AI & GPU
Cách Dễ Dàng Lựa Chọn Card Đồ Họa Tốt Nhất Cho Công Việc AI

Cách Dễ Dàng Lựa Chọn Card Đồ Họa Tốt Nhất Cho Công Việc AI

I. Giới thiệu về Card Đồ Họa (GPU) cho AI

A. Tầm quan trọng của GPU trong Học Sâu

Card xử lý đồ họa (GPU) đã trở thành một thành phần cần thiết trong lĩnh vực Học Sâu và Trí tuệ Nhân tạo (AI). Kiến trúc song song cao cấp của GPU, ban đầu được thiết kế để xử lý đồ họa hiệu quả, đã được chứng minh là rất phù hợp với các nhiệm vụ tính toán mạnh trong Học Sâu, như phép nhân ma trận, tích chập và các phép tính dựa trên tensor khác.

So với Trung tâm Xử lý Trung tâm (CPU) truyền thống, GPU có thể thực hiện các phép tính này nhanh hơn nhiều, góp phần cải thiện đáng kể quá trình huấn luyện và suy luận của các mô hình Học Sâu. Tính gia tốc này rất quan trọng cho việc phát triển các mô hình phức tạp, khám phá các bộ dữ liệu lớn và triển khai các hệ thống AI trong các ứng dụng thời gian thực.

B. Những ưu điểm của GPU so với CPU trong các nhiệm vụ AI/ML

Những ưu điểm chính khi sử dụng GPU thay vì CPU trong các nhiệm vụ AI và Machine Learning (ML) là:

  1. Khả năng xử lý song song: GPU được thiết kế với kiến trúc song song vô cùng mạnh mẽ, với hàng nghìn lõi nhỏ hơn và hiệu quả hơn so với các lõi mạnh mẽ nhưng ít hơn của CPU. Sức mạnh xử lý song song này cho phép GPU vượt trội trong các tính toán cùng phương song song yêu cầu cao trong Học Sâu, như phép nhân ma trận và tích chập.

  2. Băng thông bộ nhớ cao hơn: GPU được trang bị bộ nhớ tốc độ cao đặc biệt, được gọi là Bộ nhớ Truy cập Ngẫu nhiên Video (VRAM), cung cấp băng thông bộ nhớ cao hơn đáng kể so với bộ nhớ hệ thống được sử dụng bởi CPU. Việc truy cập bộ nhớ cải thiện này rất quan trọng cho việc xử lý lượng dữ liệu lớn và kết quả trung gian trong các công việc Học Sâu.

  3. Gia tốc Phép tính Tensor: GPU hiện đại, như Tensor Cores của NVIDIA và Matrix Cores của AMD, được thiết kế với các đơn vị phần cứng đặc biệt có thể gia tốc các phép tính dựa trên tensor, cốt lõi của nhiều thuật toán Học Sâu. Tối ưu phần cứng này có thể cung cấp sự cải thiện vượt bậc về hiệu suất cho các loại tính toán này.

  4. Tiết kiệm năng lượng: Với kiến trúc song song và phần cứng đặc biệt của mình, GPU thường đạt được hiệu suất cao hơn mỗi watt so với CPU trong các nhiệm vụ AI/ML. Điều này khiến chúng đặc biệt phù hợp cho môi trường có hạn chế năng lượng, như các thiết bị cạnh tranh và hệ thống nhúng.

  5. Hệ sinh thái và Hỗ trợ Phần mềm: Các cộng đồng Học Sâu và AI đã tối ưu hóa và tích hợp mạnh mẽ tính toán dựa trên GPU vào các framework và thư viện của họ, như TensorFlow, PyTorch và CUDA. Hệ sinh thái phần mềm và bộ công cụ mạnh mẽ này càng gia tăng ưu điểm của việc sử dụng GPU cho các công việc này.

Những ưu điểm này đã biến GPU thành một thành phần không thể thiếu trong lĩnh vực Học Sâu, cho phép nhà nghiên cứu và nhà phát triển huấn luyện các mô hình lớn và phức tạp hơn, tăng tốc quá trình phát triển ứng dụng AI và triển khai chúng trong các kịch bản thực tế với hiệu suất và hiệu quả tốt hơn.

II. Hiểu về Kiến trúc GPU

A. Các thành phần và vai trò của GPU

1. Đơn vị xử lý đồ họa (GPU)

GPU là thành phần chính của một card đồ họa, có trách nhiệm xử lý đồ họa và các tác vụ tính toán song song. Nó bao gồm một số lượng lõi nhỏ hơn, hiệu quả hơn có thể thực hiện đồng thời nhiều luồng, cho phép GPU vượt trội trong việc xử lý song song yêu cầu cao trong Học Sâu.

2. Bộ nhớ (VRAM)

GPU được trang bị bộ nhớ tốc độ cao được gọi là Bộ nhớ Truy cập Ngẫu nhiên Video (VRAM). Bộ nhớ này được tối ưu cho yêu cầu băng thông cao của các công việc đồ họa và tính toán, cung cấp tốc độ truy cập nhanh hơn đáng kể so với bộ nhớ hệ thống được CPU sử dụng.

3. Giao diện Bus (PCI-E)

Giao diện Bus, thường là khe cắm Peripheral Component Interconnect Express (PCI-E), kết nối GPU với bo mạch chủ và phần còn lại của hệ thống máy tính. Bus PCI-E cho phép truyền dữ liệu với tốc độ cao giữa GPU và CPU, và truy cập vào bộ nhớ hệ thống.

4. Nguồn điện

GPU, đặc biệt là các mô hình có hiệu suất cao, yêu cầu lượng điện lớn để hoạt động. Nguồn điện, có thể tích hợp vào card đồ họa hoặc do nguồn điện của hệ thống cung cấp, đảm bảo GPU và các thành phần liên quan nhận đủ nguồn điện cần thiết.

B. So sánh kiến trúc GPU và CPU

1. SIMD (Single Instruction, Multiple Data) so với MIMD (Multiple Instruction, Multiple Data)

CPU được thiết kế với kiến trúc MIMD (Multiple Instruction, Multiple Data), trong đó mỗi lõi có thể thực hiện các chỉ thị khác nhau trên các dữ liệu khác nhau đồng thời. Ngược lại, GPU tuân theo mô hình SIMD (Single Instruction, Multiple Data), trong đó một chỉ thị duy nhất được thực hiện trên cùng một thời điểm trên nhiều phần tử dữ liệu.

2. Khả năng xử lý song song

Kiến trúc SIMD của GPU, với số lượng lõi rất lớn, cho phép xử lý song song hiệu quả các chỉ thị tương tự trên nhiều phần tử dữ liệu. Điều này đặc biệt hữu ích đối với các hoạt động phổ biến trong Học Sâu, như phép nhân ma trận và tích chập.

3. Truy cập và băng thông bộ nhớ

GPU được thiết kế với trọng tâm vào việc truy cập bộ nhớ băng thông cao, với VRAM riêng biệt cung cấp tốc độ truy cập bộ nhớ nhanh hơn đáng kể so với bộ nhớ hệ thống của CPU. Kiến trúc bộ nhớ này quan trọng cho lượng dữ liệu lớn và kết quả trung gian trong các công việc Học Sâu.

III. Thông số kỹ thuật và Đánh giá GPU

A. Sức mạnh tính toán

1. FLOPS (Floating-Point Operations per Second)

FLOPS là một số liệu thường được sử dụng để đo lường sức mạnh tính toán của một GPU. Nó đại diện cho số lượng phép tính số thực GPU có thể thực hiện trong một giây, đó là một yếu tố quan trọng trong hiệu suất của các mô hình Học Sâu.

2. Tensor FLOPS (cho các công việc AI/ML)

Ngoài số liệu FLOPS tiêu chuẩn, GPU hiện đại thường cung cấp một số liệu "Tensor FLOPS" chuyên biệt, đo lường hiệu suất các phép tính dựa trên tensor cần thiết cho các công việc AI và ML. Số liệu này phản ánh sự gia tốc do các đơn vị phần cứng đặc biệt, như Tensor Cores của NVIDIA và Matrix Cores của AMD, cung cấp.

B. Bộ nhớ

1. Sức chứa VRAM

Số lượng VRAM có sẵn trên một GPU là một yếu tố quan trọng, vì các mô hình Học Sâu có thể yêu cầu lượng bộ nhớ lớn để lưu trữ các thông số mô hình, hoạt động và kết quả trung gian trong quá trình huấn luyện và suy luận.

2. Băng thông bộ nhớ

Băng thông bộ nhớ của GPU, được đo bằng GB/s, xác định tốc độ truyền dữ liệu vào và ra khỏi VRAM. Đây là một yếu tố quan trọng cho hiệu suất của các công việc Học Sâu, thông thường có liên quan đến việc di chuyển lượng dữ liệu lớn.

C. Các thông số kỹ thuật quan trọng khác

1. Kiến trúc GPU (ví dụ: NVIDIA Ampere, AMD RDNA)

Kiến trúc GPU cơ bản, chẳng hạn như Ampere của NVIDIA hoặc RDNA của AMD, có thể ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất và khả năng của GPU trong các nhiệm vụ AI và ML. Mỗi kiến trúc giới thiệu các tính năng phần cứng mới và tối ưu hóa có thể ảnh hưởng đến khả năng phù hợp của GPU với các công việc khác nhau.

2. Các đơn vị Tensor/Tensor processing units (TPUs)

Các đơn vị phần cứng đặc biệt, như Tensor Cores của NVIDIA và Matrix Cores của AMD, được thiết kế để gia tốc các phép tính dựa trên tensor thường gặp trong các thuật toán Học Sâu. Số lượng và khả năng của các đơn vị này có thể ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất GPU trong các nhiệm vụ AI/ML.

3. Công suất tiêu thụ và công suất thiết kế nhiệt (TDP)

Công suất tiêu thụ và công suất thiết kế nhiệt (TDP) của một GPU là các yếu tố quan trọng, đặc biệt là đối với các ứng dụng có các ràng buộc về nguồn điện và làm mát, như các thiết bị cạnh tranh hoặc trung tâm dữ liệu. GPU tiết kiệm năng lượng có thể rất quan trọng cho các triển khai có ngân sách điện hoặc khả năng làm mát hạn chế.

IV. Các GPU hàng đầu cho AI/Học Sâu

A. GPU NVIDIA

1. Kiến trúc NVIDIA Ampere (Dòng RTX 30)

  • RTX 3090, RTX 3080, RTX 3070
  • Tensor Cores, ray tracing và DLSS

Kiến trúc Ampere của NVIDIA, đại diện bởi dòng GPU RTX 30, là thế hệ mới nhất của GPU dành cho người dùng và chuyên nghiệp. Những GPU này có cải tiến đáng kể về hiệu suất AI/ML, với Tensor Cores nâng cao, băng thông bộ nhớ cải thiện và hỗ trợ cho các tính năng tiên tiến như ray tracing và DLSS (Deep Learning Super Sampling).

2. Kiến trúc NVIDIA Volta (Titan V, Tesla V100)

  • Tập trung vào công việc AI/ML
  • Tensor Cores để gia tăng phép tính ma trận

Kiến trúc Volta của NVIDIA, đạt đến bằng chứng Titan V và Tesla V100, được thiết kế đặc biệt cho các nhiệm vụ AI và ML. Những GPU này giới thiệu Tensor Cores, cung cấp việc thực hiện phép tính ma trận được gia tăng phần cứng mà là quan trọng cho các thuật toán Học Sâu.

3. Kiến trúc NVIDIA Turing (Dòng RTX 20)

  • RTX 2080 Ti, RTX 2080, RTX 2070
  • Ray tracing và các tính năng được trang bị trí tuệ nhân tạo

Kiến trúc Turing của NVIDIA, đại diện bởi dòng RTX 20, mang lại những tiến bộ đáng kể cả trong khả năng chơi game và khả năng AI/ML. Những GPU này giới thiệu các tính năng như ray tracing và cải thiện hiệu suất cho các công việc Học Sâu.

B. GPU AMD

1. Kiến trúc AMD RDNA 2 (Dòng RX 6000)

  • RX 6800 XT, RX 6800, RX 6900 XT
  • Hiệu suất cạnh tranh cho công việc AI/ML

Kiến trúc RDNA 2 của AMD, mạnh mẽ dẫn đến dòng GPU RX 6000, đã cho thấy hiệu suất ấn tượng trong các công việc AI và ML, đạt sự cạnh tranh mạnh mẽ với các sản phẩm của NVIDIA trong lĩnh vực này.

2. Kiến trúc AMD Vega (Radeon Vega 64, Radeon Vega 56)

  • Nhắm vào cả công việc chơi game và AI/ML

Kiến trúc AMD Vega

Kiến trúc AMD Vega, đại diện bởi GPU Radeon Vega 64 và Radeon Vega 56, được thiết kế để phục vụ cả nhu cầu chơi game và công việc AI/ML, cung cấp một phương pháp cân bằng giữa hiệu suất và khả năng.

C. So sánh GPU NVIDIA và AMD

1. Đánh giá hiệu năng cho công việc AI/ML

Khi so sánh GPU NVIDIA và AMD cho công việc AI/ML, việc xem xét các bài đánh giá hiệu năng và các kịch bản sử dụng thực tế là rất quan trọng. Mỗi nhà cung cấp có điểm mạnh và yếu riêng, và sự lựa chọn thường phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể của công việc Deep Learning.

2. Hiệu suất năng lượng và yếu tố nhiệt lượng

Hiệu suất năng lượng và quản lý nhiệt lượng là những yếu tố quan trọng, đặc biệt là cho các cơ sở dữ liệu hay thiết bị biên giới. Cả NVIDIA và AMD đã nâng cao hiệu suất năng lượng và các đặc tính nhiệt lượng của kiến trúc GPU mới nhất của họ.

3. Hệ sinh thái phần mềm và hỗ trợ

Hệ sinh thái phần mềm và hỗ trợ cho các framework và công cụ Deep Learning là một yếu tố quan trọng khi lựa chọn GPU NVIDIA và AMD. Nền tảng CUDA của NVIDIA có một hệ sinh thái phát triển thành thục và rộng lớn hơn, trong khi ROCm của AMD cung cấp sự lựa chọn tăng trưởng cho hỗ trợ mã nguồn mở và đa nền tảng.

V. Các yếu tố cần xem xét khi chọn GPU cho AI

A. Công việc và ứng dụng đích

1. Xử lý ảnh/video

2. Xử lý Ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

3. Học tăng cường

4. Mô hình sáng tạo (GANs, VAEs)

Lựa chọn GPU cần được hướng dẫn bởi yêu cầu công việc và ứng dụng cụ thể. Các nhiệm vụ Deep Learning khác nhau có thể hưởng lợi từ khả năng và tối ưu riêng biệt của các kiến trúc GPU khác nhau.

B. Yêu cầu hiệu năng

1. Tốc độ suy luận

2. Hiệu suất đào tạo

Tùy thuộc vào việc tập trung vào suy luận nhanh chóng hay đào tạo hiệu quả, việc lựa chọn GPU phải được điều chỉnh để đáp ứng yêu cầu hiệu năng của use case đích.

C. Ràng buộc về năng lượng và nhiệt lượng

1. Trung tâm dữ liệu so với các thiết bị biên

2. Giải pháp làm mát

Tiêu thụ năng lượng và quản lý nhiệt lượng là những yếu tố quan trọng, đặc biệt là cho việc triển khai trong môi trường hạn chế như trung tâm dữ liệu hay các thiết bị biên. Sự lựa chọn GPU phải phù hợp với nguồn ngân sách năng lượng có sẵn và khả năng làm mát.

D. Phần mềm và hệ sinh thái hỗ trợ

1. CUDA so với ROCm (AMD)

2. Các framework Deep Learning (TensorFlow, PyTorch, v.v.)

3. Các mô hình được huấn luyện trước và học chuyển giao

Hệ sinh thái phần mềm, bao gồm sự sẵn có của CUDA hoặc ROCm, cũng như tích hợp với các framework Deep Learning phổ biến và truy cập vào các mô hình được huấn luyện trước, có thể ảnh hưởng đáng kể đến phát triển và triển khai các ứng dụng AI/ML.

Mạng Neural tích chập (CNNs)

Mạng Neural tích chập (CNNs) là một loại kiến trúc Deep Learning thích hợp đặc biệt cho việc xử lý và phân tích dữ liệu hình ảnh. Khác với các mạng Neural truyền thống hoạt động trên đầu vào phẳng một chiều, CNNs được thiết kế để tận dụng mối quan hệ không gian và cục bộ trong một hình ảnh.

Các thành phần chính của kiến trúc CNN là:

  1. Các lớp tích chập: Các lớp này áp dụng một tập hợp bộ lọc có thể học được (hoặc hạt nhân) vào hình ảnh đầu vào, trích xuất các đặc điểm và mẫu quan trọng. Các bộ lọc được tổ chức thành các ma trận tích chập trên chiều rộng và chiều cao của đầu vào, tạo ra một bản đồ đặc trưng bắt giữ mối quan hệ không gian trong dữ liệu.

  2. Các lớp gộp: Các lớp này thực hiện một phép giảm mẫu, làm giảm kích thước không gian của các bản đồ đặc trưng trong khi giữ các đặc điểm quan trọng nhất. Điều này giúp giảm số lượng tham số và phức tạp tính toán của mô hình.

  3. Các lớp kết nối đầy đủ: Các lớp này tương tự như các lớp ẩn trong mạng Neural truyền thống, và được sử dụng để thực hiện các dự đoán hoặc phân loại cuối cùng dựa trên các đặc điểm đã được trích xuất.

Dưới đây là một ví dụ về cách xây dựng một mô hình CNN đơn giản bằng sử dụng thư viện TensorFlow và Keras:

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
 
# Xác định mô hình 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'))
 
# Biên dịch mô hình
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

Trong ví dụ này, chúng ta xác định một mô hình CNN với ba lớp tích chập, mỗi lớp kế tiếp là một lớp gộp cực đại. Các lớp cuối cùng bao gồm một lớp làm phẳng và hai lớp kết nối đầy đủ, một với 64 đơn vị và chức năng kích hoạt ReLU, và lớp đầu ra với 10 đơn vị và chức năng kích hoạt softmax (cho một bài toán phân loại 10 lớp).

Sau đó, chúng ta biên dịch mô hình với tối ưu hóa Adam và hàm mất cổ điển Cross-Entropy được sử dụng phổ biến cho các nhiệm vụ phân loại nhiều lớp.

Mạng Neural Hồi quy LSTM (RNNs)

Mạng Neural Hồi quy LSTM (RNNs) là một loại kiến trúc Deep Learning thích hợp cho việc xử lý dữ liệu tuần tự, như văn bản, giọng nói hoặc chuỗi thời gian. Khác với mạng Neural chuyển tiếp, xử lý đầu vào độc lập, RNNs có khả năng duy trì "bộ nhớ" của các đầu vào trước đó, cho phép chúng học các mẫu và phụ thuộc thời gian trong dữ liệu.

Các thành phần chính của một kiến trúc RNN là:

  1. Lớp Hồi quy: Các lớp này xử lý chuỗi đầu vào một phần tử một lần, duy trì một trạng thái ẩn được chuyển từ bước thời gian trước sang bước thời gian tiếp theo. Điều này cho phép mô hình học các mẫu và phụ thuộc thời gian trong chuỗi dữ liệu.

  2. Hàm Kích hoạt: RNNs thường sử dụng các hàm kích hoạt như tanh hoặc ReLU để giới thiệu phi tuyến và kiểm soát luồng thông tin qua mạng.

  3. Các lớp đầu ra: Các lớp cuối cùng của một mô hình RNN được sử dụng để thực hiện các dự đoán hoặc đầu ra mong muốn dựa trên các biểu diễn đã học.

Dưới đây là một ví dụ về cách xây dựng một mô hình RNN đơn giản bằng sử dụng thư viện TensorFlow và Keras:

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import SimpleRNN, Dense
 
# Xác định mô hình RNN
model = Sequential()
model.add(SimpleRNN(64, input_shape=(None, 10)))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
# Biên dịch mô hình
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

Trong ví dụ này, chúng ta xác định một mô hình RNN với một lớp SimpleRNN duy nhất với 64 đơn vị. Hình dạng đầu vào được đặt thành (None, 10), có nghĩa là mô hình có thể chấp nhận các chuỗi độ dài tùy ý, mỗi phần tử có 10 thuộc tính.

Lớp cuối cùng là một lớp dày đặc với một đơn vị duy nhất và chức năng kích hoạt sigmoid, có thể được sử dụng cho các nhiệm vụ phân loại nhị phân.

Chúng ta sau đó biên dịch mô hình với tối ưu hóa Adam và hàm mất nhị phân cross-entropy, thường được sử dụng cho các vấn đề phân loại nhị phân.

Mạng Neural LSTM Ngắn hạn (LSTMs) và Gated Recurrent Units (GRUs)

Mặc dù RNNs cơ bản có thể hiệu quả cho một số nhiệm vụ, nhưng chúng có thể gặp phải vấn đề như gradient biến mất hoặc gradient phát triển quá lớn, điều này có thể làm cho việc huấn luyện chúng khó khăn. Để khắc phục những thách thức này, đã được phát triển các kiến trúc RNN tiên tiến hơn, như Long Short-Term Memory (LSTMs) và Gated Recurrent Units (GRUs).

Long Short-Term Memory (LSTMs) là một loại RNN sử dụng một cấu trúc tế bào phức tạp hơn để nắm bắt các phụ thuộc trong dữ liệu lâu dài tốt hơn. LSTMs giới thiệu khái niệm "cổng" để kiểm soát luồng thông tin vào và ra khỏi trạng thái tế bào, cho phép mô hình ghi nhớ và quên thông tin theo cách có lợi nhất.

Gated Recurrent Units (GRUs) là một loại RNN tiên tiến tương tự sử dụng cơ chế cổng để kiểm soát luồng thông tin. GRUs có cấu trúc đơn giản hơn LSTMs, với ít tham số hơn, điều này có thể giúp giảm thời gian huấn luyện và giảm nguy cơ quá khớp.

Dưới đây là một ví dụ về cách xây dựng một mô hình LSTM bằng sử dụng thư viện TensorFlow và Keras:

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
 
# Xác định mô hình LSTM
model = Sequential()
model.add(LSTM(64, input_shape=(None, 10)))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
# Biên dịch mô hình
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

Trong ví dụ này, chúng ta xác định một mô hình LSTM với 64 đơn vị. Hình dạng đầu vào được đặt thành (None, 10), có nghĩa là mô hình có thể chấp nhận các chuỗi độ dài tùy ý, mỗi phần tử có 10 thuộc tính.

Lớp cuối cùng là một lớp dày đặc với một đơn vị duy nhất và chức năng kích hoạt sigmoid, có thể được sử dụng cho các vấn đề phân loại nhị phân.

Chúng ta sau đó biên dịch mô hình với tối ưu hóa Adam và hàm mất nhị phân cross-entropy, tương tự như ví dụ RNN.

Học chuyển giao

Học chuyển giao là một kỹ thuật mạnh mẽ trong Deep Learning bao gồm việc sử dụng một mô hình được huấn luyện trước như một điểm khởi đầu cho một công việc mới, thay vì huấn luyện một mô hình từ đầu. Điều này có thể đặc biệt hữu ích khi bạn chỉ có một lượng dữ liệu hạn chế cho vấn đề cụ thể của bạn, vì nó cho phép bạn tận dụng các đặc trưng và biểu diễn được học từ mô hình được huấn luyện trước.

Một phương pháp thông thường cho học chuyển giao là sử dụng một mô hình được huấn luyện trước như một trích xuất đặc trưng, trong đó bạn loại bỏ lớp phân loại cuối cùng và sử dụng các hoạt động từ các lớp trước đó làm đầu vào cho một mô hình mới. Mô hình mới này sau đó có thể được huấn luyện trên công việc cụ thể của bạn, thường với một tập dữ liệu nhỏ hơn và ít bước huấn luyện hơn.

Dưới đây là một ví dụ về cách sử dụng học chuyển giao với một mô hình VGG16 được huấn luyện trước cho phân loại hình ảnh:

from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
from tensorflow.keras.models import Model
 
# Tải mô hình VGG16 đã được huấn luyện trước (không bao gồm lớp cuối cùng)
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))

# Đóng băng các layer của mô hình cơ sở
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False

# Thêm các layer mới lên trên mô hình cơ sở
x = base_model.output
x = Flatten()(x)
x = Dense(128, activation='relu')(x)
x = Dense(10, activation='softmax')(x)

# Xác định mô hình cuối cùng
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=x)

# Biên dịch mô hình
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

Trong ví dụ này, chúng ta đầu tiên tải mô hình VGG16 đã được huấn luyện trước, loại bỏ lớp phân loại cuối cùng. Tiếp theo, chúng ta đóng băng các lớp của mô hình cơ sở, có nghĩa là trọng số của chúng sẽ không được cập nhật trong quá trình huấn luyện.

Tiếp theo, chúng ta thêm các lớp mới lên trên mô hình cơ sở, bao gồm một lớp làm phẳng, một lớp dense với 128 đơn vị kích hoạt ReLU, và một lớp dense cuối cùng với 10 đơn vị kích hoạt softmax (cho bài toán phân loại 10 lớp).

Cuối cùng, chúng ta xác định mô hình cuối cùng bằng cách kết nối đầu vào mô hình cơ sở với các lớp mới, và biên dịch mô hình với bộ tối ưu Adam và hàm mất mát cross-entropy danh mục.

Phương pháp này cho phép chúng ta tận dụng các biểu diễn đặc trưng được học bởi mô hình VGG16 đã được huấn luyện trước, được huấn luyện trên một tập dữ liệu lớn (ImageNet), và điều chỉnh mô hình cho nhiệm vụ phân loại cụ thể của chúng ta bằng một tập dữ liệu nhỏ hơn.

Kết luận

Trong hướng dẫn này, chúng ta đã khám phá một số kiến trúc và kỹ thuật tầm quan trọng của học sâu, bao gồm Mạng Neural Gấp Không Gia Tăng (CNNs), Mạng Neural Tổ Hoạch (RNNs), Lớp Ghi Nhớ Ngắn Hạn Dài (LSTMs), Đơn Vị Ghi Nhớ Tổ Hoạch Gấp (GRUs) và Học Chuyển Giao.

CNNs rất phù hợp cho việc xử lý và phân tích dữ liệu ảnh, nhờ khả năng của chúng trong việc xác định quan hệ không gian và địa phương trong đầu vào. Mạng Neural Tổ Hoạch, ngược lại, được thiết kế để xử lý dữ liệu tuần tự, chẳng hạn như văn bản hoặc chuỗi thời gian, bằng cách duy trì "bộ nhớ" của các đầu vào trước đó.

Để giải quyết các thách thức mà Mạng Neural Tổ Hoạch cơ bản đối mặt, các kiến trúc tiên tiến hơn như LSTMs và GRUs đã được phát triển, sử dụng cơ chế cửa hàng để kiểm soát thông tin và nắm bắt sự phụ thuộc lâu dài.

Cuối cùng, chúng ta đã khám phá khái niệm về học chuyển giao, cho phép chúng ta tận dụng các đặc trưng và biểu diễn đã được học bởi các mô hình đã được huấn luyện trước để giải quyết các nhiệm vụ mới, ngay cả với dữ liệu hạn chế.

Khi bạn tiếp tục hành trình của mình trong học sâu, tôi khuyến khích bạn thử nghiệm với những kỹ thuật này, khám phá các kiến trúc và ứng dụng khác nhau, và liên tục mở rộng kiến thức của bạn. Lĩnh vực học sâu đang phát triển nhanh chóng, và có vô số cơ hội để đẩy ranh giới của những gì có thể thực hiện được.

Chapter 12 Future Trends and Emerging Technologies Gpu DesignCách chọn GPU NVIDIA tốt nhất cho Deep Learning