AI & GPU
Cách nhanh chóng chọn GPU cho Deep Learning

Cách nhanh chóng chọn GPU cho Deep Learning

I. Giới thiệu về GPUs cho Deep Learning

A. Định nghĩa về GPUs (Graphics Processing Units)

GPUs, hay Đơn vị xử lý đồ họa, là phần cứng chuyên dụng được thiết kế để xử lý song song hiệu quả dữ liệu đồ họa và đa phương tiện. Chúng thường được biết đến chủ yếu với khả năng tăng tốc kết xuất đồ họa, nhưng kiến trúc lưu trữ song song hiệu năng cao của chúng cũng đã biến chúng trở thành một thành phần quan trọng trong lĩnh vực deep learning.

B. Tầm quan trọng của GPUs trong Deep Learning

Deep learning, một phần con của máy học, đã trở nên phổ biến và được áp dụng rộng rãi trong những năm gần đây. Deep learning sử dụng mạng thần kinh nhân tạo để học và trích xuất các đặc trưng từ các tập dữ liệu lớn, giúp thực hiện các nhiệm vụ như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng giọng nói. Yêu cầu tính toán của các thuật toán deep learning là rất lớn, yêu cầu xử lý lượng lớn dữ liệu và huấn luyện các mô hình phức tạp.

CPU truyền thống (Central Processing Units) gặp khó khăn khi đáp ứng yêu cầu tính toán của deep learning, vì chúng được thiết kế chủ yếu cho xử lý tuần tự. Trái ngược với điều đó, GPUs vượt trội trong việc xử lý song song, khiến chúng trở thành lựa chọn lý tưởng để tăng tốc công việc deep learning. Kiến trúc song song cực kỳ song song của GPUs cho phép chúng thực hiện nhiều phép tính cùng một lúc, đáng kể tăng tốc quá trình huấn luyện và suy diễn các mô hình deep learning.

Việc sử dụng GPUs trong deep learning đã đem lại sự thay đổi lớn, đưa các nhà nghiên cứu và thực hành viên có thể huấn luyện các mô hình phức tạp hơn, xử lý các tập dữ liệu lớn hơn và đạt được mức độ chính xác và hiệu suất chưa từng có. Sự có sẵn của phần cứng GPU mạnh mẽ và hiệu quả về chi phí, kết hợp với việc phát triển các khung và thư viện deep learning hiệu quả, đã là động lực mạnh mẽ đằng sau sự tiến bộ nhanh chóng trong lĩnh vực deep learning.

II. Hiểu về kiến trúc của GPUs

A. So sánh CPUs và GPUs

1. Cấu trúc và hoạt động của CPU

CPUs, hay Central Processing Units, là bộ xử lý chính trong hầu hết các hệ thống tính toán. Chúng được thiết kế cho tính toán đa dụng, vượt trội trong các nhiệm vụ xử lý tuần tự. CPUs thường có một số lượng nhỏ các lõi hiệu năng cao, mỗi lõi có thể thực hiện một lệnh duy nhất một lúc.

2. Cấu trúc và hoạt động của GPU

GPU, so với đó, được thiết kế cho các nhiệm vụ xử lý song song cao cấp, chẳng hạn như kết xuất đồ họa và deep learning. Chúng có nhiều lõi nhỏ hơn, ít mạnh mẽ hơn, được gọi là CUDA cores hoặc stream processors, có thể thực hiện nhiều lệnh song song một lúc. Kiến trúc song song khủng khiếp này cho phép GPUs thực hiện nhiều phép tính đơn giản song song, làm cho chúng phù hợp với yêu cầu tính toán của deep learning.

B. Đồng bộ song song trong GPUs

1. Kiến trúc SIMD (Single Instruction, Multiple Data)

GPUs sử dụng kiến trúc SIMD (Single Instruction, Multiple Data), trong đó một lệnh duy nhất được thực hiện trên nhiều phần tử dữ liệu cùng một lúc. Phương pháp này rất hiệu quả cho các nhiệm vụ deep learning, vì chúng thường liên quan đến việc thực hiện cùng một phép tính trên các lô dữ liệu lớn.

2. Khả năng xử lý song song càng lớn

Khả năng xử lý song song của GPUs là một yếu tố quan trọng trong thành công của chúng trong deep learning. Bằng cách có một số lượng lớn lõi làm việc song song, GPUs có thể thực hiện nhiều phép tính cùng lúc, đáng kể tăng tốc quá trình huấn luyện và suy diễn các mô hình deep learning.

III. Phần cứng GPU cho Deep Learning

A. Các nhà sản xuất GPU chipset

1. NVIDIA

NVIDIA là một nhà sản xuất hàng đầu của GPUs và đã ở trước cuộc cách mạng deep learning. Các bộ chipset GPU của họ, chẳng hạn như dòng GeForce, Quadro và Tesla, được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng deep learning.

2. AMD

AMD (Advanced Micro Devices) là một nhà cung cấp lớn khác trên thị trường GPU, cung cấp các dòng GPU Radeon và Instinct cũng phù hợp với các tải công việc deep learning.

B. Các model GPU và thông số kỹ thuật của chúng

1. GPUs của NVIDIA

a. Dòng GeForce

Dòng GeForce là dòng GPU dành cho người tiêu dùng của NVIDIA, được thiết kế cho chơi game và tính toán đa dụng. Một số model GeForce vẫn có thể được sử dụng cho các nhiệm vụ deep learning, đặc biệt khi có ngân sách hạn chế.

b. Dòng Quadro

Dòng Quadro là dòng GPU chuyên nghiệp của NVIDIA, được tối ưu hóa cho các ứng dụng trạm làm việc, bao gồm deep learning. Quadro GPUs cung cấp các tính năng như bộ nhớ error-correcting code (ECC) và hỗ trợ các phép tính chấm động cao chính xác, làm cho chúng phù hợp cho triển khai deep learning quan trọng.

c. Dòng Tesla

Dòng Tesla là dòng GPU deep learning và high-performance computing (HPC) dành riêng của NVIDIA. Các GPU này được thiết kế đặc biệt để tăng tốc deep learning và các công việc tính toán khoa học khác, với các tính năng như tensor cores, kết nối NVLink và hỗ trợ cho mô hình lập trình CUDA của NVIDIA.

2. GPUs của AMD

a. Dòng Radeon

Dòng GPU Radeon của AMD chủ yếu dành cho thị trường người tiêu dùng và chơi game, nhưng một số model cũng có thể được sử dụng cho các nhiệm vụ deep learning, đặc biệt đối với ứng dụng quy mô nhỏ hoặc ít yêu cầu tính toán.

b. Dòng Instinct

Dòng Instinct là dòng GPU deep learning và HPC dành riêng của AMD, được thiết kế để cạnh tranh với dòng Tesla của NVIDIA. GPU Instinct cung cấp các tính năng như bộ nhớ high-bandwidth memory (HBM), hỗ trợ cho mô hình lập trình OpenCL và các tối ưu hóa cho các tải công việc deep learning.

C. Kiến trúc bộ nhớ GPU

1. Các loại bộ nhớ GPU

a. GDDR (Graphics Double Data Rate)

GDDR là một loại bộ nhớ tốc độ cao thường được sử dụng trong các dòng GPU dành cho người tiêu dùng và chuyên nghiệp. Nó cung cấp băng thông cao và độ trễ thấp, làm cho nó phù hợp cho ứng dụng đồ họa và deep learning.

b. HBM (High-Bandwidth Memory)

HBM là một công nghệ bộ nhớ tiên tiến hơn, cung cấp băng thông cao và tiêu thụ năng lượng thấp hơn so với GDDR. HBM thường được sử dụng trong các dòng GPU dành cho deep learning cao cấp và hướng tới tính toán HPC, chẳng hạn như dòng Tesla của NVIDIA và dòng Instinct của AMD.

2. Băng thông bộ nhớ và tác động của nó đến hiệu suất

Băng thông bộ nhớ của GPU là yếu tố quan trọng trong hiệu suất của nó với các tải công việc deep learning. Băng thông bộ nhớ cao cho phép truyền dữ liệu nhanh hơn giữa GPU và bộ nhớ của nó, giảm thời gian tiêu tốn cho việc di chuyển dữ liệu và cho phép sử dụng hiệu quả hơn tài nguyên tính toán của GPU.

IV. Tăng tốc GPU cho Deep Learning

A. CUDA (Compute Unified Device Architecture)

1. CUDA cores và vai trò của chúng trong xử lý song song

CUDA là mô hình lập trình và nền tảng phần mềm độc quyền của NVIDIA cho tính toán GPU đa dụng. CUDA cores là các đơn vị xử lý cơ bản bên trong các GPU của NVIDIA, giữ trách nhiệm thực hiện các tính toán song song được yêu cầu bởi các thuật toán deep learning.

2. Mô hình lập trình CUDA

Mô hình lập trình CUDA cung cấp một bộ API và công cụ cho phép nhà phát triển tận dụng khả năng xử lý song song của GPU NVIDIA cho nhiều ứng dụng, bao gồm deep learning. CUDA cho phép nhà phát triển viết mã tối ưu hóa có thể tận dụng hiệu quả tài nguyên của GPU.

B. OpenCL (Open Computing Language)

1. Ưu điểm và hạn chế so với CUDA

OpenCL là một tiêu chuẩn mở cho lập trình song song trên các nền tảng tính toán phân tán, bao gồm cả GPU. Mặc dù OpenCL cung cấp tính tương thích đa nền tảng, nó có thể phức tạp hơn để sử dụng và có thể không đem lại cùng mức độ tối ưu hóa và hiệu suất như CUDA trên GPU NVIDIA.

C. Các framework Deep Learning và hỗ trợ GPU

1. TensorFlow

TensorFlow là một framework deep learning phổ biến mã nguồn mở do Google phát triển. Nó cung cấp tích hợp hoàn hảo với GPU NVIDIA sử dụng CUDA, cho phép tăng tốc hiệu quả cho những công việc deep learning.

2. PyTorch

PyTorch là một framework deep learning được sử dụng rộng rãi khác, được phát triển bởi AI Research lab của Facebook. PyTorch cung cấp tích hợp GPU thông qua việc sử dụng CUDA, làm cho nó trở thành một lựa chọn mạnh mẽ cho deep learning trên GPU NVIDIA.

3. Keras

Keras là một API mạng thần kinh cao cấp chạy trên các framework deep learning như TensorFlow và Theano. Nó hỗ trợ tăng tốc GPU thông qua tích hợp với các framework hỗ trợ CUDA.

4. Caffe

Caffe là một framework deep learning được phát triển bởi Trung tâm Học hình ảnh và Học tập Berkeley. Nó cung cấp tăng tốc GPU hiệu quả thông qua tích hợp với CUDA, làm cho nó trở thành lựa chọn phổ biến cho các nhiệm vụ deep learning dựa trên hình ảnh.

5. Các framework khác

Còn nhiều framework deep learning khác, chẳng hạn như MXNet, CNTK và Theano, cũng cung cấp tăng tốc GPU thông qua tích hợp với CUDA hoặc OpenCL.

Mạng Neural tích chập (CNNs)

Mạng Neural tích chập (CNNs) là một loại mô hình deep learning đặc biệt thích hợp cho việc xử lý và phân tích dữ liệu hình ảnh. CNNs lấy cảm hứng từ cấu trúc vỏ não thị giác của con người và được thiết kế để tự động học các phụ thuộc không gian và thời gian trong dữ liệu, làm cho chúng vượt trội trong các nhiệm vụ như phân loại hình ảnh, nhận dạng đối tượng và phân đoạn hình ảnh.

Các lớp Convolutional

Khối xây dựng cốt lõi của một mạng Neural tích chập là lớp tích chập. Lớp này áp dụng một tập hợp các bộ lọc có thể học được (còn được gọi là nhân) vào ảnh đầu vào, trong đó mỗi bộ lọc phụ trách đặc điểm hoặc mẫu cụ thể trong ảnh. Đầu ra của lớp tích chập là một bản đồ đặc trưng, đại diện cho sự phân bố không gian của các đặc trưng đã được phát hiện.

Dưới đây là một ví dụ về lớp tích chập trong framework PyTorch:

import torch.nn as nn
 
# Định nghĩa một lớp tích chập
```conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

Trong ví dụ này, lớp tích chập nhận một hình ảnh đầu vào với 3 kênh (ví dụ: RGB) và áp dụng 32 bộ lọc có thể học, mỗi bộ lọc có kích thước 3x3 pixel. Tham số stride điều khiển kích thước bước trượt của cửa sổ trượt, và tham số padding thêm các pixel bổ sung xung quanh hình ảnh để giữ các kích thước không gian.

Lớp gộp (Pooling)

Sau các lớp tích chập, thường sử dụng các lớp gộp để giảm kích thước không gian của các bản đồ đặc trưng và giới thiệu một số độ tương đồng dịch chuyển. Phép toán gộp thông thường nhất là gộp giá trị tối đa, chọn giá trị lớn nhất trong một cửa sổ đã xác định.

Dưới đây là một ví dụ về lớp gộp giá trị tối đa trong PyTorch:

import torch.nn as nn
 
# Định nghĩa một lớp gộp giá trị tối đa
pool_layer = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)

Trong ví dụ này, lớp gộp giá trị tối đa nhận một cửa sổ 2x2 và chọn giá trị tối đa trong cửa sổ đó, hiệu quả giảm kích thước không gian của các bản đồ đặc trưng đi một lượng tương đương với 2.

Các lớp Kết nối đầy đủ

Sau các lớp tích chập và gộp, các bản đồ đặc trưng đầu ra thường được "làm phẳng" và đi qua một hoặc nhiều lớp Kết nối đầy đủ, như là một mạng nơ-ron truyền thống để thực hiện tác vụ phân loại hoặc dự đoán cuối cùng.

Dưới đây là một ví dụ về một lớp Kết nối đầy đủ trong PyTorch:

import torch.nn as nn
 
# Định nghĩa một lớp Kết nối đầy đủ
fc_layer = nn.Linear(in_features=1024, out_features=10)

Trong ví dụ này, lớp Kết nối đầy đủ nhận một đầu vào có 1024 đặc trưng và tạo ra một đầu ra với 10 lớp (hoặc bất kỳ số lớp nào khác, phụ thuộc vào nhiệm vụ).

Kết hợp tất cả: Kiến trúc CNN

Dưới đây là một ví dụ về kiến trúc CNN đơn giản cho phân loại hình ảnh, được thực hiện trong PyTorch:

import torch.nn as nn
 
class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.fc1 = nn.Linear(in_features=64 * 7 * 7, out_features=128)
        self.fc2 = nn.Linear(in_features=128, out_features=10)
 
    def forward(self, x):
        x = self.pool1(nn.functional.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool2(nn.functional.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 64 * 7 * 7)
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

Trong ví dụ này, lớp SimpleCNN định nghĩa một kiến trúc CNN với các lớp sau:

  1. Hai lớp tích chập với 32 và 64 bộ lọc tương ứng, kích thước kernel 3x3.
  2. Hai lớp gộp giá trị tối đa với kích thước kernel 2x2 và bước nhảy.
  3. Hai lớp Kết nối đầy đủ với 128 và 10 (số lớp) đặc trưng đầu ra tương ứng.

Phương thức forward xác định quá trình truyền thẳng của mạng, trong đó hình ảnh đầu vào được truyền qua các lớp tích chập, gộp giá trị tối đa và Kết nối đầy đủ để tạo ra giá trị logit đầu ra cuối cùng.

Mạng nơ-ron hồi quy (RNN)

Mạng nơ-ron hồi quy (RNN) là một lớp mô hình học sâu khá phổ biến và rất phù hợp để xử lý và tạo ra các dữ liệu tuần tự, chẳng hạn như văn bản, giọng nói và chuỗi thời gian. Khác với các mạng nơ-ron truyền thẳng, RNN có một "bộ nhớ" cho phép nắm bắt các phụ thuộc giữa các yếu tố trong một chuỗi, làm cho chúng hiệu quả trong các nhiệm vụ như mô hình ngôn ngữ, dịch máy và nhận dạng giọng nói.

Kiến trúc RNN cơ bản

Kiến trúc cơ bản của một RNN bao gồm trạng thái ẩn được cập nhật tại mỗi bước thời gian dựa trên đầu vào hiện tại và trạng thái ẩn trước đó. Đầu ra tại mỗi bước thời gian được tạo ra dựa trên trạng thái ẩn hiện tại.

Dưới đây là một ví dụ đơn giản về một ô RNN trong PyTorch:

import torch.nn as nn
 
class RNNCell(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size):
        super(RNNCell, self).__init__()
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.i2h = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.h2h = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
 
    def forward(self, input, hidden):
        hidden = torch.tanh(self.i2h(input) + self.h2h(hidden))
        return hidden

Trong ví dụ này, lớp RNNCell định nghĩa một ô RNN cơ bản với kích thước đầu vào input_size và kích thước ẩn hidden_size. Phương thức forward nhận một đầu vào input và trạng thái ẩn trước đó hidden, và trả về trạng thái ẩn được cập nhật.

Long Short-Term Memory (LSTM)

Một trong các hạn chế chính của RNN cơ bản là khả năng không hiệu quả trong việc nắm bắt các phụ thuộc dài hạn trong chuỗi đầu vào. Để giải quyết vấn đề này, đã được giới thiệu một kiến trúc RNN nâng cao hơn gọi là Long Short-Term Memory (LSTM).

LSTM sử dụng một cấu trúc tế bào phức tạp hơn bao gồm các cổng để kiểm soát dòng thông tin, cho phép chúng hiệu quả hơn trong việc lưu giữ và quên thông tin liên quan từ chuỗi đầu vào.

Dưới đây là một ví dụ về một ô LSTM trong PyTorch:

import torch.nn as nn
 
class LSTMCell(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size):
        super(LSTMCell, self).__init__()
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.i2h = nn.Linear(input_size, 4 * hidden_size)
        self.h2h = nn.Linear(hidden_size, 4 * hidden_size)
 
    def forward(self, input, states):
        hx, cx = states
        gates = self.i2h(input) + self.h2h(hx)
        ingate, forgetgate, cellgate, outgate = gates.chunk(4, 1)
 
        ingate = torch.sigmoid(ingate)
        forgetgate = torch.sigmoid(forgetgate)
        cellgate = torch.tanh(cellgate)
        outgate = torch.sigmoid(outgate)
 
        cx = (forgetgate * cx) + (ingate * cellgate)
        hx = outgate * torch.tanh(cx)
 
        return hx, cx

Trong ví dụ này, lớp LSTMCell định nghĩa một ô LSTM với kích thước đầu vào input_size và kích thước ẩn hidden_size. Phương thức forward nhận một đầu vào input và các trạng thái ẩn và tế bào trước đó (hx, cx), và trả về trạng thái ẩn và tế bào được cập nhật.

Xếp các lớp RNN/LSTM

Để tạo ra một mô hình RNN hoặc LSTM mạnh mẽ hơn, thường xếp nhiều lớp RNN/LSTM. Điều này cho phép mô hình học các biểu diễn phức tạp hơn của chuỗi đầu vào.

Dưới đây là một ví dụ về một mô hình LSTM xếp chồng trong PyTorch:

import torch.nn as nn
 
class StackedLSTM(nn.Module):
    def __init__(self, num_layers, input_size, hidden_size, dropout=0.5):
        super(StackedLSTM, self).__init__()
        self.num_layers = num_layers
        self.hidden_size = hidden_size
        self.lstm_layers = nn.ModuleList([LSTMCell(input_size if i == 0 else hidden_size, hidden_size) for i in range(num_layers)])
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
 
    def forward(self, input, initial_states=None):
        if initial_states is None:
            hx = [torch.zeros(input.size(0), self.hidden_size) for _ in range(self.num_layers)]
            cx = [torch.zeros(input.size(0), self.hidden_size) for _ in range(self.num_layers)]
        else:
            hx, cx = initial_states
 
        outputs = []
        for i, lstm_layer in enumerate(self.lstm_layers):
            hx[i], cx[i] = lstm_layer(input, (hx[i], cx[i]))
            input = self.dropout(hx[i])
            outputs.append(hx[i])
 
        return outputs, (hx, cx)

Trong ví dụ này, lớp StackedLSTM định nghĩa một mô hình LSTM đa tầng với num_layers lớp, mỗi lớp có kích thước ẩn hidden_size. Phương thức forward nhận một chuỗi đầu vào input và các trạng thái ẩn và tế bào ban đầu tùy ý, và trả về các trạng thái ẩn cuối cùng của mỗi lớp và trạng thái ẩn và tế bào cuối cùng.

Kết luận

Trong hướng dẫn này, chúng ta đã tìm hiểu các khái niệm và kiến trúc cơ bản của hai mô hình học sâu phổ biến: Mạng Nơ-ron Tích Chập (CNN) và Mạng Nơ-ron Hồi Quy (RNN). Chúng ta đã thảo luận về các thành phần chính của các mô hình này, chẳng hạn như lớp tích chập, lớp gộp, lớp Kết nối đầy đủ và ô RNN/LSTM, và cung cấp ví dụ về cách triển khai chúng trong PyTorch.

Các mô hình học sâu này đã cách mạng hóa các lĩnh vực khác nhau, từ thị giác máy tính đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên và trở thành công cụ cần thiết cho nhiều ứng dụng thực tế. Bằng cách hiểu nguyên tắc và chi tiết triển khai của CNN và RNN, bạn có thể xây dựng và thử nghiệm các mô hình học sâu riêng để giải quyết một loạt các vấn đề.

Hãy nhớ rằng lĩnh vực học sâu đang phát triển nhanh chóng, và các kiến trúc và kỹ thuật mới đang được phát triển liên tục. Quan trọng là cập nhật với các nghiên cứu mới nhất và liên tục mở rộng kiến thức và kỹ năng của mình trong lĩnh vực đầy thú vị này.

Cách Dễ Hiểu Về Mạng GAN trong PyTorch cho Người Mới Bắt ĐầuCách tối ưu GPU của bạn một cách dễ dàng để đạt hiệu suất cao nhất