AI & GPU
Tensorflow Gpu

Hier is de Nederlandse vertaling van het bestand:

title: "TensorFlow GPU: Versnellen van de prestaties van deep learning"

TensorFlow GPU: Versnellen van de prestaties van deep learning

Inleiding

Deep learning heeft het veld van kunstmatige intelligentie revolutionair veranderd, waardoor doorbraken mogelijk zijn gemaakt in computerzicht, natuurlijke taalverwerking en vele andere domeinen. Het hart van deze revolutie is TensorFlow, een open-source machine learning-framework ontwikkeld door Google. Hoewel TensorFlow op CPU's kan draaien, is het benutten van de kracht van GPU's essentieel voor efficiënte training en inferentie van complexe neurale netwerken. In dit artikel zullen we onderzoeken hoe TensorFlow GPU's gebruikt om deep learning-workloads te versnellen en een uitgebreide gids geven voor het instellen en optimaliseren van TensorFlow GPU-prestaties.

Belangrijke concepten

GPU's vs. CPU's

  • GPU's (Graphics Processing Units) zijn gespecialiseerde hardware ontworpen voor parallelle verwerking van grote hoeveelheden data. Ze bevatten duizenden cores die geoptimaliseerd zijn voor floating-point bewerkingen, waardoor ze ideaal zijn voor deep learning-berekeningen.
  • CPU's (Central Processing Units) zijn algemeen-doel processors die uitblinken in sequentiële taken en complexe logica. Hoewel CPU's deep learning-workloads kunnen verwerken, zijn ze aanzienlijk langzamer in vergelijking met GPU's.

CUDA en cuDNN

  • CUDA (Compute Unified Device Architecture) is een parallel computing platform en programmeringsmodel ontwikkeld door NVIDIA. Het stelt ontwikkelaars in staat om de kracht van NVIDIA GPU's te benutten voor algemene doeleinden.
  • cuDNN (CUDA Deep Neural Network library) is een GPU-versnelde bibliotheek van primitieven voor diepe neurale netwerken. Het biedt zeer goed afgestemde implementaties van veel voorkomende deep learning-bewerkingen, zoals convolutie, pooling en activatiefuncties.

TensorFlow GPU-ondersteuning

TensorFlow biedt naadloze integratie met NVIDIA GPU's via het gebruik van CUDA en cuDNN. Het detecteert automatisch beschikbare GPU's en verdeelt de rekenkundige werkbelasting over deze GPU's. TensorFlow ondersteunt een breed scala aan NVIDIA GPU-architecturen.Vertaling naar het Nederlands:

  • Turing (RTX 20 serie)
  • Volta (Tesla V100)
  • Pascal (GTX 10 serie, Titan X)
  • Maxwell (GTX 900 serie)
  • Kepler (GTX 600/700 serie)

TensorFlow GPU instellen

Hardware Vereisten

Om TensorFlow met GPU-versnelling te kunnen gebruiken, heb je een NVIDIA GPU nodig met een compute capability van 3.5 of hoger. Enkele populaire keuzes zijn:

  • NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti
  • NVIDIA Tesla V100
  • NVIDIA Titan RTX

Zorg ervoor dat je systeem voldoende CPU, RAM en voeding heeft om de GPU te ondersteunen.

Software Vereisten

  • NVIDIA GPU-stuurprogramma's (versie 418.x of hoger)
  • CUDA Toolkit (versie 10.1 of hoger)
  • cuDNN (versie 7.6 of hoger)
  • Python (versie 3.5-3.8)
  • TensorFlow GPU-pakket

Installatie Stappen

  1. Installeer NVIDIA GPU-stuurprogramma's vanaf de officiële NVIDIA-website.
  2. Download en installeer de CUDA Toolkit vanaf de NVIDIA CUDA-downloadspagina.
  3. Download cuDNN vanaf de NVIDIA cuDNN-website (vereist NVIDIA Developer-account).
  4. Pak de cuDNN-bestanden uit en kopieer ze naar de CUDA Toolkit-map.
  5. Maak een nieuwe Python-virtuele omgeving aan en activeer deze.
  6. Installeer het TensorFlow GPU-pakket met pip:
pip install tensorflow-gpu
  1. Controleer de installatie door de volgende Python-code uit te voeren:
import tensorflow as tf
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.list_physical_devices('GPU')))

Als de uitvoer één of meer GPU's toont, is de installatie geslaagd.

Basis TensorFlow GPU-bewerkingen

GPU-ondersteuning inschakelen

Standaard gebruikt TensorFlow automatisch beschikbare GPU's voor berekeningen. Je kunt GPU-ondersteuning expliciet in- of uitschakelen met de volgende code:

import tensorflow as tf
 
# GPU inschakelen
tf.config.set_visible_devices(tf.config.list_physical_devices('GPU'), 'GPU')
 
# GPU uitschakelen
tf.config.set_visible_devices([], 'GPU')

Loggen van apparaatplaatsing

Om te zien welke apparaten TensorFlow voor elke bewerking gebruikt, kun je loggen van apparaatplaatsing inschakelen:

tf.debugging.set_log_device_placement(True)
Dit zal het apparaat (CPU of GPU) afdrukken waarop elke bewerking wordt uitgevoerd.

### Handmatige apparaatplaatsing

U kunt specifieke bewerkingen handmatig op de CPU of GPU plaatsen met behulp van de `tf.device`-contextmanager:

```python
with tf.device('/CPU:0'):
    # Bewerkingen geplaatst op de CPU
    cpu_output = tf.math.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000]))

with tf.device('/GPU:0'):
    # Bewerkingen geplaatst op de GPU
    gpu_output = tf.math.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000]))

GPU-geheugengroei beperken

Standaard reserveert TensorFlow al het beschikbare GPU-geheugen voor zichzelf, wat kan leiden tot out-of-memory-fouten. Om dit te voorkomen, kunt u TensorFlow configureren om GPU-geheugen dynamisch toe te wijzen:

gpus = tf.config.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
    try:
        for gpu in gpus:
            tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)
    except RuntimeError as e:
        print(e)

Hierdoor kan TensorFlow geleidelijk GPU-geheugen toewijzen naarmate dat nodig is, waardoor het risico op out-of-memory-fouten wordt verminderd.

Prestatievergelijking: CPU vs GPU

Om de prestatievoordelen van het gebruik van GPU's met TensorFlow aan te tonen, vergelijken we de trainingtijden van een eenvoudig convolutioneel neuraal netwerk op de MNIST-dataset met behulp van CPU en GPU.

CPU-training

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
 
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
x_train = x_train[..., tf.newaxis]
x_test = x_test[..., tf.newaxis]
 
model = Sequential([
    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    Flatten(),
    Dense(64, activation='relu'),
    Dense(10)
])
 
model.compile(optimizer='adam',
   .

loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy'])

with tf.device('/CPU:0'):

Pas het model aan op de CPU

model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=64, validation_data=(x_test, y_test))


Op een Intel Core i7-9700K CPU duurt de training ongeveer 100 seconden per epoch.

### GPU-training

Om hetzelfde model op een GPU te trainen, verwijder je gewoon de `tf.device`-contextmanager:

```python
# Train het model op de GPU
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=64, validation_data=(x_test, y_test))

Op een NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti GPU duurt de training ongeveer 10 seconden per epoch, wat een 10 keer snellere training is dan op de CPU.

Deze resultaten laten zien dat er aanzienlijke prestatievoordelen kunnen worden behaald door GPU's te gebruiken voor deep learning-taken. De versnelling wordt nog groter bij grotere modellen en datasets.

Multi-GPU en gedistribueerde training

TensorFlow ondersteunt multi-GPU en gedistribueerde training, waardoor je je modellen over meerdere GPU's en machines kunt schalen voor nog snellere trainingstijden.

Multi-GPU-training

Om meerdere GPU's op één machine te gebruiken, kun je de tf.distribute.MirroredStrategy-API gebruiken:

# Gebruik de MirroredStrategy om het model over meerdere GPU's te verdelen
strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
 
with strategy.scope():
    model = Sequential([
        Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
        MaxPooling2D((2, 2)),
        Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
        MaxPooling2D((2, 2)),
        Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
        Flatten(),
        Dense(64, activation='relu'),
        Dense(10)
    ])
 
    model.compile(optimizer='adam',
                  loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
                  metrics=['accuracy'])
 
# Train het model op de meerdere GPU's
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=64, validation_data=(x_test, y_test))

De MirroredStrategy verdeelt het model en de gegevens automatisch over de beschikbare GPU's, waardoor de trainingstijd evenredig afneemt met het aantal GPU's.

Gedistribueerde training.Gedistribueerde training

Voor grootschalige training op meerdere machines biedt TensorFlow de tf.distribute.experimental.MultiWorkerMirroredStrategy API:

# Strategie voor gedistribueerde training instellen
strategie = tf.distribute.experimental.MultiWorkerMirroredStrategy()
 
with strategie.scope():
    # Model bouwen
    model = Sequential([
        Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
        MaxPooling2D((2, 2)),
        Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
        MaxPooling2D((2, 2)),
        Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
        Flatten(),
        Dense(64, activation='relu'),
        Dense(10)
    ])
 
    # Model compileren
    model.compile(optimizer='adam',
                  loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
                  metrics=['accuracy'])
 
# Model trainen
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=64, validation_data=(x_test, y_test))

De MultiWorkerMirroredStrategy behandelt de communicatie en synchronisatie tussen werknemers, waardoor u uw training kunt schalen naar meerdere machines met minimale codewijzigingen.

Gebruiksgevallen en toepassingen

TensorFlow GPU-versnelling heeft doorbraken mogelijk gemaakt in verschillende domeinen, waaronder:

  • Computer Vision

    • Beeldclassificatie
    • Objectdetectie
    • Semantische segmentatie
    • Gezichtsherkenning

  • Natuurlijke taalverwerking

    • Taalvertaling
    • Tekstgeneratie
    • Sentimentanalyse
    • Herkenning van entiteiten

  • Generatieve modellen

    • Generatieve Adversarial Networks (GANs)
    • Variationele Autoencoders (VAEs)
    • Stijloverdracht
    • Beeldsuper-resolutie

  • Wetenschappelijke en numerieke berekeningen

    • Fysicasimulaties
    • Computationele chemie
    • Bioinformatica
    • Financiële modellering

  • Hyperparameter-afstemming en neurale architectuurzoekopdracht

    • Geautomatiseerde modeloptimalisatie
    • Efficiënte verkenning van hyperparameterspaces
    • Ontdekken van nieuwe neurale netwerkarchitecturen

Dit zijn slechts enkele voorbeelden van de veelzijdige toepassingen van TensorFlow GPU-versnelling. Naarmate het veld van deep learning blijft evolueren.Toekomst, GPU's zullen een steeds crucialere rol spelen in het verleggen van de grenzen van wat mogelijk is met kunstmatige intelligentie.

Conclusie

In dit artikel hebben we de kracht van TensorFlow GPU-versnelling voor deep learning-workloads onderzocht. We hebben de belangrijkste concepten achter GPU-rekenen, de stappen om TensorFlow met GPU-ondersteuning in te stellen en de basisbewerkingen voor het gebruik van GPU's in uw TensorFlow-code behandeld. We hebben ook de aanzienlijke prestatievoordelen gedemonstreerd die worden behaald door het gebruik van GPU's in vergelijking met CPU's, en we hebben strategieën voor multi-GPU en gedistribueerd trainen besproken om modellen op te schalen naar nog grotere datasets en complexere architecturen.

Naarmate de vraag naar snellere en efficiëntere deep learning groeit, zullen GPU's een onmisbaar hulpmiddel blijven voor onderzoekers en professionals. Door de kracht van TensorFlow GPU-versnelling te benutten, kunt u nieuwe mogelijkheden ontgrendelen in kunstmatige intelligentie en de meest uitdagende problemen in uw domein aanpakken.

Of u nu een beginner bent die net begint met uw deep learning-reis of een ervaren professional die uw modellen wilt optimaliseren, het omarmen van TensorFlow GPU-versnelling is een cruciale stap om state-of-the-art resultaten te bereiken en de grenzen van wat mogelijk is met machine learning te verleggen.

PyTorch Training met Meerdere GPU'sWat is DCNN (Deep Convolutional Neural Networks)? Uitgelegd!