Επισκόπηση
Ο παραλληλισμός δεδομένων εκπαιδεύει ένα μοντέλο γρηγορότερα, αναπαράγοντάς το σε πολλές GPU, με κάθε GPU να επεξεργάζεται ένα διαφορετικό τμήμα της παρτίδας δεδομένων. Είναι η τεχνική που επιτρέπει στις ομάδες να κλιμακωθούν σε δεκάδες ή χιλιάδες επιταχυντές.
Ο Παραλληλισμός Δεδομένων είναι ένα τεχνικό δομικό στοιχείο που επηρεάζει την ποιότητα του μοντέλου, το κόστος υποδομής, την καθυστέρηση και την αξιοπιστία σε κλίμακα.
Βαθιά κατάδυση
Στον παραλληλισμό δεδομένων, κάθε GPU έχει ένα πανομοιότυπο αντίγραφο των βαρών του μοντέλου, αλλά επεξεργάζεται μια ξεχωριστή μίνι παρτίδα παραδειγμάτων εκπαίδευσης. Κάθε συσκευή υπολογίζει ανεξάρτητα ένα πέρασμα προς τα εμπρός και προς τα πίσω, παράγοντας το δικό της σύνολο διαβαθμίσεων. Πριν από την ενημέρωση των βαρών, οι διαβαθμίσεις υπολογίζονται κατά μέσο όρο σε όλες τις GPU χρησιμοποιώντας μια λειτουργία επικοινωνίας με πλήρη μείωση, έτσι ώστε κάθε αντίγραφο να παραμένει συγχρονισμένο και να συμπεριφέρεται σαν να έχει εκπαιδευτεί σε μια μεγάλη συνδυασμένη παρτίδα. Αυτό πολλαπλασιάζει αποτελεσματικά την απόδοση: 8 GPU μπορούν να μασήσουν περίπου 8 φορές τα δεδομένα ανά βήμα. Το πρόβλημα είναι ότι κάθε GPU πρέπει να ταιριάζει με ολόκληρο το μοντέλο, τις διαβαθμίσεις του και την κατάσταση του βελτιστοποιητή στη μνήμη, επομένως ο απλός παραλληλισμός δεδομένων δεν βοηθά όταν ένα μοντέλο είναι πολύ μεγάλο για μία μόνο συσκευή.
Τεχνική διορατικότητα
Η βασική λειτουργία είναι η πλήρης μείωση, η οποία αθροίζει τις διαβαθμίσεις σε όλες τις συσκευές και αναδιανέμει το αποτέλεσμα. Το Ring all-reduce, που χρησιμοποιείται από βιβλιοθήκες όπως το NCCL και το Horovod, περνάει κομμάτια ντεγκραντέ γύρω από έναν λογικό δακτύλιο, ώστε η συνολική επικοινωνία να είναι ανεξάρτητη από τον αριθμό GPU. Το DistributedDataParallel του PyTorch επικαλύπτει αυτήν την επικοινωνία με το πέρασμα προς τα πίσω, ενεργοποιώντας το συγχρονισμό διαβάθμισης για πρώιμα επίπεδα ενώ τα μεταγενέστερα επίπεδα εξακολουθούν να υπολογίζουν, κρύβοντας μεγάλο μέρος του λανθάνοντος χρόνου δικτύου.
Mastering Data Parallelism
Ο παραλληλισμός δεδομένων εκπαιδεύει ένα μοντέλο γρηγορότερα, αναπαράγοντάς το σε πολλές GPU, με κάθε GPU να επεξεργάζεται ένα διαφορετικό τμήμα της παρτίδας δεδομένων. Είναι η τεχνική που επιτρέπει στις ομάδες να κλιμακωθούν σε δεκάδες ή χιλιάδες επιταχυντές. Ο Παραλληλισμός Δεδομένων είναι ένα τεχνικό δομικό στοιχείο που επηρεάζει την ποιότητα του μοντέλου, το κόστος υποδομής, την καθυστέρηση και την αξιοπιστία σε κλίμακα. Για να δημιουργήσετε βαθιά κατανόηση, αντιμετωπίστε τον Παραλληλισμό Δεδομένων ως λειτουργικό μοντέλο, όχι ως ένα μεμονωμένο χαρακτηριστικό: ορίστε τα επιθυμητά αποτελέσματα, διευκρινίστε τις υποθέσεις και διαχωρίστε τι μπορεί να κάνει το σύστημα αξιόπιστα από αυτό που εξακολουθεί να απαιτεί την κρίση των ειδικών.
Στην πράξη, ισχυρές ομάδες που χρησιμοποιούν το Data Parallelism βελτιστοποιούν τις επιλογές αρχιτεκτονικής, δεδομένων και υποδομής έναντι της αξιοπιστίας και του κόστους. Τεκμηριώνουν ρητά κριτήρια επιτυχίας, δοκιμάζουν με ρεαλιστικά δεδομένα και ροές εργασίας και επαναλαμβάνουν με βάση τα παρατηρούμενα μοτίβα αποτυχίας και όχι τις εφάπαξ νίκες αναφοράς. Αυτό είναι όπου η θεωρητική κατανόηση μετατρέπεται σε ανθεκτική ικανότητα σε όλα τα προϊόντα, την πολιτική και τις λειτουργίες.
Οι αποφάσεις για την αρχιτεκτονική καθορίζουν την απόδοση και το λειτουργικό κόστος για χρόνια. Ταυτόχρονα, η Βελτιστοποίηση ενός σημείου αναφοράς μπορεί να κρύψει ευρύτερες αδυναμίες του συστήματος. Η πιο ανθεκτική προσέγγιση είναι ο συνδυασμός της ταχύτητας πειραματισμού με την πειθαρχία διακυβέρνησης: εκτέλεση πιλότων, λήψη στοιχείων, δημοσίευση αρχείων καταγραφής αποφάσεων και συνεχής ενημέρωση των διασφαλίσεων καθώς εξελίσσονται η συμπεριφορά του μοντέλου, οι προσδοκίες των χρηστών και οι ρυθμιστικές απαιτήσεις.
Στρατηγικός αντίκτυπος
Οι αποφάσεις για την αρχιτεκτονική καθορίζουν την απόδοση και το λειτουργικό κόστος για χρόνια.
Οι αποφάσεις για την αρχιτεκτονική καθορίζουν την απόδοση και το λειτουργικό κόστος για χρόνια. Σε αναπτύξεις υψηλής ποιότητας, αυτό μεταφράζεται σε μετρήσιμους κανόνες λειτουργίας, όρια ιδιοκτησίας και επαναλαμβανόμενα τελετουργικά ελέγχου, ώστε οι ομάδες να μπορούν να κλιμακώνουν την εμπιστοσύνη αντί να κλιμακώνουν την ασάφεια.
Η τεχνική εκπαίδευση βοηθά τις ομάδες να επιλέξουν τη σωστή στοίβα, όχι μόνο τη νεότερη.
Η τεχνική εκπαίδευση βοηθά τις ομάδες να επιλέξουν τη σωστή στοίβα, όχι μόνο τη νεότερη. Σε αναπτύξεις υψηλής ποιότητας, αυτό μεταφράζεται σε μετρήσιμους κανόνες λειτουργίας, όρια ιδιοκτησίας και επαναλαμβανόμενα τελετουργικά ελέγχου, ώστε οι ομάδες να μπορούν να κλιμακώνουν την εμπιστοσύνη αντί να κλιμακώνουν την ασάφεια.
Οι καλύτερες επιλογές μηχανικής μειώνουν τα περιστατικά αξιοπιστίας στην παραγωγή.
Οι καλύτερες επιλογές μηχανικής μειώνουν τα περιστατικά αξιοπιστίας στην παραγωγή. Σε αναπτύξεις υψηλής ποιότητας, αυτό μεταφράζεται σε μετρήσιμους κανόνες λειτουργίας, όρια ιδιοκτησίας και επαναλαμβανόμενα τελετουργικά ελέγχου, ώστε οι ομάδες να μπορούν να κλιμακώνουν την εμπιστοσύνη αντί να κλιμακώνουν την ασάφεια.
Υλοποίηση σε πραγματικό κόσμο
Εκπαίδευση ενός ταξινομητή εικόνας ResNet σε 8 GPU σε έναν διακομιστή χρησιμοποιώντας το PyTorch DistributedDataParallel, κάθε GPU χειρίζεται 32 από μια παρτίδα 256 εικόνων.
Κλιμάκωση της προεκπαίδευσης BERT σε εκατοντάδες GPU με το Horovod, με τη χρήση ring all-reduce για συγχρονισμό των κλίσεων σε κάθε βήμα.
Βελτιστοποίηση ενός μοντέλου προτάσεων σε ένα σύμπλεγμα πολλαπλών κόμβων όπου κάθε κόμβος επεξεργάζεται διαφορετικά θραύσματα αλληλεπίδρασης χρήστη.
Χρησιμοποιώντας το MirroredStrategy του TensorFlow για τη διάδοση της εκπαίδευσης ενός μοντέλου όρασης σε πολλές GPU σε έναν μόνο σταθμό εργασίας με ελάχιστες αλλαγές κώδικα.
Πρότυπα Υλοποίησης
Παραλληλισμός Δεδομένων στην πράξη
Εκπαίδευση ενός ταξινομητή εικόνας ResNet σε 8 GPU σε έναν διακομιστή χρησιμοποιώντας το PyTorch DistributedDataParallel, κάθε GPU χειρίζεται 32 από μια παρτίδα 256 εικόνων.
Εκπαιδεύοντας έναν ταξινομητή εικόνας ResNet σε 8 GPU σε έναν διακομιστή χρησιμοποιώντας το PyTorch DistributedDataParallel, κάθε GPU που χειρίζεται 32 από μια παρτίδα 256 εικόνων Οι ομάδες συνήθως έχουν καλύτερα αποτελέσματα όταν ορίζουν κατώφλια ποιότητας εκ των προτέρων, διατηρούν μια διαδρομή ανθρώπινης κλιμάκωσης για περιπτώσεις αιχμής και παρακολουθούν και τα δύο κέρδη παραγωγικότητας με την πάροδο του χρόνου.
Παραλληλισμός Δεδομένων στην πράξη
Κλιμάκωση της προεκπαίδευσης BERT σε εκατοντάδες GPU με το Horovod, με τη χρήση ring all-reduce για συγχρονισμό των κλίσεων σε κάθε βήμα.
Κλιμάκωση προεκπαίδευσης BERT σε εκατοντάδες GPU με το Horovod, χρήση ring all-reduce για συγχρονισμό κλίσεων σε κάθε βήμα.
Παραλληλισμός Δεδομένων στην πράξη
Βελτιστοποίηση ενός μοντέλου προτάσεων σε ένα σύμπλεγμα πολλαπλών κόμβων όπου κάθε κόμβος επεξεργάζεται διαφορετικά θραύσματα αλληλεπίδρασης χρήστη.
Βελτιστοποίηση ενός μοντέλου πρότασης σε ένα σύμπλεγμα πολλαπλών κόμβων όπου κάθε κόμβος επεξεργάζεται διαφορετικά θραύσματα αλληλεπίδρασης χρήστη.
Παραλληλισμός Δεδομένων στην πράξη
Χρησιμοποιώντας το MirroredStrategy του TensorFlow για τη διάδοση της εκπαίδευσης ενός μοντέλου όρασης σε πολλές GPU σε έναν μόνο σταθμό εργασίας με ελάχιστες αλλαγές κώδικα.
Χρησιμοποιώντας το MirroredStrategy του TensorFlow για τη διάδοση της εκπαίδευσης ενός μοντέλου όρασης σε πολλαπλές GPU σε έναν μόνο σταθμό εργασίας με ελάχιστες αλλαγές κώδικα.
Κίνδυνοι & προστατευτικά κιγκλιδώματα
Η βελτιστοποίηση ενός σημείου αναφοράς μπορεί να κρύψει ευρύτερες αδυναμίες του συστήματος.
Το κόστος υποδομής και συντήρησης συχνά υποτιμάται.
Τα κενά ασφάλειας και παρατηρητικότητας μπορούν να αυξηθούν καθώς τα συστήματα γίνονται πιο πολύπλοκα.
Οδικός Χάρτης Εφαρμογής
Καθορίστε τους στόχους καθυστέρησης, ποιότητας και κόστους πριν από την εφαρμογή.
Καθορίστε τους στόχους καθυστέρησης, ποιότητας και κόστους πριν από την εφαρμογή. Αντιμετωπίστε κάθε βήμα ως πύλη αποδείξεων: εάν δεν πληρούνται τα κριτήρια, σταματήστε την κυκλοφορία, κλείστε το κενό και μόνο τότε επεκτείνετε τη χρήση.
Σημείο αναφοράς υπό ρεαλιστικές συνθήκες φορτίου και δεδομένων.
Σημείο αναφοράς υπό ρεαλιστικές συνθήκες φορτίου και δεδομένων. Αντιμετωπίστε κάθε βήμα ως πύλη αποδείξεων: εάν δεν πληρούνται τα κριτήρια, σταματήστε την κυκλοφορία, κλείστε το κενό και μόνο τότε επεκτείνετε τη χρήση.
Παρακολούθηση οργάνου για σφάλματα, μετατόπιση και επιπτώσεις από τον χρήστη.
Παρακολούθηση οργάνου για σφάλματα, μετατόπιση και επιπτώσεις από τον χρήστη. Αντιμετωπίστε κάθε βήμα ως πύλη αποδείξεων: εάν δεν πληρούνται τα κριτήρια, σταματήστε την κυκλοφορία, κλείστε το κενό και μόνο τότε επεκτείνετε τη χρήση.
Προετοιμάστε διαδρομές επαναφοράς και απόκρισης συμβάντος πριν την κλιμάκωση.
Προετοιμάστε διαδρομές επαναφοράς και απόκρισης συμβάντος πριν την κλιμάκωση. Αντιμετωπίστε κάθε βήμα ως πύλη αποδείξεων: εάν δεν πληρούνται τα κριτήρια, σταματήστε την κυκλοφορία, κλείστε το κενό και μόνο τότε επεκτείνετε τη χρήση.