راهنمای سریع درک ضروریات GPU یادگیری عمیق

مقدمه ای بر یادگیری عمیق و GPU ها

I. مقدمه ای بر یادگیری عمیق و GPU ها

A. تعریف یادگیری عمیق

یادگیری عمیق زیرمجموعه ای از یادگیری ماشین است که از شبکه های عصبی مصنوعی با چندین لایه استفاده می کند تا از داده ها یاد بگیرد و پیش بینی هایی انجام دهد. این شبکه های عصبی عمیق قادر به یادگیری الگوها و نمایش های پیچیده هستند که آنها را برای وظایف مانند تشخیص تصاویر، پردازش زبان طبیعی و تشخیص گفتار بسیار موثر می سازد.

B. اهمیت GPU در یادگیری عمیق

قدرت محاسباتی مورد نیاز برای آموزش و اجرای مدل های یادگیری عمیق بسیار زیاد است که اغلب توانایی های واحدهای پردازش مرکزی (CPU ها) را فراتر می رود. واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) که در ابتدا برای رندری کردن گرافیک طراحی شده اند، به عنوان سخت افزار دست اول برای یادگیری عمیق به دلیل معماری بسیار موازی و قابلیت شتاب دادن به عملیات های محاسباتی مرتبط با آموزش و استنتاج شبکه های عصبی به کار می روند.

II. درک چشم انداز سخت افزاری

A. CPU در مقابل GPU

1. معماری و محدودیت های CPU

CPU ها برای محاسبات عمومی طراحی شده اند و تمرکز بر متوالی کردن اجرای دستورات دارند. آنها در وظایفی که نیازمند جریان کنترل و پیش بینی شاخه ای است، عالی عمل می کنند و به همین دلیل برای محدوده وسیعی از برنامه ها مناسب هستند. با این حال، CPU ها تعداد محدودی هسته دارند و عملکرد آنها به طور معمول تحت محدودیت پهنای باند حافظه و تاخیر قرار دارد.

2. معماری و مزایای GPU

در مقابل، GPU ها برای محاسبات بسیار موازی طراحی شده اند. آنها دارای تعداد زیادی هسته پردازشی نسبتاً ساده به نام هسته های CUDA یا هسته های پردازش جریانی هستند که برای انجام عملیات های یکسان بر روی چندین نقطه داده بهینه شده اند. این معماری موازی باعث می شود که GPU ها در عملیات های ماتریس و بردار که در اصل الگوریتم های یادگیری عمیق استفاده می شوند، بسیار کارآمد باشند.

B. نسل های GPU

1. GPU های قابل فعالسازی CUDA

توسعه CUDA (معماری واحد مشترک محاسباتی) توسط NVIDIA عاملی بسیار مهم در پذیرش گسترده GPU ها برای یادگیری عمیق بوده است. GPU های قابل فعالسازی CUDA یک مدل برنامه نویسی و پشته نرم افزاری را فراهم می کنند که به توسعه دهندگان امکان استفاده از قابلیت های پردازشی موازی GPU را برای محاسبات عمومی، از جمله برنامه های یادگیری عمیق فراهم می کند.

2. هسته های تانسور و اهمیت آنها

به تازگی، NVIDIA هسته های تانسور را معرفی کرده است که واحدهای سخت افزاری ویژه در داخل GPU های آنها هستند و برای ضرب و جمع ماتریس به کار می روند که در یادگیری عمیق به طور معمول استفاده می شوند. هسته های تانسور عملکرد و کارایی کارهای یادگیری عمیق را به طور قابل توجهی بهبود می بخشند، به ویژه برای وظایفی که عملیات های ماتریس بزرگ را در بر می گیرند.

III. چارچوب های یادگیری عمیق و پشتیبانی GPU

A. چارچوب های یادگیری عمیق محبوب

1. TensorFlow

TensorFlow یک چارچوب یادگیری ماشین منبع باز است که توسط گوگل توسعه یافته است و پشتیبانی عالی از شتاب دهنده GPU را فراهم می کند. این به توسعه دهندگان امکان استفاده از کتابخانه های CUDA و cuDNN NVIDIA برای بهره گیری از سخت افزار GPU برای وظایف یادگیری عمیق را می دهد.

2. PyTorch

PyTorch چارچوب یادگیری عمیق منبع باز دیگری است که توسط آزمایشگاه هوش مصنوعی فیس بوک توسعه یافته است. PyTorch به طور سیستماتیک با GPU های قابل فعالسازی CUDA هماهنگی می کند و امکان آموزش و استنتاج موثر مبتنی بر GPU را فراهم می کند.

3. Keras

Keras یک رابط بالا برای شبکه های عصبی است که روی TensorFlow ، CNTK یا Theano اجرا می شود. این یک رابط کاربری کاربر پسند برای ساخت و آموزش مدل های یادگیری عمیق ارائه می دهد و همچنین با عملکرد سخت افزاری GPU از طریق سربکندهای زیرین TensorFlow یا Theano سازگار است.

4. کتابخانه شبکه های عمیق CUDA معماری NVIDIA (cuDNN)

cuDNN یک کتابخانه سخت افزار شتاب دهنده ای برای شبکه های عصبی عمیق است که توسط NVIDIA توسعه یافته است. این پیاده سازی های بهینه شده برای عملیات های رایج یادگیری عمیق مانند کانولوشن، پول و توابع فعال سازی را فراهم می کند و توسط چارچوب های یادگیری عمیق به منظور بهره گیری از سخت افزار GPU به طور گسترده استفاده می شود.

B. شتاب دهنده GPU در چارچوب های یادگیری عمیق

1. بهینه سازی کد چارچوب برای اجرای GPU

چارچوب های یادگیری عمیق مانند TensorFlow و PyTorch اغلب از شتاب دهنده GPU خودکار با بهینه سازی عملیات هسته ای خود برای اجرا در GPU های قابل فعالسازی CUDA بهره می برند. این شامل مدیریت حافظه کارآمد، راه اندازی هسته ها و یکپارچه سازی با کتابخانه های مانند cuDNN است.

2. یکپارچه سازی با کتابخانه های شتاب دهنده GPU (مانند cuDNN)

چارچوب های یادگیری عمیق با یکپارچه سازی با کتابخانه های تخصصی مانند cuDNN همچنین می توانند عملکرد GPU را بهبود بخشند. این کتابخانه ها پیاده سازی های بهینه شده از عملیات های رایج یادگیری عمیق را فراهم می کنند و به طور کامل از توانایی های پردازشی موازی GPU بهره می برند.

IV. انتخاب سخت افزار GPU برای یادگیری عمیق

A. عوامل قابل توجه

1. حافظه GPU

مقدار حافظه در دسترس در یک GPU به عنوان عاملی حیاتی محسوب می شود، زیرا مدل های یادگیری عمیق ممکن است نیاز به مقادیر بزرگ حافظه برای ذخیره پارامترهای مدل، فعالیت های میانی و داده ورودی / خروجی در طول آموزش و استنتاج داشته باشند.

2. قدرت محاسبه GPU

تعداد هسته های CUDA، سرعت ساعت و عملیات پردازشی اعشاری به ثانیه (FLOPS که Floating Point Operations Per Second معروف است) یک GPU بر روی توانایی آن برای شتاب دادن به بارهای کاری یادگیری عمیق، به ویژه در مرحله آموزش محاسباتی بسیار موثر هستند.

3. معماری GPU (مثل هسته های CUDA، هسته های تانسور)

معماری خاص یک GPU، مانند تعداد و پیکربندی هسته های CUDA و همچنین وجود سخت افزارهای ویژه مانند هسته های تانسور، قابلیت تاثیر قابل توجهی بر عملکرد آن برای وظایف یادگیری عمیق دارد.

4. مصرف برق و نیاز به سرمایش

بارهای کاری یادگیری عمیق می توانند شدیداً نیاز به برق باشند و مصرف برق و نیازهای سرما خواهی سخت افزار GPU باید مد نظر قرار گیرد، به ویژه در زمینه استقرارهای بزرگ یا به موقعیت های محاسباتی لبه.

B. مقایسه و بنچمارک گذاری GPU

1. تشکیل محصولات GPU NVIDIA (مانند GeForce، Quadro، Tesla)

NVIDIA مجموعه ای از محصولات GPU ارائه می دهد که هر کدام دارای قدرت ها و کاربردهای خود هستند. خط GeForce برای برنامه ها و بازی های مصرف کننده، ردیف Quadro و Tesla برای بار های کاری حرفه ای و تجهیزات یادگیری عمیق سطح سازمانی وارد شده اند.

2. گزینه های GPU AMD

اگرچه NVIDIA حاکم بر بازار GPU یادگیری عمیق است، AMD همچنین گزینه های رقابتی ارائه می دهد که می تواند به خوبی عملکرد و ارزشیابی خوبی را برای برخی موارد کاربردی یادگیری عمیق فراهم کند.

3. ابزارها و معیارهای بنچمارک (مثل FLOPs، پهنای باند حافظه)

برای مقایسه عملکرد GPU های مختلف در یادگیری عمیق، استفاده از ابزارها و معیارهای بنچمک که مربوط به بارهای کاری و نیازهای خاص هستند بسیار مهم است. معیارهای معمول شامل FLOPs، پهنای باند حافظه و بنچمارک های تخصصی یادگیری عمیق مانند MLPerf هستند.

V. گردش کارهای یادگیری عمیق شتاب داده شده توسط GPU

A. پیش پردازش داده و گسترش در GPU ها

1. پیش پردازش تصاویر و ویدئو

بسیاری از مدل های یادگیری عمیق، به ویژه در وظایف بینایی ماشین، نیاز به پیش پردازش گسترده داده ورودی مانند تغییر سایز، نرمال سازی و تبدیل فضای رنگی دارند. این عملیات را می توان به طور موثری موازی سازی و در GPU ها شتاب داد.

2. تکنیک های گسترش داده

گسترش داده تکنیکی متداول در یادگیری عمیق است که با استفاده از انواع تبدیل های مختلف نظیر چرخش، مقیاس بندی و تقلیب، تنوع دیتاست آموزش را مصنوعی افزایش می دهد. شتاب دهی GPU می تواند فرایند تولید این نمونه های گسترده را به طور قابل توجهی سریع تر کند.

B. آموزش مدل بر روی GPU ها

1. پردازش دسته ای و آموزش موازی

مدل های یادگیری عمیق به طور معمول با استفاده از نزول گرادیانی دسته ای آموزش می بینند، که در آن پارامترهای مدل بر اساس مشتقات محاسبه شده از یک زیرمجموعه کوچک از داده های آموزش به روزرسانی می شوند. GPU ها در انجام این محاسبات دسته ای همزمان بسیار عالی هستند و سرعت تمرین به طور قابل توجهی افزایش می یابد.

2. آموزش با دقت مخلوط

آموزش با دقت مخلوط یک تکنیک است که از هسته های تانسور ویژه در GPU های مدرن استفاده می کند تا محاسبات را با دقت پایین تر (مانند float16) اجرا کند و در عین حال دقت مدل را حفظ کند. این می تواند منتج به بهبود کارایی قابل توجه و کاهش استفاده از حافظه در طول آموزش شود.

3. آموزش توزیع شده در GPU های چندگانه

برای مدل ها و مجموعه داده های یادگیری عمیق بزرگ، آموزش را می توان در چندین GPU به طور همزمان، در یک سیستم تنها یا در یک سیستم توزیع شده پاراللایز کرد. این می تواند باعث تسریع خطی زمان آموزش شود، اما نیاز به مدیریت دقیق داده و پردازش مدل دارد.

C. استنتاج و راه اندازی

1. استنتاج شتاب دهی GPU

با آموزش مدل یادگیری عمیق، مرحله استنتاج (یا پیش بینی) همچنین از شتاب دهی GPU می تواند بهره برد. GPU ها می توانند عملیات ماتریس مورد نیاز برای انجام پیش بینی را به طرز کارآمدی انجام دهند که منجر به زمان پاسخ سریعتر و ظرفیت بالاتر می شود.

2. راه اندازی مدل ها بر روی دستگاه های لبه دارای GPU

رواج محاسبات لبه موجب توسعه دستگاه های لبه دارای GPU شتاب دهنده شده مانند NVIDIA Jetson و Intel Neural Compute Stick شده است. این دستگاه ها قادر به اجرای مستقیم مدل های یادگیری عمیق در حیطه لبه هستند که باعث کاهش زمان پاسخ و نیاز به اتصال ابری می شود.

شبکه های عصبی کانولوشنی (CNNs)

شبکه های عصبی کانولوشنی (CNNs) نوع خاصی از شبکه های عصبی هستند که به خصوص برای پردازش و تحلیل داده های تصویری بسیار مناسب هستند. CNN ها تحت تأثیر ساختار قشر بصری طبیعی انسان قرار گرفته اند و برای استخراج و یادگیری خودکار ویژگی ها از داده های تصویری خام طراحی شده اند.

مؤلفه های کلیدی یک معماری CNN عبارتند از:1. لایه‌های کانولوشنی: این لایه‌ها یک مجموعه فیلتر در قالب‌هایی که قابل یادگیری هستند (همچنین به عنوان هسته‌ها شناخته می‌شوند) بر روی تصویر ورودی اعمال می‌کنند. هر فیلتر مسئول تشخیص یک ویژگی خاص یا الگو در تصویر است، مانند لبه‌ها، شکل‌ها یا بافت‌ها. خروجی لایه کانولوشنی یک نقشه ویژگی است که حضور و موقعیت این ویژگی‌ها را در تصویر ورودی نشان می‌دهد.

لایه‌های پولینگ: لایه‌های پولینگ برای کاهش ابعاد فضایی نقشه‌های ویژگی استفاده می‌شوند، در حالی که اطلاعات مهم را حفظ می‌کنند. عملیات پولینگ رایج‌ترین عملیات پولینگ است که مقدار بیشینه در یک ناحیه فضایی کوچک از نقشه‌ ویژگی را انتخاب می‌کند.
لایه‌های کاملا متصل: پس از استخراج ویژگی‌های مربوط به تصویر ورودی توسط لایه‌های کانولوشنی و پولینگ، لایه‌های نهایی شبکه عصبی کانولوشنی لایه‌های کاملا متصل هستند که مشابه همان‌هایی استفاده شده در شبکه‌های عصبی سنتی. این لایه‌ها مسئول دسته‌بندی تصویر ورودی بر اساس ویژگی‌های استخراج شده هستند.

اینجا یک مثال از یک معماری ساده CNN برای طبقه‌بندی تصاویر است:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
 
# تعریف مدل 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'))
 
# کامپایل مدل
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

در این مثال، مدل CNN شامل سه لایه کانولوشنی به دنبال آن دو لایه پولینگ، یک لایه تسطیح و دو لایه کاملاً متصل است. ورودی مدل یک تصویر سطوح خاکستری 28x28 است و خروجی یک توزیع احتمال بر روی 10 کلاس است (وظیفه طبقه‌بندی اعداد دست‌نویس MNIST).

شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)

شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) نوعی شبکه عصبی هستند که برای پردازش داده‌های توالی مانند متن، گفتار یا داده‌های سری زمانی طراحی شده‌اند. به عکس از شبکه‌های عصبی فیدفوروارد که هر ورودی را به صورت مستقل پردازش می‌کنند، شبکه‌های عصبی بازگشتی حالت مخفی را که در هر مرحله زمانی بر اساس ورودی فعلی و حالت مخفی قبلی بروزرسانی می‌شود را حفظ می‌کنند و این امکان را به آن‌ها می‌دهد که وابستگی‌ها بین عناصر در یک توالی را ثبت کنند.

اجزای کلیدی یک معماری RNN عبارتند از:

توالی ورودی: ورودی RNN یک توالی از داده‌هاست، مانند یک جمله متنی یا یک سری زمانی از خواندگی‌های سنسور.
حالت مخفی: حالت مخفی یک RNN حافظه داخلی شبکه را نشان می‌دهد که در هر مرحله زمانی بر اساس ورودی فعلی و حالت مخفی قبلی به روزرسانی می‌شود.
توالی خروجی: خروجی یک RNN می‌تواند یک توالی پیش‌بینی‌ها، یکی برای هر مرحله زمانی در توالی ورودی، یا یک پیش‌بینی تکی با توجه به کل توالی ورودی باشد.

در ادامه یک مثال از یک RNN ساده برای تولید متن آمده است:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
 
# تعریف مدل RNN
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=1000, output_dim=128, input_length=20))
model.add(LSTM(128))
model.add(Dense(1000, activation='softmax'))
 
# کامپایل مدل
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')

در این مثال، مدل RNN شامل یک لایه تعبیه، یک لایه LSTM (Long Short-Term Memory) و یک لایه خروجی چگال است. لایه تعبیه ورودی متن را به یک توالی از نمایش‌های برداری فشرده تبدیل می‌کند که سپس توسط لایه LSTM پردازش می‌شود. لایه LSTM حالت مخفی خود را در هر مرحله زمانی به روزرسانی می‌کند و به این ترتیب امکان ثبت وابستگی‌ها بین کلمات در توالی ورودی را فراهم می‌کند. در نهایت، لایه خروجی چگال یک توزیع احتمال بر روی 1000 کلمه متداول‌ترین در داده‌های آموزش را تولید می‌کند که می‌تواند برای تولید متن جدید استفاده شود.

یادگیری انتقالی

یادگیری انتقالی یک تکنیک قدرتمند در یادگیری عمیق است که به شما امکان می‌دهد از دانش و ویژگی‌هایی که توسط یک مدل پیش‌آموزش‌دیده به حل یک وظیفه متفاوت اما مرتبط استفاده کنید. این می‌تواند به خصوص در مواردی که تعداد محدودی داده آموزشی برای مسئله خاص خود دارید مفید باشد زیرا می‌توانید از مدل پیش‌آموزش‌دیده به عنوان نقطه شروع استفاده کنید و آن را بر روی داده خود تنظیم کنید.

فرایند کلی برای یادگیری انتقالی با استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق به شرح زیر است:

انتخاب مدل پیش‌آموزش‌دیده: یک مدل پیش‌آموزش‌دیده را انتخاب کنید که بر روی یک مجموعه داده بزرگ آموزش داده شده است و با دامنه مسئله شما مرتبط است. مدل‌های پرطرفدار شامل VGG، ResNet و BERT می‌شوند.
محروم کردن مدل پایه: وزن‌های مدل پایه را محروم کنید تا ویژگی‌های پیش‌آموزش‌دیده توسط مدل پایه در طول فرایند تنظیم نوشته شوند.
اضافه کردن یک سر جدید: مجموعه‌ای از لایه‌های جدید (معمولاً به نام "سر") را به مدل پیش‌آموزش‌دیده اضافه کنید که بر روی وظیفه خاص شما آموزش داده می‌شود. این سر جدید مسئول پیش‌بینی یا طبقه‌بندی نهایی است.
تنظیم مدل: لایه‌های سر جدید را آموزش دهید، در حالی که مدل پایه همچنان محروم است. این امکان را به مدل می‌دهد تا به مسئله خاص شما نیل پیدا کند بدون از دست دادن ویژگی‌های کلی پیش‌آموزش‌دیده توسط مدل پایه.

در ادامه یک مثال از یادگیری انتقالی با استفاده از مدل پیش‌آموزش‌دیده VGG16 برای طبقه‌بندی تصاویر آمده است:

from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
from tensorflow.keras.models import Model
 
# بارگذاری مدل پیش‌آموزش‌دیده VGG16 با حذف لایه‌های بالا (کاملا متصل)
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
 
# محروم کردن مدل پایه
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False
 
# اضافه کردن سر جدید به مدل
x = base_model.output
x = Flatten()(x)
x = Dense(256, activation='relu')(x)
output = Dense(10, activation='softmax')(x)
 
# ساخت مدل نهایی
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=output)
 
# کامپایل مدل
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

در این مثال، با مدل پیش‌آموزش‌دیده VGG16 که بر روی مجموعه داده ImageNet آموزش دیده شده است، شروع می‌کنیم. لایه‌های بالای مدل (کاملاً متصل) را حذف می‌کنیم و یک سر جدید که شامل یک لایه تسطیح، یک لایه چگال با 256 واحد و فعال‌سازی ReLU و یک لایه چگال نهایی با 10 واحد و فعال‌سازی softmax برای وظیفه طبقه‌بندی اضافه می‌کنیم.

با محروم کردن مدل پایه و فقط آموزش لایه‌های سر جدید، می‌توانیم از ویژگی‌های عمومی تصویری که توسط مدل VGG16 پیش‌آموزش‌دیده است، بهره ببریم و آن را برای مسئله خاص طبقه‌بندی خود تنظیم کنیم، حتی با تعداد نسبتاً کمی داده آموزشی.

نتیجه‌گیری

در این آموزش، به چندین مفهوم و تکنیک کلیدی یادگیری عمیق، از جمله شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش تصویر، شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های توالی و یادگیری انتقالی برای بهره‌برداری از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده، پرداختیم.

شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN‌ها) ابزارهای قدرتمندی برای استخراج و یادگیری ویژگی‌ها از داده تصویری خام هستند که آن‌ها را برای گستره‌ای از وظایف بینایی ماشین بسیار موثر می‌کند. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN‌ها) به طور عمده برای پردازش داده‌های توالی مانند متن یا سری‌های زمانی طراحی شده‌اند. این شبکه‌ها با نگهداری حالت مخفی به روز شده در هر گام زمانی، امکان ثبت وابستگی بین عناصر در یک توالی را فراهم می‌کنند.

یادگیری انتقالی یک تکنیک قدرتمند است که امکان استفاده از دانش و ویژگی‌هایی که توسط مدل پیش‌آموزش‌دیده به حل یک وظیفه متفاوت ولی مرتبط را می‌دهد. این تکنیک به خصوص زمانی که تعداد محدودی داده آموزشی برای مسئله خاص شما وجود دارد، بسیار مفید است زیرا می‌توانید از مدل پیش‌آموزش‌دیده به عنوان نقطه شروع استفاده کنید و آن را روی داده خود تنظیم کنید.

با درک این مفاهیم و تکنیک‌های یادگیری عمیق، شما می‌توانید مدل‌هایی که برای گستره‌ای از برنامه‌ها از تشخیص تصویر تا پردازش زبان طبیعی و بیشتر می‌سازند، ساخته و بهینه‌تر کنید.

راهنمایی برای درک آسان شبکه های عصبی تغییرمحور در TensorFlow راه اندازی راحت یک ایستگاه یادگیری عمیق