AI & GPU
روش‌های انتخاب سریع یک GPU برای یادگیری عمیق

روش‌های انتخاب سریع یک GPU برای یادگیری عمیق

یادآوری احسان پس زمینه ای از GPU برای یادگیری عمیق

تعریف از GPUها (واحدهای پردازش گرافیکی)

GPUها یا واحدهای پردازش گرافیکی، سخت‌افزارهای تخصصی هستند که برای پردازش موازی موثر داده‌های گرافیکی و چندرسانه‌ای طراحی شده‌اند. آنها در اصل به خاطر قابلیت شتاب‌دهی به ترسیم گرافیکی شناخته می‌شوند، اما معماری موازی با عملکرد بالای آنها باعث شده است که جزئی ناگزیر در زمینه یادگیری عمیق باشند.

اهمیت GPUها در یادگیری عمیق

یادگیری عمیق، یک زیرشاخه از یادگیری ماشین، در سال‌های اخیر شاهد رشد قابل ملاحظه ای بوده است. این شاخه شامل استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی برای یادگیری و استخراج ویژگی‌های موجود در مجموعه‌داده‌های بزرگ است، که وظیفه‌هایی مانند تشخیص تصاویر، پردازش زبان طبیعی و تشخیص گفتار را ممکن می‌سازد. تقاضای محاسباتی الگوریتم‌های یادگیری عمیق بسیار زیاد است و نیازمند پردازش مقدار زیادی داده و آموزش مدل‌های پیچیده است.

از آنجایی که واحدهای پردازش مرکزی (CPUها) به دشواری توانایی همگام‌سازی با الزامات محاسباتی یادگیری عمیق را دارا هستند، زیرا در اصل برای پردازش متوالی طراحی شده‌اند، GPUها در پردازش موازی بهتر هستند، و بنابراین برای شتاب‌دهی به بارکار آنها یک انتخاب عالی است. معماری موازی بسیار پیروزمند GPUها به آنها امکان انجام چندین محاسبه به‌طور همزمان را می‌دهد، که سرعت پردازش و استخراج مدل‌های یادگیری عمیق را به طرز چشمگیری افزایش می‌دهد.

استفاده از GPUها در یادگیری عمیق تغییربخشی مهم بوده است که به محققان و توسعه دهندگان اجازه داده است تا مدل‌های پیچیده‌تری آموزش دهند، مجموعه‌های داده بزرگتری را پردازش کنند و سطح‌های بی‌نظیری از دقت و عملکرد را بدست آورند. توانایی وجود سخت‌افزارهای قدرتمند و هزینه‌بهره‌برداری از GPU، به همراه توسعه چارچوب‌ها و کتابخانه‌های یادگیری عمیق کارآمد، یک نیروی راهبردی در افزایش سریع پیشرفت‌ها در زمینه یادگیری عمیق بوده است.

II. درک معماری GPUها

A. مقایسه CPUها و GPUها

1. ساختار و عملکرد CPU

CPUها (واحدهای پردازش مرکزی) در بیشتر سیستم‌های محاسباتی پردازنده‌های اصلی هستند. آنها برای محاسبات عمومی طراحی شده‌اند و در وظایف پردازش متوالی عملکرد خوبی دارند. CPUها معمولاً دارای تعداد کمی هسته عملکرد بالا هستند و هر هسته قادر به اجرای یک دستور به موقع است.

2. ساختار و عملکرد GPU

از سوی دیگر،GPUها برای وظایف پردازش قوی هایپراپرازی مانند ترسیم گرافیکی و یادگیری عمیق طراحی شده‌اند. آنها دارای تعداد زیادی هسته کوچک و کم قدرت هستند که به CUDA کوره ها یا پردازنده های جریانی معروف هستند و قادر به اجرای همزمان چندین دستور هستند. این معماری موازی بزرگ امکان انجام تعداد زیادی محاسبه ساده را به طور موازی فراهم می‌کند که آنها را برای نیازهای محاسباتی یادگیری عمیق مناسب می‌سازد.

B. موازی‌سازی در GPUها

1. معماری SIMD (Single Instruction, Multiple Data)

GPUها از معماری SIMD (Single Instruction, Multiple Data) استفاده می‌کنند، که در این روش اجرای یک دستور تک در ازای چندین عنصر داده صورت می‌گیرد. این رویکرد برای وظایف یادگیری عمیق بسیار کارآمد است، زیرا اغلب شامل انجام عملیات مشابه بر روی دسته‌های بزرگی از داده‌ها می‌شود.

2. قابلیت پردازش موازی بسیار بالا

قابلیت پردازش موازی GPUها یک عامل اساسی در موفقیت آنها در یادگیری عمیق است. با وجود تعداد زیادی هسته که می‌توانند به صورت همزمان کار کنند، GPUها قادر به انجام چندین محاسبه به صورت یکسان در همزمان هستند و سرعت آموزش و استنتاج مدل‌های یادگیری عمیق را به طور قابل توجهی افزایش می‌دهند.

III. سخت‌افزار GPU برای یادگیری عمیق

A. تولیدکنندگان تراشه GPU

1. NVIDIA

NVIDIA یکی از اصلی‌ترین تولیدکنندگان GPUهاست و در جبهه انقلاب یادگیری عمیق قرار دارد. تراشه‌های GPU آنها، مانند سریهای GeForce، Quadro و Tesla، در بسیاری از برنامه‌های یادگیری عمیق به کار می‌روند.

2. AMD

AMD یا Advanced Micro Devices، یکی از مهم‌ترین عوامل در بازار GPU است که GPUهای سری Radeon و Instinct را ارائه می‌دهد که نیز برای بارکار یادگیری عمیق مناسب هستند.

B. مدلهای GPU و مشخصات آنها

1. GPUهای NVIDIA

a. سری GeForce

سری GeForce، طیف گسترده‌ای از GPUهای خاص مشتریان NVIDIA است که برای بازی‌ها و محاسبات عمومی طراحی شده‌اند. در حالی که در اصل برای یادگیری عمیق هدف قرار ندارند، برخی از مدل‌های GeForce هنوز می‌توانند برای وظایف یادگیری عمیق، به ویژه در یک بودجه خاص، استفاده شوند.

b. سری Quadro

سری Quadro، طیف گسترده‌ای از GPUهای حرفه‌ای NVIDIA است که برای برنامه‌های کاربردی ایستگاهی بهینه شده‌اند، از جمله یادگیری عمیق. GPUهای Quadro ویژگی‌هایی مانند حافظه ECC و پشتیبانی از عملیات پی‌پی بالا دقت را دارند، که مناسب برای استقرار یادگیری عمیق اساسی است.

c. سری Tesla

سری Tesla، سری GPU مخصوص یادگیری عمیق و محاسبات پرکاربرد NVIDIA است. این GPUها به طور خاص برای شتاب دادن به یادگیری عمیق و سایر بارهای پردازش علمی طراحی شده‌اند و ویژگی‌هایی مانند هسته‌های تانسور، ارتباط NVLink و پشتیبانی از مدل برنامه‌نویسی CUDA NVIDIA را دارند.

2. GPUهای AMD

a. سری Radeon

GPUهای سری Radeon شرکت AMD در اصل برای بازار مصرفی و بازی طراحی شده‌اند، اما برخی از مدل‌ها در وظایف یادگیری عمیق، به ویژه برای برنامه‌های کوچکتر یا کم‌داده‌های آنی مناسب هستند.

b. سری Instinct

سری Instinct، سری GPU مخصوص یادگیری عمیق و پرکاربرد AMD است که برای رقابت با سری Tesla NVIDIA طراحی شده است. GPUهای Instinct ویژگی‌هایی مانند حافظه باندباند عالی (HBM)، پشتیبانی از مدل برنامه‌نویسی متن باز OpenCL و بهبودبخشی‌ها برای بارکارهای یادگیری عمیق را دارند.

C. معماری حافظه GPU

1. انواع حافظه GPU

a. GDDR (Graphics Double Data Rate)

GDDR نوعی حافظه سریع است که معمولاً در مدل‌های GPU حرفه‌ای و مصرفی استفاده می‌شود. این نوع حافظه پهنای باند بالا و تاخیر کمی دارد و در نتیجه برای کاربردهای گرافیکی و یادگیری عمیق مناسب است.

b. HBM (High-Bandwidth Memory)

HBM یک فناوری حافظه پیشرفته‌تر است که پهنای باند بسیار بالا و مصرف کمتری نسبت به GDDR ارائه می‌دهد. HBM معمولاً در مدل‌های پیشرفته یادگیری عمیق و GPUهای HPC مانند سری Tesla NVIDIA و سری Instinct AMD استفاده می‌شود.

2. پهنای باند حافظه و تأثیر آن بر عملکرد

پهنای باند حافظه GPU یک عامل کلیدی در عملکرد آن برای وظایف یادگیری عمیق است. پهنای باند حافظه بالاتر به روند انتقال داده بین GPU و حافظه‌اش سرعت می‌بخشد و زمان صرف شده در انتقال داده را کاهش می‌دهد و امکان استفاده بهینه‌تر از منابع محاسباتی GPU را فراهم می‌کند.

IV. شتاب دهی GPU برای یادگیری عمیق

A. CUDA (Compute Unified Device Architecture)

1. هسته‌های CUDA و نقش آنها در پردازش موازی

CUDA مدل برنامه‌نویسی و نرم‌افزار استاندارد NVIDIA برای محاسبات عمومی GPU است. هسته‌های CUDA واحدهای پردازش اصلی درون GPUهای NVIDIA هستند که مسئول اجرای عملیات موازی مورد نیاز توسط الگوریتم‌های یادگیری عمیق هستند.

2. مدل برنامه‌نویسی CUDA

مدل برنامه‌نویسی CUDA مجموعه‌ای از رابط‌ها و ابزارها را فراهم می‌کند که امکان استفاده از قابلیت‌های پردازش موازی GPUهای NVIDIA برای یک دامنه گسترده از برنامه‌ها، از جمله یادگیری عمیق، فراهم می‌کند. با استفاده از CUDA، توسعه‌دهندگان قادر خواهند بود کدهای بهینه‌شده‌ای بنویسند که منابع GPU را به طور موثر استفاده کنند.

B. OpenCL (زبان محاسبات متن باز)

1. مزایا و محدودیت‌های آن نسبت به CUDA

OpenCL استانداردی متن‌باز برای برنامه‌نویسی موازی در پلتفرم‌های محاسباتی غیریکسانی است، از جمله GPUها. در حالی که OpenCL سازگاری چندپلتفرمی را ارائه می‌دهد، ممکن است بیشتر پیچیدگی در استفاده از آن و برخی از بهینه‌سازی‌ها و عملکرد CUDA در GPUهای NVIDIA را فراهم نکند.

C. چارچوب‌های یادگیری عمیق و پشتیبانی GPU

1. TensorFlow

TensorFlow یک چارچوب یادگیری عمیق محبوب منبع باز است که توسط گوگل توسعه داده شده است. این چارچوب با استفاده از CUDA یکپارچه‌سازی بی‌درز با GPUهای NVIDIA را فراهم می‌کند که امکان شتاب‌دهی موثر به بارکارهای یادگیری عمیق را فراهم می‌کند.

2. PyTorch

PyTorch یک چارچوب یادگیری عمیق دیگری است که توسط آزمایشگاه هوش مصنوعی فیسبوک توسعه داده شده است. PyTorch از طریق یکپارچه‌سازی با CUDA، امکان شتاب‌دهی GPU را فراهم می‌کند، که این، یک انتخاب قدرتمند برای یادگیری عمیق با GPUهای NVIDIA است.

3. Keras

Keras یک رابط برنامه‌نویسی بالاسطه شبکه‌های عصبی است که روی چارچوب‌های یادگیری عمیق مانند TensorFlow و Theano اجرا می‌شود. این از طریق یکپارچه‌سازی با چارچوب‌های قادر به اجرای CUDA، امکان شتاب‌دهی GPU را فراهم می‌کند.

4. Caffe

Caffe یک چارچوب یادگیری عمیق است که توسط مرکز یادگیری و بینایی در برکلی توسعه داده شده است. این چارچوب از طریق یکپارچه‌سازی با CUDA، به وسیله کاربرد گسترده در وظایف یادگیری عمیق مبتنی بر تصویر، شتاب GPU موثری فراهم می‌کند.

5. دیگر چارچوب‌ها

چارچوب‌های یادگیری عمیق دیگری مانند MXNet، CNTK و Theano هم هستند که از طریق یکپارچه‌سازی با CUDA یا OpenCL، شتاب GPU را فراهم می‌کنند.

شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)

شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) نوعی مدل یادگیری عمیق هستند که برای پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌های تصویر مناسب هستند. CNNها از ساختار قشر بصری انسان الهام گرفته شده‌اند و برای خودکار یادگیری وابستگی‌های مکانی و زمانی در داده‌ها طراحی شده‌اند، که باعث می‌شود بسیار موثر برای کارهایی مانند طبقه‌بندی تصویر، تشخیص اشیا و بخش‌بندی تصویر باشند.

لایه‌های کانولوشنی

بلوک سازنده اصلی یک CNN لایه‌ی کانولوشنی است. این لایه مجموعه‌ای از فیلترهای قابل یادگیری (همچنین به عنوان هسته‌ها شناخته شده) را بر روی تصویر ورودی اعمال می‌کند که هر فیلتر مسئول شناسایی یک ویژگی یا الگوی خاص در تصویر است. خروجی لایه کانولوشن--- title: "نحوه سریع انتخاب یک کارت گرافیکی برای یادگیری عمیق" date: 2024-03-27

نحوه سریع انتخاب کارت گرافیسی برای یادگیری عمیق

I. مقدمه‌ای برای کارت‌های گرافیکی برای یادگیری عمیق

A. تعریف کارت‌های گرافیکی

کارت‌های گرافیکی، یا واحدهای پردازش گرافیکی، سخت‌افزارهای ویژه‌ای هستند که برای پردازش موازی و بهینه داده‌های گرافیکی و چندرسانه‌ای طراحی شده اند. آنها اصولا به خاطر قابلیتشان در شتاب بخشیدن به پردازش گرافیکی شناخته می‌شوند، اما معماری موازی بالا آنها نیز آنها را به عنوان یک جزء بحرانی در زمینه یادگیری عمیق معرفی کرده است.

B. اهمیت کارت‌های گرافیکی در یادگیری عمیق

یادگیری عمیق، زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که در سال‌های اخیر توجه و پذیرش قابل توجهی را به دنبال داشته است. این فرایند شامل استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی برای یادگیری و استخراج ویژگی‌ها از مجموعه بزرگی از داده‌ها می‌باشد که امکاناتی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و تشخیص گفتار را فراهم می‌کند. نیازهای محاسباتی الگوریتم‌های یادگیری عمیق بسیار بالا هستند که موجب می‌شود که پردازنده‌های مرکزی خلاء بیفتند زیرا آنها اصولا برای پردازش متوالی طراحی شده‌اند. در مقابل، کارت‌های گرافیکی در پردازش موازی مهارت‌دار هستند و این امر آنها را به گزینه‌ای مناسب برای تسریع بارکار یادگیری عمیق تبدیل می‌کند. معماری موازی به شدت به کارت‌های گرافیکی اجازه می‌دهد تا به صورت همزمان چندین محاسبه انجام داده و تمرین و استدلال مدل‌های یادگیری عمیق را سریع‌تر کنند.

پذیرش کارت‌های گرافیکی در یادگیری عمیق، تغییری در بازی بوده است و به محققان و عملگران امکان می‌دهد تا مدل‌های بسیار پیچیده‌تر را آموزش دهند، مجموعه داده‌های بزرگتری را پردازش کنند و سطوح بی‌نظیر دقت و عملکرد را به‌دست آورند. در دسترس بودن سخت‌افزار قدرتمند و هزینه‌ای مقرون به صرفه برای کارت‌های گرافیکی همراه با توسعه چارچوب‌ها و کتابخانه‌های یادگیری عمیق کارآمد، عاملی است که منجر به پیشرفت سریع در زمینه یادگیری عمیق شده است.

II. درک معماری کارت‌های گرافیکی

A. مقایسه میان تراشه‌های مرکزی (CPUs) و کارت‌های گرافیکی

1. ساختار و عملکرد پردازنده‌های مرکزی (CPUs)

پردازنده‌های مرکزی، یا واحدهای پردازش مرکزی، پردازنده‌های اصلی در بیشتر سیستم‌های محاسباتی هستند. آنها برای محاسبات عمومی طراحی شده‌اند و در وظایف پردازش متوالی بسیار قوی عمل می‌کنند. پردازنده‌های مرکزی معمولا دارای تعداد کمی از هسته‌های با عملکرد بالا هستند، به این صورت که هر هسته قادر است به یک دستور تکراری در یک زمان اجرایی بپردازد.

2. ساختار و عملکرد کارت‌های گرافیکی

کارت‌های گرافیکی، به عنوان مثال، برای وظایف پردازش موازی بسیار طراحی شده‌اند، مانند گرافیک و یادگیری عمیق. آنها دارای تعداد بیشتری هسته‌های کوچک و کم قدرت که به عنوان هسته‌های کودا یا پردازنده‌های جریان شناخته می‌شوند هستند که می‌تواند همزمان چندین دستور اجرا کند. این معماری بسیار موازی به کارت‌های گرافیکی اجازه می‌دهد تا تعداد زیادی محاسبات ساده را به صورت موازی انجام دهند که باعث شتاب در مواجهه با نیازهای محاسباتی یادگیری عمیق می‌شود.

B. همزمانی در کارت‌های گرافیکی

1. معماری SIMD (Single Instruction، Multiple Data)

کارت‌های گرافیکی از معماری SIMD (Single Instruction, Multiple Data) استفاده می‌کنند، که در آن یک دستور تکی به صورت همزمان بر روی چندین عنصر داده اجرا می‌شود. این رویکرد برای وظایف یادگیری عمیق بسیار کارآمد است زیرا آنها فراواناز انجام عملیات یکسان بر روی دسته بزرگی از داده‌ها استفاده می‌کنند.

2. قابلیت‌های پردازش همزمان بسیار بالا

قابلیت همزمان پردازش کارت‌های گرافیکی یک فاکتور کلیدی در موفقیت آنها در یادگیری عمیق است. با داشتن تعداد زیادی هسته که می‌توانند همزمان کار کنند، کارت‌های گرافیکی قادر به انجام چندین محاسبه به صورت همزمان هستند که سرعت آموزش و استدلال مدل‌های یادگیری عمیق را به صورت قابل توجهی افزایش می‌دهد.

III. سخت‌افزار کارت‌های گرافیکی برای یادگیری عمیق

A. تولیدکنندگان تراشه‌های کارت‌های گرافیکی

1. NVIDIA

NVIDIA یکی از بزرگترین تولیدکنندگان کارت‌های گرافیکی است و در بستر انقلاب یادگیری عمیق به عنوان پیشرو عمل کرده است. تراشه‌های کارت گرافیکی این شرکت، مانند سری گرافیک، Quadro و Tesla، در برنامه‌های یادگیری عمیق به طور گسترده استفاده می‌شوند.

2. AMD

AMD (Advanced Micro Devices) یکی دیگر از بازیکنان اصلی در بازار کارت‌های گرافیکی است که GPUهای Radeon و Instinct را ارائه می‌دهند که همچنین برای بارکارهای یادگیری عمیق مناسب هستند.

B. مدل‌ها و مشخصات کارت‌های گرافیکی

1. کارت‌های گرافیکی NVIDIA

a. سری GeForce

سری GeForce، مجموعه کارت‌های گرافیکی معروف NVIDIA می‌باشد که برای بازی‌ها و محاسبات عمومی طراحی شده‌اند. اگرچه در اصل برای یادگیری عمیق هدف قرار ندارند، اما برخی از مدل‌های GeForce هنوز هم می‌توانند برای وظایف یادگیری عمیق، به ویژه در بودجه ایجاد شده، استفاده شوند.

b. سری Quadro

سری Quadro، یکی از مجموعه‌های حرفه‌ای کارت‌های گرافیکی NVIDIA است که برای برنامه‌های کاربردی کار اداری، از جمله یادگیری عمیق، بهینه شده است. کارت‌های Quadro امکاناتی از قبیل حافظه فرمان (ECC) و پشتیبانی از عملیات اعشار اعداد با دقت بالا را ارائه می‌کنند، که آنها را برای روند نصب ماموریت مهم یادگیری عمیق مناسب می‌سازند.

c. سری Tesla

سری Tesla، سری اختصاصی کارت‌های گرافیکی یادگیری عمیق و محاسبات با عملکرد بالا (HPC) NVIDIA است. این کارت‌های گرافیکی به طور خاص برای شتاب دادن به یادگیری عمیق و سایر بارکارهای علمی طراحی شده‌اند، با امکاناتی مانند هسته‌های تانسور، اتصال NVLink و پشتیبانی از مدل برنامه‌نویسی CUDA شرکت NVIDIA.

2. کارت‌های گرافیکی AMD

a. سری Radeon

GPUهای Radeon AMD در اصل برای بازار مصرفی و بازی های رایانه‌ای هستند، اما برخی از مدل‌ها می‌توانند همچنین برای وظایف یادگیری عمیق، به ویژه برای برنامه‌های کوچک‌تر یا کمتر پیچیده محاسباتی استفاده شوند.

b. سری Instinct

سری Instinct، سری اختصاصی کارت‌های گرافیکی یادگیری عمیق و HPC ساخته شده AMD برای رقابت با سری Tesla NVIDIA است. GPUهای Instinct امکاناتی مانند حافظه باند پهن بالا (HBM)، پشتیبانی از مدل برنامه‌نویسی OpenCL و بهینه‌سازی‌های مرتبط با بارکارهای یادگیری عمیق را ارائه می‌دهند.

C. معماری حافظه کارت‌های گرافیکی

1. انواع حافظه کارت‌های گرافیکی

a. GDDR (Graphics Double Data Rate)

GDDR نوعی حافظه بسیار سریع است که معمولا در مدل‌های مصرفی و حرفه‌ای کارت‌های گرافیکی استفاده می‌شود. این حافظه پهنای باند بالا و تأخیر کمی دارد که آن را برای برنامه‌های گرافیکی و یادگیری عمیق مناسب می‌سازد.

b. HBM (High-Bandwidth Memory)

HBM یک تکنولوژی حافظه پیشرفته تر است که پهنای باند بسیار بالاتر و مصرف کمتر قدرت نسبت به GDDR ارائه می‌دهد. HBM اغلب در مدل‌های کارت‌های گرافیکی بالا و بارکارهای HPCی مرتبط با عملکرد بالا مانند Tesla سری NVIDIA و Instinct سری AMD استفاده می‌شود.

2. پهنای باند حافظه و تأثیر آن بر عملکرد

پهنای باند حافظه کارت گرافیکی یک فاکتور حیاتی در عملکرد آن برای وظایف یادگیری عمیق است. پهنای باند عالی حافظه انتقال سریع‌تر داده بین کارت گرافیکی و حافظه آن را طبقات کم کرده و بکارگیری بیشتری از منابع محاسباتی آن را ممکن می‌سازد.

IV. شتابی کارت‌های گرافیکی برای یادگیری عمیق

A. آرمان CUDA (Compute Unified Device Architecture)

1. هسته‌های CUDA و نقش آنها در پردازش موازی

CUDA مدل برنامه‌نویسی و پلتفرم نرم‌افزاری تخصصی NVIDIA برای محاسبات GPU عمومی است. هسته‌های CUDA واحدهای پردازش اساسی در کارت‌های گرافیکی NVIDIA هستند که مسئول اجرای محاسبات موازی مورد نیاز الگوریتم‌های یادگیری عمیق است.

2. مدل برنامه‌نویسی CUDA

مدل برنامه‌نویسی CUDA مجموعه‌ای از رابط‌ها و ابزارها است که به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد از قابلیت‌های پردازش موازی کارت‌های گرافیکی NVIDIA برای یک دامنه گسترده‌ای از نرم‌افزارها، از جمله یادگیری عمیق، بهره‌برداری کنند. CUDA به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد تا کد بهینه شده‌ای بنویسند که می‌تواند به طور مؤثر از منابع گرافیکی GPU استفاده کند.

B. زبان OpenCL (Open Computing Language)

1. مزیت‌ها و محدودیت‌ها نسبت به CUDA

OpenCL یک استاندارد باز برای برنامه‌نویسی موازی در پلتفرم‌های محاسباتی نامنظم، از جمله کارت‌های گرافیکی است. در حالی که OpenCL قابلیت سازگاری با چندپلتفرم را ارائه می‌دهد، ممکن است پیچیدگی استفاده از آن بیشتر و عملکردی مثل CUDA برای کارت‌های گرافیکی NVIDIA را به اندازه کافی ارائه ندهد.

C. چارچوب‌های یادگیری عمیق و پشتیبانی از کارت گرافیکی

1. TensorFlow

TensorFlow یک چارچوب یادگیری عمیق منبع‌باز محبوبی است که توسط گوگل توسعه یافته است. این چارچوب ادغام سریسموت NVIDIA با استفاده از CUDA را فراهم می‌کند و امکان شتاب‌بخشی کارآمد به بارکارهای یادگیری عمیق را فراهم می‌کند.

2. PyTorch

PyTorch یک چارچوب یادگیری عمیق منبع‌باز دیگر است که توسط آزمایشگاه هوش مصنوعی فیسبوک توسعه یافته است. PyTorch از CUDA برای استفاده از کارت‌های گرافیکی برای شتاب یادگیری عمیق استفاده می‌کند که آن را یک گزینه قدرتمند برای یادگیری عمیق بر روی کارت‌های گرافیکی NVIDIA می‌سازد.

3. Keras

Keras یک رابط برنامه‌نویسی برای شبکه‌های عصبی سطح بالا است که بر روی چارچوب‌های یادگیری عمیق مانند TensorFlow و Theano اجرا می‌شود. از طریق ادغام با چارچوب‌های قابل اجرای با CUDA، Keras از شتاب دهی GPU پشتیبانی می‌کند.

4. Caffe

Caffe یک چارچوب یادگیری عمیق است که در مرکز بینائی و یادگیری برکلی توسعه داده شده است. این چارچوب با استفاده از ادغام با CUDA شتابی موثر را از طریق کارت‌های گرافیکی فراهم می‌کند و برای وظایف یادگیری عمیق مبتنی بر تصویر محبوب است.

5. سایرها

چندین چارچوب یادگیری عمیق دیگر مانند MXNet، CNTK و Theano وجود دارد که نیز از طریق استفاده از CUDA یا OpenCL از شتابی GPU پشتیبانی می‌کنند.

شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs)

شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) نوعی مدل یادگیری عمیق هستند که برای پردازش و تجزیه‌ی داده‌های تصویری بسیار مناسب هستند. CNNها از ساختار قشر بصری انسان الهام گرفته شده‌اند و برای یادگیری خودکار وابستگی‌های فضایی و زمانی در داده ها طراحی شده‌اند و این ویژگی‌ها آنها را بسیار مؤثر در وظایفی مانند دسته بندی تصویر، تشخیص اشیا و تقسیم بندی تصویر می‌کند.

لایه های کانولوشنال

بلوک سازگاری اصلی CNN لایه کانولوشنال است. این لایه یک مجموعه از فیلترهای قابل یادگیری را به تصویر ورودی اعمال می‌کند، که هر فیلتر مسئول تشخیص یک ویژگی یا الگوی خاص در تصویر است. خروجی لایه کانولوشنال یک نقشه ویژگی است که توزیع فضایی ویژگی‌های تشخیص داده شده را نشان می‌دهد.

در ادامه یک نمونه از لایه کانولوشنال در PyTorch آورده شده‌است:

import torch.nn as nn
 
# تعریف یک لایه کانولوشنال

conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

از این مثال، لایه کانوالوشن (convolutional layer) یک تصویر ورودی با 3 کانال (مثلاً رنگ‌های RGB) را می‌گیرد و 32 فیلتری که هر کدام به اندازه‌ای به ابعاد 3x3 پیکسل در اختیار دارند را اعمال می‌کند. پارامتر `stride` کنترلگر اندازه قدم (step size) پنجره (sliding window) است و پارامتر `padding` تعداد پیکسل‌های اضافی را در اطراف تصویر اضافه می‌کند تا ابعاد فضایی تصویر حفظ شود.

لایه‌های پولینگ

بعد از لایه‌های کانوالوشن، معمول است از لایه‌های پولینگ استفاده شود تا ابعاد فضایی نقشه‌های ویژگی را کاهش دهد و درجهی از تغییر ناپذیری ترجمه را به تصویر بدهد. عملیات پردازش شی (pooling) پرکاربردترین عملیات پولینگ است که از بین اعداد موجود در یک پنجره مشخص، بیشینه را انتخاب می‌کند.

اینجا یک مثال از لایه پولینگ حداکثر (max pooling) در پایتورچ است:

import torch.nn as nn
 
# تعریف یک لایه پولینگ حداکثر
pool_layer = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)

در این مثال، لایه پولینگ حداکثر یک پنجره 2x2 را می‌گیرد و بیشینه را در داخل آن پنجره انتخاب می‌کند که نتیجه آن ابعاد فضایی نقشه‌های ویژگی را به اندازه 2 برابر کاهش می‌دهد.

لایه‌های کاملاً متصل

بعد از لایه‌های کانوالوشن و پولینگ، نقشه‌های ویژگی خروجی معمولاً تغدیه می‌شوند و از یک یا چند لایه کاملاً متصل عبور می‌کنند که به عنوان یک شبکه عصبی سنتی عمل می‌کنند تا وظیفه طبقه‌بندی یا پیش‌بینی نهایی را انجام دهند.

اینجا یک مثال از یک لایه کاملاً متصل در پایتورچ است:

import torch.nn as nn
 
# تعریف یک لایه کاملاً متصل
fc_layer = nn.Linear(in_features=1024, out_features=10)

در این مثال، لایه کاملاً متصل یک ورودی با 1024 ویژگی را می‌گیرد و خروجی را با تعداد 10 کلاس (یا هر تعداد دیگری که در وظیفه مشخص شود) تولید می‌کند.

گذاشتن همه چیز در کنار: معماری یک شبکه عصبی کانوالوشنی (CNN)

اینجا یک مثال از یک معماری ساده‌ی شبکه عصبی کانوالوشنی برای طبقه‌بندی تصویر است که در پایتورچ پیاده‌سازی شده است:

import torch.nn as nn
 
class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.fc1 = nn.Linear(in_features=64 * 7 * 7, out_features=128)
        self.fc2 = nn.Linear(in_features=128, out_features=10)
 
    def forward(self, x):
        x = self.pool1(nn.functional.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool2(nn.functional.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 64 * 7 * 7)
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

در این مثال، کلاس SimpleCNN یک معماری CNN را با لایه‌های زیر تعریف می‌کند:

۱. دو لایه کانوالوشن با 32 و 64 فیلتر به ترتیب و اندازه‌ی هسته 3x3. ۲. دو لایه پولینگ حداکثر با اندازه پنجره 2x2 و قدم. ۳. دو لایه کاملاً متصل با خروجی‌های 128 و 10 (تعداد کلاس‌ها) ویژگی به ترتیب.

روش forward پاس از شبکه را مشخص می‌کند که در آن تصویر ورودی از طریق لایه‌های کانوالوشن، پولینگ و کاملاً متصل، به نهایت لاگیت خروجی‌ها تولید می‌شود.

شبکه عصبی بازگشتی (RNN)

شبکه عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Network - RNN) یک رده از مدل‌های یادگیری عمیق هستند که برای پردازش و تولید داده‌های توالی مانند متن، گفتار و سری زمانی مناسب هستند. به عکس العمل شبکه‌های عصبی بدون بازگشت (feedforward) که حافظه‌ای ندارند، RNNها "حافظه" دارند که به آن‌ها امکان ثبت وابستگی‌ها بین عناصر در یک دنباله را می‌دهد و این امر باعث می‌شود که آن‌ها برای وظایفی مانند مدل بنیانی زبان، ترجمه ماشینی و تشخیص گفتار بسیار موثر باشند.

معماری پایه RNN

معماری پایه یک RNN شامل وضعیت مخفی است که در هر مرحله زمانی بر اساس ورودی فعلی و وضعیت مخفی قبلی به‌روز رسانی می‌شود و خروجی در هر مرحله زمانی بر اساس وضعیت مخفی فعلی تولید می‌شود.

اینجا یک مثال ساده از یک خلیه RNN (RNN cell) در پایتورچ است:

import torch.nn as nn
 
class RNNCell(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size):
        super(RNNCell, self).__init__()
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.i2h = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.h2h = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
 
    def forward(self, input, hidden):
        hidden = torch.tanh(self.i2h(input) + self.h2h(hidden))
        return hidden

در این مثال، کلاس RNNCell یک خلیه RNN ابتدایی با اندازه ورودی input_size و اندازه مخفی hidden_size را تعریف می‌کند. روش forward یک ورودی input و وضعیت مخفی قبلی hidden را می‌گیرد و وضعیت مخفی به‌روز شده را برمی‌گرداند.

حافظه بلندکرده (LSTM)

یکی از محدودیت‌های اصلی RNNهای پایه این است که نمی‌توانند به طور موثر به وابستگی‌های بلندمدت در دنباله ورودی بپردازند. برای رفع این اشکال، معماری پیشرفته‌تری از RNN که به نام حافظه بلندکرده (Long Short-Term Memory - LSTM) معروف است، معرفی شد.

LSTMها از ساختار متنوعی از سلول‌ها (cell) استفاده می‌کنند که شامل دروازه‌ها برای کنترل جریان اطلاعات هستند و این امکان را به آن‌ها می‌دهند تا بهتر اطلاعات مهم را از دنباله ورودی حفظ کنند و اطلاعات مهم را فراموش کنند.

اینجا یک مثال از یک سلول LSTM در پایتورچ است:

import torch.nn as nn
 
class LSTMCell(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size):
        super(LSTMCell, self).__init__()
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.i2h = nn.Linear(input_size, 4 * hidden_size)
        self.h2h = nn.Linear(hidden_size, 4 * hidden_size)
 
    def forward(self, input, states):
        hx, cx = states
        gates = self.i2h(input) + self.h2h(hx)
        ingate, forgetgate, cellgate, outgate = gates.chunk(4, 1)
 
        ingate = torch.sigmoid(ingate)
        forgetgate = torch.sigmoid(forgetgate)
        cellgate = torch.tanh(cellgate)
        outgate = torch.sigmoid(outgate)
 
        cx = (forgetgate * cx) + (ingate * cellgate)
        hx = outgate * torch.tanh(cx)
 
        return hx, cx

در این مثال، کلاس LSTMCell یک سلول LSTM با اندازه ورودی input_size و اندازه مخفی hidden_size را تعریف می‌کند. روش forward یک ورودی input و وضعیت‌های مخفی و سلول قبلی (hx، cx) را می‌گیرد و وضعیت مخفی و سلول به‌روز شده را برمی‌گرداند.

تراقب لایه‌های RNN / LSTM

برای ایجاد یک مدل RNN / LSTM قدرتمندتر، معمول است چندین لایه خلیه RNN / LSTM را از روی هم بچینیم. این امر به مدل امکان می‌دهد نمایش‌های پیچیده‌تری از دنباله ورودی یاد بگیرد.

اینجا یک مثال از یک مدل LSTM توالی در پایتورچ است:

import torch.nn as nn
 
class StackedLSTM(nn.Module):
    def __init__(self, num_layers, input_size, hidden_size, dropout=0.5):
        super(StackedLSTM, self).__init__()
        self.num_layers = num_layers
        self.hidden_size = hidden_size
        self.lstm_layers = nn.ModuleList([LSTMCell(input_size if i == 0 else hidden_size, hidden_size) for i in range(num_layers)])
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
 
    def forward(self, input, initial_states=None):
        if initial_states is None:
            hx = [torch.zeros(input.size(0), self.hidden_size) for _ in range(self.num_layers)]
            cx = [torch.zeros(input.size(0), self.hidden_size) for _ in range(self.num_layers)]
        else:
            hx, cx = initial_states
 
        outputs = []
        for i, lstm_layer in enumerate(self.lstm_layers):
            hx[i], cx[i] = lstm_layer(input, (hx[i], cx[i]))
            input = self.dropout(hx[i])
            outputs.append(hx[i])
 
        return outputs, (hx, cx)

در این مثال، کلاس StackedLSTM یک مدل LSTM چند لایه با num_layers لایه‌ها، هر کدام با اندازه مخفی hidden_size را تعریف می‌کند. روش forward یک دنباله ورودی input و وضعیت‌های مخفی و سلول اولیه اختیاری را می‌گیرد و وضعیت‌های مخفی نهایی هر لایه را همچنین وضعیت‌های مخفی و سلول نهایی را برمی‌گرداند.

نتیجه‌گیری

در این آموزش، مفاهیم و معماری‌های بنیادی دو مدل محبوب یادگیری عمیق، شبکه عصبی کانوالوشنی (CNN) و شبکه عصبی بازگشتی (RNN)، را بررسی کردیم. اجزای کلیدی این مدل‌ها مانند لایه‌های کانوالوشن، لایه‌های پولینگ، لایه‌های کاملاً متصل و خلایای RNN / LSTM را بررسی کردیم و مثال‌هایی از نحوه پیاده‌سازی آن‌ها در پایتورچ ارائه کردیم.

این مدل‌های یادگیری عمیق به بسیاری از زمینه‌ها از جمله بینایی ماشین تا پردازش زبان طبیعی، ابزارهای ضروری برای بسیاری از برنامه‌های عملی شده‌اند. با درک اصول و جزئیات پیاده‌سازی CNN و RNN می‌توانید مدل‌های یادگیری عمیق خود را با استفاده از روش‌های پیشرفته تر برای حل انواع مسائل توسعه دهید.

به یاد داشته باشید که یادگیری عمیق یک حوزه در حال تحول است و به طور مداوم معماری‌ها و تقنیات جدید در حال توسعه است. این مهم است که با آخرین پژوهش‌ها آشنا بوده و به طور مداوم دانش و مهارت‌های خود را در این حوزه بهبود دهید.

روش‌های ساده برای درک آسان GAN در PyTorch برای مبتدیانراهنمای بهینه سازی آسان GPU برای عملکرد بیشینه