Cómo construir múltiples GPUs para el aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo ha revolucionado el campo de la inteligencia artificial, permitiendo que las máquinas aprendan de grandes cantidades de datos y hagan predicciones precisas. Sin embargo, el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo puede ser lento y computacionalmente intensivo. Aquí es donde entran en juego las múltiples GPUs, ofreciendo una solución poderosa para acelerar el proceso de entrenamiento. En este artículo, exploraremos cómo aprovechar múltiples GPUs para el aprendizaje profundo, cubriendo estrategias de paralelismo, soporte multi-GPU en marcos populares, puntos de referencia de rendimiento y modelos de implementación.
Comprender los beneficios de múltiples GPUs en el aprendizaje profundo
Las GPUs se han convertido en el hardware por excelencia para el aprendizaje profundo debido a su capacidad de realizar procesamiento en paralelo. A diferencia de los CPU, que se destacan en el manejo de lógica compleja y tareas generales, las GPUs están diseñadas para manejar cálculos altamente repetitivos y paralelos. Al utilizar múltiples GPUs, puedes acelerar significativamente el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo, lo que te permite procesar conjuntos de datos más grandes y construir modelos más precisos en menos tiempo.
Acelerar el aprendizaje profundo con procesamiento en paralelo
Una de las principales ventajas de usar múltiples GPUs para el aprendizaje profundo es la capacidad de paralelizar el proceso de entrenamiento. En lugar de procesar los datos de forma secuencial, puedes distribuir la carga de trabajo entre varias GPUs, permitiéndoles trabajar simultáneamente. Este procesamiento en paralelo puede conducir a mejoras de rendimiento sustanciales, a menudo reduciendo el tiempo de entrenamiento de días o semanas a unas pocas horas.
Por ejemplo, un estudio de Krizhevsky et al. [1] demostró que el uso de 2 GPUs puede proporcionar una aceleración de 1.7x en comparación con una sola GPU al entrenar una red neuronal convolucional (CNN) en el conjunto de datos ImageNet. Además, lograron una aceleración de 3.5x con 4 GPUs y una aceleración de 6.2x con 8 GPUs, lo que demuestra la escalabilidad del entrenamiento multi-GPU.
Aceleración multi-GPU Figura 1:.Logro de aceleración con múltiples GPU al entrenar una CNN en ImageNet[1].
Superando las limitaciones de memoria con el paralelismo de modelos
Otro beneficio de las múltiples GPU es la capacidad de superar las limitaciones de memoria. Al entrenar modelos de aprendizaje profundo grandes y complejos, los parámetros del modelo pueden exceder la capacidad de memoria de una sola GPU. Al emplear el paralelismo de modelos, puedes dividir el modelo en varias GPU, lo que permite que cada GPU maneje una parte del modelo. Esto te permite entrenar modelos que de otro modo serían imposibles de ajustar en una sola GPU.
Estrategias de paralelismo para el aprendizaje profundo con múltiples GPU
Para aprovechar al máximo el poder de múltiples GPU, debes implementar estrategias de paralelismo en tus flujos de trabajo de aprendizaje profundo. Hay dos enfoques principales para el paralelismo: el paralelismo de modelos y el paralelismo de datos.
Paralelismo de modelos: división de modelos a través de GPU
El paralelismo de modelos implica dividir un modelo de aprendizaje profundo en submodelos más pequeños y asignar cada submodelo a una GPU diferente. Esta estrategia es particularmente útil cuando se trata de modelos grandes que no pueden caber en la memoria de una sola GPU. Al distribuir el modelo en varias GPU, puedes entrenar el modelo completo en paralelo, con cada GPU enfocándose en una parte específica del modelo.
Paralelismo de modelos Figura 2: Ilustración del paralelismo de modelos, donde un modelo se divide en varias GPU[2].
Paralelismo de datos: distribución de datos a través de GPU
El paralelismo de datos, por otro lado, implica crear múltiples réplicas del mismo modelo y asignar cada réplica a una GPU diferente. Cada GPU procesa un subconjunto de los datos de entrenamiento en paralelo, y los gradientes de todas las réplicas se promedian para actualizar los parámetros del modelo. El paralelismo de datos es efectivo cuando tienes un conjunto de datos grande que se puede dividir fácilmente en subconjuntos más pequeños.
Paralelismo de datos Figura 3: Ilustración del paralelismo de datos, donde los datos se distribuyen en varias GPU[2].
Un estudio de Goyal et al. [3] mostró el efecto.Aquí está la traducción al español del archivo markdown, con los comentarios traducidos al español. El código no se ha traducido.
Escalabilidad del paralelismo de datos en el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo
Recientemente, Shallue et al. demostraron la efectividad del paralelismo de datos al entrenar un modelo ResNet-50 en el conjunto de datos ImageNet utilizando 256 GPU. Lograron un tiempo de entrenamiento de solo 1 hora, en comparación con las 29 horas cuando se utilizaban 8 GPU. Esto demuestra la escalabilidad y eficiencia del paralelismo de datos para acelerar el entrenamiento de aprendizaje profundo.
Soporte de múltiples GPU en marcos de aprendizaje profundo
Los marcos de aprendizaje profundo populares, como TensorFlow y PyTorch, proporcionan soporte integrado para el entrenamiento de múltiples GPU, lo que facilita el aprovechamiento del poder de varias GPU.
TensorFlow: Estrategias distribuidas para el entrenamiento de múltiples GPU
TensorFlow ofrece la API tf.distribute.Strategy, que le permite distribuir su carga de trabajo de entrenamiento entre varias GPU o incluso varias máquinas. La MirroredStrategy está diseñada específicamente para el entrenamiento de múltiples GPU en una sola máquina, mientras que la TPUStrategy le permite utilizar Unidades de Procesamiento de Tensores (TPU) para un entrenamiento acelerado.
Con las estrategias distribuidas de TensorFlow, puede segmentar fácilmente su conjunto de datos, crear réplicas de modelos y promediar los gradientes entre las GPU. El marco se encarga de los detalles de bajo nivel del entrenamiento distribuido, lo que le permite centrarse en la construcción y el entrenamiento de sus modelos.
PyTorch: Clases de paralelismo para el entrenamiento de múltiples GPU
PyTorch proporciona varias clases de paralelismo para facilitar el entrenamiento de múltiples GPU. La clase DataParallel le permite distribuir réplicas de modelos entre varias GPU en una sola máquina, mientras que la clase DistributedDataParallel extiende esta funcionalidad para admitir el entrenamiento distribuido entre varias máquinas.
PyTorch también ofrece el módulo model_parallel, que le permite dividir modelos grandes entre varias GPU. Este módulo le permite realizar tanto el paralelismo de modelos como el paralelismo de datos simultáneamente, brindándole flexibilidad en su configuración de entrenamiento.
Puntos de referencia de rendimiento y escalabilidad
Para demostrar los beneficios de rendimiento logrados con varias GPU, echemos un vistazo a algunos puntos de referencia y estudios de escalabilidad.
Shallue et al. ...Traducción al español:
al. [4] realizaron un estudio sobre la escalabilidad del entrenamiento de aprendizaje profundo utilizando TPUs. Entrenaron un modelo ResNet-50 en el conjunto de datos ImageNet y observaron una escalabilidad casi lineal hasta 1024 TPUs. Con 1024 TPUs, lograron un tiempo de entrenamiento de solo 2.2 minutos por época, en comparación con 256 minutos por época cuando se utilizaba un solo TPU.
Escalabilidad de TPU Figura 4: Escalabilidad del entrenamiento de un modelo ResNet-50 en ImageNet utilizando TPUs[4].
De manera similar, Yamazaki et al. [5] demostraron la escalabilidad del entrenamiento multi-GPU utilizando el modelo BERT en el conjunto de datos SQuAD. Lograron una aceleración de 46.5x al usar 512 GPUs en comparación con una sola GPU, lo que demuestra el potencial para acelerar el entrenamiento de modelos de lenguaje a gran escala.
Modelos de implementación para el aprendizaje profundo multi-GPU
Al implementar soluciones de aprendizaje profundo multi-GPU, hay varios modelos de implementación a considerar, cada uno con sus propias ventajas y casos de uso.
Servidores GPU: Combinando CPUs y GPUs
Los servidores GPU son máquinas poderosas que incorporan múltiples GPUs junto con uno o más CPUs. En esta configuración, los CPUs actúan como el centro de gestión central, distribuyendo tareas a las GPUs y recopilando los resultados. Los servidores GPU son ideales para implementaciones a pequeña escala o experimentación, lo que le permite prototipar y probar su código multi-GPU antes de escalarlo.
Clústeres GPU: Escalando con múltiples nodos
Los clústeres GPU consisten en múltiples nodos, cada uno con una o más GPUs. Estos clústeres pueden ser homogéneos (todos los nodos tienen la misma configuración de GPU) o heterogéneos (los nodos tienen diferentes configuraciones de GPU). Los clústeres GPU le permiten escalar sus cargas de trabajo de aprendizaje profundo, entrenar modelos muy grandes o procesar conjuntos de datos masivos.
Kubernetes para la orquestación de GPU
Kubernetes es una popular plataforma de orquestación de contenedores que admite el uso de GPUs en entornos contenedorizados. Con Kubernetes, puede asignar dinámicamente GPUs a diferentes cargas de trabajo, asegurando una utilización eficiente de los recursos. Kubernetes proporciona portabilidad y s.
Conclusión
Los múltiples GPU se han convertido en una herramienta esencial para acelerar el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo. Al aprovechar las estrategias de paralelismo, como el paralelismo de modelos y el paralelismo de datos, puedes aprovechar el poder de múltiples GPU para entrenar modelos más grandes y procesar grandes cantidades de datos en una fracción del tiempo.
Los marcos de aprendizaje profundo como TensorFlow y PyTorch proporcionan soporte integrado para el entrenamiento de múltiples GPU, lo que facilita la implementación de flujos de trabajo de entrenamiento distribuido. Los puntos de referencia de rendimiento y los estudios de escalabilidad demuestran los importantes aumentos de velocidad logrados con múltiples GPU, lo que demuestra su potencial para acelerar la investigación y las aplicaciones de aprendizaje profundo.
Ya sea que elijas implementar tus soluciones de múltiples GPU en servidores GPU, clústeres GPU o Kubernetes, es crucial considerar cuidadosamente tu modelo de implementación para lograr un rendimiento y escalabilidad óptimos.
A medida que el campo del aprendizaje profundo continúa evolucionando, la importancia de las múltiples GPU solo crecerá. Al dominar las técnicas y las mejores prácticas para el aprendizaje profundo de múltiples GPU, puedes mantenerte a la vanguardia de este emocionante campo y desbloquear nuevas posibilidades en inteligencia artificial.
Referencias
[1] Krizhevsky, A., Sutskever, I. y Hinton, G. E. (2012). Clasificación de ImageNet con redes neuronales convolucionales profundas. Avances en los sistemas de procesamiento de información neuronal, 25.
[2] Li, S., Zhao, Y., Varma, R., Salpekar, O., Noordhuis, P., Li, T., ... y Chintala, S. (2020). PyTorch distribuido: Experiencias en la aceleración del entrenamiento paralelo de datos. Preimpresión de arXiv: 2006.15704.
[3] Goyal, P., Dollár, P., Girshick, R., Noordhuis, P., Wesolowski, L., Kyrola, A., ... y He, K. (2017). SGD preciso y de lote grande: Entrenar ImageNet en 1 hora. Preimpresión de arXiv: 1706.02677.
[4] Shallue, C. J., Lee, J., Antognini, J., Sohl-Dickstein, J., Frostig, R. y Dahl, G. E. (201.8). Midiendo los efectos del paralelismo de datos en el entrenamiento de redes neuronales. Preimpresión de arXiv arXiv:1811.03600.
[5] Yamazaki, M., Kasagi, A., Tabuchi, A., Honda, T., Miwa, M., Fukumoto, N., ... y Tabaru, T. (2019). Otro SGD acelerado: entrenamiento de ResNet-50 en ImageNet en 74.7 segundos. Preimpresión de arXiv arXiv:1903.12650.