آموزش آسان درک ضرورت های خوشه HPC

I. مقدمه در مورد خوشه های HPC

A. تعریف HPC (محاسبات با عملکرد بالا) محاسبات با عملکرد بالا (HPC) به استفاده از منابع پیشرفته محاسباتی، مانند سوپرکامپیوترها، خوشه های کامپیوتری و سخت افزارهای ویژه اشاره دارد که برای حل مسائل پیچیده و پرسرعت با درایت بالا مورد استفاده قرار می گیرد. سیستم های HPC برای ارائه عملکرد و قدرت پردازش بسیار بالاتر نسبت به کامپیوترهای رومیزی یا سرورهای سنتی طراحی شده اند که امکان اجرای شبیه سازی های بزرگ مقیاس، تحلیل داده و سایر وظایفی را که نیاز به پردازش مکمل دارند، فراهم می کنند.

B. بررسی خوشه های HPC

معماری محاسبات موازی خوشه های HPC عموماً با استفاده از معماری محاسبات موازی ساخته می شوند، که در آن چندین گره محاسباتی با یکدیگر ترکیب می شوند تا یک مسئله یک جریان را حل کنند. این به امکان توزیع وظایف محاسباتی بین چندین پردازنده منجر می شود و به دست آوردن زمان های پردازش سریعتر و توانایی برخورد با مسائل بزرگ و پیچیده تر امکان پذیر می شود.
پردازش توزیع شده خوشه های HPC از پردازش توزیع شده استفاده می کنند که در آن بار کاری به وظایف کوچکتر تقسیم شده و به گره های مختلف در خوشه اختصاص داده می شود. این گره ها سپس به صورت همزمان برای پردازش وظایف اختصاص داده شده به کار می پردازند و نتایج برای تولید خروجی نهایی ترکیب می شوند.
مقیاس پذیری و عملکرد یکی از مزایای کلیدی خوشه های HPC مقیاس پذیری آنهاست. با افزایش نیازهای محاسباتی یک مسئله، می توان گره های اضافی را به خوشه اضافه کرد تا قدرت پردازشی و منابع حافظه را بیشتر ارائه دهد. این امکان را به خوشه های HPC می دهد تا وظایف با پیچیدگی و مواد داده ای بزرگتر که معمولاً در یادگیری ژرف و سایر برنامه های هوش مصنوعی به کار گرفته می شوند، را انجام دهند. ...

نکات درباره نسخه فارسی

در ترجمه فایل Markdown فوق، نخستین نکته قابل ذکر آن است که باید فرمت Markdown به همراه خطوط دستوری قرار گرفته در کدها ترجمه نشود. اما تمامی کامنت ها و متن های ثابت وجود دارنده در مثال بالا باید به زبان فارسی ترجمه شوند.اگر خوشه HPC شما با سخت‌افزار GPU تجهیز شده باشد، باید اطمینان حاصل شوید کارهای یادگیری عمیق شما به طور موثر از این منابع GPU استفاده کنند، اغلب از طریق استفاده از چارچوب‌های یادگیری عمیق شتاب‌دار مانند TensorFlow-GPU یا PyTorch CUDA.

c. آموزش توزیع شده و موازات مدل برای بهره‌برداری از قابلیت‌های پردازش موازی خوشه HPC، می‌توانید به تکنیک‌های آموزش توزیع شده، مانند موازات داده یا موازات مدل، با استفاده از ویژگی‌های آموزش توزیع شده ارائه شده توسط چارچوب یادگیری عمیق مورد نظر خود، پیاده‌سازی کنید.

D. بهینه‌سازی و بهینه‌سازی عملکرد

انتخاب و پیکربندی سخت افزار a. انتخاب CPU و GPU در طراحی یا پیکربندی یک خوشه HPC برای یادگیری عمیق، لازم است سخت‌افزار CPU و GPU مناسبی را با نیازهای بارهای کاری یادگیری عمیق خود با دقت انتخاب کنید. عواملی مثل تعداد هسته، سرعت ساعتی، حافظه و معماری GPU می‌تواند بر عملکرد مدل‌های یادگیری عمیق شما تأثیر قابل توجهی داشته باشد.

b. ملاحظات حافظه و ذخیره‌سازی میزان حافظه و ذخیره‌سازی موجود در گره‌های محاسباتی همچنین می‌تواند بر عملکرد بارهای کاری یادگیری عمیق تأثیر بگذارد، به خصوص زمانی که با مجموعه داده‌های بزرگ یا مدل‌هایی که نیاز به منابع حافظه و ذخیره‌سازی قابل توجه دارند، سروکار دارید.

بهینه‌سازی شبکه a. انتخاب اینترکانکت مناسب انتخاب اینترکانکت شبکه مانند Ethernet، InfiniBand یا دیگر گزینه‌های ویژه‌ای که می‌تواند در عملکرد بار کاری یادگیری عمیق توزیع شده تأثیر قابل‌توجهی داشته باشد. اینترکانکت‌های سریع و کم تأخیر می‌توانند کارآیی انتقال داده و ارتباط بین گره‌های محاسباتی را بهبود بخشند.

b. تنظیم پارامترهای شبکه بهینه‌سازی پارامترهای مرتبط با شبکه، مانند اندازه MTU (حداکثر واحد انتقال) ، تنظیمات TCP/IP و پیکربندی‌های مختلف پروتکل شبکه، همچنین می‌تواند به بهبود عملکرد کلی بارهای کاری یادگیری عمیق در خوشه HPC کمک کند.

استراتژی‌های آموزش موازی a. موازی داده موازات داده نیز یک رویکرد معمول برای یادگیری عمیق موازی است، که در آن مجموعه داده آموزشی بین چند گره محاسباتی تقسیم می‌شود و هر یک از گره‌ها مدل را روی بخشی از داده آموزشی خود آموزش می‌دهد.

b. موازی مدل موازات مدل شامل تقسیم مدل یادگیری عمیق بین چند گره محاسباتی است، هر یک از این گره‌ها مسئول یک بخش از مدل هستند. این موضوع به ویژه برای آموزش مدل‌های بسیار بزرگ که بر روی یک گره تنها جای نمی‌گیرند، بسیار مفید است.

c. رویکردهای ترکیبی ترکیبی از موازی داده و موازی مدل که به عنوان روش ترکیبی شناخته می‌شود، می‌تواند برای بهبود قابلیت مقیاس‌پذیری و عملکرد یادگیری عمیق توزیع شده بر روی خوشه‌های HPC مورد استفاده قرار گیرد.

تنظیم پارامترهای فرابر پنجه a. بهینه‌سازی خودکار پارامترهای فرابر پنجه برای بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری عمیق، اغلب لازم است برخی از پارامترهای فرابر پنجه مانند نرخ یادگیری، اندازه دسته و پارامترهای تنظیم‌کننده را تنظیم کرد. تکنیک‌های بهینه‌سازی خودکار فرابر پنجه می‌توانند به بهترین شکل جواب دهنده‌ای انتخاب شوند تا فضای پارامتر را بهینه کنند.

b. جستجوی فرابر پنجه توزیع شده قابلیت پردازش موازی خوشه‌های HPC برای انجام جستجوی فرابر پنجه توزیع شده (Distributed hyperparameter search) مورد استفاده قرار می‌گیرد، جایی که چندین تنظیم‌کننده فرابر پنجه به صورت همزمان بررسی شده و فرآیند بهینه‌سازی مدل به سرعت انجام می‌شود.

شبکه‌های عصبی کانوولوشنی (CNN)

شبکه‌های عصبی کانوولوشنی (CNN) یک نوع ویژه از شبکه‌های عصبی هستند که به ویژه برای پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌های تصویری مناسب هستند. CNN ها برای استخراج ویژگی‌های محلی مانند لبه ها، شکل‌ها و قالب‌ها به صورت خودکار و سلسله مراتبی طراحی شده‌اند که از طریق آنها برای وظایفی مانند طبقه‌بندی تصویر، شناسایی اشیا و تقسیم بندی تصویر بسیار مؤثر هستند.

مؤلفه‌های کلیدی یک معماری CNN عبارتند از:

لایه‌های کانوولوشنی: این لایه‌ها یک مجموعه از فیلتر‌های قابل یادگیری را به تصویر ورودی اعمال می‌کنند و ویژگی‌های محلی مانند لبه‌ها، شکل‌ها و الگوها را استخراج می‌کنند. فیلترها در طول فرآیند آموزش یادگیری می‌کنند و خروجی لایه کانوولوشنی نقشه ویژگی است که حضور وجود ویژگی‌های تشخیص داده شده در محل‌های مختلف تصویر ورودی را نشان می‌دهد.
لایه‌های پولینگ: لایه‌های پولینگ برای کاهش ابعاد مکانی نقشه‌های ویژگی استفاده می‌شوند، به منظور کاهش تعداد پارامترها و پیچیدگی محاسباتی مدل. عملیات پولینگ معمول ترین عملیات پولینگ است که بیشینه مقدار را در یک منطقه مکانی کوچک از نقشه ویژگی انتخاب می‌کند.
لایه‌های کاملا متصل: پس از لایه‌های کانوولوشنی و پولینگ، خروجی flatten شده و از طریق یک یا چند لایه کاملاً متصل (Fully Connected) عملیات استنتاج و طبقه‌بندی را بر اساس ویژگی‌های استخراج شده انجام می‌دهند.

در ادامه مثالی از یک معماری ساده CNN برای طبقه‌بندی تصویر آمده 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 کانوولوشنی است، هرکدام با یک لایه پولینگ، و دو لایه کاملاً متصل در انتها است. شکل ورودی (28، 28، 1) است که متناظر با یک تصویر خاکستری با ابعاد 28x28 پیکسل است. مدل با بهینه‌ساز "adam" و تابع خطای دسته‌ای همنوا با استفاده از تقسیم-ترکیب تنظیم شده است، و خروجی توزیع احتمال بر روی 10 کلاس است.

شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)

شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) یک کلاس از شبکه‌های عصبی هستند که برای پردازش داده‌های توالی مانند متن، صدا یا داده‌های سری زمانی طراحی شده‌اند. برخلاف شبکه‌های عصبی فورواردی که هر ورودی را به طور مستقل پردازش می‌کنند، شبکه‌های عصبی بازگشتی حالت پنهان یا hidden state را که در هر مرحله زمانی بروز می‌دهد، حفظ می‌کنند و از آن به منظور ترکیب اطلاعات ورودی‌های قبلی در خروجی فعلی استفاده می‌کنند.

اجزای کلیدی یک معماری RNN عبارتند از:

توالی ورودی: ورودی یک RNN مجموعه‌ای از بردارها است، که هر بردار نماینده یک عنصر از ورودی است، مانند یک کلمه در یک جمله یا یک مرحله زمانی در یک داده سری زمانی.
حالت پنهان: حالت پنهان (hidden state) یک RNN برداری است که حافظه داخلی شبکه را نشان می‌دهد که در هر گام زمانی بروز و به روزرسانی می‌شود بر اساس ورودی فعلی و حالت پنهان قبلی.
توالی خروجی: خروجی یک RNN مجموعه‌ای از بردارها است، که هر بردار نماینده خروجی شبکه در یک مرحله زمانی خاص است.

در ادامه مثالی از یک مدل ساده RNN برای طبقه‌بندی متن آمده است:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, SimpleRNN, Dense
 
# تعریف مدل RNN
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=10000, output_dim=128, input_length=100))
model.add(SimpleRNN(64))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
# کامپایل مدل
model.compile(optimizer='adam',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

در این مثال، مدل RNN شامل یک لایه تعبیه، یک لایه RNN ساده و یک لایه خروجی چگال است. ورودی به مدل توالی 100 کلمه است، که هر کلمه توسط یک شناسه عددی منحصر به فرد بین 0 و 9999 نماینده می‌شود. لایه تعبیه این شناسه‌های عددی را به یک بردار بعدی 128‌تایی نگاشت می‌کند که سپس به لایه RNN منتقل می‌شود. لایه RNN توالی را پردازش می‌کند و یک بردار واحد تولید می‌کند، که سپس توسط لایه خروجی چگال در نظر گرفته شده است تا یک پیش‌بینی گسسته انجام شود.

حافظه کوتاه مدت بلند (LSTMs)

حافظه کوتاه مدت بلند (LSTMs) یک نوع خاص از RNN هستند که برای رفع مشکل کاهش گرادیان که می‌تواند باعث کندی فرآیند یادگیری شبکه‌های عصبی سنتی در توالی‌های طولانی شود، طراحی شده‌اند. LSTMs این کار را با معرفی یک حالت پنهان پیچیده‌تر که شامل یک حالت سلول است، انجام می‌دهند، که به شبکه امکان می‌دهد اطلاعات را به صورت انتخابی از زمان‌های گذشته به یاد بیاورد و یا به صورت انتخابی آن‌ها را فراموش کند.

اجزای کلیدی یک معماری LSTM عبارتند از:

حالت سلول: حالت سلول برداری است که حافظه طولانی مدت LSTM را نشان می‌دهد که در هر گام زمانی بروز و به روزرسانی می‌شود بر اساس ورودی ورودی و حالت سلول و حالت پنهان قبلی.
دروازه فراموش کردن: دروازه فراموش کردن (forget gate) قسمتی از LSTM است که تعیین می‌کند که کدام اطلاعات از حالت سلول قبلی باید فراموش شوند و کدام اطلاعات باید به یاد آورده شوند.
دروازه ورودی: دروازه ورودی (input gate) قسمتی از LSTM است که تعیین می‌کند کدام اطلاعات از ورودی جاری و حالت پنهان قبلی باید به حالت سلول اضافه شوند.
دروازه خروجی: دروازه خروجی (output gate) قسمتی از LSTM است که تعیین می‌کند کدام اطلاعات از ورودی جاری، حالت سلول و حالت پنهان باید برای تولید خروجی در گام زمانی جاری مورد استفاده قرار گیرد.

در ادامه مثالی از یک مدل LSTM 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 LSTM
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=10000, output_dim=128, input_length=50))
model.add(LSTM(128))
model.add(Dense(10000, activation='softmax'))
 
# کامپایل مدل
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

در این مثال، مدل LSTM شامل یک لایه تعبیه، یک لایه LSTM و یک لایه خروجی چگال است. ورودی به مدل یک توالی از 50 کلمه است، که هر کلمه توسط یک شناسه عددی منحصر به فرد بین 0 و 9999 نماینده می‌شود. لایه تعبیه این شناسه‌های عددی را به یک بردار بعدی 128‌تایی نگاشت می‌کند که سپس به لایه LSTM منتقل می‌شود. لایه LSTM توالی را پردازش می‌کند و یک بردار 128‌تایی تولید می‌کند، که سپس توسط لایه خروجی چگال با تابع فعال‌سازی softmax به یک توزیع احتمالاتی روی 10000 کلاس مختلف تبدیل می‌شود.در این مثال، مدل LSTM شامل یک لایه تعبیه‌سازی، یک لایه LSTM و یک لایه خروجی چگال است. ورودی به مدل یک دنباله از 50 کلمه است، که هر کلمه با یک شناسه صحیح منحصر به فرد بین 0 تا 9999 نمایش داده می‌شود. لایه تعبیه‌سازی این شناسه‌های صحیح را به یک بردار ۱۲۸ بعدی نمایش می‌دهد که سپس به لایه LSTM منتقل می‌شود. لایه LSTM دنباله را پردازش می‌کند و یک بردار تکی را خروجی می‌دهد که سپس به لایه خروجی چگال منتقل می‌شود تا یک توزیع احتمال بر روی ۱۰۰۰۰ کلمه خروجی ممکن تولید شود.

شبکه‌های شبیه‌سازی-رقابتی توسعه دهنده-همتاها (GANها)

شبکه‌های شبیه‌سازی-رقابتی توسعه دهنده-همتا (GANها) نوعی مدل یادگیری عمیق هستند که شامل دو شبکه عصبی، یک تولیدکننده و یک تمییزدهنده است که به طور رقابتی آموزش داده می‌شوند. شبکه تولیدکننده مسئول تولید داده‌های تخیلی جدید است که به داده‌ی واقعی شباهت دارد، در حالیکه شبکه تمییزدهنده مسئول تفکیک داده‌های واقعی و تولیدی است.

اجزای کلیدی یک معماری GAN عبارتند از:

۱. شبکه تولیدکننده: شبکه تولیدکننده ورودی تصادفی را، به طور معمول یک بردار نویز، می‌گیرد و آن را به یک نمونه داده‌ای تخیلی تبدیل می‌کند که به داده‌ی واقعی شباهت دارد.

۲. شبکه تمییزدهنده: شبکه تمییزدهنده یک نمونه داده، بین واقعی یا تولیدی، را می‌گیرد و احتمال آن را که نمونه واقعی است (نسبت به تولیدی)، خروجی می‌دهد.

۳. آموزش رقابتی: شبکه‌های تولیدکننده و تمییزدهنده به طور رقابتی آموزش داده می‌شوند، به طوری که تولیدکننده سعی می‌کند تمیزدهنده را با تولید داده‌هایی که به واقعیت نزدیک‌تر باشد، فریب دهد و تمیزدهنده سعی می‌کند در تفکیک داده‌های واقعی از داده‌های تولیدی بهتر شود.

در زیر یک مثال از یک GAN ساده برای تولید ارقام دست‌نویس آمده است:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential, Model
from tensorflow.keras.layers import Dense, Reshape, Flatten
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
 
# تعریف شبکه تولیدکننده
generator = Sequential()
generator.add(Dense(256, input_dim=100, activation='relu'))
generator.add(Dense(784, activation='tanh'))
generator.add(Reshape((28, 28, 1)))
 
# تعریف شبکه تمییزدهنده
discriminator = Sequential()
discriminator.add(Flatten(input_shape=(28, 28, 1)))
discriminator.add(Dense(256, activation='relu'))
discriminator.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
# تعریف مدل GAN
gan = Model(generator.input, discriminator(generator.output))
 
# کامپایل مدل‌ها
generator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5))
discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5))
gan.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5))

در این مثال، شبکه تولیدکننده یک بردار نویز با ابعاد ۱۰۰ را به عنوان ورودی می‌گیرد و یک تصویر خاکستری 28x28 از یک عدد دست‌نویس را تولید می‌کند. شبکه تمییزدهنده یک تصویر خاکستری 28x28 را به عنوان ورودی می‌گیرد و احتمال آن را که تصویر واقعی است (نسبت به تولیدی)، خروجی می‌دهد. مدل GAN توسط اتصال شبکه تولیدکننده و تمییزدهنده تعریف می‌شود و به صورت رقابتی برای تولید اعداد دست‌نویسی واقع‌گرایانه‌تر آموزش داده می‌شود.

نتیجه‌گیری

در این آموزش، چندین معماری و تکنیک کلیدی یادگیری عمیق را بررسی کرده‌ایم، از جمله شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNها)، شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNها)، حافظه کوتاه‌مدت بلند LSTM و شبکه‌های شبیه‌سازی-رقابتی توسعه دهنده-همتا (GANها). هر یک از این معماری‌ها قدرت‌های خود را دارند و برای انواع مشخصی از مسائل، مانند دسته‌بندی تصاویر، تولید متن و تولید داده مصنوعی مناسب هستند.

با درک مفاهیم و اجزای اساسی این مدل‌های یادگیری عمیق، شما می‌توانید شروع به ساخت و آزمایش برنامه‌های یادگیری عمیق خود کنید. به یاد داشته باشید که یادگیری عمیق یک حوزه در حال تکامل سریع است و همواره معماری‌ها و تکنیک‌های جدیدی در حال توسعه است، بنابراین مهم است که با آخرین پژوهش و روش‌های بهتر در این حوزه آشنا باشید.

موفق باشید در سفر یادگیری عمیق خود!

چگونگی درک برنامه‌ریزی GPU به سادگی و سرعت راهنمایی برای درک آسان آموزش LLM برای مبتدیان