AI & GPU
TensorFlow GPU: Ускорение производительности глубокого обучения

TensorFlow GPU: Ускорение производительности глубокого обучения

Введение

Глубокое обучение революционизировало область искусственного интеллекта, открывая новые возможности в компьютерном зрении, обработке естественного языка и многих других областях. В центре этой революции лежит TensorFlow, открытая платформа машинного обучения, разработанная Google. Хотя TensorFlow может работать на ЦПУ, использование мощности ГПУ имеет решающее значение для эффективного обучения и вывода сложных нейронных сетей. В этой статье мы рассмотрим, как TensorFlow использует ГПУ для ускорения задач глубокого обучения, и предоставим всестороннее руководство по настройке и оптимизации производительности TensorFlow GPU.

Ключевые концепции

ГПУ против ЦПУ

  • ГПУ (графические процессоры) - это специализированное оборудование, предназначенное для параллельной обработки больших объемов данных. Они содержат тысячи ядер, оптимизированных для операций с плавающей запятой, что делает их идеальными для вычислений глубокого обучения.
  • ЦПУ (центральные процессоры) - это универсальные процессоры, которые превосходят в последовательных задачах и сложной логике. Хотя ЦПУ могут обрабатывать задачи глубокого обучения, они значительно медленнее по сравнению с ГПУ.

CUDA и cuDNN

  • CUDA (Compute Unified Device Architecture) - это платформа параллельных вычислений и модель программирования, разработанная NVIDIA. Она позволяет разработчикам использовать мощность графических процессоров NVIDIA для общих вычислений.
  • cuDNN (CUDA Deep Neural Network library) - это ускоренная ГПУ библиотека примитивов для глубоких нейронных сетей. Она предоставляет высокопроизводительные реализации распространенных операций глубокого обучения, таких как свертка, объединение и функции активации.

Поддержка TensorFlow GPU

TensorFlow предлагает плавную интеграцию с графическими процессорами NVIDIA через использование CUDA и cuDNN. Он автоматически обнаруживает доступные ГПУ и распределяет вычислительную нагрузку между ними. TensorFlow поддерживает широкий спектр архитектур графических процессоров NVIDIA.Вот перевод на русский язык:

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

Настройка TensorFlow с поддержкой GPU

Аппаратные требования

Для запуска TensorFlow с ускорением на GPU вам нужна NVIDIA GPU с вычислительной способностью 3.5 или выше. Некоторые популярные варианты:

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

Убедитесь, что ваша система имеет достаточно ЦП, ОЗУ и блок питания для поддержки GPU.

Программные требования

  • Драйверы NVIDIA GPU (версия 418.x или выше)
  • CUDA Toolkit (версия 10.1 или выше)
  • cuDNN (версия 7.6 или выше)
  • Python (версия 3.5-3.8)
  • Пакет TensorFlow с поддержкой GPU

Шаги установки

  1. Установите драйверы NVIDIA GPU с официального сайта NVIDIA.
  2. Скачайте и установите CUDA Toolkit с сайта загрузок NVIDIA CUDA.
  3. Скачайте cuDNN с сайта NVIDIA cuDNN (требуется учетная запись разработчика NVIDIA).
  4. Распакуйте файлы cuDNN и скопируйте их в каталог CUDA Toolkit.
  5. Создайте новое виртуальное окружение Python и активируйте его.
  6. Установите пакет TensorFlow с поддержкой GPU, используя pip:
pip install tensorflow-gpu
  1. Проверьте установку, запустив следующий Python-код:
import tensorflow as tf
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.list_physical_devices('GPU')))

Если вывод показывает одну или несколько GPU, установка прошла успешно.

Основные операции TensorFlow с GPU

Включение поддержки GPU

По умолчанию TensorFlow автоматически использует доступные GPU для вычислений. Вы можете явно включить или отключить поддержку GPU, используя следующий код:

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

Ведение журнала размещения устройств

Чтобы увидеть, какие устройства TensorFlow использует для каждой операции, вы можете включить ведение журнала размещения устройств:

tf.debugging.set_log_device_placement(True)
```Вот перевод на русский язык с сохранением оригинального кода:

Это выведет устройство (CPU или GPU), на котором выполняется каждая операция.

Ручное размещение устройств

Вы можете вручную размещать определенные операции на CPU или GPU, используя контекстный менеджер tf.device:

with tf.device('/CPU:0'):
    # Операции, размещенные на CPU
    cpu_output = tf.math.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000]))
 
with tf.device('/GPU:0'):
    # Операции, размещенные на GPU
    gpu_output = tf.math.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000]))

Ограничение роста использования памяти GPU

По умолчанию TensorFlow выделяет всю доступную память GPU для себя, что может привести к ошибкам нехватки памяти. Чтобы этого избежать, вы можете настроить TensorFlow на динамическое выделение памяти 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)

Это позволяет TensorFlow постепенно выделять память GPU по мере необходимости, снижая риск ошибок нехватки памяти.

Сравнение производительности: CPU vs GPU

Чтобы продемонстрировать преимущества использования GPU с TensorFlow, давайте сравним время обучения простой сверточной нейронной сети на наборе данных MNIST с использованием CPU и GPU.

Обучение на 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',
   .Вот перевод на русский язык с сохранением оригинального кода:
 
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))

На процессоре Intel Core i7-9700K обучение занимает примерно 100 секунд на эпоху.

Обучение на GPU

Чтобы обучать ту же модель на GPU, просто удалите контекстный менеджер tf.device:

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

На GPU NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti обучение занимает примерно 10 секунд на эпоху, что в 10 раз быстрее, чем на CPU.

Эти результаты демонстрируют значительные преимущества в производительности, достигаемые за счет использования GPU для задач глубокого обучения. Ускорение становится еще более заметным при работе с более крупными моделями и наборами данных.

Обучение на нескольких GPU и распределенное обучение

TensorFlow поддерживает обучение на нескольких GPU и распределенное обучение, что позволяет масштабировать ваши модели на несколько GPU и машин для еще более быстрого обучения.

Обучение на нескольких GPU

Чтобы использовать несколько GPU на одной машине, вы можете использовать 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 автоматически распределяет модель и данные по доступным GPU, сокращая время обучения пропорционально количеству GPU.

Распределенное обучениеРаспределенное обучение

Для масштабного обучения на нескольких машинах TensorFlow предоставляет API tf.distribute.experimental.MultiWorkerMirroredStrategy:

strategy = tf.distribute.experimental.MultiWorkerMirroredStrategy()
 
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))

MultiWorkerMirroredStrategy обрабатывает связь и синхронизацию между рабочими, позволяя вам масштабировать обучение на несколько машин с минимальными изменениями в коде.

Варианты использования и приложения

Ускорение GPU TensorFlow позволило добиться прорывов в различных областях, включая:

  • Компьютерное зрение

    • Классификация изображений
    • Обнаружение объектов
    • Семантическая сегментация
    • Распознавание лиц

  • Обработка естественного языка

    • Перевод текста
    • Генерация текста
    • Анализ тональности
    • Распознавание именованных сущностей

  • Генеративные модели

    • Генеративно-состязательные сети (GANs)
    • Вариационные автокодировщики (VAEs)
    • Перенос стиля
    • Повышение разрешения изображений

  • Научные и численные вычисления

    • Физические симуляции
    • Вычислительная химия
    • Биоинформатика
    • Финансовое моделирование

  • Настройка гиперпараметров и поиск архитектуры нейронных сетей

    • Автоматизированная оптимизация моделей
    • Эффективное исследование пространства гиперпараметров
    • Обнаружение новых архитектур нейронных сетей

Это лишь несколько примеров широкого спектра применений ускорения GPU TensorFlow. По мере развития области глубокого обучения, эти возможности будут продолжать расширяться.Вот перевод на русский язык:

Заключение

В этой статье мы исследовали мощность ускорения TensorFlow с помощью GPU для задач глубокого обучения. Мы рассмотрели ключевые концепции вычислений на GPU, шаги по настройке TensorFlow с поддержкой GPU и основные операции для использования GPU в вашем коде TensorFlow. Мы также продемонстрировали значительный прирост производительности, достигаемый при использовании GPU по сравнению с CPU, и обсудили стратегии обучения с использованием нескольких GPU и распределенного обучения для масштабирования моделей на еще более крупные наборы данных и более сложные архитектуры.

По мере роста спроса на более быстрое и эффективное глубокое обучение, GPU будут продолжать оставаться важным инструментом как для исследователей, так и для практиков. Используя ускорение TensorFlow с помощью GPU, вы можете открыть новые возможности в области искусственного интеллекта и решать самые сложные проблемы в своей области.

Поэтому, будь вы начинающий, только начинающий свой путь в глубоком обучении, или опытный практик, стремящийся оптимизировать свои модели, использование ускорения TensorFlow с помощью GPU является важным шагом к достижению результатов на уровне современных достижений и расширению границ того, что возможно с машинным обучением.

PyTorch Training with Multiple GPUs