title: "Cách Xây Dựng Nhiều GPU cho Deep Learning"

Cách Xây Dựng Nhiều GPU cho Deep Learning

Deep learning đã cách mạng hóa lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, cho phép máy móc học từ lượng dữ liệu khổng lồ và đưa ra các dự đoán chính xác. Tuy nhiên, việc huấn luyện các mô hình deep learning có thể tốn thời gian và tính toán rất nhiều. Đây là nơi nhiều GPU phát huy vai trò, cung cấp một giải pháp mạnh mẽ để tăng tốc quá trình huấn luyện. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ khám phá cách sử dụng nhiều GPU cho deep learning, bao gồm các chiến lược song song hóa, hỗ trợ đa GPU trong các framework phổ biến, các bộ chỉ số hiệu suất và các mô hình triển khai.

Hiểu về Lợi Ích của Nhiều GPU trong Deep Learning

GPU đã trở thành phần cứng chủ đạo cho deep learning nhờ khả năng xử lý song song của chúng. Khác với CPU, vốn giỏi xử lý logic phức tạp và các tác vụ chung, GPU được thiết kế để xử lý các tính toán lặp đi lặp lại và song song. Bằng cách sử dụng nhiều GPU, bạn có thể tăng tốc đáng kể quá trình huấn luyện các mô hình deep learning, cho phép bạn xử lý các tập dữ liệu lớn hơn và xây dựng các mô hình chính xác hơn trong thời gian ngắn hơn.

Tăng Tốc Deep Learning với Xử Lý Song Song

Một trong những lợi ích chính của việc sử dụng nhiều GPU cho deep learning là khả năng song song hóa quá trình huấn luyện. Thay vì xử lý dữ liệu tuần tự, bạn có thể phân phối tải công việc trên nhiều GPU, cho phép chúng hoạt động đồng thời. Xử lý song song này có thể dẫn đến những cải thiện hiệu suất đáng kể, thường giảm thời gian huấn luyện từ vài ngày hoặc vài tuần xuống chỉ vài giờ.

Ví dụ, một nghiên cứu của Krizhevsky et al. [1] đã chỉ ra rằng việc sử dụng 2 GPU có thể cung cấp tăng tốc 1,7 lần so với 1 GPU khi huấn luyện một mạng nơ-ron tích chập (CNN) trên tập dữ liệu ImageNet. Hơn nữa, họ đạt được tăng tốc 3,5 lần với 4 GPU và tăng tốc 6,2 lần với 8 GPU, cho thấy khả năng mở rộng của việc huấn luyện đa GPU.

Tăng Tốc Đa GPU *Hình 1:.Tốc độ tăng lên khi sử dụng nhiều GPU khi huấn luyện một CNN trên ImageNet[1].

Vượt qua các Ràng Buộc về Bộ Nhớ với Sự Song Song Hóa Mô Hình

Một lợi ích khác của việc sử dụng nhiều GPU là khả năng vượt qua các ràng buộc về bộ nhớ. Khi huấn luyện các mô hình học sâu lớn và phức tạp, các tham số của mô hình có thể vượt quá dung lượng bộ nhớ của một GPU đơn lẻ. Bằng cách sử dụng sự song song hóa mô hình, bạn có thể chia nhỏ mô hình ra nhiều GPU, cho phép mỗi GPU xử lý một phần của mô hình. Điều này cho phép bạn huấn luyện các mô hình mà nếu không sẽ không thể vừa trong bộ nhớ của một GPU đơn lẻ.

Các Chiến Lược Song Song Hóa cho Học Sâu Đa GPU

Để tận dụng tối đa sức mạnh của nhiều GPU, bạn cần triển khai các chiến lược song song hóa trong các quy trình học sâu của mình. Có hai phương pháp chính để song song hóa: sự song song hóa mô hình và sự song song hóa dữ liệu.

Sự Song Song Hóa Mô Hình: Chia Mô Hình Trên Các GPU

Sự song song hóa mô hình liên quan đến việc chia một mô hình học sâu thành các mô hình con nhỏ hơn và gán mỗi mô hình con cho một GPU khác nhau. Chiến lược này đặc biệt hữu ích khi xử lý các mô hình lớn không thể vừa trong bộ nhớ của một GPU đơn lẻ. Bằng cách phân phối mô hình trên nhiều GPU, bạn có thể huấn luyện toàn bộ mô hình song song, với mỗi GPU tập trung vào một phần cụ thể của mô hình.

Sự Song Song Hóa Mô Hình Hình 2: Minh họa về sự song song hóa mô hình, nơi mô hình được chia trên nhiều GPU[2].

Sự Song Song Hóa Dữ Liệu: Phân Phối Dữ Liệu Trên Các GPU

Sự song song hóa dữ liệu, mặt khác, liên quan đến việc tạo ra nhiều bản sao giống nhau của cùng một mô hình và gán mỗi bản sao cho một GPU khác nhau. Mỗi GPU xử lý một tập con của dữ liệu huấn luyện song song, và các gradient từ tất cả các bản sao được trung bình hóa để cập nhật các tham số của mô hình. Sự song song hóa dữ liệu hiệu quả khi bạn có một tập dữ liệu lớn có thể dễ dàng chia thành các tập con nhỏ hơn.

Sự Song Song Hóa Dữ Liệu Hình 3: Minh họa về sự song song hóa dữ liệu, nơi dữ liệu được phân phối trên nhiều GPU[2].

Một nghiên cứu của Goyal et al. [3] đã trình bày hiệu quả.

Hiệu quả của song song hóa dữ liệu

Shallue và cộng sự đã chứng minh hiệu quả của song song hóa dữ liệu bằng cách huấn luyện mô hình ResNet-50 trên tập dữ liệu ImageNet sử dụng 256 GPU. Họ đạt được thời gian huấn luyện chỉ 1 giờ, so với 29 giờ khi sử dụng 8 GPU. Điều này chứng minh tính mở rộng và hiệu quả của song song hóa dữ liệu để tăng tốc quá trình huấn luyện học sâu.

Hỗ trợ đa GPU trong các framework học sâu

Các framework học sâu phổ biến như TensorFlow và PyTorch cung cấp hỗ trợ sẵn cho huấn luyện đa GPU, giúp dễ dàng tận dụng sức mạnh của nhiều GPU.

TensorFlow: Chiến lược phân phối cho huấn luyện đa GPU

TensorFlow cung cấp API tf.distribute.Strategy, cho phép bạn phân phối tải công việc huấn luyện trên nhiều GPU hoặc thậm chí nhiều máy. MirroredStrategy được thiết kế đặc biệt cho huấn luyện đa GPU trên một máy duy nhất, trong khi TPUStrategy cho phép bạn sử dụng Tensor Processing Units (TPU) để tăng tốc quá trình huấn luyện.

Với các chiến lược phân phối của TensorFlow, bạn có thể dễ dàng phân đoạn tập dữ liệu, tạo các bản sao mô hình và trung bình hóa gradient trên các GPU. Framework sẽ xử lý các chi tiết cấp thấp của huấn luyện phân phối, cho phép bạn tập trung vào việc xây dựng và huấn luyện các mô hình của mình.

PyTorch: Các lớp song song cho huấn luyện đa GPU

PyTorch cung cấp nhiều lớp song song để hỗ trợ huấn luyện đa GPU. Lớp DataParallel cho phép bạn phân phối các bản sao mô hình trên nhiều GPU trên cùng một máy, trong khi lớp DistributedDataParallel mở rộng chức năng này để hỗ trợ huấn luyện phân phối trên nhiều máy.

PyTorch cũng cung cấp mô-đun model_parallel, cho phép bạn chia nhỏ các mô hình lớn trên nhiều GPU. Mô-đun này cho phép bạn thực hiện cả song song hóa mô hình và song song hóa dữ liệu đồng thời, cung cấp linh hoạt trong cài đặt huấn luyện của bạn.

Các bản đánh giá hiệu suất và tính mở rộng

Để chứng minh những lợi ích về hiệu suất đạt được với nhiều GPU, hãy xem xét một số bản đánh giá và nghiên cứu về tính mở rộng.

Shallue và cộng sự ... al. [4] đã tiến hành một nghiên cứu về khả năng mở rộng của việc đào tạo học sâu sử dụng TPU. Họ đã đào tạo một mô hình ResNet-50 trên tập dữ liệu ImageNet và quan sát thấy tỷ lệ tăng gần như tuyến tính lên đến 1024 TPU. Với 1024 TPU, họ đạt được thời gian đào tạo chỉ 2,2 phút mỗi epoch, so với 256 phút mỗi epoch khi sử dụng một TPU.

Khả năng mở rộng của TPU Hình 4: Khả năng mở rộng của việc đào tạo một mô hình ResNet-50 trên ImageNet sử dụng TPU[4].

Tương tự, Yamazaki và cộng sự [5] đã chứng minh khả năng mở rộng của việc đào tạo đa GPU sử dụng mô hình BERT trên tập dữ liệu SQuAD. Họ đạt được tăng tốc 46,5 lần khi sử dụng 512 GPU so với một GPU, thể hiện tiềm năng để tăng tốc đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn.

Các mô hình triển khai cho học sâu đa GPU

Khi triển khai các giải pháp học sâu đa GPU, có nhiều mô hình triển khai khác nhau cần xem xét, mỗi mô hình có những ưu và nhược điểm riêng.

Máy chủ GPU: Kết hợp CPU và GPU

Máy chủ GPU là những máy tính mạnh mẽ kết hợp nhiều GPU cùng với một hoặc nhiều CPU. Trong cấu hình này, các CPU hoạt động như trung tâm quản lý chính, phân phối các nhiệm vụ cho các GPU và thu thập kết quả. Máy chủ GPU thích hợp cho các triển khai quy mô nhỏ hơn hoặc thử nghiệm, cho phép bạn xây dựng mẫu và kiểm tra mã đa GPU của mình trước khi mở rộng quy mô.

Cụm GPU: Mở rộng quy mô với nhiều nút

Cụm GPU bao gồm nhiều nút, mỗi nút chứa một hoặc nhiều GPU. Các cụm này có thể đồng nhất (tất cả các nút có cùng cấu hình GPU) hoặc không đồng nhất (các nút có cấu hình GPU khác nhau). Cụm GPU cho phép bạn mở rộng quy mô các tải công việc học sâu, đào tạo các mô hình rất lớn hoặc xử lý các tập dữ liệu khổng lồ.

Kubernetes để điều phối GPU

Kubernetes là một nền tảng điều phối container phổ biến hỗ trợ việc sử dụng GPU trong các môi trường container hóa. Với Kubernetes, bạn có thể phân bổ động GPU cho các tải công việc khác nhau, đảm bảo sử dụng tài nguyên hiệu quả. Kubernetes cung cấp khả năng di động và s.

Kết luận

Nhiều GPU đã trở thành một công cụ thiết yếu để tăng tốc độ huấn luyện mô hình học sâu. Bằng cách sử dụng các chiến lược song song, như song song mô hình và song song dữ liệu, bạn có thể khai thác sức mạnh của nhiều GPU để huấn luyện các mô hình lớn hơn và xử lý lượng dữ liệu khổng lồ trong một phần thời gian.

Các framework học sâu như TensorFlow và PyTorch cung cấp sự hỗ trợ tích hợp sẵn cho huấn luyện đa GPU, giúp dễ dàng triển khai các quy trình huấn luyện phân tán. Các bản đánh giá hiệu suất và nghiên cứu về khả năng mở rộng cho thấy những tăng tốc đáng kể khi sử dụng nhiều GPU, thể hiện tiềm năng của chúng trong việc tăng tốc nghiên cứu và ứng dụng học sâu.

Cho dù bạn chọn triển khai các giải pháp đa GPU trên máy chủ GPU, cụm GPU hoặc Kubernetes, việc xem xét kỹ lưỡng mô hình triển khai của bạn là rất quan trọng để đạt được hiệu suất và khả năng mở rộng tối ưu.

Khi lĩnh vực học sâu tiếp tục phát triển, tầm quan trọng của nhiều GPU sẽ chỉ càng tăng lên. Bằng cách nắm vững các kỹ thuật và thực tiễn tốt nhất cho học sâu đa GPU, bạn có thể dẫn đầu trong lĩnh vực hấp dẫn này và mở khóa những khả năng mới trong trí tuệ nhân tạo.

Tài liệu tham khảo

[1] Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). ImageNet classification with deep convolutional neural networks. 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: Experiences on accelerating data parallel training. arXiv preprint arXiv:2006.15704.

[3] Goyal, P., Dollár, P., Girshick, R., Noordhuis, P., Wesolowski, L., Kyrola, A., ... & He, K. (2017). Accurate, large minibatch SGD: Training imagenet in 1 hour. arXiv preprint arXiv:1706.02677.

[4] Shallue, C. J., Lee, J., Antognini, J., Sohl-Dickstein, J., Frostig, R., & Dahl, G. E. (201.Đo ảnh hưởng của song song hóa dữ liệu đến việc huấn luyện mạng nơ-ron. Bản thảo arXiv arXiv:1811.03600.

[5] Yamazaki, M., Kasagi, A., Tabuchi, A., Honda, T., Miwa, M., Fukumoto, N., ... & Tabaru, T. (2019). Một SGD được tăng tốc khác: Huấn luyện ResNet-50 trên ImageNet trong 74.7 giây. Bản thảo arXiv arXiv:1903.12650.