Nchịkọta
Mkpokọta gradient na-enye gị ohere ịmegharị nnukwu batch na ebe nchekwa GPU nwere oke site na ịchịkọta gradients n'ọtụtụ obere obere batches tupu imelite ihe ọ̀tụ̀tụ̀. Ọ bụ ọkọlọtọ workaround maka ịzụ nnukwu ụdị mgbe ebe nchekwa bụ bottlene.
Nchịkọta Gradient bụ ngọngọ ụlọ ọrụ nka nke na-emetụta ịdịmma nlereanya, ọnụ ahịa akụrụngwa, nkwụsịtụ, na ntụkwasị obi n'ọ̀tụ̀tụ̀.
Ime miri emi
Dị ka ọ na-adịkarị, usoro ọzụzụ na-ahazi otu ogbe, na-agbakọ gradients ma na-emelite paramita ozugbo. Site na mkpokọta gradient, ị na-agba ọsọ dị iche iche na-aga n'ihu na azụ azụ na obere obere micro-batches, na-agbakwunye gradients ha ọnụ na parameter buffers, na-akpọ naanị nzọụkwụ optimizer (na efu gradients) mgbe N micro-batches gasịrị. Ogo batch dị irè na-aghọ oge nha obere obere obere N, n'agbanyeghị na ebe nchekwa kachasị na-ejide naanị otu obere ogbe nke mmegharị. Nke a dị mkpa n'ihi na ọtụtụ ntụziaka ọzụzụ na-ewere nnukwu batches maka ọnụ ọgụgụ kwụsiri ike, yana n'ihi na ụdị dị ka nnukwu ihe ngbanwe enweghị ike dabara n'otu ngwaọrụ zuru ezu. The catch: batch-normalization statistics is computed per micro-batch, otú oyi akwa norm ma ọ bụ otu norm ụzọ mma na mkpokọta, na ị ga-n'ịkọba ọnwụ nke ziri ezi iji na-irè mmụta ọnụego ziri ezi.
Nghọta nka nka
N'ihi na gradients nke mfu nchikota bụ ihe mgbakwunye, ịgbakọ gradients n'elu N micro-batches bụ mgbakọ na mwepụ na otu nnukwu ogbe, ma ọ bụrụhaala na ị na-eme nke ọma. Mmemme na-ekewakarị mfu micro-batch ọ bụla site na N tupu azụ azụ, ya mere gradient a chịkọbara hà nhata karịa ngwungwu zuru oke. Ị na-awụpụ optimizer.step() na zero_grad() ruo mgbe Nth micro-batch, na-ere ahịa mgbakwunye oge maka ebe nchekwa dị ala.
Nnabata mkpokọta gradient
Mkpokọta gradient na-enye gị ohere ịmegharị nnukwu batch na ebe nchekwa GPU nwere oke site na ịchịkọta gradients n'ọtụtụ obere obere batches tupu imelite ihe ọ̀tụ̀tụ̀. Ọ bụ ọkọlọtọ workaround maka ịzụ nnukwu ụdị mgbe ebe nchekwa bụ bottlene. Nchịkọta Gradient bụ ngọngọ ụlọ ọrụ nka nke na-emetụta ịdịmma nlereanya, ọnụ ahịa akụrụngwa, nkwụsịtụ, na ntụkwasị obi n'ọ̀tụ̀tụ̀. Iji wulite nghọta miri emi, were Gradient Accumulation dị ka ihe nlere arụ ọrụ, ọ bụghị otu njirimara: kọwapụta nsonaazụ achọrọ, dokwuo anya echiche, wee kewapụ ihe sistemụ ahụ nwere ike ime nke ọma na ihe ka chọrọ mkpebi ndị ọkachamara.
Na omume, otu ndị siri ike na-eji Gradient Accumulation na-ebuli ụkpụrụ ụlọ, data na 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
Idozi ezigbo ụdị asụsụ na otu GPU ndị na-azụ ahịa site n'ịgbakọba ihe karịrị 8 ma ọ bụ 16 micro-batches iji ruo otu narị narị dị irè.
Ọzụzụ ọhụụ dị elu ma ọ bụ ụdị nkewa ebe ọbụlagodi otu ogbe 2 dabara, mana usoro nhazi chọrọ ogbe dị irè nke 32.
Onye na-azụ ihu na-amakụ na PyTorch Lightning na-ekpughe ntọala gradient_accumulation_steps nke a na-ejikarị na ntọala VRAM nwere oke.
Mwepụta nnukwu akwụkwọ mpempe akwụkwọ na ngwaike dị obere site n'itikọ nha batch dị irè site na mkpokọta.
Usoro mmejuputa
Mgbakọ gradient na omume
Idozi ezigbo ụdị asụsụ na otu GPU ndị na-azụ ahịa site n'ịgbakọba ihe karịrị 8 ma ọ bụ 16 micro-batches iji ruo otu narị narị dị irè.
Idozi ezigbo ụdị asụsụ na otu GPU ndị na-azụ ahịa site na ịchịkọta ihe karịrị 8 ma ọ bụ 16 micro-batches iji ruo otu narị otu narị otu dị mma na-enweta nsonaazụ kacha mma mgbe ha kọwapụtara ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, debe ụzọ mmụba mmadụ maka ọnụ ọnụ, ma soro ma uru nrụpụta na ụgwọ njehie na-aga n'ihu oge.
Mgbakọ gradient na omume
Ọzụzụ ọhụụ dị elu ma ọ bụ ụdị nkewa ebe ọbụlagodi otu ogbe 2 dabara, mana usoro nhazi chọrọ ogbe dị irè nke 32.
Ọzụzụ dị elu-mkpebi ọhụụ ma ọ bụ nkewa ụdị ebe ọbụna otu ogbe nke 2 dabara, ma uzommeputa chọrọ irè ogbe nke 32 otu na-emekarị na-enweta mma pụta mgbe ha na-akọwa àgwà ọnụ ụzọ n'ihu, na-a mmadụ escalation ụzọ maka ihu ikpe, na soro ma arụpụtaghị uru na njehie na-efu na oge.
Mgbakọ gradient na omume
Onye na-azụ ihu na-amakụ na PyTorch Lightning na-ekpughe ntọala gradient_accumulation_steps nke a na-ejikarị na ntọala VRAM nwere oke.
Onye na-azụ ihu na-amakụ na PyTorch Lightning na-ekpughere ntọala gradient_accumulation_steps a na-ejikarị na nhazi VRAM nwere oke, otu na-enwetakwa nsonaazụ kacha mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-eme ka ụzọ mmadụ si abawanye maka ọnụ ọnụ, ma soro ma uru nrụpụta yana ụgwọ njehie ka oge na-aga.
Mgbakọ gradient na omume
Mwepụta nnukwu akwụkwọ mpempe akwụkwọ na ngwaike dị obere site n'itikọ nha batch dị irè site na mkpokọta.
Ịmegharị nsonaazụ nnukwu akwụkwọ na obere ngwaike site na ịkwado nha nha dị irè site na nchịkọta otu ìgwè na-enwetakarị nsonaazụ kacha mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-eme ka ụzọ mmadụ si abawanye maka ọnụ okwu, 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.