Oto tłumaczenie pliku na język polski:

title: "TensorFlow GPU: Przyspieszanie wydajności uczenia głębokiego"

TensorFlow GPU: Przyspieszanie wydajności uczenia głębokiego

Wprowadzenie

Uczenie głębokie zrewolucjonizowało dziedzinę sztucznej inteligencji, umożliwiając przełomowe osiągnięcia w zakresie widzenia komputerowego, przetwarzania języka naturalnego i wielu innych dziedzin. U podstaw tej rewolucji leży TensorFlow, open-sourcowy framework uczenia maszynowego opracowany przez Google. Chociaż TensorFlow może działać na procesorach CPU, wykorzystanie mocy procesorów GPU jest kluczowe dla wydajnego trenowania i wnioskowania złożonych sieci neuronowych. W tym artykule zbadamy, w jaki sposób TensorFlow wykorzystuje procesory GPU, aby przyspieszyć obciążenia związane z uczeniem głębokim, i przedstawimy kompleksowy przewodnik po konfiguracji i optymalizacji wydajności TensorFlow GPU.

Kluczowe koncepcje

Procesory GPU a procesory CPU

Procesory GPU (Graphics Processing Units) to specjalizowany sprzęt zaprojektowany do równoległego przetwarzania dużych ilości danych. Zawierają one tysiące rdzeni zoptymalizowanych pod kątem operacji zmiennoprzecinkowych, co czyni je idealnymi do obliczeń związanych z uczeniem głębokim.
Procesory CPU (Central Processing Units) to procesory ogólnego przeznaczenia, które doskonale radzą sobie z zadaniami sekwencyjnymi i złożoną logiką. Chociaż procesory CPU mogą obsługiwać obciążenia związane z uczeniem głębokim, są one znacznie wolniejsze w porównaniu z procesorami GPU.

CUDA i cuDNN

CUDA (Compute Unified Device Architecture) to platforma obliczeń równoległych i model programowania opracowany przez firmę NVIDIA. Umożliwia on programistom wykorzystanie mocy procesorów GPU NVIDIA do obliczeń ogólnego przeznaczenia.
cuDNN (CUDA Deep Neural Network library) to przyspieszona przez GPU biblioteka prymitywów dla głębokich sieci neuronowych. Dostarcza ona wysoce zoptymalizowanych implementacji typowych operacji uczenia głębokiego, takich jak konwolucja, pooling i funkcje aktywacji.

Wsparcie TensorFlow dla procesorów GPU

TensorFlow oferuje płynną integrację z procesorami GPU NVIDIA dzięki wykorzystaniu CUDA i cuDNN. Automatycznie wykrywa dostępne procesory GPU i rozdziela obciążenie obliczeniowe między nimi. TensorFlow obsługuje szeroką gamę architektur procesorów GPU NVIDIA.

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

Konfiguracja TensorFlow GPU

Wymagania sprzętowe

Aby uruchomić TensorFlow z akceleracją GPU, potrzebujesz karty graficznej NVIDIA z możliwością obliczeniową 3.5 lub wyższą. Niektóre popularne opcje to:

NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti
NVIDIA Tesla V100
NVIDIA Titan RTX

Upewnij się, że Twój system ma wystarczającą moc procesora, pamięci RAM i zasilacza, aby wspierać GPU.

Wymagania programowe

Sterowniki GPU NVIDIA (wersja 418.x lub nowsza)
Zestaw narzędzi CUDA (wersja 10.1 lub nowsza)
cuDNN (wersja 7.6 lub nowsza)
Python (wersja 3.5-3.8)
Pakiet TensorFlow GPU

Kroki instalacji

Zainstaluj sterowniki GPU NVIDIA ze strony internetowej NVIDIA.
Pobierz i zainstaluj zestaw narzędzi CUDA ze strony pobierania NVIDIA CUDA.
Pobierz cuDNN ze strony NVIDIA cuDNN (wymaga konta NVIDIA Developer).
Rozpakuj pliki cuDNN i skopiuj je do katalogu zestawu narzędzi CUDA.
Utwórz nowe środowisko wirtualne Pythona i je aktywuj.
Zainstaluj pakiet TensorFlow GPU za pomocą pip:

pip install tensorflow-gpu

Zweryfikuj instalację, uruchamiając następujący kod Pythona:

import tensorflow as tf
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.list_physical_devices('GPU')))

Jeśli dane wyjściowe pokazują jeden lub więcej GPU, instalacja zakończyła się pomyślnie.

Podstawowe operacje TensorFlow GPU

Włączanie obsługi GPU

Domyślnie TensorFlow automatycznie używa dostępnych GPU do obliczeń. Możesz jawnie włączyć lub wyłączyć obsługę GPU, używając następującego kodu:

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

Rejestrowanie przydziału urządzeń

Aby zobaczyć, które urządzenia TensorFlow używa dla każdej operacji, możesz włączyć rejestrowanie przydziału urządzeń:

tf.debugging.set_log_device_placement(True)


To wydrukuje urządzenie (CPU lub GPU), na którym jest wykonywana każda operacja.

### Ręczne umieszczanie urządzeń

Możesz ręcznie umieścić określone operacje na CPU lub GPU, używając kontekstowego menedżera `tf.device`:

```python
with tf.device('/CPU:0'):
    # Operacje umieszczone na CPU
    cpu_output = tf.math.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000]))

with tf.device('/GPU:0'):
    # Operacje umieszczone na GPU
    gpu_output = tf.math.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000]))

Ograniczanie wzrostu pamięci GPU

Domyślnie TensorFlow alokuje całą dostępną pamięć GPU dla siebie, co może prowadzić do błędów braku pamięci. Aby temu zapobiec, możesz skonfigurować TensorFlow do dynamicznej alokacji pamięci GPU:

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)

Pozwala to TensorFlow stopniowo alokować pamięć GPU zgodnie z potrzebami, zmniejszając ryzyko błędów braku pamięci.

Porównanie wydajności: CPU vs GPU

Aby zademonstrować korzyści wydajnościowe z używania GPU z TensorFlow, porównajmy czasy trenowania prostej sieci neuronowej konwolucyjnej na zbiorze danych MNIST, korzystając z CPU i GPU.

Trening na CPU

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


Na procesorze Intel Core i7-9700K, szkolenie trwa około 100 sekund na epokę.

### Szkolenie na GPU

Aby wytrenować ten sam model na GPU, wystarczy usunąć kontekst `tf.device`:

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

Na karcie graficznej NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti, szkolenie trwa około 10 sekund na epokę, co daje 10-krotne przyspieszenie w porównaniu do CPU.

Te wyniki pokazują znaczące korzyści wydajnościowe, jakie można osiągnąć, wykorzystując GPU do zadań uczenia głębokiego. Przyspieszenie staje się jeszcze bardziej widoczne w przypadku większych modeli i zbiorów danych.

Szkolenie na wielu GPU i w rozproszeniu

TensorFlow obsługuje szkolenie na wielu GPU i w rozproszeniu, umożliwiając skalowanie modeli na wiele GPU i maszyn w celu uzyskania jeszcze szybszych czasów szkolenia.

Szkolenie na wielu GPU

Aby wykorzystać wiele GPU na pojedynczej maszynie, można użyć interfejsu API tf.distribute.MirroredStrategy:

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

MirroredStrategy automatycznie rozprowadza model i dane na dostępnych GPU, zmniejszając czas szkolenia proporcjonalnie do liczby GPU.

Roz.Rozproszone Szkolenie

W przypadku szkolenia na dużą skalę na wielu maszynach, TensorFlow udostępnia interfejs API tf.distribute.experimental.MultiWorkerMirroredStrategy:

strategia = tf.distribute.experimental.MultiWorkerMirroredStrategy()
 
with strategia.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'])
 
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=64, validation_data=(x_test, y_test))

MultiWorkerMirroredStrategy obsługuje komunikację i synchronizację między pracownikami, umożliwiając skalowanie szkolenia na wiele maszyn przy minimalnych zmianach w kodzie.

Przypadki użycia i zastosowania

Przyspieszenie GPU TensorFlow umożliwiło przełomy w różnych dziedzinach, w tym:

Widzenie komputerowe
- Klasyfikacja obrazów
- Wykrywanie obiektów
- Segmentacja semantyczna
- Rozpoznawanie twarzy
Przetwarzanie języka naturalnego
- Tłumaczenie języka
- Generowanie tekstu
- Analiza sentymentu
- Rozpoznawanie jednostek nazwanych
Modele generatywne
- Generatywne sieci antagonistyczne (GAN)
- Wariacjne autoenkodery (VAE)
- Transfer stylu
- Zwiększanie rozdzielczości obrazów
Obliczenia naukowe i numeryczne
- Symulacje fizyczne
- Chemia obliczeniowa
- Bioinformatyka
- Modelowanie finansowe
Dostrajanie hiperparametrów i wyszukiwanie architektury neuronowej
- Zautomatyzowana optymalizacja modelu
- Efektywne eksplorowanie przestrzeni hiperparametrów
- Odkrywanie nowych architektur sieci neuronowych

Są to tylko niektóre przykłady szerokiego zakresu zastosowań przyspieszenia GPU TensorFlow. Wraz z rozwojem dziedziny uczenia głębokiego, możliwości te będą nadal ewoluować.Drogi, GPUs będą odgrywać coraz ważniejszą rolę w poszerzaniu granic tego, co możliwe z wykorzystaniem sztucznej inteligencji.

Wniosek

W tym artykule zbadaliśmy moc przyspieszenia TensorFlow GPU dla obciążeń uczenia głębokiego. Omówiliśmy kluczowe koncepcje związane z obliczeniami GPU, kroki konfiguracji TensorFlow z obsługą GPU oraz podstawowe operacje w celu wykorzystania GPU w Twoim kodzie TensorFlow. Zademonstrowano również znaczące zyski wydajności uzyskane dzięki wykorzystaniu GPU w porównaniu do CPU oraz omówiono strategie szkolenia z wieloma GPU i rozproszonym szkoleniem w celu skalowania modeli do jeszcze większych zbiorów danych i bardziej złożonych architektur.

Wraz ze wzrostem zapotrzebowania na szybsze i wydajniejsze uczenie głębokie, GPU będą nadal niezbędnym narzędziem zarówno dla badaczy, jak i praktyków. Wykorzystując moc przyspieszenia TensorFlow GPU, możesz odkryć nowe możliwości w sztucznej inteligencji i zmierzyć się z najtrudniejszymi problemami w Twojej dziedzinie.

Zatem, niezależnie od tego, czy jesteś początkującym, dopiero rozpoczynającym swoją podróż z uczeniem głębokim, czy doświadczonym praktykiem poszukującym optymalizacji swoich modeli, przyjęcie przyspieszenia TensorFlow GPU jest kluczowym krokiem w kierunku osiągnięcia wyników na najwyższym poziomie i poszerzania granic tego, co możliwe z wykorzystaniem uczenia maszynowego.

Pytorch Multi Gpu