ऑप्टिमाइज़र स्टेट सीपीयू और एनवीएमई पर ऑफलोडिंग
एक मेमोरी-सेविंग ट्रिक जो प्रशिक्षण के भारी बहीखाता (ऑप्टिमाइज़र स्टेट्स, ग्रेडिएंट्स, कभी-कभी वेट) को दुर्लभ जीपीयू मेमोरी के बजाय सीपीयू रैम या एनवीएमई एसएसडी पर पार्क करती है।
सिंहावलोकन
यह लोगों को उनके GPU की मेमोरी की तुलना में कहीं अधिक बड़े मॉडल को प्रशिक्षित करने देता है।
गहरा गोता
जब आप एडम जैसे ऑप्टिमाइज़र के साथ एक तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करते हैं, तो प्रत्येक पैरामीटर में अतिरिक्त भार होता है: दो चल रहे आँकड़े (गति और भिन्नता), साथ ही वजन की एक पूर्ण-सटीक प्रतिलिपि, साथ ही इसकी ढाल। मिश्रित-परिशुद्धता प्रशिक्षण में यह प्रति पैरामीटर लगभग 16 बाइट्स हो सकता है, जो वजन के लिए 2 बाइट्स को बौना कर देता है। ऑफलोडिंग उस सामान को GPU से हटा देती है। सीपीयू ऑफलोड स्ट्रीम ऑप्टिमाइज़र स्टेट्स को पीसीआईई बस पर सामान्य सिस्टम रैम में प्रवाहित करता है, जबकि एनवीएमई ऑफलोड उन्हें तेजी से सॉलिड-स्टेट डिस्क में धकेल देता है। डीपस्पीड के ज़ीरो-इन्फ़िनिटी और ज़ीरो-ऑफ़लोड द्वारा लोकप्रिय, तकनीक क्षमता के लिए कच्ची गति का व्यापार करती है, जिससे एकल जीपीयू या छोटे क्लस्टर मॉडल को अरबों मापदंडों के साथ फाइन-ट्यून मिलता है।
तकनीकी अंतर्दृष्टि
कुंजी गणना के साथ डेटा मूवमेंट को ओवरलैप करना है। ऑप्टिमाइज़र स्थितियाँ CPU/NVMe में बैठती हैं; बैकवर्ड पास के दौरान, विभाजन को जरूरत पड़ने से ठीक पहले PCIe पर प्रीफ़ेच किया जाता है और ऑप्टिमाइज़र चरण अक्सर सीपीयू पर चलता है। ज़ीरो-ऑफलोड फ्लोट32 मास्टर वेट और एडम मोमेंट्स को सीपीयू पर रखता है, इसलिए केवल फॉरवर्ड और बैकवर्ड गणित ही जीपीयू पर रहता है। एनवीएमई एक स्तरीय कैश जोड़ता है ताकि टेराबाइट-स्केल स्थिति डिस्क पर फैल जाए जबकि हॉट पार्टीशन रैम में रहे।
सामरिक प्रभाव
लागत और बजट
वास्तुकला संबंधी निर्णय वर्षों तक प्रदर्शन और परिचालन लागत को संचालित करते हैं।
स्पष्ट निर्णय
तकनीकी शिक्षा टीमों को सही स्टैक चुनने में मदद करती है, न कि केवल नवीनतम स्टैक चुनने में।
गुणवत्ता नियंत्रण
बेहतर इंजीनियरिंग विकल्प उत्पादन में विश्वसनीयता की घटनाओं को कम करते हैं।
सीपीयू और एनवीएमई पर ऑप्टिमाइज़र स्टेट ऑफलोडिंग का भविष्य
जैसे-जैसे मॉडलों की जीपीयू मेमोरी बढ़ती जा रही है, स्तरीय ऑफलोडिंग आकर्षक के बजाय मानक बनती जा रही है। एनवीलिंक-सी2सी और सीएक्सएल मेमोरी पूल जैसे तेज इंटरकनेक्ट के साथ सख्त एकीकरण की अपेक्षा करें जो सीपीयू-जीपीयू सीमा को धुंधला कर देता है, साथ ही स्मार्ट शेड्यूलर जो भविष्यवाणी करते हैं कि कौन से राज्यों को प्रीफ़ेच करना है। ग्रेस हॉपर जैसे एकीकृत-मेमोरी आर्किटेक्चर पीसीआईई दंड को कम करते हैं, और फ्रेमवर्क मल्टी-टियर ऑफलोड को लगभग पारदर्शी बनाने पर जोर दे रहे हैं ताकि शौकीन लोग मामूली हार्डवेयर पर बड़े मॉडल को ठीक कर सकें।
वास्तविक विश्व कार्यान्वयन
एडम स्टेट्स को सीपीयू रैम में धकेलने के लिए डीपस्पीड ज़ीरो-ऑफलोड का उपयोग करके एकल 24 जीबी उपभोक्ता जीपीयू पर 13-बिलियन-पैरामीटर एलएलएम को फाइन-ट्यूनिंग करना।
एक छोटी अनुसंधान प्रयोगशाला शून्य-इन्फिनिटी के साथ एनवीएमई ड्राइव में ऑप्टिमाइज़र राज्यों को फैलाकर कुछ जीपीयू पर मल्टी-बिलियन-पैरामीटर मॉडल का प्रशिक्षण देती है।
हगिंग फेस एक्सेलेरेट कॉन्फिगरेशन जो सीपीयू को ऑफलोड करने में सक्षम बनाता है ताकि उपयोगकर्ता पूर्ण फाइन-ट्यूनिंग कार्य चला सकें जो अन्यथा मेमोरी से बाहर की त्रुटियों को जन्म देगा।
लागत के प्रति सचेत स्टार्टअप सस्ते, कम मेमोरी वाले क्लाउड जीपीयू किराए पर ले रहे हैं और शीर्ष स्तरीय 80 जीबी कार्ड के लिए भुगतान करने के बजाय संलग्न एनवीएमई पर लोड कर रहे हैं।
जोखिम और रेलिंग
एक बेंचमार्क को अनुकूलित करने से व्यापक सिस्टम कमजोरियों को छुपाया जा सकता है।
बुनियादी ढांचे और रखरखाव की लागत को अक्सर कम करके आंका जाता है।
जैसे-जैसे सिस्टम अधिक जटिल होते जाएंगे सुरक्षा और अवलोकन संबंधी अंतराल बढ़ सकते हैं।
कार्यान्वयन रोडमैप
कार्यान्वयन से पहले विलंबता, गुणवत्ता और लागत लक्ष्य परिभाषित करें।
यथार्थवादी लोड और डेटा स्थितियों के तहत बेंचमार्क।
त्रुटियों, बहाव और उपयोगकर्ता प्रभाव के लिए उपकरण निगरानी।
स्केलिंग से पहले रोलबैक और घटना प्रतिक्रिया पथ तैयार करें।
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एडम और अनुकूली अनुकूलक
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों
सीपीयू और एनवीएमई के लिए ऑप्टिमाइज़र स्टेट ऑफलोडिंग क्या है?
एक मेमोरी-सेविंग ट्रिक जो प्रशिक्षण के भारी बहीखाता (ऑप्टिमाइज़र स्टेट्स, ग्रेडिएंट्स, कभी-कभी वेट) को दुर्लभ जीपीयू मेमोरी के बजाय सीपीयू रैम या एनवीएमई एसएसडी पर पार्क करती है। यह लोगों को उनके GPU की मेमोरी की अनुमति से कहीं अधिक बड़े मॉडलों को प्रशिक्षित करने की सुविधा देता है।
सीपीयू या एनवीएमई पर ऑप्टिमाइज़र स्थिति को ऑफलोड करने का प्राथमिक लक्ष्य क्या है?
ऑफलोडिंग भारी ऑप्टिमाइज़र को GPU से CPU RAM या NVMe में ले जाता है, जिससे GPU मेमोरी मुक्त हो जाती है ताकि बड़े मॉडल को उसी हार्डवेयर पर प्रशिक्षित किया जा सके।
मिश्रित परिशुद्धता में एडम ऑप्टिमाइज़र के लिए, कौन सा डेटा आमतौर पर प्रति पैरामीटर सबसे अधिक मेमोरी का उपभोग करता है?
एडम गति, विचरण और एक पूर्ण-सटीक मास्टर वजन संग्रहीत करता है, जो प्रति पैरामीटर लगभग 16 बाइट्स है, जो 2-बाइट आधे-सटीक वजन से कहीं अधिक है।
किस फ्रेमवर्क सुविधा ने बड़े पैमाने पर ऑप्टिमाइज़र ऑफलोडिंग को लोकप्रिय बनाया?
डीपस्पीड के ज़ीरो-ऑफलोड और ज़ीरो-इन्फिनिटी ने बड़े पैमाने पर सीपीयू और एनवीएमई में ऑफलोडिंग ऑप्टिमाइज़र राज्यों को पेश किया और लोकप्रिय बनाया।
सीपीयू या एनवीएमई पर ऑफलोडिंग की मुख्य प्रदर्शन लागत क्या है?
जीपीयू से बाहर जाने की स्थिति का अर्थ है पीसीआईई या एनवीएमई पर डेटा स्थानांतरित करना, जो ऑन-जीपीयू मेमोरी की तुलना में धीमा है, इसलिए जब तक गणना के साथ ओवरलैप नहीं किया जाता है, तब तक थ्रूपुट गिर जाता है।
ऑफलोडिंग सिस्टम अधिकांश स्थानांतरण विलंबता को कैसे छिपाते हैं?
शेड्यूलर PCIe पर आवश्यक विभाजनों को प्रीफ़ेच करते हैं, जबकि GPU अभी भी कंप्यूटिंग कर रहा है, विलंबता को छुपाने के लिए गणना के साथ संचार को ओवरलैप कर रहा है।