AI & GPU
Deep Learning Gpu

Hogyan értsük meg gyorsan a mély tanulás GPU-alapú alapokat

Bevezetés a mély tanulásba és a GPU-ba

I. Bevezetés a mély tanulásba és a GPU-ba

A. A mély tanulás meghatározása

A mély tanulás a gépi tanulás egyik alművészete, amely mesterséges neurális hálózatokat használ adatai tanulására és előrejelzések készítésére. Ezek a mély neurális hálózatok képesek bonyolult mintázatokat és reprezentációkat tanulni, ezért nagyon hatékonyak olyan feladatokban, mint az képfelismerés, a természetes nyelvfeldolgozás és a beszédfelismerés.

B. A GPU fontossága a mély tanulásban

A mély tanulás modellek kiképzéséhez és futtatásához szükséges számítási kapacitás hatalmas, gyakran meghaladja a hagyományos központi feldolgozó egységek (CPU) képességeit. A grafikus feldolgozó egységek (GPU-k), eredetileg a képek megjelenítéséhez tervezve, az előállított alkatrészek közül az ideálisabbak a mély tanulás számításigényes műveleteinek gyorsítására képes magas párhuzamos architektúrájuk és a neurális hálózatok kiképzésének és következtetésének számításigényes műveleteinek gyorsítására képes képességeik miatt.

II. Hardverkörnyezet megértése

A. CPU vs. GPU

1. CPU-architektúra és korlátok

A CPU-k általános célú számítástechnikára tervezettek, hangsúlyt fektetve az utasítások szekvenciális feldolgozására. Kiválóak olyan feladatokhoz, amelyek bonyolult vezérlési logikát és ágazati előrejelzést igényelnek, ami lehetővé teszi számukra a széles körű alkalmazások hatékony végrehajtását. Azonban a CPU-knak korlátozott számú magja van, és teljesítményüket gyakran a memória sávszélessége és késleltetése is korlátozza.

2. GPU-architektúra és előnyei

A GPU-k viszont a magas szinten párhuzamos számításokhoz vannak tervezve. Nagyszámú viszonylag egyszerű feldolgozási maggal rendelkeznek, amelyeket CUDA-magoknak vagy adatfolyam-feldolgozóknak nevezünk, és amelyek optimalizáltak több adatponton egyszerre elvégzett műveletek végrehajtására. Ez a párhuzamos architektúra rendkívül hatékonyá teszi a GPU-kat a mély tanulási algoritmusok alapját képező mátrix- és vektori műveletek területén.

B. GPU-generációk

1. CUDA-képes GPU-k

A GPU-k széles körű használatában a CUDA (Compute Unified Device Architecture) fejlesztése kritikus tényezővé vált a mély tanulásban. A CUDA-képes GPU-k programozási modellt és szoftverrendszer-támogatást nyújtanak, amely lehetővé teszi a fejlesztők számára a GPU párhuzamos feldolgozási lehetőségeinek kihasználását az általános célú számítási feladatok, beleértve a mély tanulási alkalmazások körében is.

2. Tensor-magok és jelentőségük

A legújabb időkben a NVIDIA bemutatta a Tensor-magokat, amelyek a GPU-n belül található, a mély tanulásban gyakran használt mátrix-mátrix szorzásokhoz és összegezésekhez optimalizált speciális hardveregységek. A Tensor-magok jelentősen javítják a mély tanulás terhelést és energiahatékonyságát, különösen a nagy mátrixműveleteket igénylő feladatok esetén.

III. Mély tanulási keretrendszerek és a GPU támogatása

A. Népszerű mély tanulási keretrendszerek

1. TensorFlow

A TensorFlow egy Google által fejlesztett nyílt forrású gépi tanulási keretrendszer, amely kiváló támogatást nyújt a GPU-gyorsításhoz. Lehetővé teszi a fejlesztők számára a NVIDIA CUDA- és cuDNN-könyvtárak kihasználását a GPU-hardver előnyeinek kihasználására mély tanulási feladatok során.

2. PyTorch

A PyTorch egy másik népszerű nyílt forrású mély tanulási keretrendszer, amelyet a Facebook AI Research laboratóriuma fejlesztett. A PyTorch szorosan integrálódik a CUDA-képes GPU-kkal, lehetővé téve hatékony GPU-gyorsított kiképzést és következtetést.

3. Keras

A Keras egy magasabb szintű neurális hálózati API, amely a TensorFlow, a CNTK vagy a Theano tetején fut. Könnyen használható felületet biztosít a mély tanulási modellek építéséhez és kiképzéshez, és támogatja a GPU-gyorsítást a támogató TensorFlow vagy Theano háttérprogramokon keresztül.

4. NVIDIA CUDA Deep Neural Network könyvtár (cuDNN)

A cuDNN egy NVIDIA által fejlesztett mély neurális hálózatokhoz optimalizált, GPU-gyorsított primitív könyvtár. Hatékonyan optimalizált megvalósításokat biztosít a közönséges mély tanulási műveletek, például a konvolúció, a csoportosítás és az aktivációs függvények terén, és széles körben használják a mély tanulási keretrendszerek a GPU-hardver kihasználására.

B. GPU-gyorsítás mély tanulási keretrendszerekben

1. A keretrendszer kódjának optimalizálása a GPU végrehajtásához

A TensorFlow és a PyTorch mély tanulási keretrendszerek gyakran automatikus GPU-gyorsítást biztosítanak az alapvető műveletek optimalizálásával CUDA-képes GPU-kon történő végrehajtásra. Ide tartozik a hatékony memóriakezelés, a kernel indítások és a cuDNN-szerű könyvtárakkal való integráció.

2. GPU-gyorsított könyvtárak integrálása (pl. cuDNN)

A mély tanulási keretrendszerek tovább javíthatják a GPU teljesítményét a NVIDIA cuDNN-hez hasonló specializált könyvtárakkal történő integrálással. Ezek a könyvtárak nagymértékben optimalizáltak a közönséges mély tanulási műveletek megvalósítására, teljes mértékben kihasználva a GPU párhuzamos feldolgozási képességét.

IV. GPU-hardver kiválasztása mély tanuláshoz

A. Fontolóra veendő tényezők

1. GPU-memória

A GPU rendelkezésre álló memória mennyisége kritikus tényező, mivel a mély tanulási modellek nagy mennyiségű memóriát igényelhetnek a modellelemek, az előzetes aktivációk és a bemeneti/kimeneti adatok tárolásához a kiképzés és a következtetés során.

2. GPU számítási kapacitása

A CUDA-magok száma, az órajel és az összes lebegőpontos művelet másodpercenként (FLOPS) közvetlenül befolyásolja a GPU képességét a mély tanulási terhelések gyorsításához, különösen a számításigényes kiképzési fázis alatt.

3. GPU-architektúra (pl. CUDA-magok, Tensor-magok)

A GPU konkrét architektúrája, például a CUDA-magok száma és konfigurációja, valamint a Tensor-magok jelentősen befolyásolhatják a teljesítményét a mély tanulási feladatokkal szemben.

4. Energiafogyasztás és hűtési követelmények

A mély tanulási terhelések magas energiafelhasználással járhatnak, ezért figyelembe kell venni a GPU energiafogyasztását és hűtési követelményeit, különösen a nagy léptékű telepítések vagy az élmezőgazdasági környezetek esetén.

B. GPU összehasonlítása és benchmarkolása

1. NVIDIA GPU-paletta (például GeForce, Quadro, Tesla)

Az NVIDIA különböző GPU termékeket kínál, mindegyiknek saját erőssége és célja van. A GeForce sorozat a fogyasztói és játékalkalmazásokhoz van tervezve, míg a Quadro és a Tesla sorozatok a professzionális és vállalati szintű mély tanulási terhelésekhez készült.

2. AMD GPU lehetőségek

Bár az NVIDIA uralja a mély tanulás GPU piacát, az AMD is versenyképes GPU lehetőségeket kínálhat, amelyek jó teljesítményt és értéket nyújthatnak bizonyos mély tanulási felhasználási esetekben.

3. Benchmarking eszközök és metrikák (pl. FLOPS, memória sávszélessége)

A különböző GPU-k teljesítményének összehasonlításához fontos olyan benchmarking eszközöket és metrikákat használni, amelyek relevánsak a konkrét terhelések és követelmények szempontjából. Ezek közé tartoznak a FLOPS, a memória sávszélesség és a MLPerf nevű szakértői mély tanulási benchmarkok.

V. GPU-gyorsított mély tanulási munkafolyamatok

A. Adat előkészítése és kibővítése GPU-kon

1. Kép- és videó előfeldolgozás

Sok mély tanulási modell, különösen a számítógépes látás feladatokban, nagy mértékű előfeldolgozást igényel a bemeneti adatok méretezése, normalizálása és színtértkonverziója során. Ezeket a műveleteket hatékonyan párhuzamosíthatjuk és gyorsíthatjuk a GPU-kon.

2. Adatbővítési technikák

Az adatbővítés egy gyakori technika a mély tanulásban, amely mesterségesen növeli a kiképző adathalmaz sokszínűségét különféle transzformációk alkalmazásával, például forgatás, nagyítás és tükrözés. A GPU-gyorsítás jelentősen felgyorsíthatja ezeknek az előállított mintáknak a létrehozási folyamatát.

B. Modell kiképzése GPU-kon

1. Batch feldolgozás és párhuzamos kiképzés

A mély tanulási modelleket általában mini-tömbös gradienscsökkenéssel képzik, ahol a modell paramétereit egy kis részhalmaz alapján frissítik a kiképzési adatokból számított gradiensek alapján. A GPU-k kiemelkedően alkalmasak ezekre a párhuzamos tömbös számításokra, ami jelentős gyorsulást eredményez a kiképzési folyamatban.

2. Keverékpontosságú kiképzés

A keverékpontosságú kiképzés egy olyan technika, amely kihasználja a modern GPU-kben található speciális Tensor-magokat, hogy alacsonyabb pontosságban (pl. float16) végezhessünk számításokat, miközben megőrizzük a modell pontosságát. Ez jelentős teljesítménynövekedéshez és csökkentett memóriahasználathoz vezethet a kiképzés során.

3. Többszörös GPU-n történő párhuzamos kiképzés

Nagy léptékű mély tanulási modellek és adatkészletek esetén a kiképzés párhuzamosítható több GPU-n, akár egyetlen gépen belül, akár egy elosztott rendszerben. Ez lineáris gyorsulást biztosíthat a kiképzési időben, de gondos kezelést igényel az adatok és a modell párhuzamosításához.

C. Következtetés és telepítés

1. GPU-gyorsított következtetés

Miután egy mély tanulási modellt kiképeztek, a következtetés (vagy predikció) szakasz is haszonélvezheti a GPU-gyorsítást. A GPU-k hatékonyan elvégezhetik a predikciókhoz szükséges mátrixműveleteket, ami gyorsabb válaszidőt és nagyobb adagolási képességet eredményez.

2. Modellek telepítése GPU-val rendelkező perifériákon

Az élmezőgazdasági számítógép használatának növekedése arra ösztönözte az NVIDIA és az Intel a GPU-accelerált perifériák, például a Jetson és az Intel Neural Compute Stick fejlesztését. Ezek a készülékek képesek a mély tanulási modellek közvetlen futtatására az élmezőgazdaságban, csökkentve a válaszidőt és a felhőkapcsolat szükségességét.

Konvolúciós neurális hálózatok (CNN-ek)

A konvolúciós neurális hálózatok (CNN-ek) egy speciális típusú neurális hálózat, amelyek különösen jól alkalmazhatók képfeldolgozási és képadatok elemzési feladatokra. A CNN-ek az emberi látókéreg struktúrájából inspirálódtak, és arra vannak tervezve, hogy automatikusan kivonják és megtanulják a nyers képadatokból származó jellemzőket.

A CNN architektúra kulcsfontosságú elemei:

  1. Konvolúciós rétegek: Ezek a rétegek alkalmazzák a tanulható szűrőket (más néven magokat) a bemeneti képre. Minden szűrő felelős egy adott tulajdonság vagy mintázat észleléséért a képen, például élek, formák vagy textúrák. A konvolúciós réteg kimenete egy jellemzőtérkép, amely reprezentálja ezeknek a tulajdonságoknak a jelenlétét és helyét a bemeneti képen.

  2. Pooling rétegek: A pooling rétegek szolgálnak a jellemzőtérképek térbeli dimenzióinak csökkentésére, miközben megőrzik a legfontosabb információt. A leggyakoribb pooling művelet a max pooling, amely kiválasztja a jellemzőtérkép kis térbeli régiójában található maximális értéket.

  3. Teljesen összekapcsolt rétegek: Miután a konvolúciós és pooling rétegek kinyerték a releváns tulajdonságokat a bemeneti képből, a CNN utolsó rétegei teljesen összekapcsolt rétegek, hasonlóan a hagyományos neurális hálózatokban használtakhoz. Ezek a rétegek felelősek a bemeneti kép osztályozásáért a kinyert tulajdonságok alapján.

Itt egy példa egy egyszerű CNN architektúrára képek osztályozásához:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
 
# Definiálja a CNN modellt
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'))
 
# Fordítsa össze a modellt
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

Ebben a példában a CNN modell három konvolúciós rétegből, két max pooling rétegből, egy kiegyenlítő rétegből és két teljesen összekapcsolt rétegből áll. A modell bemenete egy 28x28 képpontos szürkeárnyalatos kép, és a kimenet egy valószínűségi eloszlás 10 osztályra (a klasszikus MNIST szám osztályozási feladat).

Ismétlődő neurális hálózatok (RNN-ek)

Az ismétlődő neurális hálózatok (RNN-ek) olyan típusú neurális hálózatok, amelyeket szekvenciális adatok, például szöveg, beszéd vagy idősor adatok feldolgozására terveztek. A feedforward neurális hálózatokkal ellentétben, amelyek minden bemenetet függetlenül dolgoznak fel, az RNN-ek fenntartanak egy rejtett állapotot, amelyet minden időlépésben frissítenek, lehetővé téve az elemek közötti függőségek megragadását a sorozatban.

Az RNN architektúra kulcsfontosságú komponensei:

  1. Bemeneti sorozat: Az RNN bemenete egy adatsorozat, például egy szövegmondat vagy érzékelő olvasásainak idősora.

  2. Rejtett állapot: Az RNN rejtett állapota reprezentálja a hálózat belső memóriáját, amelyet minden időlépésben az aktuális bemenet és az előző rejtett állapot alapján frissítenek.

  3. Kimeneti sorozat: Az RNN kimenete lehet egy sorozat előrejelzések, egyet minden időlépésben az bemeneti sorozatban, vagy egyetlen előrejelzés az egész bemeneti sorozaton alapulva.

Itt egy példa egy egyszerű RNN-re szöveggeneráláshoz:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
 
# Definiálja az RNN modellt
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=1000, output_dim=128, input_length=20))
model.add(LSTM(128))
model.add(Dense(1000, activation='softmax'))
 
# Fordítsa össze a modellt
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')

Ebben a példában az RNN modell egy beágyazási rétegből, egy LSTM (Long Short-Term Memory) rétegből és egy sűrű kimeneti rétegből áll. Az beágyazási réteg átalakítja a bemeneti szöveget egy sűrű vektorok sorozatává, amelyeket aztán az LSTM réteg dolgoz fel. Az LSTM réteg minden időlépésben frissíti a rejtett állapotát, lehetővé téve a szavak közötti függőségek megragadását a bemeneti sorozatban. Végül, a sűrű kimeneti réteg előállít egy valószínűségi eloszlást a training adatokban található 1000 leggyakoribb szóra, amelyet új szöveg generálásához lehet használni.

Átviteli tanulás

Az átviteli tanulás egy erőteljes technika a mély tanulásban, amely lehetővé teszi a korábban tanult modell "általunk történő finomhangolását" egy másik, de kapcsolódó feladat megoldása érdekében. Ez különösen hasznos lehet, ha korlátozott mennyiségű edző adatunk van a specifikus problémára nézve, mivel a korábban tanult modellt kiindulópontnak használhatjuk, majd finomhangolhatjuk a saját adatainkra.

A mély tanulás modelljeinek átviteli tanulással való folyamata általában a következő:

  1. Válasszon egy előre tanított modellt: Válasszon egy olyan előre tanított modellt, amelyet egy nagy adatkészleten tanítottak, és releváns a problématérnek. Népszerű előre tanított modellek közé tartoznak a VGG, a ResNet és a BERT, többek között.

  2. Fagyasztja a bázis modellt: Fagyasztja a bázis modell súlyait, hogy a korábban tanult modell által megtanult jellemzők ne legyenek felülírva a finomhangolási folyamat során.

  3. Új fejet ad hozzá: Adjon hozzá egy új réteghalmazt (gyakran "head" néven nevezik) a korábban tanult modellhez, amelyet a saját feladatára trénelni fog. Ez az új fej lesz felelős a végső előrejelzésért vagy osztályozásért.

  4. Finomhangolja a modellt: Trénelje az új fej rétegeit, miközben a bázis modellt fagyasztva tartja. Ez lehetővé teszi a modellnek, hogy alkalmazkodjon a specifikus problémához anélkül, hogy elveszítené a korábban tanult modell által megtanult általános jellemzőket.

Itt egy példa az átviteli tanulásra egy előre tanított VGG16 modellen alapuló képosztályozáshoz:

from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
from tensorflow.keras.models import Model
 
# Töltse be az előre tanított VGG16 modellt, kizárva a tetejét (teljesen összekapcsolt) rétegeket
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
 
# Fagyasztja a bázis modellt
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False
 
# Adjon hozzá egy új fejet a modellhez
x = base_model.output
x = Flatten()(x)
x = Dense(256, activation='relu')(x)
output = Dense(10, activation='softmax')(x)
 
# Hozza létre a végső modellt
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=output)
 
# Fordítsa össze a modellt
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

Ebben a példában az előre tanított VGG16 modelllel kezdünk, amelyet az ImageNet adatkészleten tanítottak. Eltávolítjuk a tetejét (teljesen összekapcsolt) rétegeket a modellből, majd hozzáadunk egy új fejet, amely egy kiegyensúlyozási réteget, egy 256 egységű és ReLU aktivációjú sűrű réteget, valamint egy végső sűrű réteget tartalmaz. A modell bázisának fagyasztásával és csak az új fejet trénelve kihasználhatjuk a korábban tanult VGG16 modell által megtanult általános képjellemzőket, és alkalmazkodhatunk saját osztályozási problémánkhoz, akár relatíve kevés edzőadat mellett is.

Következtetés

Ebben a bemutatóban több fontos mély tanulási fogalmat és technikát vizsgáltunk, beleértve a konvolúciós neurális hálózatokat (CNN-eket) képfeldolgozáshoz, az ismétlődő neurális hálózatokat (RNN-eket) szekvenciális adatokhoz és az átviteli tanulást a előre tanított modellek kihasználásához.

A CNN-ek erőteljes eszközök a nyers képadatok tulajdonságainak kinyerésére és tanulására, így rendkívül hatékonyak számos számítógépes látással kapcsolatos feladatban. Az RNN-ek viszont olyan szekvenciális adatok feldolgozására terveztek, mint a szöveg vagy idősor, a sorozaton belüli függőségek megőrzése céljából egy belső állapot fenntartásával.

Az átviteli tanulás egy erőteljes technika, amely lehetővé teszi a korábban tanult modellek tudását és jellemzőit az egyik problémától eltérő, de kapcsolódó probléma megoldására használni. Ez különösen hasznos lehet, ha korlátozott mennyiségű edzőadatunk van a specifikus problémánkra nézve, mivel kiindulópontként használhatjuk a korábban tanult modellt, majd finomhangolhatjuk a saját adatainkra.

A mély tanulás ezen fogalmak és technikák tudatában hatékonyabb és hatékonyabb modelleket építhet széles körű alkalmazásokhoz, a képek felismerésétől a természetes nyelvfeldolgozáson és túl.

Cpu Vs Gpu in AiDeep Learning Multiple Gpus