AI & GPU
Cách hiểu dễ dàng về HPC Cluster Essentials

Cách hiểu dễ dàng về HPC Cluster Essentials

I. Giới thiệu về HPC Clusters

A. Định nghĩa của HPC (High-Performance Computing) Công nghệ tính toán cao cấp (HPC) là việc sử dụng các nguồn tài nguyên máy tính tiên tiến, như siêu máy tính, cụm máy tính và phần cứng chuyên dụng, để giải quyết các vấn đề phức tạp và yêu cầu tính toán cao. Hệ thống HPC được thiết kế để cung cấp hiệu suất và sức mạnh xử lý đáng kể hơn so với máy tính để bàn hoặc máy chủ truyền thống, cho phép thực hiện các mô phỏng quy mô lớn, phân tích dữ liệu và các tác vụ yêu cầu tính toán phức tạp khác.

B. Tổng quan về HPC Clusters

  1. Kiến trúc tính toán song song Cụm HPC thường được xây dựng bằng cách sử dụng kiến trúc tính toán song song, trong đó nhiều node tính toán kết nối với nhau để giải quyết một vấn đề duy nhất. Điều này cho phép phân phối các tác vụ tính toán qua nhiều bộ xử lý, dẫn đến thời gian xử lý nhanh hơn và khả năng xử lý các vấn đề lớn và phức tạp hơn.

  2. Xử lý phân tán Cụm HPC sử dụng xử lý phân tán, trong đó công việc được chia thành các nhiệm vụ nhỏ hơn và được giao cho các node khác nhau trong cụm. Những node này sau đó làm việc đồng thời để xử lý các nhiệm vụ được giao, và kết quả của chúng được kết hợp để tạo ra đầu ra cuối cùng.

  3. Khả năng mở rộng và hiệu suất Một trong những ưu điểm chính của các cụm HPC là khả năng mở rộng của chúng. Khi yêu cầu tính toán của một vấn đề tăng lên, có thể thêm các node vào cụm để cung cấp thêm sức mạnh xử lý và tài nguyên bộ nhớ. Điều này cho phép các cụm HPC có thể xử lý các tác vụ ngày càng phức tạp và đòi hỏi dữ liệu lớn, như những tác vụ gặp phải trong học sâu và các ứng dụng AI khác.

II. Các thành phần của một HPC Cluster

A. Phần cứng

  1. Node tính toán a. CPUs Các node tính toán trong một cụm HPC thường bao gồm các bộ xử lý trung tâm hiệu năng cao (CPUs), cung cấp sức mạnh tính toán chính cho hệ thống. Các CPUs này thường được lựa chọn dựa trên số lõi, tốc độ xung nhịp và kích thước bộ nhớ cache để tối ưu hiệu suất cho các khối công việc cụ thể.

    b. GPUs (tùy chọn) Ngoài CPUs, một số cụm HPC cũng có thể bao gồm đơn vị xử lý đồ họa (GPUs) để tăng tốc cho các loại tính toán cụ thể, như trong học sâu và các ứng dụng dựa trên dữ liệu khác. GPUs hoạt động tốt trong việc xử lý song song, giúp chúng phù hợp với các tác vụ có thể được phân tán dễ dàng.

    c. Bộ nhớ Các node tính toán trong cụm HPC được trang bị lượng lớn bộ nhớ tốc độ cao, như RAM DDR4 hoặc DDR5, để hỗ trợ việc xử lý các bộ dữ liệu lớn và thuật toán phức tạp.

    d. Lưu trữ Mỗi node tính toán thường có lưu trữ cục bộ, như ổ đĩa trạng thái rắn (SSDs) hoặc ổ đĩa cứng (HDDs), để lưu trữ dữ liệu và tệp tin cần thiết cho các phép tính. Ngoài ra, cụm còn có thể có các hệ thống lưu trữ chung, như sẽ được thảo luận ở phần tiếp theo.

  2. Cơ sở hạ tầng mạng a. Mạng nối nhất tốc độ cao Các node tính toán trong một cụm HPC được kết nối thông qua cơ sở hạ tầng mạng tốc độ cao, thường sử dụng các kết nối chuyên dụng như InfiniBand, Omni-Path hoặc Ethernet hiệu năng cao. Các kết nối này cung cấp giao tiếp băng thông cao và thời gian truyền dữ liệu thấp giữa các node, cho phép truyền dữ liệu và xử lý song song hiệu quả.

    b. Ethernet, InfiniBand, hoặc các mạng chuyên dụng khác Lựa chọn công nghệ mạng phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể của cụm HPC, như khối công việc, nhu cầu truyền dữ liệu và hạn chế ngân sách. Ethernet là một lựa chọn phổ biến và tiết kiệm chi phí, trong khi InfiniBand và các mạng chuyên dụng khác cung cấp hiệu suất cao với sự phức tạp và đầu tư tương ứng.

  3. Hệ thống lưu trữ chung a. Lưu trữ gắn kết mạng (NAS) Các cụm HPC thường sử dụng các hệ thống lưu trữ gắn kết mạng (NAS) để cung cấp lưu trữ tập trung và chia sẻ cho các node tính toán. Hệ thống NAS thường bao gồm nhiều thiết bị lưu trữ, như ổ cứng hoặc ổ đĩa trạng thái rắn, được kết nối thông qua mạng tốc độ cao, cho phép tất cả các node truy cập vào cùng một dữ liệu.

    b. Hệ thống lưu trữ khu vực (SAN) Một giải pháp lưu trữ khác phổ biến cho các cụm HPC là hệ thống lưu trữ khu vực (SAN), cung cấp mạng hiệu suất cao, dành riêng cho các thiết bị lưu trữ. SAN cung cấp các tính năng tiên tiến như tính dự phòng, khả năng sẵn có và khả năng mở rộng, phù hợp cho các ứng dụng quy mô lớn và yêu cầu dữ liệu lớn.

B. Phần mềm

  1. Hệ điều hành a. Linux (ví dụ, CentOS, Ubuntu) Đa số các cụm HPC chạy trên hệ điều hành dựa trên Linux, như CentOS hoặc Ubuntu. Những hệ điều hành này cung cấp nền tảng ổn định, có khả năng mở rộng và tuỳ chỉnh cho khối công việc HPC, với nhiều phần mềm và công cụ có sẵn.

    b. Windows (cho các trường hợp sử dụng cụ thể) Mặc dù Linux là sự lựa chọn chủ đạo, một số cụm HPC cũng có thể sử dụng hệ điều hành Windows, đặc biệt là cho các ứng dụng hoặc trường hợp sử dụng cụ thể yêu cầu phần mềm hoặc công cụ dựa trên Windows.

  2. Lập lịch công việc và quản lý tài nguyên a. SLURM, PBS, SGE, v.v. Các cụm HPC thường sử dụng lập lịch công việc và quản lý tài nguyên để phân bổ và quản lý hiệu quả các tài nguyên tính toán. Các ví dụ phổ biến bao gồm SLURM (Simple Linux Utility for Resource Management), PBS (Portable Batch System) và SGE (Sun Grid Engine).

    b. Quản lý khối lượng công việc và ưu tiên công việc Các bộ lập lịch công việc và quản lý tài nguyên này chịu trách nhiệm lập lịch và ưu tiên các nhiệm vụ tính toán khác nhau (công việc) do người sử dụng gửi, đảm bảo tận dụng tài nguyên của cụm một cách hiệu quả.

  3. Khung lập trình song song a. MPI (Message Passing Interface) MPI (Message Passing Interface) là một khung lập trình song song rộng rãi được sử dụng cho HPC, cho phép giao tiếp và phối hợp hiệu quả giữa các node tính toán trong một cụm.

    b. OpenMP OpenMP là một khung lập trình song song phổ biến khác, tập trung vào song song bộ nhớ chia sẻ, thường được sử dụng kết hợp với MPI cho các phương pháp song song hỗn hợp.

    c. CUDA (cho tính toán được tăng tốc bởi GPU) Đối với các cụm HPC với các node tính toán được tăng tốc bởi GPU, khung lập trình CUDA (Compute Unified Device Architecture) thường được sử dụng để tận dụng khả năng xử lý song song của GPU.

III. Học sâu trên các cụm HPC

A. Lợi ích của sử dụng các cụm HPC cho Học sâu

  1. Tăng tốc huấn luyện và suy luận Các cụm HPC, với phần cứng mạnh mẽ và khả năng xử lý song song, có thể tăng tốc đáng kể quá trình huấn luyện và suy luận của các mô hình học sâu, cho phép khám phá các mô hình lớn và phức tạp hơn, cũng như khả năng xử lý các tập dữ liệu quy mô lớn.

  2. Xử lý tập dữ liệu quy mô lớn Sự mở rộng và nguồn tài nguyên tính toán có hiệu suất cao của các cụm HPC làm cho chúng phù hợp với việc làm việc với các tập dữ liệu quy mô lớn, điều này thường là yêu cầu trong các ứng dụng học sâu.

  3. Huấn luyện phân tán và phân tán mô hình Các cụm HPC cho phép sử dụng các kỹ thuật huấn luyện phân tán, trong đó mô hình được chia thành nhiều node tính toán, và quá trình huấn luyện được song song hóa. Điều này có thể dẫn đến việc hội tụ nhanh hơn và khả năng huấn luyện các mô hình lớn hơn mà không vừa với một máy tính duy nhất.

B. Khung mô hình học sâu và tích hợp HPC

  1. TensorFlow a. Huấn luyện phân tán với TensorFlow Distributed TensorFlow, một khung mô hình học sâu phổ biến, cung cấp hỗ trợ tích hợp sẵn cho việc huấn luyện phân tán thông qua mô-đun TensorFlow Distributed. Điều này cho phép bạn tận dụng tài nguyên tính toán của một cụm HPC để huấn luyện các mô hình học sâu của bạn một cách song song và có khả năng mở rộng.

    b. Tăng tốc bằng GPU với TensorFlow-GPU TensorFlow cũng cung cấp tích hợp mượt mà với phần cứng GPU, cho phép bạn tận dụng khả năng xử lý song song của GPUs để tăng tốc quá trình huấn luyện và suy luận của các mô hình học sâu.

  2. PyTorch a. Huấn luyện phân tán với PyTorch Distributed PyTorch, một khung mô hình học sâu được sử dụng rộng rãi khác, hỗ trợ huấn luyện phân tán thông qua mô-đun PyTorch Distributed. Điều này giúp bạn tận dụng tài nguyên của một cụm HPC để huấn luyện các mô hình học sâu của bạn theo cách phân tán và có khả năng mở rộng.

    b. Tăng tốc bằng GPU với PyTorch CUDA Tương tự như TensorFlow, PyTorch cung cấp sự hỗ trợ mạnh mẽ cho việc tăng tốc bằng GPU, cho phép bạn tận dụng tài nguyên GPU có sẵn trong một cụm HPC để tăng tốc quá trình huấn luyện và suy luận của các mô hình học sâu.

  3. Các khung mô hình khác (ví dụ, Keras, Caffe, Theano) Mặc dù TensorFlow và PyTorch là hai trong số các khung mô hình học sâu phổ biến nhất, còn có các lựa chọn khác như Keras, Caffe và Theano, cung cấp các mức độ tích hợp và hỗ trợ khác nhau cho môi trường cụm HPC.

C. Triển khai và Cấu hình

  1. Cài đặt và cấu hình các khung mô hình học sâu a. Quản lý gói (ví dụ, pip, conda) Tùy thuộc vào môi trường phần mềm của cụm HPC, bạn có thể cần sử dụng các công cụ quản lý gói như pip hoặc conda để cài đặt các khung mô hình học sâu cần thiết và các phụ thuộc của chúng.

    b. Cấu hình môi trường và quản lý phụ thuộc Cài đặt đúng môi trường phần mềm, bao gồm cài đặt khung mô hình học sâu, các phụ thuộc và thư viện cần thiết, là quan trọng để đảm bảo hoạt động mượt mà của công việc học sâu của bạn trên cụm HPC.

  2. Tích hợp Học sâu với cụm HPC a. Gửi công việc và phân bổ tài nguyên Để chạy công việc học sâu trên cụm HPC, bạn cần gửi công việc thông qua bộ lập lịch công việc và quản lý tài nguyên của cụm, chẳng hạn như SLURM hoặc PBS. Điều này liên quan đến chỉ định các tài nguyên tính toán cần thiết (ví dụ: số lõi CPU, GPU, bộ nhớ) cho các tác vụ học sâu của bạn.

    b. Tận dụng tài nguyên GPU của cụmNếu cụm máy HPC của bạn được trang bị phần cứng GPU, bạn cần đảm bảo rằng công việc deep learning của bạn được cấu hình để tận dụng hiệu quả các tài nguyên GPU này, thường thông qua việc sử dụng các framework deep learning được tăng tốc bằng GPU như TensorFlow-GPU hoặc PyTorch CUDA.

    c. Đào tạo phân tán và song song mô hình Để tận dụng khả năng xử lý song song của cụm máy HPC, bạn có thể triển khai các kỹ thuật đào tạo phân tán, chẳng hạn như phân tán dữ liệu hoặc phân tán mô hình, sử dụng các tính năng đào tạo phân tán do framework deep learning bạn chọn cung cấp.

D. Tối ưu hóa và Hiệu năng

  1. Lựa chọn và cấu hình phần cứng a. Lựa chọn CPU và GPU Khi thiết kế hoặc cấu hình một cụm máy HPC cho deep learning, việc lựa chọn cẩn thận phần cứng CPU và GPU phù hợp với yêu cầu của công việc deep learning của bạn là rất quan trọng. Các yếu tố như số lõi, tốc độ xung, bộ nhớ và kiến trúc GPU có thể ảnh hưởng đáng kể đến hiệu năng của mô hình deep learning của bạn.

    b. Xem xét về bộ nhớ và lưu trữ Số lượng bộ nhớ và lưu trữ có sẵn trên các nút tính toán cũng có thể ảnh hưởng đến hiệu năng của công việc deep learning, đặc biệt khi làm việc với các bộ dữ liệu lớn hoặc mô hình đòi hỏi tài nguyên bộ nhớ và lưu trữ đáng kể.

  2. Tối ưu hóa mạng a. Lựa chọn kết nối interconnect phù hợp Sự lựa chọn về kết nối interconnect, chẳng hạn như Ethernet, InfiniBand hoặc các tùy chọn chuyên biệt khác, có thể ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất của các công việc deep learning phân tán. Kết nối interconnect nhanh hơn và có độ trễ thấp hơn có thể cải thiện hiệu quả của việc chuyển dữ liệu và giao tiếp giữa các nút tính toán.

    b. Tinh chỉnh các tham số mạng Tinh chỉnh các tham số liên quan đến mạng, chẳng hạn như kích thước MTU (Đơn vị truyền tải tối đa), cài đặt TCP/IP và các cấu hình giao thức mạng khác, cũng có thể giúp cải thiện hiệu suất tổng thể của công việc deep learning trên cụm máy HPC.

  3. Chiến lược đào tạo song song a. Phân tán dữ liệu Phân tán dữ liệu là một phương pháp phổ biến cho deep learning phân tán, trong đó tập dữ liệu đào tạo được chia thành nhiều nút tính toán, và mỗi nút đào tạo mô hình trên một phần tập dữ liệu riêng của nó.

    b. Phân tán mô hình Phân tán mô hình bao gồm chia mô hình deep learning thành nhiều nút tính toán, với mỗi nút đảm nhiệm một phần của mô hình. Điều này có thể rất hữu ích cho việc đào tạo các mô hình rất lớn không thể fit vào một nút duy nhất.

    c. Phương pháp kết hợp Kết hợp phân tán dữ liệu và phân tán mô hình, được gọi là phương pháp kết hợp, có thể được áp dụng để cải thiện khả năng mở rộng và hiệu suất của deep learning phân tán trên cụm máy HPC.

  4. Vận dụng tinh chỉnh siêu tham số a. Tối ưu hóa tự động siêu tham số Để tối ưu hóa hiệu suất các mô hình deep learning, thường cần điều chỉnh các siêu tham số khác nhau, chẳng hạn như tỷ lệ học, kích thước lô và các tham số regularization. Các kỹ thuật tối ưu hóa siêu tham số tự động có thể được sử dụng để khám phá hiệu quả không gian siêu tham số và tìm ra cấu hình tối ưu.

    b. Tìm kiếm siêu tham số phân tán Khả năng xử lý song song của cụm máy HPC có thể được sử dụng để thực hiện tìm kiếm siêu tham số phân tán, trong đó nhiều cấu hình siêu tham số được khám phá cùng một lúc, từ đó gia tăng quá trình tối ưu hóa mô hình.

Mạng nơ-ron tích chập (CNNs)

Mạng nơ-ron tích chập (CNNs) là một loại đặc biệt của mạng nơ-ron cung cấp hiệu quả cao trong xử lý và phân tích dữ liệu hình ảnh. CNNs được thiết kế để tự động và theo tầng trích xuất đặc trưng từ dữ liệu hình ảnh gốc, giúp chúng rất hiệu quả trong các công việc như phân loại hình ảnh, phát hiện đối tượng và phân đoạn 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 được học để trực quan các đặc trưng cục bộ như biên, hình dạng và kết cấu từ hình ảnh đầu vào. Các bộ lọc được học trong quá trình đào tạo, và đầu ra của lớp tích chập là một bản đồ đặc trưng đại diện cho sự xuất hiện của các đặc trưng đã phát hiện ở các vị trí khác nhau trên hình ảnh đầu vào.

  2. Các lớp gộp: Các lớp gộp được sử dụng để giảm kích thước không gian của các bản đồ đặc trưng, từ đó giảm số lượng tham số và độ phức tạp tính toán của mô hình. Phép gộp phổ biến nhất là phép gộp tối đa, chọn giá trị lớn nhất trong một khu vực không gian nhỏ của bản đồ đặc trưng.

  3. Các lớp kết nối đầy đủ: Sau các lớp tích chập và gộp, đầu ra được làm phẳng và đi qua một hoặc nhiều lớp kết nối đầy đủ, thực hiện suy luận và phân loại ở mức cao dựa trên các đặc trưng đã trích xuất.

Dưới đây là một ví dụ về một kiến trúc CNN đơn giản để phân loại hình 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, mỗi lớp sau đó là một lớp gộp tối đa và hai lớp kết nối đầy đủ ở cuối. Hình dạng đầu vào là (28, 28, 1), tương ứng với một hình ảnh xám có kích thước 28x28 điểm ảnh. Mô hình được biên dịch với bộ tối ưu hóa Adam và mất mát entropy chéo phân loại, và đầu ra là một phân phối xác suất qua 10 lớp.

Mạng nơ-ron và mạng nơ-ron dài hạn ngắn hạn (RNNs)

Mạng nơ-ron và mạng nơ-ron dài hạn ngắn hạn (RNNs) là một lớp 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 tiến, mạng RNN giữ một trạng thái ẩn được cập nhật tại mỗi bước thời gian, cho phép họ tích hợp thông tin từ các đầu vào trước đó vào đầu ra hiện tại.

Các thành phần chính của kiến trúc RNN là:

  1. Dãy đầu vào: RNN nhận vào một dãy các vector, mỗi vector đại diện cho một phần tử trong dữ liệu đầu vào, chẳng hạn như một từ trong một câu hoặc một bước thời gian trong chuỗi thời gian.

  2. Trạng thái ẩn: Trạng thái ẩn của RNN là một vector đại diện cho bộ nhớ nội tại của mạng, được cập nhật tại mỗi bước thời gian dựa trên đầu vào hiện tại và trạng thái ẩn trước đó.

  3. Dãy đầu ra: Đầu ra của RNN là một dãy các vector, mỗi vector đại diện cho đầu ra của mạng tại một thời điểm cụ thể.

Dưới đây là một ví dụ về một mô hình RNN đơn giản để 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 RNN
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=10000, output_dim=128, input_length=100))
model.add(SimpleRNN(64))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
# Biên dịch mô hình
model.compile(optimizer='adam',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

Trong ví dụ này, mô hình RNN bao gồm một lớp nhúng, một lớp RNN đơn giản và một lớp đầu ra kết nối đầy đủ. Đầu vào của mô hình là một dãy 100 từ, mỗi từ được biểu diễn bằng một chỉ số nguyên duy nhất từ 0 đến 9999. Lớp nhúng ánh xạ các chỉ số nguyên này thành biểu diễn vector 128 chiều, sau đó được chuyển vào lớp RNN. Lớp RNN xử lý dãy đầu vào và đầu ra một vector duy nhất, sau đó được truyền vào lớp đầu ra kết nối đầy đủ để tạo ra một dự đoán phân loại nhị phân.

Mạng nơ-ron dài hạn ngắn (LSTMs)

Mạng nơ-ron dài hạn ngắn (LSTMs) là một loại đặc biệt của mạng nơ-ron dùng để xử lý dữ liệu tuần tự, được thiết kế để giải quyết vấn đề gradient biến mất, mà làm khó khăn cho mạng nơ-ron truyền thẳng học được các phụ thuộc dài hạn trong dữ liệu tuần tự. LSTMs đạt được điều này bằng cách giới thiệu một trạng thái ẩn phức tạp hơn, bao gồm một trạng thái tế bào, cho phép mạng nhớ và quên thông tin từ các bước thời gian trước.

Các thành phần chính của kiến trúc LSTM là:

  1. Trạng thái tế bào: Trạng thái tế bào là một vector biểu thị bộ nhớ lâu dài trong LSTM, được cập nhật tại mỗi bước thời gian dựa trên đầu vào hiện tại và trạng thái tế bào và trạng thái ẩn trước.

  2. Cổng quên: Cổng quên là một thành phần của LSTM xác định thông tin nào từ trạng thái tế bào trước đó nên được quên hoặc giữ lại.

  3. Cổng đầu vào: Cổng đầu vào là một thành phần của LSTM xác định thông tin nào từ đầu vào hiện tại và trạng thái ẩn trước đó nên được thêm vào trạng thái tế bào.

  4. Cổng đầu ra: Cổng đầu ra là một thành phần của LSTM xác định thông tin nào từ đầu vào hiện tại, trạng thái ẩn trước và trạng thái tế bào hiện tại nên được sử dụng để tạo ra đầu ra tại thời điểm hiện tại.

Dưới đây là một ví dụ về một mô hình LSTM để 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 LSTM
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=10000, output_dim=128, input_length=50))
model.add(LSTM(128))
model.add(Dense(10000, activation='softmax'))
 
# Biên dịch mô hình
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

Trong ví dụ này, mô hình LSTM bao gồm một lớp nhúng, một lớp LSTM và một lớp đầu ra kết nối đầy đủ. Đầu vào của mô hình là một dãy 50 từ, mỗi từ được biểu diễn bằng một chỉ số nguyên duy nhất từ 0 đến 9999. Lớp nhúng ánh xạ các chỉ số nguyên này thành biểu diễn vector 128 chiều, sau đó được chuyển vào lớp LSTM. Lớp LSTM xử lý dãy đầu vào và đầu ra một vectơ duy nhất, sau đó được truyền vào lớp đầu ra kết nối đầy đủ để tạo ra một dự đoán văn bản thông qua một phân phối xác suất trên 10000 từ.Trong ví dụ này, mô hình LSTM bao gồm một lớp nhúng, một lớp LSTM và một lớp đầu ra mạnh mẽ. Đầu vào cho mô hình là một chuỗi gồm 50 từ, mỗi từ được đại diện bằng một số nguyên duy nhất từ 0 đến 9999. Lớp nhúng ánh xạ các số nguyên này thành một vectơ có kích thước 128, sau đó được chuyển đến lớp LSTM. Lớp LSTM xử lý chuỗi và đưa ra một vectơ duy nhất, sau đó được truyền cho lớp đầu ra mạnh mẽ để tạo ra một phân bố xác suất trên 10.000 từ đầu ra có thể có.

Mạng Neural Sinh (GANs)

Mạng Neural Sinh (GANs) là một loại mô hình học sâu gồm hai mạng neural, một mạng sinh và một mạng phân biệt, được huấn luyện theo cách cạnh tranh. Mạng sinh có nhiệm vụ tạo ra dữ liệu mới, tổng hợp giống với dữ liệu thật, trong khi mạng phân biệt có nhiệm vụ phân biệt giữa dữ liệu thật và dữ liệu được tạo ra.

Các thành phần chính của một kiến trúc GAN là:

  1. Mạng Sinh: Mạng sinh nhận đầu vào ngẫu nhiên, thường là một vectơ tạm thời của gió, và chuyển đổi nó thành một mẫu dữ liệu tổng hợp giống với dữ liệu thật.

  2. Mạng Phân Biệt: Mạng phân biệt nhận một mẫu dữ liệu, có thể là thật hoặc được tạo ra, và đưa ra một xác suất rằng mẫu đó là thật (thay vì được tạo ra).

  3. Huấn Luyện Cạnh Tranh: Mạng sinh và mạng phân biệt được huấn luyện theo cách cạnh tranh, trong đó mạng sinh cố gắng đánh lừa mạng phân biệt bằng cách tạo ra dữ liệu ngày càng thực tế hơn, và mạng phân biệt cố gắng trở nên tốt hơn trong việc phân biệt dữ liệu thật và dữ liệu được tạo ra.

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

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
 
# Xác định mạng sinh
generator = Sequential()
generator.add(Dense(256, input_dim=100, activation='relu'))
generator.add(Dense(784, activation='tanh'))
generator.add(Reshape((28, 28, 1)))
 
# Xác định mạng phân biệt
discriminator = Sequential()
discriminator.add(Flatten(input_shape=(28, 28, 1)))
discriminator.add(Dense(256, activation='relu'))
discriminator.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
# Xác định mô hình GAN
gan = Model(generator.input, discriminator(generator.output))
 
# Biên dịch các mô hình
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))

Trong ví dụ này, mạng sinh nhận một vectơ nhiễu có kích thước 100 chiều làm đầu vào và tạo ra một hình ảnh xám có kích thước 28x28 của một chữ số viết tay. Mạng phân biệt nhận một hình ảnh xám có kích thước 28x28 làm đầu vào và đưa ra một xác suất rằng hình ảnh đó là thật (thay vì được tạo ra). Mô hình GAN được xác định bằng cách kết nối các mạng sinh và phân biệt, và nó được huấn luyện theo cách cạnh tranh để tạo ra ngày càng nhiều chữ số thực tế hơn.

Kết luận

Trong hướng dẫn này, chúng ta đã khám phá một số kiến trúc và kỹ thuật chính của học sâu, bao gồm Mạng Neural Gắn Kết (CNNs), Mạng Neural Lặp Lại (RNNs), Long Short-Term Memory (LSTMs) và Mạng Neural Sinh (GANs). Mỗi kiến trúc này có những ưu điểm riêng và thích hợp cho các loại vấn đề cụ thể, như phân loại hình ảnh, tạo văn bản và tổng hợp dữ liệu.

Bằng cách hiểu các khái niệm cơ bản và thành phần của những mô hình học sâu này, bạn có thể bắt đầu xây dựng và thử nghiệm các ứng dụng học sâu riêng của mình. Hãy nhớ rằng học sâu là một lĩnh vực phát triển rất nhanh, và các kiến trúc và kỹ thuật mới liên tục được phát triển, vì vậy cần duy trì cập nhật với nghiên cứu và thực tiễn tốt nhất hiện tại.

Chúc may mắn trên hành trình học sâu của bạn!

Cách hiểu GPU Scheduling một cách dễ dàng và nhanh chóngCách hiểu LLM Training dễ dàng cho người mới bắt đầu