Hogyan építsünk több GPU-t a mélytanuláshoz

A mélytanulás forradalmasította a mesterséges intelligencia területét, lehetővé téve a gépek számára, hogy hatalmas mennyiségű adatból tanuljanak és pontos előrejelzéseket készítsenek. Azonban a mélytanulási modellek betanítása időigényes és számításigényes folyamat. Itt jönnek képbe a több GPU-k, amelyek hatékony megoldást kínálnak a betanítási folyamat felgyorsítására. Ebben a cikkben megvizsgáljuk, hogyan lehet kihasználni a több GPU-t a mélytanulásban, beleértve a párhuzamossági stratégiákat, a népszerű keretrendszerek többGPU-támogatását, a teljesítményméréseket és az üzembe helyezési modelleket.

A több GPU előnyeinek megértése a mélytanulásban

A GPU-k váltak a mélytanulás alapvető hardverévé, mivel képesek a párhuzamos feldolgozásra. Ellentétben a CPU-kkal, amelyek a komplex logika és az általános feladatok kezelésében jeleskednek, a GPU-k a rendkívül ismétlődő és párhuzamos számításokra vannak tervezve. Több GPU használatával jelentősen felgyorsíthatjuk a mélytanulási modellek betanítását, lehetővé téve, hogy nagyobb adatkészleteket dolgozzunk fel és pontosabb modelleket építsünk rövidebb idő alatt.

A mélytanulás felgyorsítása párhuzamos feldolgozással

A több GPU használatának egyik fő előnye a betanítási folyamat párhuzamosítása. Ahelyett, hogy az adatokat szekvenciálisan dolgoznánk fel, eloszthatjuk a terhelést több GPU között, lehetővé téve, hogy azok egyidejűleg dolgozzanak. Ez a párhuzamos feldolgozás jelentős teljesítménynövekedéshez vezethet, gyakran csökkentve a betanítási időt napokról vagy hetekről néhány órára.

Például Krizhevsky et al. [1] tanulmánya bemutatta, hogy 2 GPU használata 1,7-szeres gyorsulást biztosít egyetlen GPU-hoz képest egy konvolúciós neurális hálózat (CNN) ImageNet adatkészleten történő betanításakor. Továbbá 4 GPU-val 3,5-szeres, 8 GPU-val pedig 6,2-szeres gyorsulást értek el, demonstrálva a többGPU-betanítás skálázhatóságát.

Többgpus gyorsulás *1. ábra:Több GPU használatával elért gyorsulás egy CNN ImageNet-en történő betanításakor[1].

Memóriakorlátok leküzdése modell-párhuzamossággal

A több GPU másik előnye a memóriakorlátok leküzdésének képessége. Nagy és komplex mélytanulási modellek betanításakor a modell paraméterei meghaladhatják egy egyetlen GPU memóriakapacitását. A modell-párhuzamosság alkalmazásával a modellt több GPU között oszthatjuk fel, lehetővé téve, hogy minden GPU a modell egy részét kezelje. Ez lehetővé teszi olyan modellek betanítását, amelyek egyébként nem fértek volna el egyetlen GPU-n.

Többgpus mélytanulás párhuzamossági stratégiái

A több GPU erejének teljes kihasználásához párhuzamossági stratégiákat kell implementálnunk a mélytanulási munkafolyamatainkban. A párhuzamosságnak két fő megközelítése van: modell-párhuzamosság és adat-párhuzamosság.

Modell-párhuzamosság: Modellek felosztása GPU-k között

A modell-párhuzamosság egy mélytanulási modell kisebb almodellekre osztását és minden almodell hozzárendelését egy-egy különböző GPU-hoz jelenti. Ez a stratégia különösen hasznos, amikor nagy méretű modellekkel dolgozunk, amelyek nem férnek el egyetlen GPU memóriájában. A modell több GPU közötti elosztásával párhuzamosan tudhatjuk betanítani a teljes modellt, ahol minden GPU a modell egy adott részére koncentrál.

Modell-párhuzamosság 2. ábra: A modell-párhuzamosság illusztrációja, ahol a modell több GPU között van felosztva[2].

Adat-párhuzamosság: Adatok elosztása GPU-k között

Az adat-párhuzamosság ezzel szemben ugyanazon modell többszörös replikáinak létrehozását és minden replika hozzárendelését egy-egy különböző GPU-hoz jelenti. Minden GPU a betanítási adatok egy részhalmazát dolgozza fel párhuzamosan, és a replikák összes gradienséből átlagolják a modell paramétereinek frissítését. Az adat-párhuzamosság akkor hatékony, ha nagy adatkészlettel rendelkezünk, amely könnyen osztható kisebb részhalmazokra.

Adat-párhuzamosság 3. ábra: Az adat-párhuzamosság illusztrációja, ahol az adatok több GPU között vannak elosztva[2].

Goyal et al. tanulmánya[3] bemutatta a hatékonyságot.Itt a magyar fordítás a megadott markdown fájlhoz. A kódhoz tartozó megjegyzéseket fordítottam le, de a kódot nem módosítottam.

Többes GPU-támogatás a mélytanulási keretrendszerekben

A népszerű mélytanulási keretrendszerek, mint a TensorFlow és a PyTorch, beépített támogatást nyújtanak a többes GPU-s tanításhoz, megkönnyítve a több GPU kihasználását.

TensorFlow: Elosztott stratégiák a többes GPU-s tanításhoz

A TensorFlow kínálja a tf.distribute.Strategy API-t, amely lehetővé teszi, hogy eloszthasd a tanítási terhelést több GPU vagy akár több gép között. A MirroredStrategy kifejezetten a többes GPU-s tanításhoz lett kialakítva egyetlen gépen, míg a TPUStrategy lehetővé teszi, hogy Tensor Processing Unit-okat (TPU) használj a gyorsított tanításhoz.

A TensorFlow elosztott stratégiáival könnyen szegmentálhatod az adatkészleted, létrehozhatod a modell replikáit, és átlagolhatod a gradienseket a GPU-k között. A keretrendszer kezeli az elosztott tanítás alacsony szintű részleteit, lehetővé téve, hogy a modellek építésére és tanítására koncentrálhass.

PyTorch: Párhuzamossági osztályok a többes GPU-s tanításhoz

A PyTorch több párhuzamossági osztályt biztosít a többes GPU-s tanítás megkönnyítésére. A DataParallel osztály lehetővé teszi, hogy eloszthasd a modell replikáit több GPU között egyetlen gépen, míg a DistributedDataParallel osztály kiterjeszti ezt a funkcionalitást, hogy támogassa az elosztott tanítást több gép között.

A PyTorch emellett kínálja a model_parallel modult, amely lehetővé teszi, hogy nagy modelleket osszál szét több GPU között. Ez a modul lehetővé teszi, hogy egyszerre végezz modell-párhuzamosságot és adat-párhuzamosságot, rugalmasságot biztosítva a tanítási beállításaidban.

Teljesítmény-tesztek és skálázhatóság

A több GPU által elérhető teljesítménynövekedés bemutatására nézzünk meg néhány teljesítmény-tesztet és skálázhatósági tanulmányt.

Shallue és társai ...Itt a magyar fordítás a megadott markdown fájlhoz. A kódhoz tartozó megjegyzéseket fordítottam le, de nem adtam hozzá további megjegyzéseket a fájl elejéhez.

al. [4] egy tanulmányt végzett a mély tanulás képzésének skálázhatóságáról TPU-k használatával. Egy ResNet-50 modellt képeztek ki az ImageNet adatkészleten, és közel lineáris skálázást figyeltek meg akár 1024 TPU-ig. 1024 TPU-val mindössze 2,2 perc volt egy epoch képzési ideje, szemben a 256 perccel, amikor csak egy TPU-t használtak.

TPU Skálázhatóság 4. ábra: ResNet-50 modell képzésének skálázhatósága ImageNet-en TPU-k használatával[4].

Hasonlóképpen, Yamazaki et al. [5] a többGPU-s képzés skálázhatóságát mutatta be a BERT modell esetén a SQuAD adatkészleten. 46,5-szeres gyorsulást értek el 512 GPU használatával egyetlen GPU-hoz képest, bemutatva a nagy nyelvi modellek képzésének gyorsításának lehetőségét.

Többgpus Mély Tanulás Üzembe Helyezési Modelljei

Többgpus mély tanulási megoldások üzembe helyezésekor több üzembe helyezési modell közül lehet választani, mindegyiknek megvannak a maga előnyei és használati esetei.

GPU Szerverek: CPU-k és GPU-k Kombinálása

A GPU szerverek olyan erős gépek, amelyek több GPU-t tartalmaznak egy vagy több CPU mellett. Ebben a beállításban a CPU-k szolgálnak központi irányítási központként, elosztva a feladatokat a GPU-knak és összegyűjtve az eredményeket. A GPU szerverek ideálisak a kisebb léptékű üzembe helyezésekhez vagy kísérletezéshez, lehetővé téve, hogy többgpus kódját tesztelje és próbálja ki, mielőtt skálázná.

GPU Fürtök: Skálázás Több Csomóponttal

A GPU fürtök több csomópontból állnak, mindegyik tartalmazhat egy vagy több GPU-t. Ezek a fürtök lehetnek homogének (minden csomópont ugyanolyan GPU-konfigurációval rendelkezik) vagy heterogének (a csomópontok különböző GPU-konfigurációkkal rendelkeznek). A GPU fürtök lehetővé teszik a mély tanulási terhelések skálázását, nagyon nagy modellek képzését vagy hatalmas adatkészletek feldolgozását.

Kubernetes a GPU Ütemezéshez

A Kubernetes egy népszerű konténer-ütemezési platform, amely támogatja a GPU-k használatát konténeralapú környezetekben. A Kubernetes segítségével dinamikusan allokálhatja a GPU-kat különböző terhelésekhez, biztosítva az erőforrások hatékony kihasználását. A Kubernetes portabilitást és s.Itt a magyar fordítás a megadott markdown fájlhoz. A kódhoz tartozó megjegyzéseket fordítottam le, de a kódot nem módosítottam.

Következtetés

A több GPU használata elengedhetetlen eszközzé vált a mélytanulási modellek képzésének felgyorsításában. A párhuzamossági stratégiák, mint a modell-párhuzamosság és az adat-párhuzamosság kihasználásával, több GPU segítségével nagyobb modellek képzését és hatalmas mennyiségű adat feldolgozását végezhetjük el töredék idő alatt.

A TensorFlow és a PyTorch mélytanulási keretrendszerek beépített támogatást nyújtanak a több GPU-s képzéshez, megkönnyítve az elosztott képzési munkafolyamatok megvalósítását. A teljesítmény-tesztek és a skálázhatósági tanulmányok jelentős gyorsulást mutatnak a több GPU használatával, bemutatva a lehetőségeket a mélytanulási kutatások és alkalmazások felgyorsításában.

Akár GPU-szervereken, GPU-fürtökön vagy Kubernetes-en helyezi üzembe a több GPU-s megoldásait, a telepítési modell gondos mérlegelése kulcsfontosságú az optimális teljesítmény és skálázhatóság érdekében.

Ahogy a mélytanulás területe tovább fejlődik, a több GPU használatának fontossága csak növekedni fog. A több GPU-s mélytanulás technikáinak és legjobb gyakorlatainak elsajátításával az élvonalban maradhat ezen izgalmas területen, és új lehetőségeket tárhat fel a mesterséges intelligencia terén.

Hivatkozások

[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. (201.8). A neurális hálózat képzésének adatpárhuzamosságának hatásainak mérése. arXiv előnyomtatvány arXiv:1811.03600.

[5] Yamazaki, M., Kasagi, A., Tabuchi, A., Honda, T., Miwa, M., Fukumoto, N., ... és Tabaru, T. (2019). Még egy felgyorsított SGD: ResNet-50 képzés ImageNet-en 74,7 másodperc alatt. arXiv előnyomtatvány arXiv:1903.12650.