Hoe snel Deep Learning GPU Essentials begrijpen

Inleiding tot Deep Learning en GPU's

I. Inleiding tot Deep Learning en GPU's

A. Definitie van Deep Learning

Deep learning is een subveld van machine learning dat gebruikmaakt van kunstmatige neurale netwerken met meerdere lagen om te leren en voorspellingen te maken op basis van gegevens. Deze diepe neurale netwerken zijn in staat om complexe patronen en representaties te leren, waardoor ze zeer effectief zijn voor taken zoals beeldherkenning, natuurlijke taalverwerking en spraakherkenning.

B. Belang van GPU's bij Deep Learning

De rekenkracht die nodig is voor het trainen en uitvoeren van deep learning-modellen is enorm en overschrijdt vaak de mogelijkheden van traditionele centrale verwerkingseenheden (CPU's). Grafische verwerkingseenheden (GPU's), oorspronkelijk ontworpen voor het renderen van graphics, zijn uitgegroeid tot de facto hardware van keuze voor deep learning vanwege hun sterk parallelle architectuur en vermogen om de berekeningsintensieve taken die betrokken zijn bij het trainen en afleiden van neurale netwerken te versnellen.

II. Begrip van de hardware-architectuur

A. CPU versus GPU

1. CPU-architectuur en beperkingen

CPU's zijn ontworpen voor algemene berekeningen, waarbij de nadruk ligt op sequentiële verwerking van instructies. Ze excelleren in taken die complexe controleflows en aftakkingsvoorspellingen vereisen, waardoor ze geschikt zijn voor een breed scala aan toepassingen. CPU's hebben echter een beperkt aantal kernen en hun prestaties worden vaak beperkt door geheugenbandbreedte en latentie.

2. GPU-architectuur en voordelen

GPU's daarentegen zijn ontworpen voor sterk parallelle berekeningen. Ze hebben een groot aantal relatief eenvoudige verwerkingskernen, genaamd CUDA-kernen of stream processors, die geoptimaliseerd zijn voor het gelijktijdig uitvoeren van dezelfde bewerkingen op meerdere gegevenspunten. Deze parallelle architectuur maakt GPU's buitengewoon efficiënt in matrix- en vectorbewerkingen die centraal staan in deep learning-algoritmen.

B. Generaties GPU's

1. CUDA-geactiveerde GPU's

Het ontwikkelen van CUDA (Compute Unified Device Architecture) door NVIDIA is een cruciale factor geweest in de wijdverbreide adoptie van GPU's voor deep learning. CUDA-geactiveerde GPU's bieden een programmeermodel en softwarestack waarmee ontwikkelaars kunnen profiteren van de parallelle verwerkingsmogelijkheden van de GPU voor algemene berekeningen, inclusief deep learning-toepassingen.

2. Tensor Cores en hun belang

Meer recentelijk heeft NVIDIA Tensor Cores geïntroduceerd, gespecialiseerde hardware-eenheden binnen hun GPU's die geoptimaliseerd zijn voor matrix-matrix vermenigvuldigingen en accumulaties die veelvoorkomend zijn in deep learning. Tensor Cores verbeteren aanzienlijk de prestaties en energie-efficiëntie van deep learning-workloads, met name voor taken met grote matrixbewerkingen.

III. Deep Learning-frameworks en GPU-ondersteuning

A. Populaire Deep Learning-frameworks

1. TensorFlow

TensorFlow is een open-source machine learning-framework ontwikkeld door Google, dat uitstekende ondersteuning biedt voor GPU-versnelling. Het stelt ontwikkelaars in staat om gebruik te maken van NVIDIA's CUDA- en cuDNN-bibliotheken om te profiteren van GPU-hardware voor deep learning-taken.

2. PyTorch

PyTorch is een ander populair open-source deep learning-framework, ontwikkeld door Facebook's AI Research lab. PyTorch integreert naadloos met CUDA-geactiveerde GPU's, waardoor efficiënte GPU-versnelde training en afleiding mogelijk is.

3. Keras

Keras is een high-level neural networks API die draait bovenop TensorFlow, CNTK of Theano. Het biedt een gebruiksvriendelijke interface voor het bouwen en trainen van deep learning-modellen en ondersteunt ook GPU-versnelling via de onderliggende TensorFlow- of Theano-backends.

4. NVIDIA's CUDA Deep Neural Network-bibliotheek (cuDNN)

cuDNN is een met GPU versnelde bibliotheek met bouwstenen voor diepe neurale netwerken, ontwikkeld door NVIDIA. Het biedt zeer geoptimaliseerde implementaties van veelgebruikte deep learning-bewerkingen, zoals convolutie, pooling en activatiefuncties, en wordt veel gebruikt door deep learning-frameworks om gebruik te maken van GPU-hardware.

B. GPU-versnelling in Deep Learning-frameworks

1. Optimaliseren van frameworkcode voor GPU-uitvoering

Deep learning-frameworks zoals TensorFlow en PyTorch bieden vaak automatische GPU-versnelling door hun kernbewerkingen te optimaliseren voor uitvoering op CUDA-geactiveerde GPU's. Dit omvat efficiënt geheugenbeheer, kernelstarts en integratie met bibliotheken zoals cuDNN.

2. Integratie van op GPU-gebaseerde bibliotheken (bijv. cuDNN)

Deep learning-frameworks kunnen de GPU-prestaties verder verbeteren door integratie met gespecialiseerde bibliotheken zoals NVIDIA's cuDNN. Deze bibliotheken bieden zeer geoptimaliseerde implementaties van veelvoorkomende diepgaande leerbewerkingen en profiteren optimaal van de parallelle verwerkingsmogelijkheden van de GPU.

IV. GPU-hardwareselectie voor Deep Learning

A. Factoren om te overwegen

1. GPU-geheugen

De hoeveelheid geheugen die beschikbaar is op een GPU is een cruciale factor, omdat deep learning-modellen grote hoeveelheden geheugen kunnen vereisen voor het opslaan van modelparameters, tussenliggende activaties en in- en uitvoergegevens tijdens training en afleiding.

2. GPU-rekenkracht

Het aantal CUDA-kernen, kloksnelheid en de totale zwevende-kommabewerkingen per seconde (FLOPS) van een GPU hebben direct invloed op het vermogen om deep learning-workloads te versnellen, met name tijdens de berekeningsintensieve trainingsfase.

3. GPU-architectuur (bijv. CUDA-kernen, Tensor Cores)

De specifieke architectuur van een GPU, zoals het aantal en de configuratie van CUDA-kernen, evenals de aanwezigheid van gespecialiseerde hardware zoals Tensor Cores, kan aanzienlijk van invloed zijn op de prestaties voor deep learning-taken.

4. Stroomverbruik en koelingsvereisten

Deep learning-workloads kunnen zeer energie-intensief zijn en het stroomverbruik en de koelingsvereisten van een GPU moeten worden overwogen, vooral in het kader van grootschalige implementaties of edge computing-scenario's.

B. GPU-vergelijking en benchmarking

1. NVIDIA GPU-assortiment (zoals GeForce, Quadro, Tesla)

NVIDIA biedt een assortiment GPU-producten aan, elk met zijn eigen sterke punten en doelgebruik. De GeForce-lijn is gericht op consumenten- en game-toepassingen, terwijl de Quadro- en Tesla-lijnen zijn ontworpen voor professionele en bedrijfsniveau deep learning-workloads.

2. AMD GPU-opties

Hoewel NVIDIA de markt voor deep learning-GPU's domineert, biedt AMD ook concurrerende GPU-opties die goede prestaties en waarde kunnen bieden voor bepaalde deep learning-toepassingen.

3. Benchmarkingtools en -metingen (zoals FLOPs, geheugenbandbreedte)

Om de prestaties van verschillende GPU's voor deep learning te vergelijken, is het belangrijk om benchmarkingtools en -metingen te gebruiken die relevant zijn voor de specifieke workloads en vereisten. Veelvoorkomende metingen zijn FLOPS, geheugenbandbreedte en gespecialiseerde deep learning-benchmarks zoals MLPerf.

V. GPU-versnelde Deep Learning-workflows

A. Data-voorverwerking en augmentatie op GPU's

1. Voorverwerking van afbeeldingen en video

Veel deep learning-modellen, vooral bij computer vision-taken, vereisen uitgebreide voorverwerking van invoergegevens, zoals het wijzigen van de grootte, normalisatie en omzetting van kleurruimte. Deze bewerkingen kunnen efficiënt worden gepara lleliseerd en versneld op GPU's.

2. Technieken voor dataverrijking

Dataverrijking is een veelgebruikte techniek in deep learning om de diversiteit van de trainingsdataset kunstmatig te vergroten door verschillende transformaties toe te passen, zoals rotatie, schaling en spiegeling. GPU-versnelling kan het proces van het genereren van deze verrijkte monsters aanzienlijk versnellen.

B. Modeltraining op GPU's

1. Batchverwerking en parallelle training

Deep learning-modellen worden meestal getraind met behulp van mini-batch gradiente afdaling, waarbij de modelparameters worden bijgewerkt op basis van de gradiënten berekend uit een klein subset van de trainingsdata. GPU's blinken uit in het uitvoeren van deze parallelle batchberekeningen, wat leidt tot aanzienlijke versnellingen in het trainingproces.

2. Training met gemengde precisie

Training met gemengde precisie is een techniek die gebruikmaakt van de gespecialiseerde Tensor Cores in moderne GPU's om berekeningen uit te voeren in lagere precisie (bijvoorbeeld float16) met behoud van de nauwkeurigheid van het model. Dit kan leiden tot aanzienlijke prestatieverbeteringen en verminderd geheugengebruik tijdens de training.

3. Gedistribueerd trainen op meerdere GPU's

Voor grootschalige deep learning-modellen en datasets kan training parallel worden uitgevoerd over meerdere GPU's, zowel binnen één machine als over een gedistribueerd systeem. Dit kan een lineaire versnelling in de trainingstijd opleveren, maar vereist zorgvuldig beheer van gegevens en modelparallelisme.

C. Inferentie en implementatie

1. GPU-versnelde inferentie

Nadat een deep learning-model is getraind, kan ook het inferentiestadium (of voorspelling) profiteren van GPU-versnelling. GPU's kunnen efficiënt de matrixbewerkingen uitvoeren die nodig zijn om voorspellingen te doen, wat leidt tot snellere reactietijden en hogere doorvoer.

2. Implementatie van modellen op edge-apparaten met GPU's

De toenemende populariteit van edge computing heeft geleid tot de ontwikkeling van GPU-versnelde edge-apparaten, zoals NVIDIA Jetson en Intel Neural Compute Stick. Deze apparaten kunnen deep learning-modellen direct aan de rand uitvoeren, waardoor latentie wordt verminderd en de noodzaak van cloudconnectiviteit afneemt.

Convolutional Neural Networks (CNN's)

Convolutional Neural Networks (CNN's) zijn een speciaal type neuraal netwerk dat bijzonder geschikt is voor het verwerken en analyseren van beeldgegevens. CNN's zijn geïnspireerd op de structuur van de menselijke visuele cortex en zijn ontworpen om automatisch functies uit ruwe beeldgegevens te extraheren en te leren.

De belangrijkste componenten van een CNN-architectuur zijn:

Convoluerende lagen: Deze lagen passen een set leerbar filters (ook wel kernels genoemd) toe op de invoerbeeld. Elke filter is verantwoordelijk voor het detecteren van een specifieke eigenschap of patroon in het beeld, zoals randen, vormen of texturen. De uitvoer van de convolutielaag is een featuremap die de aanwezigheid en locatie van deze eigenschappen in de invoerbeeld weergeeft.
Poolingslagen: Poolingslagen worden gebruikt om de ruimtelijke dimensies van de featuremaps te verkleinen, terwijl de belangrijkste informatie behouden blijft. De meest voorkomende poolingoperatie is max pooling, waarbij de maximale waarde binnen een klein ruimtelijk gebied van de featuremap wordt geselecteerd.
Volledig verbonden lagen: Nadat de convolutie- en poolingslagen de relevante eigenschappen uit het invoerbeeld hebben gehaald, zijn de laatste lagen van de CNN volledig verbonden lagen, vergelijkbaar met die gebruikt in traditionele neurale netwerken. Deze lagen zijn verantwoordelijk voor het classificeren van het invoerbeeld op basis van de geëxtraheerde eigenschappen.

Hier is een voorbeeld van een eenvoudige CNN-architectuur voor beeldclassificatie:

import tensorflow as tf
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 bestaat het CNN-model uit drie convolutielagen gevolgd door twee max pooling-lagen, een flattening-laag en twee volledig verbonden lagen. De invoer voor het model is een 28x28 grijswaardebeeld en de uitvoer is een kansverdeling over 10 klassen (de klassieke MNIST-cijferclassificatietaak).

Recurrente neurale netwerken (RNN's)

Recurrente neurale netwerken (RNN's) zijn een type neuraal netwerk dat is ontworpen om sequentiële gegevens te verwerken, zoals tekst, spraak of tijdreeksgegevens. In tegenstelling tot feedforward-neurale netwerken, die elke invoer onafhankelijk verwerken, onderhouden RNN's een verborgen toestand die bij elke tijdstap wordt bijgewerkt, waardoor ze de afhankelijkheden tussen elementen in een reeks kunnen vastleggen.

De belangrijkste componenten van een RNN-architectuur zijn:

Invoersequentie: De invoer voor een RNN is een reeks gegevens, zoals een zin tekst of een tijdreeks met sensormetingen.
Verborgen toestand: De verborgen toestand van een RNN vertegenwoordigt het interne geheugen van het netwerk, dat bij elke tijdstap wordt bijgewerkt op basis van de huidige invoer en de vorige verborgen toestand.
Uitvoersequentie: De uitvoer van een RNN kan een reeks voorspellingen zijn, één voor elke tijdstap in de invoersequentie, of een enkele voorspelling op basis van de volledige invoersequentie.

Hier is een voorbeeld van een eenvoudige RNN voor tekengeneratie:

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

In dit voorbeeld bestaat het RNN-model uit een inbeddingslaag, een LSTM (Long Short-Term Memory) laag en een dichte uitvoerlaag. De inbeddingslaag zet de invoertekst om in een reeks dichte vectorrepresentaties, die vervolgens worden verwerkt door de LSTM-laag. De LSTM-laag werkt zijn verborgen toestand bij bij elke tijdstap, waardoor het de afhankelijkheden tussen woorden in de invoersequentie kan vastleggen. Uiteindelijk produceert de dichte uitvoerlaag een kansverdeling over de 1000 meest voorkomende woorden in de trainingsgegevens, die gebruikt kan worden om nieuwe tekst te genereren.

Overdrachtsleren

Overdrachtsleren is een krachtige techniek in diep leren waarmee u de kennis en functies die zijn geleerd door een vooraf getraind model kunt benutten om een andere, maar gerelateerde taak op te lossen. Dit kan met name nuttig zijn wanneer u een beperkte hoeveelheid trainingsgegevens hebt voor uw specifieke probleem, omdat u het vooraf getrainde model als startpunt kunt gebruiken en het kunt fijnafstemmen op uw eigen gegevens.

Het algemene proces voor overdrachtsleren met modellen voor diep leren verloopt als volgt:

Selecteer een vooraf getraind model: Kies een vooraf getraind model dat is getraind op een groot dataset en relevant is voor uw probleemgebied. Populaire vooraf getrainde modellen zijn onder andere VGG, ResNet en BERT, onder anderen.
Freeze het basismodel: Bevries de gewichten van het basismodel, zodat de functies die door het vooraf getrainde model zijn geleerd niet worden overschreven tijdens het fijnafstemproces.
Voeg een nieuwe kop toe: Voeg een nieuwe set lagen (vaak de "kop" genoemd) toe aan het vooraf getrainde model, die wordt getraind op uw specifieke taak. Deze nieuwe kop is verantwoordelijk voor de uiteindelijke voorspelling of classificatie.
Fijnafstemmen van het model: Train de nieuwe koplagen, terwijl het basismodel bevroren blijft. Hierdoor kan het model zich aanpassen aan uw specifieke probleem zonder de algemene functies te verliezen die zijn geleerd door het vooraf getrainde model.

Hier is een voorbeeld van overdrachtsleren met behulp van een vooraf getraind 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 vooraf getrainde VGG16-model, exclusief de top (volledig verbonden) lagen
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
 
# Bevriez het basismodel
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False
 
# Voeg een nieuwe kop toe aan het model
x = base_model.output
x = Flatten()(x)
x = Dense(256, activation='relu')(x)
output = Dense(10, activation='softmax')(x)
 
# Construeer het uiteindelijke model
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=output)
 
# Compileer het model
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

In dit voorbeeld beginnen we met het vooraf getrainde VGG16-model, dat is getraind op de ImageNet-dataset. We verwijderen de top (volledig verbonden) lagen van het model en voegen een nieuwe kop toe bestaande uit een flattening-laag, een dichte laag met 256 eenheden en ReLU-activatie, en een uiteindelijke dichte laag met 10 eenheden en softmax-activatie voor de classificatietaak.

Door het basismodel te bevriezen en alleen de nieuwe koplagen te trainen, kunnen we gebruik maken van de algemene beeldeigenschappen die zijn geleerd door het vooraf getrainde VGG16-model en deze aanpassen aan ons specifieke classificatieprobleem, zelfs met een relatief kleine hoeveelheid trainingsgegevens.

Conclusie

In deze handleiding hebben we verschillende belangrijke concepten en technieken van diep leren verkend, waaronder convolutie neurale netwerken (CNN's) voor beeldverwerking, recurrente neurale netwerken (RNN's) voor sequentiële gegevens en overdrachtsleren voor het benutten van vooraf getrainde modellen.

CNN's zijn krachtige tools voor het extraheren en leren van functies uit rauwe beeldgegevens, waardoor ze uiterst effectief zijn voor een breed scala aan computervisietaken. RNN's daarentegen zijn ontworpen om sequentiële gegevens te verwerken, zoals tekst of tijdreeksen, door een interne toestand bij te houden die bij elke tijdstap wordt bijgewerkt.

Overdrachtsleren is een krachtige techniek waarmee u de kennis en functies die zijn geleerd door een vooraf getraind model kunt benutten om een andere, maar gerelateerde taak op te lossen. Dit kan met name nuttig zijn wanneer u een beperkte hoeveelheid trainingsgegevens hebt voor uw specifieke probleem, omdat u het vooraf getrainde model als startpunt kunt gebruiken en het kunt fijnafstemmen op uw eigen gegevens.

Door deze concepten en technieken van diep leren te begrijpen, kunt u effectievere en efficiëntere modellen bouwen voor een breed scala aan toepassingen, van beeldherkenning tot natuurlijke taalverwerking en verder.

Cpu Vs Gpu in Ai Google TPU: Een introductie voor beginners