چگونه چندین GPU برای یادگیری عمیق بسازیم

یادگیری عمیق، حوزه هوش مصنوعی را متحول کرده است و به ماشین ها امکان می دهد از حجم زیادی از داده ها یاد بگیرند و پیش بینی های دقیقی انجام دهند. با این حال، آموزش مدل های یادگیری عمیق می تواند زمان بر و محاسباتی باشد. در این جا است که چندین GPU نقش ایفا می کنند و راه حل قدرتمندی برای تسریع فرآیند آموزش ارائه می دهند. در این مقاله، به بررسی نحوه استفاده از چندین GPU برای یادگیری عمیق می پردازیم و استراتژی های موازی سازی، پشتیبانی چند GPU در چارچوب های محبوب، شاخص های عملکرد و مدل های استقرار را پوشش می دهیم.

درک مزایای چندین GPU در یادگیری عمیق

GPU ها به دلیل توانایی آنها در انجام پردازش موازی، به سخت افزار مورد علاقه برای یادگیری عمیق تبدیل شده اند. برخلاف CPU ها که در انجام منطق پیچیده و وظایف عمومی تبحر دارند، GPU ها برای انجام محاسبات تکراری و موازی طراحی شده اند. با استفاده از چندین GPU، می توانید سرعت آموزش مدل های یادگیری عمیق را به طور قابل توجهی افزایش دهید و قادر به پردازش مجموعه داده های بزرگتر و ساخت مدل های دقیق تر در زمان کمتری باشید.

تسریع یادگیری عمیق با پردازش موازی

یکی از مزایای اصلی استفاده از چندین GPU برای یادگیری عمیق، توانایی موازی سازی فرآیند آموزش است. به جای پردازش داده ها به صورت متوالی، می توانید بار کاری را در بین چندین GPU توزیع کنید و به آنها اجازه دهید همزمان کار کنند. این پردازش موازی می تواند به بهبود قابل توجه عملکرد منجر شود و اغلب زمان آموزش را از روزها یا هفته ها به چند ساعت کاهش دهد.

به عنوان مثال، مطالعه ای توسط Krizhevsky و همکاران [1] نشان داد که استفاده از 2 GPU می تواند سرعت را 1.7 برابر نسبت به یک GPU افزایش دهد هنگام آموزش یک شبکه عصبی کانولوشنی (CNN) بر روی مجموعه داده ImageNet. همچنین، آنها به سرعت 3.5 برابر با 4 GPU و 6.2 برابر با 8 GPU دست یافتند، که نشان دهنده مقیاس پذیری آموزش چند GPU است.

سرعت افزایش چند GPU *شکل 1:ترجمه فارسی:

سرعت بخشیدن به آموزش یک شبکه عصبی کانولوشنی بر روی مجموعه داده ImageNet با استفاده از چندین GPU[1].

غلبه بر محدودیت های حافظه با استفاده از موازی‌سازی مدل

یک مزیت دیگر استفاده از چندین GPU، توانایی غلبه بر محدودیت های حافظه است. هنگام آموزش مدل های عمیق و پیچیده، پارامترهای مدل ممکن است از ظرفیت حافظه یک GPU تک منظوره فراتر روند. با استفاده از موازی‌سازی مدل، می‌توانید مدل را در بین چندین GPU تقسیم کنید، به طوری که هر GPU بخشی از مدل را مدیریت کند. این امکان را فراهم می‌کند که مدل هایی را آموزش دهید که در غیر این صورت نمی‌توانستند در یک GPU تک منظوره جای بگیرند.

راهبردهای موازی‌سازی برای یادگیری عمیق چند GPU

برای بهره‌گیری کامل از قدرت چندین GPU، باید راهبردهای موازی‌سازی را در جریان‌های کاری یادگیری عمیق خود پیاده‌سازی کنید. دو رویکرد اصلی موازی‌سازی وجود دارد: موازی‌سازی مدل و موازی‌سازی داده.

موازی‌سازی مدل: تقسیم مدل ها در بین GPU ها

موازی‌سازی مدل شامل تقسیم یک مدل یادگیری عمیق به زیرمدل های کوچک‌تر و اختصاص دادن هر زیرمدل به یک GPU متفاوت است. این راهبرد به ویژه برای مدل های بزرگی که نمی‌توانند در حافظه یک GPU جای بگیرند مفید است. با توزیع مدل در بین چندین GPU، می‌توانید کل مدل را به طور موازی آموزش دهید، به طوری که هر GPU بر بخش خاصی از مدل تمرکز کند.

موازی‌سازی مدل شکل 2: نمایش موازی‌سازی مدل، جایی که مدل در بین چندین GPU تقسیم می‌شود[2].

موازی‌سازی داده: توزیع داده در بین GPU ها

موازی‌سازی داده، از سوی دیگر، شامل ایجاد چندین نسخه تکراری از همان مدل و اختصاص دادن هر نسخه به یک GPU متفاوت است. هر GPU بخشی از داده آموزشی را به طور موازی پردازش می‌کند و گرادیان های همه نسخه ها برای به‌روزرسانی پارامترهای مدل میانگین گیری می‌شوند. موازی‌سازی داده زمانی مؤثر است که مجموعه داده بزرگی وجود داشته باشد که به راحتی به زیرمجموعه های کوچک‌تر تقسیم شود.

موازی‌سازی داده شکل 3: نمایش موازی‌سازی داده، جایی که داده در بین چندین GPU توزیع می‌شود[2].

مطالعه ای توسط Goyal et al. [3] اثربخشی این رویکرد را نشان داد.اینجا ترجمه فارسی فایل مارک‌داون است. برای کد، فقط نظرات را ترجمه کنید و هیچ نظر اضافی در ابتدای فایل اضافه نکنید.

پشتیبانی چند‌GPU در چارچوب‌های یادگیری عمیق

چارچوب‌های محبوب یادگیری عمیق، مانند TensorFlow و PyTorch، پشتیبانی داخلی برای آموزش چند‌GPU را ارائه می‌دهند، که استفاده از قدرت چند GPU را آسان‌تر می‌کند.

TensorFlow: استراتژی‌های توزیع‌شده برای آموزش چند‌GPU

TensorFlow از API tf.distribute.Strategy ارائه می‌کند، که به شما امکان توزیع بار کاری آموزش خود را در سراسر چند GPU یا حتی چند ماشین می‌دهد. MirroredStrategy مخصوصاً برای آموزش چند‌GPU در یک ماشین واحد طراحی شده است، در حالی که TPUStrategy به شما امکان استفاده از واحدهای پردازش تنسور (TPU) را برای آموزش سریع‌تر می‌دهد.

با استراتژی‌های توزیع‌شده TensorFlow، شما به راحتی می‌توانید مجموعه داده خود را تقسیم کنید، مدل‌های همتا ایجاد کنید و گرادیان‌ها را در سراسر GPU‌ها میانگین‌گیری کنید. این چارچوب جزئیات پایین‌سطح آموزش توزیع‌شده را مدیریت می‌کند، به شما امکان تمرکز بر ساخت و آموزش مدل‌های خود را می‌دهد.

PyTorch: کلاس‌های موازی‌سازی برای آموزش چند‌GPU

PyTorch چندین کلاس موازی‌سازی را برای تسهیل آموزش چند‌GPU ارائه می‌دهد. کلاس DataParallel به شما امکان توزیع مدل‌های همتا در سراسر چند GPU در یک ماشین واحد را می‌دهد، در حالی که کلاس DistributedDataParallel این قابلیت را به آموزش توزیع‌شده در سراسر چند ماشین گسترش می‌دهد.

PyTorch همچنین ماژول model_parallel را ارائه می‌دهد، که به شما امکان تقسیم مدل‌های بزرگ در سراسر چند GPU را می‌دهد. این ماژول به شما امکان انجام هم موازی‌سازی مدل و هم موازی‌سازی داده را همزمان می‌دهد، که انعطاف‌پذیری در تنظیم آموزش شما را فراهم می‌کند.

شاخص‌های عملکرد و مقیاس‌پذیری

برای نشان دادن مزایای عملکردی که با استفاده از چند GPU به دست می‌آید، بیایید به برخی از شاخص‌ها و مطالعات مقیاس‌پذیری نگاه کنیم.

Shallue و همکاران ...فارسی ترجمه:

آل. [4] مطالعه ای در مورد مقیاس پذیری آموزش یادگیری عمیق با استفاده از TPU ها انجام دادند. آنها یک مدل ResNet-50 را بر روی مجموعه داده ImageNet آموزش دادند و مشاهده کردند که مقیاس پذیری تقریباً خطی تا 1024 TPU است. با 1024 TPU، آنها به زمان آموزش 2.2 دقیقه در هر دوره رسیدند، در مقایسه با 256 دقیقه در هر دوره با استفاده از یک TPU.

مقیاس پذیری TPU شکل 4: مقیاس پذیری آموزش یک مدل ResNet-50 بر روی ImageNet با استفاده از TPU ها[4].

به همین ترتیب، یاماساکی و همکاران [5] مقیاس پذیری آموزش چند GPU را با استفاده از مدل BERT بر روی مجموعه داده SQuAD نشان دادند. آنها 46.5 برابر افزایش سرعت را با استفاده از 512 GPU در مقایسه با یک GPU به دست آوردند، که نشان دهنده پتانسیل تسریع آموزش مدل های زبانی بزرگ است.

مدل های استقرار برای یادگیری عمیق چند GPU

هنگام استقرار راه حل های یادگیری عمیق چند GPU، چندین مدل استقرار را باید در نظر گرفت، که هر کدام مزایا و موارد استفاده خاص خود را دارند.

سرورهای GPU: ترکیب CPU ها و GPU ها

سرورهای GPU ماشین های قدرتمندی هستند که چندین GPU را در کنار یک یا چند CPU ادغام می کنند. در این تنظیم، CPU ها به عنوان مرکز مدیریت مرکزی عمل می کنند، وظایف را به GPU ها توزیع می کنند و نتایج را جمع آوری می کنند. سرورهای GPU برای استقرار در مقیاس کوچکتر یا آزمایش ایده آل هستند، به شما امکان می دهند کد چند GPU خود را قبل از مقیاس دادن آن پیاده سازی و آزمایش کنید.

خوشه های GPU: مقیاس دهی با چندین گره

خوشه های GPU از چندین گره تشکیل شده اند، که هر کدام یک یا چند GPU دارند. این خوشه ها می توانند همگن (همه گره ها پیکربندی GPU یکسان دارند) یا ناهمگن (گره ها پیکربندی GPU متفاوتی دارند) باشند. خوشه های GPU به شما امکان مقیاس دهی کارهای یادگیری عمیق را می دهند، آموزش مدل های بسیار بزرگ یا پردازش مجموعه داده های عظیم.

Kubernetes برای ارکسترسیون GPU

Kubernetes یک پلتفرم ارکسترسیون کانتینر محبوب است که از استفاده از GPU در محیط های کانتینری پشتیبانی می کند. با Kubernetes، می توانید GPU ها را به طور پویا به کارهای مختلف اختصاص دهید، تا از استفاده کارآمد از منابع اطمینان حاصل کنید. Kubernetes قابلیت حمل و نقل و مقیاس پذیری را فراهم می کند.فایل مارک‌داون را به فارسی ترجمه می‌کنم. برای کد، فقط نظرات را ترجمه می‌کنم و هیچ نظر اضافی در ابتدای فایل اضافه نمی‌کنم.

نتیجه‌گیری

چندین GPU به ابزار ضروری برای تسریع آموزش مدل‌های یادگیری عمیق تبدیل شده‌اند. با استفاده از استراتژی‌های موازی‌سازی مانند موازی‌سازی مدل و موازی‌سازی داده، می‌توانید از قدرت چندین GPU برای آموزش مدل‌های بزرگ‌تر و پردازش حجم زیادی از داده در کسری از زمان استفاده کنید.

چارچوب‌های یادگیری عمیق مانند TensorFlow و PyTorch پشتیبانی داخلی برای آموزش چند GPU دارند، که اجرای جریان‌های آموزش توزیع‌شده را آسان‌تر می‌کند. شاخص‌های عملکرد و مطالعات مقیاس‌پذیری، افزایش قابل توجه سرعت را با استفاده از چندین GPU نشان می‌دهند و پتانسیل آن‌ها برای تسریع تحقیقات و کاربردهای یادگیری عمیق را به نمایش می‌گذارند.

خواه شما راه‌حل‌های چند GPU خود را در سرورهای GPU، خوشه‌های GPU یا Kubernetes مستقر کنید، در نظر گرفتن مدل استقرار شما برای عملکرد و مقیاس‌پذیری بهینه حیاتی است.

همانطور که حوزه یادگیری عمیق همچنان در حال تکامل است، اهمیت چندین GPU نیز افزایش خواهد یافت. با تسلط بر تکنیک‌ها و بهترین شیوه‌های یادگیری عمیق چند GPU، می‌توانید در پیشانی این حوزه هیجان‌انگیز باقی بمانید و امکانات جدیدی در هوش مصنوعی را آزاد کنید.

منابع

[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.ترجمه فارسی این فایل مارک‌داون به شرح زیر است:

8). اندازه‌گیری اثرات موازی‌سازی داده بر آموزش شبکه‌های عصبی. پیش‌نویس arXiv:1811.03600.

[5] یاماساکی، م.، کاساگی، آ.، تابوچی، آ.، هوندا، ت.، میوا، م.، فوکوموتو، ن.، ... و تاباروی، ت. (2019). SGD شتاب‌یافته دیگری: آموزش ResNet-50 بر روی ImageNet در 74.7 ثانیه. پیش‌نویس arXiv:1903.12650.