpenMP - это еще один популярный фреймворк параллельного программирования, ориентированный на параллелизм с общей памятью, который часто используется совместно с MPI для гибридных подходов параллельного программирования.

    c. CUDA (для вычислений, ускоренных ГПУ) Для HPC-кластеров с вычислительными узлами, ускоренными ГПУ, широко используется программный фреймворк CUDA (Compute Unified Device Architecture) для использования возможностей параллельной обработки ГПУ.

III. Глубокое обучение на HPC-кластерах

A. Преимущества использования HPC-кластеров для глубокого обучения

  1. Ускоренное обучение и вывод HPC-кластеры с их мощным аппаратным обеспечением и возможностями параллельной обработки могут значительно ускорить процессы обучения и вывода моделей глубокого обучения, позволяя исследовать более крупные и сложные модели, а также обрабатывать масштабные наборы данных.

  2. Работа с масштабными наборами данных Масштабируемость и ресурсы вычислительной мощности HPC-кластеров делают их подходящими для работы с масштабными наборами данных, которые часто являются требованием в приложениях глубокого обучения.

  3. Распределенное обучение и параллелизм модели HPC-кластеры позволяют использовать распределенные методы обучения, при которых модель разбивается на несколько вычислительных узлов, и процесс обучения параллелится. Это может привести к более быстрой сходимости и возможности обучать более крупные модели, которые не помещаются на одной машине.

B. Фреймворки глубокого обучения и интеграция с HPC

  1. TensorFlow a. Распределенное обучение с TensorFlow Distributed TensorFlow, популярный фреймворк глубокого обучения, предоставляет встроенную поддержку распределенного обучения через модуль TensorFlow Distributed. Это позволяет использовать вычислительные ресурсы HPC-кластера для обучения ваших моделей глубокого обучения параллельно и масштабируемо.

    b. Ускорение с помощью TensorFlow-GPU TensorFlow также предлагает безупречную интеграцию с аппаратным обеспечением GPU, что позволяет использовать возможности параллельной обработки ГПУ для ускорения обучения и вывода моделей глубокого обучения.

  2. PyTorch a. Распределенное обучение с PyTorch Distributed PyTorch, другой широко используемый фреймворк глубокого обучения, поддерживает распределенное обучение через свой модуль PyTorch Distributed. Это позволяет использовать ресурсы HPC-кластера для обучения ваших моделей глубокого обучения распределенным и масштабируемым способом.

    b. Ускорение с помощью PyTorch CUDA Подобно TensorFlow, PyTorch предоставляет сильную поддержку ускорения с использованием GPU, позволяя использовать ресурсы GPU, доступные в HPC-кластере, для ускорения обучения и вывода моделей глубокого обучения.

  3. Другие фреймворки (например, Keras, Caffe, Theano) Помимо TensorFlow и PyTorch, существуют и другие варианты фреймворков глубокого обучения, такие как Keras, Caffe и Theano, которые также предлагают различную степень интеграции и поддержку для HPC-кластеров.

C. Развертывание и настройка

  1. Установка и настройка фреймворков глубокого обучения a. Управление пакетами (например, pip, conda) В зависимости от программной среды HPC-кластера может потребоваться использование инструментов управления пакетами, таких как pip или conda, для установки необходимых фреймворков глубокого обучения и их зависимостей.

    b. Настройка среды и управление зависимостями Правильная настройка программной среды, включая установку фреймворка глубокого обучения, его зависимостей и необходимых библиотек, имеет решающее значение для обеспечения бесперебойной работы вашей глубокой обучающей рабочей нагрузки на HPC-кластере.

  2. Интеграция глубокого обучения с HPC-кластером a. Отправка заданий и выделение ресурсов Чтобы запустить ваши задачи глубокого обучения на HPC-кластере, вам потребуется отправить задания через планировщик заданий и менеджер ресурсов кластера, такие как SLURM или PBS. Это включает указание требуемых вычислительных ресурсов (например, количество ЦПУ, ГПУ, памяти) для ваших задач глубокого обучения.

    b. Применение ГПУ-ресурсов кластераЕсли ваша HPC-кластер оснащен аппаратным обеспечением GPU, вам нужно будет убедиться, что ваши задания по глубокому обучению настроены на эффективное использование этих ресурсов GPU, часто с помощью фреймворков глубокого обучения, ускоренных с помощью GPU, таких как TensorFlow-GPU или PyTorch CUDA.

    c. Распределенное обучение и параллелизм модели Чтобы воспользоваться возможностями параллельной обработки HPC-кластера, можно использовать методики распределенного обучения, такие как параллелизм данных или параллелизм модели, с использованием функций распределенного обучения, предоставленных выбранным вами фреймворком глубокого обучения.

D. Оптимизация и настройка производительности

  1. Выбор и настройка оборудования a. Выбор ЦП и ГП При разработке или настройке HPC-кластера для глубокого обучения важно тщательно выбирать подходящее оборудование ЦП и ГП, которое соответствует требованиям ваших задач глубокого обучения. Факторы, такие как количество ядер, тактовая частота, память и архитектура ГП, могут значительно влиять на производительность ваших моделей глубокого обучения.

    b. Учет памяти и хранилища Объем памяти и доступного хранилища на вычислительных узлах также могут влиять на производительность рабочих нагрузок глубокого обучения, особенно при работе с большими наборами данных или моделями, требующими значительных ресурсов памяти и хранилища.

  2. Оптимизация сети a. Выбор подходящих интерконнектов Выбор интерконнектов сети, таких как Ethernet, InfiniBand или другие специализированные опции, может оказывать значительное влияние на производительность распределенных рабочих нагрузок глубокого обучения. Более быстрые и с меньшей задержкой интерконнекты могут улучшить эффективность передачи данных и коммуникации между вычислительными узлами.

    b. Настройка параметров сети Оптимизация параметров, связанных с сетью, таких как размер MTU (максимальная передаваемая единица), настройки TCP/IP и различные конфигурации сетевых протоколов, также может помочь улучшить общую производительность рабочих нагрузок глубокого обучения на HPC-кластере.

  3. Стратегии параллельного обучения a. Параллелизм данных Параллелизм данных является распространенным подходом для распределенного глубокого обучения, при котором обучающий набор разбивается на несколько вычислительных узлов, и каждый узел обучает модель на своем подмножестве данных.

    b. Параллелизм модели Параллелизм модели предполагает разделение модели глубокого обучения между несколькими вычислительными узлами, при этом каждый узел отвечает за часть модели. Это может быть особенно полезно для обучения очень больших моделей, которые не помещаются на одном узле.

    c. Гибридные подходы Комбинация параллелизма данных и параллелизма модели, известная как гибридный подход, может быть использована для дальнейшего улучшения масштабируемости и производительности распределенного глубокого обучения на HPC-кластерах.

  4. Настройка гиперпараметров a. Автоматизированная оптимизация гиперпараметров Для оптимизации производительности моделей глубокого обучения часто необходимо настраивать различные гиперпараметры, такие как скорость обучения, размер пакета и параметры регуляризации. Автоматизированные методы оптимизации гиперпараметров могут быть использованы для эффективного исследования пространства гиперпараметров и нахождения оптимальной конфигурации.

    b. Распределенный поиск гиперпараметров Возможности параллельной обработки HPC-кластеров могут быть использованы для выполнения распределенного поиска гиперпараметров, при котором одновременно исследуются несколько конфигураций гиперпараметров, что дополнительно ускоряет процесс оптимизации модели.

Сверточные нейронные сети (СНС)

Сверточные нейронные сети (СНС) являются особой разновидностью нейронных сетей, которые особенно хорошо подходят для обработки и анализа изображений. СНС разработаны для автоматического и иерархического извлечения признаков из необработанных изображений, что делает их очень эффективными для таких задач, как классификация изображений, обнаружение объектов и сегментация изображений.

Ключевые компоненты архитектуры СНС:

  1. Свёрточные слои: Эти слои применяют набор обучаемых фильтров к входному изображению, извлекая локальные признаки, такие как границы, формы и текстуры. Фильтры обучаются в процессе обучения, и выход сверточного слоя - это "карта признаков", которая представляет наличие обнаруженных признаков в различных местах входного изображения.

  2. Слои пулинга: Слой пулинга используется для уменьшения пространственных размерностей карт признаков, тем самым уменьшая количество параметров и вычислительную сложность модели. Самая распространенная операция пулинга - это максимальное объединение, которое выбирает максимальное значение в небольшой пространственной области карты признаков.

  3. Полносвязные слои: После сверточных и пулинговых слоев выход плоский и проходит через один или несколько полносвязных слоев, которые выполняют высокоуровневое рассуждение и классификацию на основе извлеченных признаков.

Вот пример простой архитектуры СНС для классификации изображений:

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

В этом примере СНС модель состоит из трех сверточных слоев, каждый из которых следует за слоем пулинга, и двух полносвязных слоев в конце. Размер входа составляет (28, 28, 1), что соответствует черно-белому изображению размером 28x28 пикселей. Модель компилируется с оптимизатором Adam, функцией потерь категориальной перекрестной энтропии и оценкой точности, и выходит распределение вероятностей по 10 классам.

Рекуррентные нейронные сети (РНС)

Рекуррентные нейронные сети (РНС) являются классом нейронных сетей, предназначенных для обработки последовательных данных, таких как текст, речь или временные ряды. В отличие от прямого распространения нейронных сетей, которые обрабатывают каждый вход независимо, РНС поддерживают скрытое состояние, которое обновляется на каждом временном шаге, что позволяет им интегрировать информацию из предыдущих входов в текущий вывод.

Ключевые компоненты архитектуры РНС:

  1. Последовательность входных данных: Входом для РНС является последовательность векторов, где каждый вектор представляет отдельный элемент ввода, например, слово в предложении или шаг времени во временном ряде.

  2. Скрытое состояние: Скрытое состояние РНС - это вектор, представляющий внутреннюю память сети, которая обновляется на каждом временном шаге на основе текущего входа и предыдущего скрытого состояния.

  3. Последовательность вывода: Выход РНС представляет собой последовательность векторов, где каждый вектор представляет вывод сети на определенном временном шаге.

Вот пример простой РНС для классификации текста:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, SimpleRNN, Dense
 
# Определение модели РНС
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=10000, output_dim=128, input_length=100))
model.add(SimpleRNN(64))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
# Компиляция модели
model.compile(optimizer='adam',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

В этом примере РНС модель состоит из слоя встраивания, слоя простой РНС и плотного выходного слоя. Входной модели - это последовательность из 100 слов, где каждое слово представлено уникальным целочисленным идентификатором от 0 до 9999. Слой встраивания преобразует эти идентификаторы векторное представление размерности 128, которое затем передается слою РНС. Слой РНС обрабатывает последовательность и выводит один вектор, который затем передается плотному выходному слою для получения бинарного классификационного предсказания.

Долгая краткосрочная память (ЛКСР)

Долгая краткосрочная память (ЛКСР) является особым типом РНС, разработанным для преодоления проблемы затухания градиента, которая может затруднять обучение длинных зависимостей в последовательных данных с помощью традиционных РНС. ЛКСР решает эту проблему, вводя более сложное скрытое состояние, которое включает в себя состояние ячейки, позволяющее сети выборочно помнить и забывать информацию о предыдущих временных шагах.

Ключевые компоненты архитектуры ЛКСР:

  1. Состояние ячейки: Состояние ячейки представляет собой вектор, представляющий долгосрочную память ЛКСР, которая обновляется на каждом временном шаге на основе текущего входа, предыдущего состояния ячейки и скрытого состояния.

  2. Забывающий блок: Забывающий блок - это компонент ЛКСР, который определяет, какую информацию из предыдущего состояния ячейки следует забыть и какую следует сохранить.

  3. Входной блок: Входной блок - это компонент ЛКСР, который определяет, какую информацию из текущего входа и предыдущего скрытого состояния следует добавить в состояние ячейки.

  4. Выходной блок: Выходной блок - это компонент ЛКСР, который определяет, какую информацию из текущего входа, предыдущего скрытого состояния и текущего состояния ячейки следует использовать для получения вывода в текущем временном шаге.

Вот пример модели ЛКСР для генерации текста:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
 
# Определение модели ЛКСР
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=10000, output_dim=128, input_length=50))
model.add(LSTM(128))
model.add(Dense(10000, activation='softmax'))
 
# Компиляция модели
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

В этом примере модель ЛКСР состоит из слоя встраивания, слоя LSTM и плотного выходного слоя. Вход модели - это последовательность из 50 слов, где каждое слово представлено уникальным целочисленным идентификатором от 0 до 9999. Слой встраивания преобразует эти идентификаторы векторное представление размерности 128, которое затем передается слою LSTM. Слой LSTM обрабатывает последовательность и выводит один вектор, который затем передается плотному выходному слою для получения предсказания следующего слова с помощью функции активации softmax.В этом примере модель LSTM состоит из слоя встраивания, слоя LSTM и слоя выхода с плотной связью. Входной данные модели представляют собой последовательность из 50 слов, где каждое слово представлено уникальным целочисленным идентификатором от 0 до 9999. Слой встраивания отображает эти целочисленные идентификаторы в векторное представление размерностью 128, которое затем передается в слой LSTM. Слой LSTM обрабатывает последовательность и порождает один вектор, который затем передается в слой выхода с плотной связью для получения вероятностного распределения по 10000 возможным выходным словам.

Генеративно-состязательные сети (GANs)

Генеративно-состязательные сети (GANs) — это тип модели глубокого обучения, состоящий из двух нейронных сетей, генератора и дискриминатора, которые обучаются по принципу соревнования. Сеть-генератор отвечает за генерацию новых синтетических данных, которые похожи на реальные данные, а сеть-дискриминатор отвечает за различение реальных и сгенерированных данных.

Основными компонентами архитектуры GAN являются:

  1. Сеть-генератор: Сеть-генератор принимает случайный вход, обычно вектор шума, и преобразует его в синтетический образец данных, похожих на реальные данные.

  2. Сеть-дискриминатор: Сеть-дискриминатор принимает образец данных, будь то реальный или сгенерированный, и выдает вероятность того, что образец является реальным (а не сгенерированным).

  3. Состязательное обучение: Сети-генератор и -дискриминатор обучаются по принципу соревнования, где генератор пытается обмануть дискриминатор, генерируя все более реалистичные данные, а дискриминатор старается стать лучше в различении реальных и сгенерированных данных.

Вот пример простой GAN для генерации рукописных цифр:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential, Model
from tensorflow.keras.layers import Dense, Reshape, Flatten
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
 
# Определение сети-генератора
generator = Sequential()
generator.add(Dense(256, input_dim=100, activation='relu'))
generator.add(Dense(784, activation='tanh'))
generator.add(Reshape((28, 28, 1)))
 
# Определение сети-дискриминатора
discriminator = Sequential()
discriminator.add(Flatten(input_shape=(28, 28, 1)))
discriminator.add(Dense(256, activation='relu'))
discriminator.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
# Определение модели GAN
gan = Model(generator.input, discriminator(generator.output))
 
# Компиляция моделей
generator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5))
discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5))
gan.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5))

В этом примере сеть-генератор принимает вектор шума размерности 100 в качестве входных данных и генерирует черно-белое изображение рукописной цифры размером 28x28 пикселей. Сеть-дискриминатор принимает черно-белое изображение размером 28x28 пикселей в качестве входных данных и выдает вероятность, что изображение является реальным (а не сгенерированным). Модель GAN определяется путем соединения сетей-генератора и -дискриминатора и обучается в состязательном режиме для генерации все более реалистичных цифр.

Заключение

В этом уроке мы рассмотрели несколько ключевых архитектур и методик глубокого обучения, включая сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN), долгосрочную память с краткосрочной памятью (LSTM) и генеративно-состязательные сети (GANs). Каждая из этих архитектур имеет свои особенности и хорошо подходит для определенных типов задач, таких как классификация изображений, генерация текста и создание синтетических данных.

Понимая основные концепции и компоненты этих моделей глубокого обучения, вы можете начать создавать и экспериментировать с вашими собственными приложениями глубокого обучения. Помните, что глубокое обучение — это быстро развивающаяся область, и постоянно разрабатываются новые архитектуры и методики, поэтому важно быть в курсе последних исследований и передовых практик.

Удачи в вашем путешествии в глубинное обучение!

Как легко и быстро понять планирование GPUКак легко использовать MLflow на Databricks