Cách nhanh chóng hiểu về các yếu tố cần thiết của GPU trong Deep Learning

Giới thiệu về Deep Learning và GPU

I. Giới thiệu về Deep Learning và GPU

A. Định nghĩa về Deep Learning

Deep Learning là một phần con của máy học sử dụng các mạng neural nhân tạo với nhiều lớp để học và đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu. Những mạng neural sâu này có khả năng học các mẫu phức tạp và biểu diễn, làm cho chúng hiệu quả đối với các nhiệm vụ như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng giọng nói.

B. Tầm quan trọng của GPU trong Deep Learning

Sức mạnh tính toán cần thiết để huấn luyện và chạy các mô hình Deep Learning là rất lớn, thường vượt qua khả năng của các bộ vi xử lý trung tâm (CPU) truyền thống. Đồng thời, các bộ xử lý đồ họa (GPU), ban đầu được thiết kế để hiển thị đồ họa, đã trở thành phần cứng được ưa chuộng để sử dụng trong Deep Learning nhờ kiến trúc song song cao cấp và khả năng tăng tốc các hoạt động tính toán phức tạp liên quan đến huấn luyện và dự đoán mạng neural.

II. Hiểu về cảnh quan phần cứng

A. CPU so với GPU

1. Kiến trúc và hạn chế của CPU

CPU được thiết kế để tính toán đa dụng, với trọng tâm là thực hiện tuần tự các vụ tính toán. CPU vượt trội trong các nhiệm vụ yêu cầu quy trình điều khiển phức tạp và dự đoán nhánh, làm cho chúng phù hợp cho một loạt các ứng dụng. Tuy nhiên, CPU có số lượng lõi hạn chế và hiệu suất của chúng thường bị ràng buộc bởi băng thông và độ trễ của bộ nhớ.

2. Kiến trúc GPU và ưu điểm

Ngược lại, GPU được thiết kế để tính toán song song. Chúng có một số lượng lõi xử lý đồng giản tương đối, gọi là lõi CUDA hoặc lõi dòng, được tối ưu hóa để thực hiện các phép toán tương tự trên nhiều điểm dữ liệu cùng một lúc. Kiến trúc song song này làm cho GPU vượt trội trong các phép toán ma trận và vector, là yếu tố quan trọng trong các thuật toán Deep Learning.

B. Các thế hệ GPU

1. GPU hỗ trợ CUDA

Việc phát triển CUDA (Compute Unified Device Architecture) do NVIDIA thực hiện đã đóng vai trò quan trọng trong việc sử dụng rộng rãi GPU trong Deep Learning. GPU hỗ trợ CUDA cung cấp một mô hình lập trình và một ngăn chứa phần mềm cho phép các nhà phát triển tận dụng khả năng tính toán song song của GPU cho tính toán đa dụng, bao gồm cả các ứng dụng Deep Learning.

2. Tensor Cores và tầm quan trọng của chúng

Gần đây, NVIDIA đã giới thiệu Tensor Cores, các đơn vị phần cứng chuyên biệt trong GPU của họ được tối ưu hóa cho việc nhân và cộng các ma trận thường được sử dụng trong Deep Learning. Tensor Cores cải thiện đáng kể hiệu suất và hiệu quả năng lượng của các tải công việc Deep Learning, đặc biệt là cho các nhiệm vụ liên quan đến các phép toán ma trận lớn.

III. Các Framework Deep Learning và hỗ trợ GPU

A. Các Framework Deep Learning phổ biến

1. TensorFlow

TensorFlow là một framework máy học mã nguồn mở được phát triển bởi Google, cung cấp hỗ trợ tuyệt vời cho việc tăng tốc GPU. Nó cho phép các nhà phát triển tận dụng các thư viện CUDA và cuDNN của NVIDIA để tận dụng phần cứng GPU cho các nhiệm vụ Deep Learning.

2. PyTorch

PyTorch là một framework Deep Learning mã nguồn mở phổ biến khác, được phát triển bởi AI Research lab của Facebook. PyTorch tích hợp mượt mà với các GPU có hỗ trợ CUDA, cho phép huấn luyện và dự đoán tận dụng GPU hiệu quả.

3. Keras

Keras là một giao diện người dùng cao cấp cho các mạng neural, chạy trên các framework TensorFlow, CNTK, hoặc Theano. Nó cung cấp một giao diện thân thiện cho việc xây dựng và huấn luyện các mô hình Deep Learning, và cũng hỗ trợ tăng tốc GPU thông qua các backend TensorFlow hoặc Theano bên dưới.

4. Thư viện mạng neural sâu CUDA của NVIDIA (cuDNN)

cuDNN là một thư viện được tăng tốc GPU cho các mạng neural sâu, được phát triển bởi NVIDIA. Nó cung cấp các thực thi được tối ưu hóa cao của các phép toán Deep Learning thông thường như tích chập, tổng hợp và các hàm kích hoạt và được sử dụng rộng rãi bởi các framework Deep Learning để tận dụng phần cứng GPU.

B. Tăng tốc GPU trong các Framework Deep Learning

1. Tối ưu mã framework để chạy trên GPU

Các framework Deep Learning như TensorFlow và PyTorch thường cung cấp tăng tốc GPU tự động bằng cách tối ưu hóa các hoạt động cốt lõi của chúng để thực thi trên GPU hỗ trợ CUDA. Điều này bao gồm quản lý bộ nhớ hiệu quả, khởi động nhân và tích hợp với các thư viện như cuDNN.

2. Tích hợp thư viện tăng tốc GPU (ví dụ: cuDNN)

Các framework Deep Learning có thể tăng cường hiệu suất GPU hơn nữa bằng cách tích hợp với các thư viện chuyên dụng như cuDNN của NVIDIA. Các thư viện này cung cấp các thực thi tối ưu hóa cao của các phép toán Deep Learning thông thường, tận dụng toàn diện khả năng xử lý song song của GPU.

IV. Lựa chọn phần cứng GPU cho Deep Learning

A. Yếu tố cần xem xét

1. Bộ nhớ GPU

Số lượng bộ nhớ có sẵn trên một GPU là yếu tố quan trọng, vì các mô hình Deep Learning có thể yêu cầu một lượng bộ nhớ lớn để lưu trữ các tham số mô hình, kích hoạt trung gian và dữ liệu vào/ra trong quá trình huấn luyện và dự đoán.

2. Sức mạnh tính toán GPU

Số lượng lõi CUDA, tốc độ xung nhịp và tổng số phép toán dấu chấm động mỗi giây (FLOPS) của một GPU trực tiếp ảnh hưởng đến khả năng tăng tốc các tải công việc Deep Learning, đặc biệt là trong giai đoạn huấn luyện tính toán phức tạp.

3. Kiến trúc GPU (ví dụ: lõi CUDA, Tensor Cores)

Kiến trúc cụ thể của một GPU, chẳng hạn như số lượng và cấu hình lõi CUDA, cũng như sự hiện diện của các thành phần phần cứng chuyên biệt như Tensor Cores, có thể ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất của chúng đối với các nhiệm vụ Deep Learning.

4. Tiêu thụ năng lượng và yêu cầu làm mát

Các tải công việc Deep Learning có thể tiêu thụ năng lượng rất lớn và yêu cầu tiêu thụ năng lượng và yêu cầu làm mát của một GPU cần được xem xét, đặc biệt là trong bối cảnh triển khai quy mô lớn hoặc các kịch bản tính toán cạnh tranh.

B. So sánh và đánh giá hiệu năng GPU

1. Dòng sản phẩm GPU của NVIDIA (ví dụ: GeForce, Quadro, Tesla)

NVIDIA cung cấp một loạt sản phẩm GPU, mỗi sản phẩm có những ưu điểm và mục tiêu sử dụng riêng của nó. Dòng sản phẩm GeForce dành cho các ứng dụng tiêu dùng và chơi game, trong khi các dòng sản phẩm Quadro và Tesla dành cho các tải công việc Deep Learning chuyên nghiệp và doanh nghiệp.

2. Tùy chọn GPU của AMD

Mặc dù NVIDIA chiếm ưu thế trong thị trường GPU Deep Learning, nhưng AMD cũng cung cấp các tùy chọn GPU cạnh tranh có thể mang lại hiệu năng tốt và giá trị cao cho một số trường hợp sử dụng Deep Learning cụ thể.

3. Công cụ và chỉ số đánh giá hiệu năng (ví dụ: FLOPs, băng thông bộ nhớ)

Để so sánh hiệu năng của các GPU khác nhau trong Deep Learning, cần sử dụng các công cụ và chỉ số đánh giá hiệu năng phù hợp với các công việc và yêu cầu cụ thể. Các chỉ số phổ biến bao gồm FLOPS, băng thông bộ nhớ và các chỉ số đánh giá Deep Learning chuyên dụng như MLPerf.

V. Quy trình Deep Learning tăng tốc bằng GPU

A. Tiền xử lý dữ liệu và tăng cường trên GPU

1. Tiền xử lý hình ảnh và video

Nhiều mô hình Deep Learning, đặc biệt trong các nhiệm vụ thị giác máy tính, yêu cầu tiền xử lý chi tiết của dữ liệu đầu vào, chẳng hạn như thay đổi kích thước, chuẩn hóa và chuyển đổi không gian màu. Các phép toán này có thể được song song hóa và tăng tốc trên GPU hiệu quả.

2. Kỹ thuật tạo thêm dữ liệu

Tạo thêm dữ liệu là một kỹ thuật phổ biến trong Deep Learning để tăng cường đa dạng của bộ dữ liệu huấn luyện bằng cách áp dụng các biến đổi khác nhau, chẳng hạn như quay, tỷ lệ và lật. Tăng tốc GPU có thể làm tăng đáng kể tốc độ tạo các mẫu tăng cường này.

B. Huấn luyện mô hình trên GPU

1. Xử lý theo lô và huấn luyện song song

Các mô hình Deep Learning thường được huấn luyện bằng phương pháp gradient descent theo lô nhỏ, trong đó các tham số mô hình được cập nhật dựa trên độ dốc tính toán từ một phần nhỏ của dữ liệu huấn luyện. GPU vượt trội trong việc thực hiện các tính toán song song này, làm giảm đáng kể thời gian huấn luyện.

2. Huấn luyện sử dụng độ chính xác từng phần

Huấn luyện sử dụng độ chính xác từng phần là một kỹ thuật sử dụng các Tensor Cores chuyên biệt trong GPU hiện đại để thực hiện tính toán ở độ chính xác thấp hơn (ví dụ: float16) trong khi vẫn duy trì độ chính xác của mô hình. Điều này có thể cải thiện đáng kể hiệu suất và giảm việc sử dụng bộ nhớ trong quá trình huấn luyện.

3. Huấn luyện phân tán trên nhiều GPU

Đối với các mô hình và bộ dữ liệu Deep Learning quy mô lớn, việc huấn luyện có thể được phân tán trên nhiều GPU, cả trong một máy cũng như trên một hệ thống phân tán. Việc này có thể cung cấp tăng tốc tuyến tính trong thời gian huấn luyện, nhưng yêu cầu quản lý song song dữ liệu và mô hình cẩn thận.

C. Dự đoán và triển khai

1. Dự đoán tăng tốc bằng GPU

Sau khi mô hình Deep Learning đã được huấn luyện, quá trình dự đoán cũng có thể hưởng lợi từ tăng tốc GPU. GPU có thể thực hiện hiệu quả các phép toán ma trận cần thiết để đưa ra dự đoán, làm tăng thời gian phản hồi nhanh hơn và công suất xử lý lớn hơn.

2. Triển khai mô hình trên thiết bị cạnh tranh có GPU

Sự phổ biến ngày càng tăng của tính toán cạnh tranh đã dẫn đến việc phát triển các thiết bị cạnh tranh có GPU, như NVIDIA Jetson và Intel Neural Compute Stick. Các thiết bị này có thể chạy trực tiếp mô hình Deep Learning trên cạnh, giảm độ trễ và sự cần thiết của kết nối đám mây.

Mạng Neural tích chập (CNNs)

Mạng Neural tích chập (CNNs) là một loại đặc biệt của mạng neural, đặc biệt phù hợp để xử lý và phân tích dữ liệu hình ảnh. CNN được lấy cảm hứng từ cấu trúc của vỏ não thị giác con người và được thiết kế để tự động trích xuất và học các đặc trưng từ dữ liệu hình ảnh gốc.

Các thành phần chính của kiến trúc CNN là:1. Convolutional Layers (Lớp tích chập): Những lớp này áp dụng một tập hợp các bộ lọc có thể học (được gọi là kernel) vào ảnh đầu vào. Mỗi bộ lọc có trách nhiệm phát hiện một đặc trưng hoặc mẫu cụ thể trong ảnh, như cạnh, hình dạng hoặc kết cấu. Kết quả của lớp tích chập là một feature map biểu diễn sự hiện diện và vị trí của các đặc trưng này trong ảnh đầu vào.

Pooling Layers (Lớp gộp): Các lớp gộp được sử dụng để giảm kích thước không gian của feature map, trong khi vẫn giữ lại thông tin quan trọng nhất. Phép toán gộp thông thường nhất là max pooling, nghĩa là lựa chọn giá trị lớn nhất trong các vùng không gian nhỏ của feature map.
Fully Connected Layers (Lớp kết nối đầy đủ): Sau khi các lớp tích chập và gộp đã trích xuất các đặc trưng liên quan từ ảnh đầu vào, các lớp cuối cùng của CNN là các lớp kết nối đầy đủ, tương tự như các lớp được sử dụng trong mạng nơ-ron truyền thống. Các lớp này có trách nhiệm phân loại ảnh đầu vào dựa trên các đặc trưng đã trích xuất.

Dưới đây là một ví dụ về kiến trúc CNN đơn giản cho việc phân loại ảnh:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
 
# Định nghĩa 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, mô hình CNN bao gồm ba lớp tích chập tiếp theo hai lớp gộp lớn nhất, một lớp làm phẳng và hai lớp kết nối đầy đủ. Đầu vào của mô hình là một hình ảnh xám có độ phân giải 28x28, và đầu ra là phân phối xác suất qua 10 lớp (nhiệm vụ phân loại chữ số MNIST cổ điển).

Mạng Nơ-ron Tuần hoàn (RNNs)

Mạng Nơ-ron Tuần hoàn (RNNs) là một loại mạng nơ-ron được thiết kế để xử lý dữ liệu tuần tự, chẳng hạn như văn bản, giọng nói hoặc dữ liệu chuỗi thời gian. Khác với mạng nơ-ron chuyển tiếp, mà xử lý mỗi đầu vào một cách độc lập, RNNs duy trì một trạng thái ẩn được cập nhật ở mỗi bước thời gian, cho phép nắm bắt mối quan hệ phụ thuộc giữa các phần tử trong chuỗi.

Các thành phần chính của kiến trúc RNN là:

Chuỗi Đầu vào: Đầu vào của RNN là một chuỗi dữ liệu, chẳng hạn như một câu văn hay một chuỗi dữ liệu chuỗi thời gian từ các cảm biến.
Trạng thái ẩn: Trạng thái ẩn của RNN đại diện cho bộ nhớ nội tại của mạng, được cập nhật ở mỗi bước thời gian dựa trên đầu vào hiện tại và trạng thái ẩn trước đó.
Chuỗi Đầu ra: Đầu ra của RNN có thể là một chuỗi các dự đoán, mỗi dự đoán tương ứng với mỗi bước thời gian trong chuỗi đầu vào, hoặc một dự đoán duy nhất dựa trên toàn bộ chuỗi đầu vào.

Dưới đây là một ví dụ về một RNN đơn giản cho việc tạo văn bản mới:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
 
# Định nghĩa mô hình 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'))
 
# Biên dịch mô hình
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')

Trong ví dụ này, mô hình RNN bao gồm một lớp nhúng, một lớp LSTM (Long Short-Term Memory), và một lớp đầu ra mật độ (dense). Lớp nhúng chuyển đổi văn bản đầu vào thành một chuỗi biểu diễn vector mật độ, sau đó được xử lý bởi lớp LSTM. Lớp LSTM cập nhật trạng thái ẩn của nó ở mỗi bước thời gian, cho phép nắm bắt mối quan hệ phụ thuộc giữa các từ trong chuỗi đầu vào. Cuối cùng, lớp đầu ra mật độ tạo ra một phân phối xác suất qua 1000 từ phổ biến nhất trong dữ liệu huấn luyện, được sử dụng để tạo văn bản mới.

Học Chuyển giao (Transfer Learning)

Học chuyển giao là một kỹ thuật mạnh trong học sâu cho phép bạn tận dụng kiến thức và đặc trưng được học từ một mô hình đã được huấn luyện trước để giải quyết một nhiệm vụ khác nhưng liên quan. Điều này có thể hữu ích đặc biệt khi bạn chỉ có một lượng hữu hạn dữ liệu huấn luyện cho vấn đề cụ thể của bạn, vì bạn có thể sử dụng mô hình đã được huấn luyện trước như là một điểm khởi đầu và điều chỉnh nó trên dữ liệu riêng của bạn.

Quy trình chung cho học chuyển giao với mô hình học sâu như sau:

Chọn một mô hình đã được huấn luyện trước: Chọn một mô hình đã được huấn luyện trước trên một tập dữ liệu lớn và liên quan đến lĩnh vực vấn đề của bạn. Một số mô hình đã được huấn luyện trước phổ biến bao gồm VGG, ResNet, và BERT, và nhiều mô hình khác.
Đóng băng mô hình cơ sở: Đóng băng trọng số của mô hình cơ sở, để những đặc trưng được học từ mô hình đã được huấn luyện trước không bị ghi đè trong quá trình điều chỉnh sau này.
Thêm một đầu mới: Thêm một tập hợp các lớp mới (thường được gọi là "đầu") vào mô hình đã được huấn luyện trước, sẽ được huấn luyện trên nhiệm vụ cụ thể của bạn. Đầu mới này sẽ chịu trách nhiệm cho dự đoán hoặc phân loại cuối cùng.
Điều chỉnh mô hình: Huấn luyện các lớp đầu mới, trong khi giữ mô hình cơ sở đóng băng. Điều này cho phép mô hình thích ứng với vấn đề cụ thể của bạn mà không mất thông tin đặc trưng chung đã được mô hình đã được huấn luyện trước học.

Dưới đây là một ví dụ về học chuyển giao bằng cách sử dụng mô hình VGG16 đã được huấn luyện trước cho việc phân loại 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, loại bỏ các lớp đầu (có kết nối đầy đủ)
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
 
# Đóng băng mô hình cơ sở
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False
 
# Thêm một đầu mới vào mô hình
x = base_model.output
x = Flatten()(x)
x = Dense(256, activation='relu')(x)
output = Dense(10, activation='softmax')(x)
 
# Xây dựng mô hình cuối cùng
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=output)
 
# Biên dịch mô hình
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

Trong ví dụ này, chúng ta bắt đầu với mô hình VGG16 đã được huấn luyện trước, đã được huấn luyện trên tập dữ liệu ImageNet. Chúng ta loại bỏ các lớp đầu (có kết nối đầy đủ) của mô hình và thêm một đầu mới bao gồm một lớp làm phẳng, một lớp đầy đủ có 256 đơn vị và hàm kích hoạt ReLU, và một lớp đầu ra mật độ có 10 đơn vị và hàm kích hoạt softmax cho nhiệm vụ phân loại.

Bằng cách đóng băng mô hình cơ sở và chỉ huấn luyện các lớp đầu mới, chúng ta có thể tận dụng các đặc trưng hình ảnh chung đã được mô hình VGG16 học và điều chỉnh để phân loại vấn đề phân loại cụ thể của chúng ta, ngay cả với lượng dữ liệu huấn luyện tương đối nhỏ.

Kết luận

Trong hướng dẫn này, chúng ta đã tìm hiểu một số khái niệm và kỹ thuật quan trọng trong học sâu, bao gồm Mạng Nơ-ron Tích chập (CNNs) cho xử lý hình ảnh, Mạng Nơ-ron Tuần hoàn (RNNs) cho dữ liệu tuần tự và Học Chuyển giao để tận dụng mô hình đã được huấn luyện trước.

CNNs là công cụ mạnh mẽ để trích xuất và học các đặc trưng từ dữ liệu hình ảnh nguyên bản, làm cho chúng cực kỳ hiệu quả cho nhiều nhiệm vụ thị giác máy tính. RNNs, ngược lại, đã được thiết kế để xử lý dữ liệu tuần tự, chẳng hạn như văn bản hoặc chuỗi thời gian, bằng cách duy trì một trạng thái ẩn được cập nhật ở mỗi bước thời gian.

Học chuyển giao là một kỹ thuật mạnh mẽ cho phép bạn tận dụng kiến thức và đặc trưng đã học từ một mô hình được huấn luyện trước để giải quyết một nhiệm vụ khác nhưng liên quan. Điều này có thể hữu ích đặc biệt khi bạn chỉ có một lượng hữu hạn dữ liệu huấn luyện cho vấn đề cụ thể của bạn.

Thông qua việc hiểu những khái niệm và kỹ thuật trong học sâu này, bạn có thể xây dựng các mô hình hiệu quả và hiệu suất cao hơn cho nhiều ứng dụng khác nhau, từ nhận dạng hình ảnh đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên và ngoài ra.

DCNN (Deep Convolutional Neural Networks) là gì? Giải thích!Deep Learning Multiple Gpus