Nchịkọta
Myirịta data na-azụ otu ụdị ngwa ngwa site n'ịmegharị ya n'ofe ọtụtụ GPU, na-eji GPU nke ọ bụla na-ahazi ibe dị iche iche nke batch data. Ọ bụ usoro ịnya ọrụ na-eme ka ndị otu na-agba ọsọ ruo ọtụtụ iri ma ọ bụ puku kwuru puku ngwa ngwa.
Data Parallelism bụ teknuzu ụlọ ngọngọ na-emetụta àgwà nlereanya, akụrụngwa ugwo, latency, na ntụkwasị obi na ọnụ ọgụgụ.
Ime miri emi
Na myirịta data, GPU ọ bụla na-ejide otu ihe atụ nke ihe atụ mana ọ na-ahazi obere obere ihe atụ ọzụzụ. Ngwaọrụ ọ bụla na-agbakọ ngafe na-aga n'ihu na azụ azụ n'onwe ya, na-emepụta usoro gradients nke ya. Tupu mmelite arọ, a na-agbakọ gradients n'ofe GPU niile site na iji ọrụ nkwurịta okwu na-ebelata ihe niile, yabụ oyiri ọ bụla na-anọ na mmekọrịta ma na-eme ka a ga-asị na ọ zụrụ ya n'otu nnukwu ngwakọta. Nke a na-abawanye mmepụta nke ọma: 8 GPU nwere ike ịta site na 8x data kwa nzọụkwụ. Ihe ejidere bụ na GPU nke ọ bụla ga-adabarịrị n'ụdị niile, gradients ya, na ọnọdụ njikarịcha na ebe nchekwa, yabụ ndakọrịta data doro anya anaghị enyere aka mgbe ihe nlereanya buru oke ibu maka otu ngwaọrụ.
Nghọta nka nka
Isi ọrụ a na-ebelata ihe niile, nke na-agbakọta gradients n'ofe ngwaọrụ wee kesaa nsonaazụ ya. Mgbanaka mbelata niile, nke ụlọ akwụkwọ dị ka NCCL na Horovod na-eji, na-agafe obere gradient gburugburu mgbanaka ezi uche dị na ya, nkwurịta okwu zuru ezu na-adabere na ọnụ ọgụgụ GPU. PyTorch's DistributedDataParallel na-ekpuchi nzikọrịta ozi a na ngafe azụ azụ, na-agbanyụ mmekọrịta gradient maka ọkwa mbụ ka ọkwa ndị ọzọ ka na-agbakọ, na-ezochi ọtụtụ nkwụsị netwọkụ.
Ịmụta Ndekọ Data
Myirịta data na-azụ otu ụdị ngwa ngwa site n'ịmegharị ya n'ofe ọtụtụ GPU, na-eji GPU nke ọ bụla na-ahazi ibe dị iche iche nke batch data. Ọ bụ usoro ịnya ọrụ na-eme ka ndị otu na-agba ọsọ ruo ọtụtụ iri ma ọ bụ puku kwuru puku ngwa ngwa. Data Parallelism bụ teknuzu ụlọ ngọngọ na-emetụta àgwà nlereanya, akụrụngwa ugwo, latency, na ntụkwasị obi na ọnụ ọgụgụ. Iji wuo nghọta miri emi, na-emeso Data Parallelism dị ka ihe nlereanya na-arụ ọrụ, ọ bụghị otu akụkụ: kọwaa nsonaazụ achọrọ, dokwuo anya echiche, ma kewapụ ihe sistemụ nwere ike ime nke ọma na ihe ka na-achọ mkpebi ndị ọkachamara.
Na omume, otu ndị siri ike na-eji Data Parallelism na-ebuli ụkpụrụ ụlọ, data, na nhọrọ akụrụngwa megide ntụkwasị obi na ọnụ ahịa. Ha na-edepụta njirisi ịga nke ọma nke ọma, nwalee megide data ziri ezi yana usoro ọrụ, yana na-atụgharị dabere na usoro ọdịda ahụrụ karịa karịa mmeri otu oge. Nke a bụ ebe nghọta usoro ihe atụ na-atụgharị ghọọ ike na-adịgide adịgide n'ofe ngwaahịa, amụma na arụmọrụ.
Mkpebi ihe owuwu ụlọ na-akwalite arụmọrụ yana ọnụ ahịa ọrụ ruo ọtụtụ afọ. N'otu oge ahụ, ịkwalite otu akara ngosi nwere ike zoo adịghị ike sistemụ sara mbara. Ụzọ kachasị na-agbanwe agbanwe bụ ijikọ ọsọ nnwale na ịdọ aka ná ntị ọchịchị: ndị na-anya ụgbọ elu, ijide ihe akaebe, bipụta ndekọ mkpebi, na na-aga n'ihu na-emelite nchekwa dị ka omume nlereanya, atụmanya ndị ọrụ, na ihe iwu chọrọ.
Mmetụta atụmatụ
Mkpebi ihe owuwu ụlọ na-akwalite arụmọrụ yana ọnụ ahịa ọrụ ruo ọtụtụ afọ.
Mkpebi ihe owuwu ụlọ na-akwalite arụmọrụ yana ọnụ ahịa ọrụ ruo ọtụtụ afọ. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Nkà mmụta nka na-enyere ndị otu egwuregwu aka ịhọrọ nchịkọta ziri ezi, ọ bụghị naanị nke kachasị ọhụrụ.
Nkà mmụta nka na-enyere ndị otu egwuregwu aka ịhọrọ nchịkọta ziri ezi, ọ bụghị naanị nke kachasị ọhụrụ. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Nhọrọ injinia ka mma na-ebelata ihe omume ntụkwasị obi na mmepụta.
Nhọrọ injinia ka mma na-ebelata ihe omume ntụkwasị obi na mmepụta. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Mmejuputa n'ezie n'ụwa
Ọzụzụ nhazi ọkwa ihe onyonyo ResNet gafee 8 GPU n'otu ihe nkesa na-eji PyTorch DistributedDataParallel, GPU ọ bụla na-ejikwa 32 nke ihe onyonyo 256.
Ịmalite ọzụzụ BERT n'ofe narị GPU na Horovod, na-eji mgbanaka mbelata iji mekọrịta gradients nzọụkwụ ọ bụla.
Nhazi nke ọma ụdị nkwanye na ụyọkọ ọnụ ọnụ ọtụtụ ebe ọnụ ọnụ nke ọ bụla na-arụ ọrụ dị iche iche na-emekọrịta ihe.
Iji TensorFlow's MirroredStrategy gbasaa ọzụzụ nke ụdị ọhụụ n'ofe ọtụtụ GPU n'otu ebe ọrụ nwere obere mgbanwe koodu.
Usoro mmejuputa
Data Parallelism na omume
Ọzụzụ nhazi ọkwa ihe onyonyo ResNet gafee 8 GPU n'otu ihe nkesa na-eji PyTorch DistributedDataParallel, GPU ọ bụla na-ejikwa 32 nke ihe onyonyo 256.
Ọzụzụ nkesa ihe onyonyo ResNet gafee 8 GPUs n'otu ihe nkesa na-eji PyTorch DistributedDataParallel, GPU ọ bụla na-ejizi 32 nke otu ihe onyonyo 256 na-enwetakarị nsonaazụ kacha mma mgbe ha kọwapụtara ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, debe ụzọ mmụba mmadụ maka ọnụ ọnụ, wee soro ma uru nrụpụta yana ụgwọ njehie n'ime oge.
Data Parallelism na omume
Ịmalite ọzụzụ BERT n'ofe narị GPU na Horovod, na-eji mgbanaka mbelata iji mekọrịta gradients nzọụkwụ ọ bụla.
Scaling BERT pretraining gafee ọtụtụ narị GPUs na Horovod, na-eji mgbanaka niile-belata iji mekọrịta gradients nzọụkwụ ọ bụla Otu egwuregwu na-enwetakarị nsonaazụ kacha mma mgbe ha kọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-echekwa ụzọ mmụba mmadụ maka ikpe ọnụ, wee soro ma uru nrụpụta yana ụgwọ njehie n'ime oge.
Data Parallelism na omume
Nhazi nke ọma ụdị nkwanye na ụyọkọ ọnụ ọnụ ọtụtụ ebe ọnụ ọnụ nke ọ bụla na-arụ ọrụ dị iche iche na-emekọrịta ihe.
Nhazi nke ọma n'ụdị nkwanye na ụyọkọ ọnụ ọnụ ọtụtụ ebe ọnụ ụzọ ọ bụla na-arụ ọrụ dị iche iche nke ndị ọrụ na-emekọrịta ihe Otu dị iche iche na-enwetakarị nsonaazụ ka mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-edebe ụzọ ịrị elu mmadụ maka ikpe ikpe, ma soro ma uru arụpụtaghị ihe na ụgwọ njehie na oge.
Data Parallelism na omume
Iji TensorFlow's MirroredStrategy gbasaa ọzụzụ nke ụdị ọhụụ n'ofe ọtụtụ GPU n'otu ebe ọrụ nwere obere mgbanwe koodu.
Iji TensorFlow's MirroredStrategy gbasaa ọzụzụ nke ihe ngosi ọhụụ n'ofe ọtụtụ GPUs n'otu ebe na-arụ ọrụ na obere mgbanwe koodu Otu dị iche iche na-enweta nsonaazụ kacha mma mgbe ha kọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, debe ụzọ ịrị elu mmadụ maka ikpe ihu, ma soro ma uru nrụpụta na ụgwọ njehie na oge.
Ihe ize ndụ & okporo ụzọ nche
Ịkwalite otu akara ngosi nwere ike zoo adịghị ike sistemụ sara mbara.
A na-eledakarị ihe akụrụngwa na ụgwọ ọrụ anya.
Ọdịiche nchekwa na nleba anya nwere ike itolite ka sistemu na-adịwanye mgbagwoju anya.
Map mmejuputa
Kọwaa latency, ịdịmma na ebumnuche ọnụ ahịa tupu mmejuputa ya.
Kọwaa latency, ịdịmma na ebumnuche ọnụ ahịa tupu mmejuputa ya. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Benchmark n'okpuru ibu dị adị na ọnọdụ data.
Benchmark n'okpuru ibu dị adị na ọnọdụ data. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Nleba anya akụrụngwa maka mperi, ịkpafu na mmetụta onye ọrụ.
Nleba anya akụrụngwa maka mperi, ịkpafu na mmetụta onye ọrụ. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Kwadebe ụzọ nzaghachi azụghachi azụ na ihe omume tupu ịchachaa.
Kwadebe ụzọ nzaghachi azụghachi azụ na ihe omume tupu ịchachaa. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.