Adatpárhuzamosság
Az adatpárhuzamosság egy modellt gyorsabban betanít azáltal, hogy több GPU-n keresztül replikálja, és mindegyik GPU az adatköteg más-más szeletét dolgozza fel.
Áttekintés
It is the workhorse technique that lets teams scale to dozens or thousands of accelerators.
Mély merülés
Az adatok párhuzamosságában minden GPU a modell súlyainak azonos másolatát tartalmazza, de a betanítási példák különálló mini kötegét dolgozza fel. Minden eszköz önállóan számítja ki az előre- és hátralépést, és létrehozza a saját gradienskészletét. A súlyozás frissítése előtt a gradienseket az összes GPU-n átlagolják egy teljesen redukált kommunikációs művelettel, így minden replika szinkronban marad, és úgy viselkedik, mintha egyetlen nagy kombinált köteggel lett volna betanítva. Ez hatékonyan megsokszorozza az átviteli sebességet: 8 GPU lépésenként nagyjából nyolcszor annyi adatot képes átrágni. A bökkenő az, hogy minden GPU-nak illeszkednie kell a teljes modellhez, annak színátmeneteihez és az optimalizáló állapotához a memóriában, így a sima adatok párhuzamossága nem segít, ha egy modell túl nagy egyetlen eszközhöz.
Technikai betekintés
A legfontosabb művelet az all-reduce, amely összegzi a gradienseket az eszközök között, és újraelosztja az eredményt. Az NCCL és a Horovod könyvtárak által használt Ring all-reduce funkció a gradiens darabokat egy logikai gyűrűn halad át, így a teljes kommunikáció független a GPU-számtól. A PyTorch DistributedDataParallel átfedi ezt a kommunikációt a visszafelé haladással, kiváltja a gradiens szinkronizálást a korai rétegeknél, miközben a későbbi rétegek még számítástechnikailag dolgoznak, elrejtve a hálózati késleltetés nagy részét.
Stratégiai hatás
Költség és költségvetés
Az építészeti döntések évekig növelik a teljesítményt és a működési költségeket.
Tisztább döntések
A technikai oktatás segít a csapatoknak a megfelelő verem kiválasztásában, nem csak a legújabb készletben.
Minőségellenőrzés
A jobb mérnöki döntések csökkentik a termelés megbízhatósági incidenseit.
Az adatpárhuzamosság jövője
A tiszta adatpárhuzamot egyre gyakrabban kombinálják a felosztással és a modell-párhuzamozással a billió paraméteres modellek hibrid „nD párhuzamossági” stratégiáivá. Intelligensebb gradiens-tömörítésre, aszinkron és átfedő kommunikációra, valamint a topológiatudatos all-redukcióra számíthat, amely kihasználja a gyors NVLink-et egy csomóponton belül, és a lassabb InfiniBandot a csomópontok között. A fürtök növekedésével a kommunikáció és a számítás arányának csökkentése továbbra is a központi mérnöki kihívás marad több ezer GPU elfoglaltságában.
Valós megvalósítás
ResNet képosztályozó betanítása 8 GPU-n egy szerveren a PyTorch DistributedDataParallel segítségével, mindegyik GPU 32-t kezel egy 256 képből álló kötegből.
A BERT-előképzés skálázása több száz GPU-n keresztül a Horovoddal, a csengetés teljes csökkentése funkcióval a színátmenetek minden lépésben szinkronizálására.
Javaslati modell finomhangolása több csomópontból álló fürtön, ahol minden csomópont különböző felhasználói interakciós szilánkokat dolgoz fel.
A TensorFlow MirroredStrategy használatával egy látásmodell oktatását több GPU-n keresztül, egyetlen munkaállomáson, minimális kódmódosítással terjesztheti el.
Kockázatok és védőkorlátok
Egy benchmark optimalizálása elrejtheti a rendszer általános hiányosságait.
Az infrastrukturális és karbantartási költségeket gyakran alábecsülik.
A biztonsági és megfigyelhetőségi hiányosságok a rendszerek bonyolultabbá válásával nőhetnek.
Végrehajtási ütemterv
Határozza meg a késleltetési, minőségi és költségcélokat a megvalósítás előtt.
Benchmark reális terhelési és adatviszonyok mellett.
Műszerfigyelés a hibák, az eltolódás és a felhasználói hatások szempontjából.
A méretezés előtt készítse elő a visszagörgetési és az incidensre adott válaszútvonalakat.
Folytassa a felfedezést
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the Data Parallelism quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Következő útmutató
AI adatkezelés
Gyakran ismételt kérdések
What is Data Parallelism?
Az adatpárhuzamosság egy modellt gyorsabban betanít azáltal, hogy több GPU-n keresztül replikálja, és mindegyik GPU az adatköteg más-más szeletét dolgozza fel. Ez az igásló technika, amely lehetővé teszi a csapatok számára, hogy több tucat vagy több ezer gyorsítóra skálázzanak.
Szabványos adatpárhuzamban mit tartalmaznak az egyes GPU-k?
Mindegyik GPU megőrzi a modell teljes másolatát, és az adatköteg egy meghatározott részét dolgozza fel, ezért inkább „adat” párhuzamosság, semmint modell párhuzamosság.
Melyik kommunikációs művelet tartja szinkronban a modellreplikákat minden lépésben?
Minden egyes visszafelé lépés után a színátmeneteket a rendszer az eszközök között a teljes redukcióval kombinálja (általában összegzik, majd átlagolják), így minden replika ugyanazt a frissítést alkalmazza.
Mi a sima adatok párhuzamosságának fő korlátja?
Mivel minden GPU mindenről egy teljes másolatot tartalmaz, az adatok párhuzamossága semmit sem segít, ha egy modell egyszerűen túl nagy ahhoz, hogy elférjen egy eszközön.
Miért vonzó a csengetés teljes csökkentése a nagy GPU-számok esetén?
A Ring all-reduce gradiens darabokat halad át egy logikai gyűrű körül, így az egyes GPU-k által küldött teljes sávszélesség állandó marad, függetlenül attól, hogy hány GPU vesz benne részt.
Hogyan rejti el a PyTorch DistributedDataParallel a kommunikációs késleltetést?
A DDP megkezdi a gradiensek szinkronizálását a korábbi rétegekhez, miközben a későbbi rétegek számítása még folyamatban van, átfedve a hálózati kommunikációt a számítással.