AI & GPU
Hoe de beste GPU voor AI-workloads eenvoudig te kiezen

Hoe de beste GPU voor AI-workloads eenvoudig te kiezen

I. Inleiding tot GPU's voor AI

A. Belang van GPU's bij Deep Learning

Graphics Processing Units (GPU's) zijn een essentieel onderdeel geworden in het veld van Deep Learning en Kunstmatige Intelligentie (AI). De sterk parallelle architectuur van GPU's, die oorspronkelijk ontworpen was voor efficiënte grafische weergave, heeft zich uitzonderlijk goed bewezen voor de rekenintensieve taken die bij Deep Learning komen kijken, zoals matrixbewerkingen, convoluties en andere tensor-gebaseerde berekeningen.

In vergelijking met traditionele Central Processing Units (CPU's) kunnen GPU's deze bewerkingen veel sneller uitvoeren, wat leidt tot aanzienlijke verbeteringen in het trainen en afleiden van Deep Learning-modellen. Deze versnelling is cruciaal voor de ontwikkeling van complexe modellen, het onderzoeken van grote datasets en de implementatie van AI-systemen in realtime toepassingen.

B. Voordelen van GPU boven CPU voor AI/ML-taken

De belangrijkste voordelen van het gebruik van GPU's boven CPU's voor AI- en Machine Learning (ML)-taken zijn:

  1. Parallelle verwerkingscapaciteit: GPU's zijn ontworpen met een sterk parallelle architectuur en hebben duizenden kleinere, efficiëntere cores in vergelijking met de minder krachtige cores van CPU's. Deze parallelle verwerkingskracht stelt GPU's in staat om uit te blinken in de sterk parallelle berekeningen die nodig zijn bij Deep Learning, zoals matrixvermenigvuldigingen en convoluties.

  2. Hogere geheugenbandbreedte: GPU's zijn uitgerust met gespecialiseerd, snel geheugen, bekend als Video Random Access Memory (VRAM), dat aanzienlijk hogere geheugenbandbreedte biedt in vergelijking met het systeemgeheugen dat door CPU's wordt gebruikt. Deze verbeterde geheugentoegang is cruciaal voor de grote hoeveelheden gegevens en tussenresultaten die betrokken zijn bij Deep Learning-workloads.

  3. Versnelling van tensorbewerkingen: Moderne GPU's, zoals NVIDIA's Tensor Cores en AMD's Matrix Cores, zijn ontworpen met gespecialiseerde hardware-eenheden die tensorgebaseerde bewerkingen kunnen versnellen, die essentieel zijn voor veel Deep Learning-algoritmen. Deze optimalisatie op het hardwareniveau kan een aanzienlijke verbetering van de prestaties opleveren voor dit type berekeningen.

  4. Energie-efficiëntie: GPU's kunnen dankzij hun parallelle architectuur en gespecialiseerde hardware vaak een hogere prestatie-per-watt behalen in vergelijking met CPU's voor AI/ML-taken. Dit maakt ze bijzonder geschikt voor omgevingen met beperkte energie, zoals edge-apparaten en ingebedde systemen.

  5. Ecosysteem en softwareondersteuning: De Deep Learning- en AI-gemeenschappen hebben GPU-versnelde computing uitgebreid geoptimaliseerd en geïntegreerd in hun frameworks en bibliotheken, zoals TensorFlow, PyTorch en CUDA. Dit robuuste software-ecosysteem en toolchain verbeteren verder de voordelen van het gebruik van GPU's voor deze workloads.

Deze voordelen hebben GPU's onmisbaar gemaakt in het veld van Deep Learning. Ze stellen onderzoekers en ontwikkelaars in staat om grotere en complexere modellen te trainen, de ontwikkeling van AI-toepassingen te versnellen en ze met verbeterde prestaties en efficiëntie in realtime scenario's in te zetten.

II. Begrip van GPU-architectuur

A. GPU-componenten en hun functies

1. Graphics Processing Unit (GPU)

De GPU is het kernonderdeel van een grafische kaart en is verantwoordelijk voor de parallelle verwerking van grafische en berekeningstaken. Het bestaat uit een groot aantal kleinere, efficiëntere cores die gelijktijdig meerdere threads kunnen uitvoeren, waardoor de GPU uitblinkt in de sterk parallelle berekeningen die nodig zijn bij Deep Learning.

2. Geheugen (VRAM)

GPU's zijn uitgerust met speciaal hoogwaardig geheugen, bekend als Video Random Access Memory (VRAM). Dit geheugen is geoptimaliseerd voor de hoge bandbreedtevereisten van grafische en berekeningsworkloads, en biedt aanzienlijk snellere toegangssnelheden in vergelijking met het systeemgeheugen dat door CPU's wordt gebruikt.

3. Businterface (PCI-E)

De businterface, meestal een Peripheral Component Interconnect Express (PCI-E) slot, verbindt de GPU met het moederbord en de rest van het computersysteem. De PCI-E bus maakt snelle gegevensoverdracht mogelijk tussen de GPU en de CPU, evenals toegang tot systeemgeheugen.

4. Voeding

GPU's, vooral modellen met hoge prestaties, hebben een aanzienlijke hoeveelheid energie nodig om te werken. De voeding, ofwel geïntegreerd in de grafische kaart of geleverd door de voeding van het systeem, zorgt ervoor dat de GPU en de bijbehorende componenten voldoende elektrische energie krijgen.

B. Vergelijking van GPU- en CPU-architecturen

1. SIMD (Single Instruction, Multiple Data) vs. MIMD (Multiple Instruction, Multiple Data)

CPU's zijn ontworpen met een MIMD (Multiple Instruction, Multiple Data) architectuur, waarbij elke core tegelijkertijd verschillende instructies op verschillende gegevens kan uitvoeren. GPU's daarentegen volgen een SIMD (Single Instruction, Multiple Data) model, waarbij een enkele instructie parallel wordt uitgevoerd op meerdere gegele# De AMD Vega-architectuur, vertegenwoordigd door de Radeon Vega 64 en Radeon Vega 56 GPU's, is ontworpen om zowel gaming- als AI/ML-workloads te ondersteunen en biedt een gebalanceerde benadering van prestaties en mogelijkheden.

C. Vergelijking van NVIDIA en AMD GPU's

1. Prestatietests voor AI/ML-taken

Bij het vergelijken van NVIDIA en AMD GPU's voor AI/ML-taken is het belangrijk om rekening te houden met prestatietests en real-world gebruiker scenario's. Elke leverancier heeft zijn sterke en zwakke punten, en de keuze hangt vaak af van de specifieke vereisten van de Deep Learning workload.

2. Energie-efficiëntie en thermische overwegingen

Energie-efficiëntie en thermisch beheer zijn cruciale factoren, vooral voor implementaties in datacenters of edge-apparaten. Zowel NVIDIA als AMD hebben vooruitgang geboekt in het verbeteren van de energie-efficiëntie en thermische eigenschappen van hun nieuwste GPU-architecturen.

3. Software-ecosysteem en ondersteuning

Het software-ecosysteem en de ondersteuning voor Deep Learning-frameworks en -tools is een belangrijke overweging bij het kiezen tussen NVIDIA en AMD GPU's. NVIDIA's CUDA-platform heeft een meer volwassen en uitgebreid ecosysteem, terwijl AMD's ROCm een groeiend alternatief biedt voor open-source en cross-platform ondersteuning.

V. Factoren om te overwegen bij het kiezen van een GPU voor AI

A. Doel-workload en toepassing

1. Beeld-/videobewerking

2. Natural Language Processing (NLP)

3. Versterkt leren

4. Generatieve modellen (GANs, VAEs)

De keuze van de GPU moet worden begeleid door de specifieke workload en toepassingsvereisten. Verschillende Deep Learning-taken kunnen profiteren van de unieke mogelijkheden en optimalisaties van verschillende GPU-architecturen.

B. Prestatievereisten

1. Inferentiesnelheid

2. Trainingsdoorvoer

Afhankelijk van de nadruk op snelle inferentie of efficiënte training, moet de GPU-selectie worden afgestemd op de prestatievereisten van de beoogde use-case.

C. Energie- en thermische beperkingen

1. Datacenter versus edge-/ingebouwde apparaten

2. Koeloplossingen

Energieverbruik en thermisch beheer zijn cruciale factoren, vooral bij implementaties in beperkte omgevingen zoals datacenters of edge-apparaten. De keuze van de GPU moet overeenkomen met het beschikbare energiebudget en de koelmogelijkheden.

D. Software en ecosysteemondersteuning

1. CUDA versus ROCm (AMD)

2. Deep learning-frameworks (TensorFlow, PyTorch, enz.)

3. Voorgeleerde modellen en transfer learning

Het software-ecosysteem, inclusief de beschikbaarheid van CUDA- of ROCm-ondersteuning, evenals de integratie met populaire Deep Learning-frameworks en toegang tot voorgeleerde modellen, kan een grote invloed hebben op de ontwikkeling en implementatie van AI/ML-toepassingen.

Gecodeerde neurale netwerken (CNN's)

Gecodeerde neurale netwerken (CNN's) zijn een type deep learning-architectuur dat bijzonder geschikt is voor de verwerking en analyse van beeldgegevens. In tegenstelling tot traditionele neurale netwerken die werken op vlakke, eendimensionale invoer, zijn CNN's ontworpen om de ruimtelijke en lokale relaties binnen een afbeelding te benutten.

De belangrijkste componenten van een CNN-architectuur zijn:

  1. Convoluted Layers: Deze lagen passen een set van leerfilters (of kernels) toe op de invoerafbeelding, waarbij belangrijke kenmerken en patronen worden geëxtraheerd. De filters worden geconvolueerd over de breedte en hoogte van de invoer, waardoor een kenmerkkaart ontstaat die de ruimtelijke relaties in de data vastlegt.

  2. Pooling Layers: Deze lagen voeren een innamensoperatie uit, waarbij de ruimtelijke dimensies van de kenmerkkaarten worden verkleind, terwijl de belangrijkste kenmerken behouden blijven. Dit helpt het aantal parameters en de rekenkundige complexiteit van het model te verminderen.

  3. Volledig verbonden lagen: Deze lagen zijn vergelijkbaar met de verborgen lagen in een traditioneel neurale netwerk, en ze worden gebruikt om de uiteindelijke voorspellingen of classificaties te maken op basis van de geëxtraheerde kenmerken.

Hier is een voorbeeld van hoe je een eenvoudig CNN-model kunt bouwen met behulp van de TensorFlow en Keras libraries:

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
 
# Definieer het CNN-model
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'))
 
# Compileer het model
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

In dit voorbeeld definiëren we een CNN-model met drie convolutielagen, gevolgd door een max-pooling laag. De uiteindelijke lagen omvatten een uitvouwingbewerking en twee volledig verbonden lagen, een met 64 eenheden en een ReLU-activatie, en de uitvoerlaag met 10 eenheden en een softmax-activatie (voor een classificatieprobleem met 10 klassen).

Vervolgens compileren we het model met de Adam optimizer en de categorische kruis-entropie verliesfunctie, die vaak wordt gebruikt voor multi-class classificatietaken.

Gerecurrente neurale netwerken (RNN's)

Gerecurrente neurale netwerken (RNN's) zijn een type deep learning-architectuur dat goed geschikt is voor de verwerking van sequentiële gegevens, zoals tekst, spraak of tijdreeksen. In tegenstelling tot feedforward-neurale netwerken, die inputs onafhankelijk van elkaar verwerken, hebben RNN's de mogelijkheid om een "geheugen" van vorige inputs te behouden, waardoor ze de temporale afhankelijkheden in de data kunnen vastleggen.

De belangrijkste componenten van een RNN-architectuur zijn:

  1. Recurrente lagen: Deze lagen verwerken de inputsequentie één element per keer, waarbij een verborgen toestand wordt behouden die wordt doorgegeven van de ene tijd-stap naar de volgende. Dit stelt het model in staat om patronen en afhankelijkheden binnen de sequentie te leren.

  2. Activatiefuncties: RNN's gebruiken vaak activatiefuncties zoals tanh of ReLU om niet-lineariteit te introduceren en de informatiestroom door het netwerk te controleren.

  3. Uitvoerlagen: De uiteindelijke lagen van een RNN-model worden gebruikt om de gewenste voorspellingen of uitvoer te maken op basis van de geleerde representaties.

Hier is een voorbeeld van hoe je een eenvoudig RNN-model kunt bouwen met behulp van TensorFlow en Keras:

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import SimpleRNN, Dense
 
# Definieer het RNN-model
model = Sequential()
model.add(SimpleRNN(64, input_shape=(None, 10)))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
# Compileer het model
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

In dit voorbeeld definiëren we een RNN-model met een enkele SimpleRNN laag met 64 eenheden. De invoer-vorm wordt ingesteld op (None, 10), wat betekent dat het model sequenties van willekeurige lengte kan accepteren, waarbij elk inputelement 10 kenmerken heeft.

De uiteindelijke laag is een dichte laag met een enkele eenheid en een sigmoid-activatie, die kan worden gebruikt voor binair classificatietaken.

Vervolgens compileren we het model met de Adam optimizer en de binair kruis-entropie verliesfunctie, die vaak wordt gebruikt voor binair classificatieproblemen.

Long Short-Term Memory (LSTM's) and Gated Recurrent Units (GRU's)

Hoewel basale RNN's effectief kunnen zijn voor sommige taken, kunnen ze te maken krijgen met problemen zoals verdwijnende of exploderende gradiënten, waardoor ze moeilijk effectief te trainen zijn. Om deze uitdagingen aan te pakken, zijn er geavanceerdere RNN-architecturen ontwikkeld, zoals Long Short-Term Memory (LSTM's) en Gated Recurrent Units (GRU's).

Long Short-Term Memory (LSTM) is een type RNN dat een complexere celstructuur gebruikt om langdurige afhankelijkheden in de data beter vast te leggen. LSTM introduceert het concept van "gates" die de informatiestroom in en uit de celstaat controleren, waardoor het model selectief informatie kan onthouden en vergeten indien nodig.

Gated Recurrent Units (GRU's) zijn een vergelijkbaar type geavanceerd RNN dat ook gebruik maakt van gating-mechanismen om de informatiestroom te controleren. GRU's hebben een eenvoudigere structuur dan LSTM's, met minder parameters, wat ze sneller trainbaar en minder gevoelig voor overfitting kan maken.

Hier is een voorbeeld van hoe je een LSTM-model kunt bouwen met behulp van TensorFlow en Keras:

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
 
# Definieer het LSTM-model
model = Sequential()
model.add(LSTM(64, input_shape=(None, 10)))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
# Compileer het model
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

In dit voorbeeld definiëren we een LSTM-model met 64 eenheden. De invoer-vorm wordt ingesteld op (None, 10), wat betekent dat het model sequenties van willekeurige lengte kan accepteren, waarbij elk inputelement 10 kenmerken heeft.

De uiteindelijke laag is een dichte laag met een enkele eenheid en een sigmoid-activatie, die kan worden gebruikt voor binair classificatietaken.

Vervolgens compileren we het model met de Adam optimizer en de binair kruis-entropie verliesfunctie, vergelijkbaar met het RNN-voorbeeld.

Transfer Learning

Transfer learning is een krachtige techniek in deep learning waarbij een voorgeleerd model wordt gebruikt als startpunt voor een nieuwe taak, in plaats van een model helemaal opnieuw te trainen. Dit kan met name nuttig zijn wanneer je een beperkte hoeveelheid gegevens hebt voor je specifieke probleem, omdat het je in staat stelt om gebruik te maken van de kenmerken en representaties die zijn geleerd door het voorgeleerde model.

Een veelgebruikte aanpak voor transfer learning is om een voorgeleerd model te gebruiken als feature extractor, waarbij je de laatste classificatielaag verwijdert en de activaties van de eerdere lagen gebruikt als invoer voor een nieuw model. Dit nieuwe model kan dan worden getraind op je specifieke taak, vaak met een kleiner dataset en minder trainingsiteraties.

Hier is een voorbeeld van hoe je transfer learning kunt toepassen met een voorgeleerd VGG16-model voor beeldclassificatie:

from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
from tensorflow.keras.models import Model
 
```# Laad het voorgeleerde VGG16-model (zonder de laatste laag)
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
 
# Bevries de lagen van het basismodel
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False
 
# Voeg nieuwe lagen toe boven op het basismodel
x = base_model.output
x = Flatten()(x)
x = Dense(128, activation='relu')(x)
x = Dense(10, activation='softmax')(x)
 
# Definieer het uiteindelijke model
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=x)
 
# Compileer het model
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

In dit voorbeeld laden we eerst het voorgeleerde VGG16-model, waarbij de laatste classificatielaag wordt uitgesloten. Vervolgens bevriezen we de lagen van het basismodel, wat betekent dat hun gewichten niet worden bijgewerkt tijdens het trainen.

Daarna voegen we nieuwe lagen toe boven op het basismodel, waaronder een flatteningslaag, een dense laag met 128 units en een ReLU-activatie, en een laatste dense laag met 10 units en een softmax-activatie (voor een 10-klassen classificatieprobleem).

Ten slotte definiëren we het uiteindelijke model door de input van het basismodel te verbinden met de nieuwe lagen, en compileren we het model met de Adam-optimizer en de categorische cross-entropy verliesfunctie.

Deze benadering stelt ons in staat om gebruik te maken van de representaties van kenmerken die zijn geleerd door het voorgeleerde VGG16-model, dat is getraind op een grote dataset (ImageNet), en het model aan te passen aan onze specifieke classificatietaak met behulp van een kleinere dataset.

Conclusie

In deze tutorial hebben we verschillende belangrijke deep learning-architecturen en technieken verkend, waaronder Convolutional Neural Networks (CNN's), Recurrent Neural Networks (RNN's), Long Short-Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Units (GRU's) en Transfer Learning.

CNN's zijn goed geschikt voor het verwerken en analyseren van beeldgegevens, dankzij hun vermogen om ruimtelijke en lokale relaties binnen de input vast te leggen. RNN's daarentegen zijn ontworpen om sequentiële gegevens, zoals tekst of tijdreeksen, te verwerken door een "geheugen" van eerdere inputs te behouden.

Om de uitdagingen van basis RNN's aan te pakken, zijn meer geavanceerde architecturen zoals LSTMs en GRUs ontwikkeld, die gebruik maken van gating-mechanismen om de informatieflow beter te controleren en langdurige afhankelijkheden vast te leggen.

Ten slotte hebben we het concept van transfer learning verkend, waarmee we de functies en representaties die zijn geleerd door voorgeleerde modellen kunnen benutten om nieuwe taken aan te pakken, zelfs met beperkte gegevens.

Terwijl je je reis in deep learning voortzet, moedig ik je aan om te experimenteren met deze technieken, verschillende architecturen en toepassingen te verkennen, en voortdurend je kennis uit te breiden. Het veld van deep learning evolueert snel en er zijn talloze mogelijkheden om de grenzen van wat mogelijk is te verleggen.

Hoe je AI grafische kaarten gemakkelijk kunt begrijpen als beginnerHoe de beste NVIDIA GPU voor Deep Learning te kiezen