AI & GPU
Cách hiểu GPU Scheduling một cách dễ dàng và nhanh chóng

Cách hiểu GPU Scheduling một cách dễ dàng và nhanh chóng

Giới thiệu về GPU Scheduling

I. Giới thiệu về GPU Scheduling

A. Tầm quan trọng của GPU Scheduling trong Deep Learning

GPU Scheduling đóng vai trò quan trọng trong deep learning, vì nó xác định cách các tài nguyên tính toán của GPU được sử dụng để tối ưu hiệu suất của các mô hình deep learning. GPU Scheduling hiệu quả có thể cải thiện đáng kể khả năng xử lý, độ trễ và hiệu suất năng lượng của các nhiệm vụ deep learning, đồng thời là một thành phần quan trọng trong thiết kế và triển khai các hệ thống deep learning.

B. Tổng quan về Kiến trúc GPU và Xử lý song song

GPU được thiết kế để tính toán song song mạnh mẽ, với một số lượng lớn nhân xử lý có thể thực hiện nhiều tác vụ cùng một lúc. Khả năng xử lý song song này đặc biệt phù hợp với các phép toán ma trận và tính toán tensor, là cốt lõi của các thuật toán deep learning. Hiểu rõ kiến trúc GPU cơ bản và nguyên tắc của xử lý song song là điều cần thiết để có thể thực hiện GPU Scheduling hiệu quả trong deep learning.

II. Hiểu về GPU Scheduling

A. Nguyên tắc của GPU Scheduling

1. Phân phối tải công việc

GPU Scheduling nhằm phân phối tải công việc trên các tài nguyên GPU hiện có một cách hiệu quả, đảm bảo rằng tất cả các nhân xử lý được sử dụng một cách hiệu quả và hiệu suất tổng thể của hệ thống được tối ưu.

2. Phân bổ tài nguyên

GPU Scheduling liên quan đến việc phân bổ các tài nguyên GPU, như bộ nhớ, thanh ghi và đơn vị tính toán, cho các tác vụ và quy trình đang chạy trên GPU. Phân bổ tài nguyên hiệu quả là rất quan trọng để tối đa hóa việc sử dụng GPU và giảm thiểu xung đột tài nguyên.

3. Tối ưu hóa độ trễ

GPU Scheduling cũng tập trung vào việc giảm thiểu độ trễ của các nhiệm vụ deep learning, đảm bảo rằng các tác vụ được hoàn thành trong các ràng buộc thời gian yêu cầu và độ phản hồi tổng thể của hệ thống được duy trì.

B. Các loại thuật toán GPU Scheduling

1. GPU Scheduling tĩnh

Các thuật toán GPU Scheduling tĩnh đưa ra quyết định lập lịch trước khi thực hiện thực tế công việc, dựa trên đặc điểm nhiệm vụ và yêu cầu tài nguyên đã biết hoặc được ước lượng. Các thuật toán này thường được sử dụng cho công việc được xác định trước hoặc được lập lịch trước.

2. GPU Scheduling động

Các thuật toán GPU Scheduling động đưa ra quyết định lập lịch tại thời điểm chạy, thích ứng với công việc và tài nguyên thay đổi. Các thuật toán này phù hợp hơn cho việc xử lý các công việc deep learning không đoán trước hoặc biến đổi mạnh.

3. GPU Scheduling kết hợp

Các phương pháp GPU Scheduling kết hợp yếu tố của cả GPU Scheduling tĩnh và GPU Scheduling động, tận dụng những điểm mạnh của cả hai để cung cấp một giải pháp lập lịch toàn diện và linh hoạt hơn cho công việc deep learning.

III. GPU Scheduling tĩnh

A. Lập lịch ngoại tuyến

1. Ưu tiên công việc

Trong lập lịch ngoại tuyến, công việc được ưu tiên dựa trên những yếu tố như thời hạn, yêu cầu tài nguyên hoặc tầm quan trọng của công việc trong quy trình deep learning tổng thể.

2. Phân bổ tài nguyên

Các thuật toán lập lịch ngoại tuyến phân bổ tài nguyên GPU cho các công việc dựa trên yêu cầu tài nguyên của chúng và khả năng GPU hiện có, đảm bảo rằng các công việc có thể được thực thi mà không gặp xung đột tài nguyên.

3. Cân bằng tải công việc

Các thuật toán lập lịch ngoại tuyến cũng nhằm cân bằng công việc trên các tài nguyên GPU hiện có, đảm bảo rằng tất cả các nhân xử lý được sử dụng một cách hiệu quả và hiệu suất tổng thể của hệ thống được tối ưu.

B. Lập lịch dựa trên heuristic

1. Thuật toán tham lam

Thuật toán tham lam là một lớp thuật toán lập lịch dựa trên heuristic, đưa ra lựa chọn tối ưu cục bộ ở mỗi bước, với mục tiêu tìm ra lựa chọn tối ưu toàn cục. Các thuật toán này thường được sử dụng cho lập lịch GPU tĩnh vì tính đơn giản và hiệu suất tính toán của chúng.

def greedy_gpu_scheduler(tasks, gpu_resources):
    """
    Thuật toán lập lịch GPU tham lam.
    
    Args:
        tasks (list): Danh sách các công việc cần được lập lịch.
        gpu_resources (dict): Từ điển tài nguyên GPU hiện có.
    
    Returns:
        dict: Khởi tạo công việc với tài nguyên GPU.
    """
    schedule = {}
    for task in tasks:
        best_gpu = None
        min_utilization = float('inf')
        for gpu, resources in gpu_resources.items():
            if resources['memory'] >= task['memory'] and \
               resources['compute'] >= task['compute']:
                utilization = (resources['memory'] - task['memory']) / resources['memory'] + \
                              (resources['compute'] - task['compute']) / resources['compute']
                if utilization < min_utilization:
                    best_gpu = gpu
                    min_utilization = utilization
        if best_gpu is not None:
            schedule[task] = best_gpu
            gpu_resources[best_gpu]['memory'] -= task['memory']
            gpu_resources[best_gpu]['compute'] -= task['compute']
        else:
            raise ValueError(f"Không thể lập lịch công việc {task}")
    return schedule

2. Thuật toán di truyền

Thuật toán di truyền là một lớp thuật toán lập lịch dựa trên heuristic, lấy cảm hứng từ quá trình lựa chọn tự nhiên và tiến化. Các thuật toán này thích hợp để giải quyết các vấn đề tối ưu hóa phức tạp, bao gồm lập lịch GPU tĩnh.

3. Simulated Annealing

Simulated annealing là một thuật toán tối ưu dựa trên heuristic mô phỏng quá trình nhườn kim trong luyện kim. Thuật toán này có thể được áp dụng cho các vấn đề lập lịch GPU tĩnh, nơi nó khám phá không gian giải pháp và dần dần hội tụ đến một lịch trình gần tối ưu.

C. Phương pháp tối ưu hóa toán học

1. Linear Programming

Linear programming là một kỹ thuật tối ưu hóa toán học có thể được sử dụng cho lập lịch GPU tĩnh, nơi mục tiêu là tìm ra phân bổ tối ưu của tài nguyên GPU cho các công việc trong khi đáp ứng một tập hợp các ràng buộc tuyến tính.

import numpy as np
from scipy.optimize import linprog
 
def linear_programming_gpu_scheduler(tasks, gpu_resources):
    """
    Thuật toán lập lịch GPU dựa trên Linear Programming.
    
    Args:
        tasks (list): Danh sách các công việc cần được lập lịch.
        gpu_resources (dict): Từ điển tài nguyên GPU hiện có.
    
    Returns:
        dict: Khởi tạo công việc với tài nguyên GPU.
    """
    num_tasks = len(tasks)
    num_gpus = len(gpu_resources)
    
    # Định nghĩa hệ số chức năng mục tiêu
    c = np.ones(num_tasks * num_gpus)
    
    # Định nghĩa ma trận ràng buộc
    A_eq = np.zeros((num_tasks + num_gpus, num_tasks * num_gpus))
    b_eq = np.zeros(num_tasks + num_gpus)
    
    # Ràng buộc công việc
    for i in range(num_tasks):
        A_eq[i, i * num_gpus:(i + 1) * num_gpus] = 1
        b_eq[i] = 1
    
    # Ràng buộc tài nguyên GPU
    for j in range(num_gpus):
        A_eq[num_tasks + j, j::num_gpus] = [task['memory'] for task in tasks]
        A_eq[num_tasks + j, j::num_gpus] += [task['compute'] for task in tasks]
        b_eq[num_tasks + j] = gpu_resources[j]['memory'] + gpu_resources[j]['compute']
    
    # Giải bài toán Linear Programming
    x = linprog(c, A_eq=A_eq, b_eq=b_eq)
    
    # Trích xuất thông tin công việc-GPU
    schedule = {}
    for i in range(num_tasks):
        for j in range(num_gpus):
            if x.x[i * num_gpus + j] > 0:
                schedule[tasks[i]] = list(gpu_resources.keys())[j]
    
    return schedule

2. Integer Programming

Integer programming là một kỹ thuật tối ưu hóa toán học có thể được sử dụng cho lập lịch GPU tĩnh, nơi mục tiêu là tìm ra phân bổ tối ưu của tài nguyên GPU cho các công việc trong khi đáp ứng một tập hợp các ràng buộc nguyên.

3. Convex Optimization

Convex optimization là một lớp kỹ thuật tối ưu hóa toán học có thể được sử dụng cho lập lịch GPU tĩnh, nơi mục tiêu là tìm ra phân bổ tối ưu của tài nguyên GPU cho các công việc trong khi đảm bảo rằng hàm mục tiêu và ràng buộc là lồi.

IV. GPU Scheduling động

A. Lập lịch trực tuyến

1. Quản lý công việc thời gian thực

Các thuật toán lập lịch GPU động phải có khả năng xử lý thay đổi thời gian thực trong công việc, chẳng hạn như sự xuất hiện của các công việc mới hoặc hoàn thành công việc hiện có, và điều chỉnh quyết định lập lịch tương ứng.

2. Phân bổ tài nguyên thích ứng

Các thuật toán lập lịch GPU động phải có khả năng phân bổ động tài nguyên GPU cho các nhiệm vụ, điều chỉnh việc phân bổ khi công việc và khả năng tài nguyên thay đổi theo thời gian.

3. Gián đoạn và Di chuyển

Các thuật toán lập lịch GPU động có thể cần hỗ trợ gián đoạn và di chuyển công việc, trong đó công việc có thể tạm dừng và sau đó tiếp tục trên tài nguyên GPU khác để thích ứng với điều kiện công việc thay đổi.

B. Lập lịch dựa trên Reinforcement Learning

1. MDP (Markov Decision Processes)

Các thuật toán lập lịch GPU dựa trên reinforcement learning có thể được định hình như MDP (Markov Decision Processes), trong đó bộ quyết định lập lịch đưa ra quyết định dựa trên trạng thái hiện tại của hệ thống và phần thưởng tương lai dự kiến.

import gym
import numpy as np
from stable_baselines3 import PPO
 
class GPUSchedulingEnv(gym.Env):
    """
    Môi trường Gym cho lập lịch GPU sử dụng reinforcement learning.
    """
    def __init__(self, tasks, gpu_resources):
        self.tasks = tasks
        self.gpu_resources = gpu_resources
        self.action_space = gym.spaces.Discrete(len(self.gpu_resources))
        self.observation_space = gym.spaces.Box(low=0, high=1, shape=(len(self.tasks) + len(self.gpu_resources),))
    
    def reset(self):
        self.task_queue = self.tasks.copy()
        self.gpu_utilization = [0.0] * len(self.gpu_resources)
        return self._get_observation()
    
    def step(self, action):
        # Gán công việc hiện tại cho GPU đã chọn
        task = self.task_queue.pop(0)

IV. NVIDIA GPU Scheduling

Hãy tham khảo tài liệu chính thức của NVIDIA để biết thông tin chi tiết về NVIDIA GPU Scheduling.

Tổng kết

GPU Scheduling đóng vai trò quan trọng trong hiệu suất và khả năng mở rộng của các hệ thống deep learning trên GPU. Để hiểu GPU Scheduling một cách dễ dàng và nhanh chóng, bạn cần tìm hiểu về nguyên tắc cơ bản của GPU Scheduling, các thuật toán lập lịch tĩnh và động, cũng như các phương pháp tối ưu hóa toán học có thể được áp dụng vào GPU Scheduling.

Nguồn:

  • How to Understand GPU Scheduling Easily and Quickly (opens in a new tab) gpu = danh sách('gpu:gpu_cung', keys())[hành động] tỉ lệ sử dụng_gpu[hành động] += công việc['bộ nhớ'] + công việc['tính toán']

    Tính toán phần thưởng dựa trên trạng thái hiện tại

    phần thưởng = _tính toán phần thưởng()

    Kiểm tra xem tập hợp công việc có rỗng không

    hoàn thành = len(hàng đợi_công việc) == 0

    return _nhận quan sát(), phần thưởng, hoàn thành,

def _nhận quan sát(): return np.kết hợp((np.mảng([len(hàng đợi_công việc)]), tỉ lệ sử dụng_gpu))

def _tính toán phần thưởng():

Thực thi hàm phần thưởng của bạn ở đây

return -np.trung bình(tỉ lệ sử dụng_gpu)

Đào tạo tác nhân PPO

môi trường = Môi trườngLập LịchGPU(công việc, tài nguyên_gpu) mô hình = PPO('chính sáchMlp', môi trường, chi tiết=1) mô hình.học(tổng_số bước_thời gian=100000)


#### 2. Deep Q-Learning
Deep Q-Learning là một thuật toán học tăng cường có thể được sử dụng cho lập lịch GPU động, trong đó bộ lập lịch học cách đưa ra quyết định tối ưu bằng cách huấn luyện mạng nơ-ron sâu để xấp xỉ hàm Q.

#### 3. Phương pháp chính sách Biên
Các phương pháp chính sách Biên là một lớp các thuật toán học tăng cường có thể được sử dụng cho lập lịch GPU động, trong đó bộ lập lịch học cách đưa ra quyết định tối ưu bằng cách tối ưu hàm chính sách được tham số hóa trực tiếp.

### C. Các phương pháp lý thuyết hàng đợi

#### 1. Mô hình hàng đợi
Lý thuyết hàng đợi có thể được sử dụng để mô hình hành vi của lập lịch GPU động, trong đó các công việc đến và được xử lý bởi các tài nguyên GPU có sẵn. Các mô hình hàng đợi có thể cung cấp thông tin về hiệu suất của hệ thống lập lịch và giúp hỗ trợ thiết kế thuật toán lập lịch hiệu quả hơn.

#### 2. Kiểm soát thụ động
Các phương pháp dựa trên lý thuyết hàng đợi cũng có thể được sử dụng cho việc kiểm soát thụ động trong lập lịch GPU động, trong đó bộ lập lịch quyết định chấp nhận hoặc từ chối các công việc mới dựa trên trạng thái hiện tại của hệ thống và ảnh hưởng dự kiến ​​đến hiệu suất tổng thể.

#### 3. Chính sách lập lịch
Lý thuyết hàng đợi có thể được sử dụng để phân tích hiệu suất của các chính sách lập lịch khác nhau, chẳng hạn như chính sách đến-sớm-đến-trước, chính sách công việc-ngắn-nhất-trước, hoặc chính sách ưu tiên dựa trên mức độ ưu tiên, và hỗ trợ thiết kế các thuật toán lập lịch GPU động hiệu quả hơn.

## V. Lập lịch GPU Hybrid

### A. Kết hợp lập lịch Tĩnh và Động

#### 1. Lập lịch phân cấp
Các phương pháp lập lịch GPU Hybrid có thể kết hợp các kỹ thuật lập lịch tĩnh và động, trong đó một bộ lập lịch tĩnh cấp cao đưa ra quyết định thô về phân bổ tài nguyên và một bộ lập lịch động cấp thấp đưa ra quyết định chi tiết về lập lịch công việc và quản lý tài nguyên.

#### 2. Khối lượng công việc không đồng nhất
Các phương pháp lập lịch GPU Hybrid có thể rất hữu ích khi xử lý khối lượng công việc không đồng nhất, trong đó các loại công việc khác nhau có yêu cầu tài nguyên và đặc trưng khác nhau. Bộ lập lịch tĩnh có thể xử lý phân bổ tài nguyên dài hạn, trong khi bộ lập lịch động có thể thích nghi với các điều kiện công việc thay đổi.

#### 3. Dự đoán khối lượng công việc
Các phương pháp lập lịch GPU Hybrid cũng có thể tích hợp các kỹ thuật dự đoán khối lượng công việc, trong đó bộ lập lịch tĩnh sử dụng các đặc trưng và yêu cầu tài nguyên công việc đã dự đoán để đưa ra quyết định tốt hơn về phân bổ tài nguyên.

## Mạng nơ-ron tích chập (CNN)

Mạng nơ-ron tích chập (CNN) là một loại mô hình học sâu được thiết kế đặc biệt để xử lý và phân tích dữ liệu hình ảnh và video. CNN được truyền cảm hứng từ cấu trúc của vỏ não thị giác của con người và được thiết kế để tự động học và trích xuất các đặc trưng phân cấp từ dữ liệu.

Các thành phần chính của kiến trúc CNN là:

1. **Lớp tích chập**: Các lớp này áp dụng một tập hợp bộ lọc có thể học được (còn được gọi là kernel) vào hình ảnh đầu vào, tạo ra một biểu đồ đặc trưng ghi lại sự hiện diện của các đặc trưng cụ thể trong hình ảnh.
2. **Lớp lọc cực đại**: Các lớp này giảm kích thước không gian của biểu đồ đặc trưng, giúp làm cho biểu diễn trở nên nhỏ gọn và kháng nhiễu với các biến đổi nhỏ trong đầu vào.
3. **Lớp kết nối đầy đủ**: Các lớp này tương tự như các lớp trong mạng nơ-ron truyền thẳng truyền thống và được sử dụng để phân loại các đặc trưng được trích xuất bởi lớp tích chập và lớp lọc cực đại.

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

```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# Định nghĩa mô hình
mô hình = Tuần tự()
mô hình.thêm(Conv2D(32, (3, 3), kích hoạt='relu', hình dạng_đầu vào=(28, 28, 1)))
mô hình.thêm(MaxPooling2D((2, 2)))
mô hình.thêm(Conv2D(64, (3, 3), kích hoạt='relu'))
mô hình.thêm(MaxPooling2D((2, 2)))
mô hình.thêm(Conv2D(64, (3, 3), kích hoạt='relu'))
mô hình.thêm(Flatten())
mô hình.thêm(Dense(64, kích hoạt='relu'))
mô hình.thêm(Dense(10, kích hoạt='softmax'))

# Kết hợp mô hình
mô hình.biên_dịch(tối ưu_hóa='adam',
              mất_căn_bản='crossentropy_nhị_phân',
              các_chỉ_số=['độ_chính_xác'])

Trong ví dụ này, chúng tôi xác định một mô hình CNN với ba lớp tích chập, hai lớp lọc cực đại và hai lớp kết nối đầy đủ. Lớp tích chập đầu tiên nhận một hình ảnh xám 28x28 (hình dạng đầu vào là (28, 28, 1)) và áp dụng 32 bộ lọc có kích thước 3x3, sử dụng hàm kích hoạt ReLU. Lớp lọc cực đại sau đó giảm kích thước không gian của các biểu đồ đặc trưng đi một hệ số 2.

Lớp tích chập thứ hai và thứ ba tiếp tục trích xuất các đặc trưng phức tạp hơn, sau đó là một lớp lọc cực đại khác. Cuối cùng, các biểu đồ đặc trưng đã làm phẳng được truyền qua hai lớp kết nối đầy đủ, lớp đầu tiên với 64 đơn vị và lớp thứ hai với 10 đơn vị (tương ứng với số lớp trong nhiệm vụ phân loại).

Mô hình sau đó được biên dịch với tối ưu hóa Adam và hàm mất lưới chính quy nhị phân, vì đây là một vấn đề phân loại nhị phân.

Mạng nơ-ron Tính trạng lặp (RNNs)

Mạng nơ-ron Tính trạng lặp (RNN) là một loại mô hình học sâu được thiết kế đặc biệt để xử lý dữ liệu tuần tự, chẳng hạn như văn bản, âm thanh và chuỗi thời gian. Khác với mạng nơ-ron tiến trình (feedforward), RNN có khả năng duy trì "bộ nhớ" của các đầu vào trước đó, cho phép dự đoán dựa trên thông tin hiện tại và quá khứ.

Các thành phần chính của một kiến trúc RNN là:

  1. Dãy đầu vào: Đầu vào của một RNN là một chuỗi dữ liệu, chẳng hạn như một câu hoặc một chuỗi thời gian.
  2. Trạng thái ẩn: Trạng thái ẩn của một RNN đại diện cho "bộ nhớ" của mạng, được cập nhật tại mỗi bước thời gian dựa trên đầu vào hiện tại và trạng thái ẩn trước.
  3. Dãy đầu ra: Đầu ra của một RNN có thể là một chuỗi các đầu ra (ví dụ: một chuỗi từ trong mô hình ngôn ngữ) hoặc một đầu ra duy nhất (ví dụ: nhãn phân loại).

Dưới đây là một ví dụ về một mô hình RNN đơn giản cho phân loại văn bản:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, SimpleRNN, Dense
 
# Định nghĩa mô hình
mô hình = Tuần tự()
mô hình.thêm(Embedding(input_dim=10000, output_dim=128, input_length=100))
mô hình.thêm(SimpleRNN(64))
mô hình.thêm(Dense(1, kích hoạt='sigmoid'))
 
# Kết hợp mô hình
mô hình.biên_dịch(tối ưu_hóa='adam',
              mất_căn_bản='crossentropy_nhị_phân',
              các_chỉ_số=['độ_chính_xác'])

Trong ví dụ này, chúng tôi xác định một mô hình RNN với ba lớp:

  1. Lớp nhúng: Lớp này chuyển đổi văn bản đầu vào (được biểu diễn dưới dạng một chuỗi chỉ số từ) thành biểu diễn vector dày, trong đó mỗi từ được biểu diễn bằng một vector 128 chiều.
  2. Lớp RNN đơn giản: Đây là cốt lõi của mô hình RNN, nơi xử lý chuỗi đầu vào và cập nhật trạng thái ẩn tại mỗi bước thời gian. Lớp RNN có 64 đơn vị.
  3. Lớp kết nối đầy đủ: Đây là lớp cuối cùng, đưa ra đầu ra của lớp RNN và tạo ra một giá trị đầu ra duy nhất (nhãn phân loại nhị phân trong trường hợp này).

Mô hình sau đó được biên dịch với bộ tối ưu hóa Adam và hàm mất lưới chính quy nhị phân, vì đây là một vấn đề phân loại nhị phân.

Mạng nơ-ron Dài ngắn hạn (LSTM)

Mạng nơ-ron Dài ngắn hạn (LSTM) là một loại đặc biệt của RNN được thiết kế để khắc phục vấn đề mất gradient, khiến cho việc học các sự phụ thuộc dài hạn trong dữ liệu trở nên khó khăn đối với các RNN tiêu chuẩn. LSTM đạt được điều này bằng cách giới thiệu một kiến trúc tế bào phức tạp hơn bao gồm các cổng để kiểm soát luồng thông tin.

Các thành phần chính của một tế bào LSTM bao gồm:

  1. Cổng quên: Cổng này quyết định thông tin nào từ trạng thái tế bào trước đó cần được quên đi.
  2. Cổng đầu vào: Cổng này kiểm soát thông tin mới từ đầu vào hiện tại và trạng thái ẩn trước đó nên được thêm vào trạng thái tế bào.
  3. Cổng đầu ra: Cổng này quyết định phần nào của trạng thái tế bào nên được sử dụng để tạo ra đầu ra cho bước thời gian hiện tại.

Dưới đây là một ví dụ về một mô hình LSTM cho việc tạo văn bản:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
 
# Định nghĩa mô hình
mô hình = Tuần tự()
mô hình.thêm(Embedding(input_dim=10000, output_dim=128, input_length=100))
mô hình.thêm(LSTM(128))
mô hình.thêm(Dense(10000, kích hoạt='softmax'))
 
# Kết hợp mô hình
mô hình.biên_dịch(tối ưu_hóa='adam',
              mất_căn_bản='crossentropy_nhị_phân',
              các_chỉ_số=['độ_chính_xác'])

Trong ví dụ này, chúng tôi xác định một mô hình LSTM với ba lớp:

  1. Lớp nhúng: Lớp này chuyển đổi văn bản đầu vào (được biểu diễn dưới dạng một chuỗi chỉ số từ) thành biểu diễn vector dày, trong đó mỗi từ được biểu diễn bằng một vector 128 chiều.
  2. Lớp LSTM: Đây là lớp cốt lõi của mô hình LSTM, xử lý chuỗi đầu vào và cập nhật trạng thái tế bào và trạng thái ẩn tại mỗi bước thời gian. Lớp LSTM có 128 đơn vị.
  3. Lớp kết nối đầy đủ: Đây là lớp cuối cùng, nhận đầu ra của lớp LSTM và tạo ra một phân phối xác suất qua từ vựng (10000 từ trong trường hợp này).

Mô hình sau đó được biên dịch với tối ưu hóa Adam và hàm mất lưới chính quy nhị phân, vì đây là một vấn đề phân loại nhị phân.Mô hình sau đó được biên dịch với bộ tối ưu hóa Adam và hàm mất mát phân loại chéo đa lớp, vì đây là một bài toán phân loại đa lớp (dự đoán từ tiếp theo trong chuỗi).

Mạng GAN (Generative Adversarial Networks)

Mạng GAN (Generative Adversarial Networks) là một loại mô hình học sâu được thiết kế để tạo ra dữ liệu mới, chẳng hạn như hình ảnh, tương tự với một bộ dữ liệu đã cho. GAN bao gồm hai mạng neural được huấn luyện theo một cách cạnh tranh: mạng sinh và mạng phân biệt.

Các thành phần chính của một kiến trúc GAN là:

  1. Mạng sinh: Mạng này chịu trách nhiệm tạo ra dữ liệu mới (ví dụ: hình ảnh) tương tự với dữ liệu huấn luyện.
  2. Mạng phân biệt: Mạng này chịu trách nhiệm phân biệt giữa dữ liệu thực (từ tập huấn luyện) và dữ liệu giả (được tạo bởi mạng sinh).

Quá trình huấn luyện của một GAN bao gồm một "trò chơi" giữa mạng sinh và mạng phân biệt, trong đó mạng sinh cố gắng tạo ra dữ liệu mà có thể đánh lừa mạng phân biệt, và mạng phân biệt cố gắng nhận dạng chính xác dữ liệu thực và dữ liệu giả.

Dưới đây là ví dụ về một GAN đơn giản để tạo số viết tay:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential, Model
from tensorflow.keras.layers import Dense, Reshape, Flatten, Conv2D, Conv2DTranspose, LeakyReLU, Dropout
 
# Tải bộ dữ liệu MNIST
(X_train, _), (_, _) = mnist.load_data()
X_train = (X_train.astype('float32') - 127.5) / 127.5
X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 28, 28, 1)
 
# Định nghĩa mạng sinh
generator = Sequential()
generator.add(Dense(7 * 7 * 256, input_dim=100))
generator.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
generator.add(Reshape((7, 7, 256)))
generator.add(Conv2DTranspose(128, (5, 5), strides=(1, 1), padding='same'))
generator.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
generator.add(Conv2DTranspose(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same'))
generator.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
generator.add(Conv2DTranspose(1, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', activation='tanh'))
 
# Định nghĩa mạng phân biệt
discriminator = Sequential()
discriminator.add(Conv2D(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', input_shape=(28, 28, 1)))
discriminator.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
discriminator.add(Dropout(0.3))
discriminator.add(Conv2D(128, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same'))
discriminator.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
discriminator.add(Dropout(0.3))
discriminator.add(Flatten())
discriminator.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
# Định nghĩa GAN
gan = Model(generator.input, discriminator(generator.output))
discriminator.trainable = False
gan.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')

Trong ví dụ này, chúng ta định nghĩa một GAN đơn giản để tạo số viết tay. Mạng sinh bao gồm một loạt các lớp tích chập đảo ngược chuyển đổi một vector đầu vào 100 chiều thành hình ảnh grayscale 28x28. Mạng phân biệt là một mạng neural tích chập nhận một hình ảnh làm đầu vào và trả về một giá trị duy nhất cho biết hình ảnh đó có thực (từ bộ dữ liệu MNIST) hay giả (được tạo bởi mạng sinh).

Mô hình GAN được định nghĩa bằng cách kết hợp mạng sinh và mạng phân biệt, với trọng số của mạng phân biệt đóng băng trong quá trình huấn luyện GAN. GAN được biên dịch với hàm mất mát chéo đối nhị phân và bộ tối ưu hóa Adam.

Kết luận

Trong hướng dẫn này, chúng ta đã tìm hiểu về một số kiến trúc học sâu quan trọng và ứng dụng của chúng:

  1. Mạng Neural Tích Chập (CNNs): Được thiết kế để xử lý và phân tích dữ liệu hình ảnh, chẳng hạn như hình ảnh và video.
  2. Mạng Neural Tái Phân (RNNs): Thích hợp để xử lý dữ liệu theo chuỗi, chẳng hạn như văn bản, giọng nói và chuỗi thời gian.
  3. Mạng Neural LSTM (LSTMs) ngắn đến dài: Loại đặc biệt của RNN có khả năng học mối quan hệ phụ thuộc vào thời gian trong dữ liệu theo chuỗi.
  4. Mạng GAN Sinh Tạo Đối Địch (GANs): Có khả năng tạo ra dữ liệu mới, chẳng hạn như hình ảnh, tương tự với một bộ dữ liệu đã cho.

Mỗi kiến trúc học sâu này có những ưu điểm và ứng dụng riêng biệt, và chúng đã được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và mô hình hóa sinh.

Khi bạn tiếp tục khám phá và áp dụng các kỹ thuật học sâu, hãy thử nghiệm với các kiến trúc, siêu tham số và kỹ thuật huấn luyện khác nhau để tìm ra các mô hình hoạt động tốt nhất cho vấn đề cụ thể của bạn. Hơn nữa, hãy cập nhật với các tiến bộ mới nhất trong lĩnh vực này, vì học sâu là một lĩnh vực nghiên cứu và phát triển đang tiến triển đầy năng lực.

Cách tối ưu GPU của bạn một cách dễ dàng để đạt hiệu suất cao nhấtCách hiểu dễ dàng về HPC Cluster Essentials