Muhtasari
Usambamba wa data hufunza modeli moja haraka zaidi kwa kuiiga kwenye GPU nyingi, huku kila GPU ikichakata kipande tofauti cha bechi ya data. Ni mbinu ya nguvu kazi ambayo huruhusu timu kufikia dazeni au maelfu ya vichapuzi.
Usambamba wa Data ni jengo la kiufundi linaloathiri ubora wa muundo, gharama ya miundombinu, muda wa kusubiri na kutegemewa kwa kiwango.
Dive ya kina
Katika ulinganifu wa data, kila GPU ina nakala sawa ya uzani wa modeli lakini huchakata bechi ndogo ya mifano ya mafunzo. Kila kifaa huhesabu kupita mbele na nyuma kwa kujitegemea, na kutengeneza seti yake ya gradient. Kabla ya kusasisha uzani, viingilio vinakadiriwa katika GPU zote kwa kutumia utendakazi wa kupunguza mawasiliano, kwa hivyo kila nakala hubaki katika usawazishaji na hufanya kama imefunzwa kwenye kundi moja kubwa lililounganishwa. Hii huzidisha matokeo: GPU 8 zinaweza kutafuna takriban mara 8 kwa kila hatua. Jambo la kufurahisha ni kwamba kila GPU lazima ilingane na muundo mzima, kipenyo chake, na hali ya kiboreshaji katika kumbukumbu, kwa hivyo usawazishaji wa data hausaidii wakati muundo ni mkubwa sana kwa kifaa kimoja.
Ufahamu wa Kiufundi
Uendeshaji muhimu ni kupunguza yote, ambayo hujumlisha gradient kwenye vifaa na kusambaza tena matokeo. Piga simu ya kupunguza yote, inayotumiwa na maktaba kama vile NCCL na Horovod, hupitisha vipande vya gradient kuzunguka pete ya kimantiki ili mawasiliano yote hayategemei idadi ya GPU. DistributedDataParallel ya PyTorch inapishana mawasiliano haya na kibali cha nyuma, na hivyo kuacha usawazishaji wa gradient kwa tabaka za awali wakati tabaka za baadaye zinaendelea kufanya kazi, hivyo kuficha muda mwingi wa kusubiri wa mtandao.
Kusimamia Usambamba wa Data
Usambamba wa data hufunza modeli moja haraka zaidi kwa kuiiga kwenye GPU nyingi, huku kila GPU ikichakata kipande tofauti cha bechi ya data. Ni mbinu ya nguvu kazi ambayo huruhusu timu kufikia dazeni au maelfu ya vichapuzi. Usambamba wa Data ni jengo la kiufundi linaloathiri ubora wa muundo, gharama ya miundombinu, muda wa kusubiri na kutegemewa kwa kiwango. Ili kujenga uelewaji wa kina, chukulia Usambamba wa Data kama kielelezo cha uendeshaji, si kipengele kimoja: fafanua matokeo unayotaka, fafanua mawazo, na utenganishe kile ambacho mfumo unaweza kufanya kwa uhakika na kile ambacho bado kinahitaji uamuzi wa kitaalamu.
Kwa mazoezi, timu dhabiti zinazotumia Usambamba wa Data huboresha usanifu, data na chaguo za miundombinu dhidi ya kutegemewa na gharama. Huandika vigezo dhahiri vya kufaulu, kujaribu dhidi ya data halisi na mtiririko wa kazi, na kurudia kulingana na mifumo ya kushindwa iliyoonekana badala ya ushindi wa mara moja wa benchmark. Hapa ndipo uelewa wa kinadharia unapogeuka kuwa uwezo wa kudumu katika bidhaa, sera na uendeshaji.
Maamuzi ya usanifu huendesha utendaji na gharama ya uendeshaji kwa miaka. Wakati huo huo, Kuboresha kipimo kimoja kunaweza kuficha udhaifu mpana wa mfumo. Mbinu thabiti zaidi ni kuchanganya kasi ya majaribio na nidhamu ya utawala: kuendesha majaribio, kunasa ushahidi, kuchapisha kumbukumbu za maamuzi, na kuendelea kusasisha ulinzi huku tabia ya kielelezo, matarajio ya watumiaji na mahitaji ya udhibiti yanapobadilika.
Athari za kimkakati
Maamuzi ya usanifu huendesha utendaji na gharama ya uendeshaji kwa miaka.
Maamuzi ya usanifu huendesha utendaji na gharama ya uendeshaji kwa miaka. Katika utumaji wa ubora wa juu, hii inatafsiriwa katika sheria zinazoweza kupimika za uendeshaji, mipaka ya umiliki, na desturi za ukaguzi wa mara kwa mara ili timu ziweze kuongeza imani badala ya kuongeza utata.
Elimu ya kiufundi husaidia timu kuchagua safu sahihi, sio tu mpya zaidi.
Elimu ya kiufundi husaidia timu kuchagua safu sahihi, sio tu mpya zaidi. Katika utumaji wa ubora wa juu, hii inatafsiriwa katika sheria zinazoweza kupimika za uendeshaji, mipaka ya umiliki, na desturi za ukaguzi wa mara kwa mara ili timu ziweze kuongeza imani badala ya kuongeza utata.
Chaguo bora za uhandisi hupunguza matukio ya kuaminika katika uzalishaji.
Chaguo bora za uhandisi hupunguza matukio ya kuaminika katika uzalishaji. Katika utumaji wa ubora wa juu, hii inatafsiriwa katika sheria zinazoweza kupimika za uendeshaji, mipaka ya umiliki, na desturi za ukaguzi wa mara kwa mara ili timu ziweze kuongeza imani badala ya kuongeza utata.
Utekelezaji wa Ulimwengu Halisi
Kufunza kiainisha picha cha ResNet kwenye GPU 8 katika seva moja kwa kutumia PyTorch DistributedDataParallel, kila GPU ikishughulikia 32 kati ya kundi la picha 256.
Kuongeza mafunzo ya awali ya BERT kwenye mamia ya GPU kwa kutumia Horovod, kwa kutumia ring-reduce ili kusawazisha gradient kila hatua.
Kurekebisha vizuri muundo wa pendekezo kwenye nguzo ya nodi nyingi ambapo kila nodi huchakata vipande tofauti vya mwingiliano wa watumiaji.
Kwa kutumia TensorFlow's MirroredStrategy kueneza mafunzo ya kielelezo cha maono kwenye GPU nyingi kwenye kituo kimoja cha kazi kilicho na mabadiliko madogo ya msimbo.
Miundo ya Utekelezaji
Usambamba wa data katika mazoezi
Kufunza kiainisha picha cha ResNet kwenye GPU 8 katika seva moja kwa kutumia PyTorch DistributedDataParallel, kila GPU ikishughulikia 32 kati ya kundi la picha 256.
Kutoa mafunzo kwa kiainishaji picha cha ResNet kwenye GPU 8 katika seva moja kwa kutumia PyTorch DistributedDataParallel, kila GPU inayoshughulikia 32 kati ya kundi la picha 256 kwa kawaida hupata matokeo bora zaidi zinapofafanua viwango vya juu vya ubora, kuweka njia ya kupanda kwa binadamu kwa matukio makali, na kufuatilia faida zote za tija na gharama za makosa kwa wakati.
Usambamba wa data katika mazoezi
Kuongeza mafunzo ya awali ya BERT kwenye mamia ya GPU kwa kutumia Horovod, kwa kutumia ring-reduce ili kusawazisha gradient kila hatua.
Kuongeza mafunzo ya awali ya BERT kwenye mamia ya GPU kwa kutumia Horovod, kwa kutumia pete ya kupunguza yote ili kusawazisha viwango vya juu kila hatua Timu kwa kawaida hupata matokeo bora zaidi zinapofafanua viwango vya ubora mbele, kuweka njia ya kupanda kwa binadamu kwa matukio makali, na kufuatilia faida za tija na gharama za makosa kwa wakati.
Usambamba wa data katika mazoezi
Kurekebisha vizuri muundo wa pendekezo kwenye nguzo ya nodi nyingi ambapo kila nodi huchakata vipande tofauti vya mwingiliano wa watumiaji.
Kurekebisha vizuri kielelezo cha pendekezo kwenye kundi la nodi nyingi ambapo kila nodi huchakata sehemu tofauti za mwingiliano wa watumiaji Timu kwa kawaida hupata matokeo bora zaidi zinapofafanua vizingiti vya ubora mbele, kuweka njia ya kupanda kwa binadamu kwa matukio makali, na kufuatilia faida za tija na gharama za makosa kwa wakati.
Usambamba wa data katika mazoezi
Kwa kutumia TensorFlow's MirroredStrategy kueneza mafunzo ya kielelezo cha maono kwenye GPU nyingi kwenye kituo kimoja cha kazi kilicho na mabadiliko madogo ya msimbo.
Kwa kutumia TensorFlow's MirroredStrategy kueneza mafunzo ya kielelezo cha maono kwenye GPU nyingi kwenye kituo kimoja cha kazi kilicho na mabadiliko madogo ya misimbo Kawaida Timu hupata matokeo bora zaidi zinapofafanua viwango vya ubora mbele, kuweka njia ya kupanda juu ya hali ya juu ya binadamu, na kufuatilia faida za tija na gharama za makosa kwa wakati.
Hatari & Walinzi
Kuboresha kiwango kimoja kunaweza kuficha udhaifu mkubwa wa mfumo.
Gharama za miundombinu na matengenezo mara nyingi hupunguzwa.
Mapengo ya usalama na uonekanaji yanaweza kukua kadiri mifumo inavyozidi kuwa ngumu.
Ramani ya Utekelezaji
Bainisha muda, ubora na malengo ya gharama kabla ya utekelezaji.
Bainisha muda, ubora na malengo ya gharama kabla ya utekelezaji. Chukulia kila hatua kama lango la ushahidi: ikiwa vigezo havitatimizwa, sitisha uchapishaji, funga pengo, kisha upanue matumizi.
Benchmark chini ya mzigo halisi na hali ya data.
Benchmark chini ya mzigo halisi na hali ya data. Chukulia kila hatua kama lango la ushahidi: ikiwa vigezo havitatimizwa, sitisha uchapishaji, funga pengo, kisha upanue matumizi.
Ufuatiliaji wa ala kwa makosa, kuteleza, na athari za mtumiaji.
Ufuatiliaji wa ala kwa makosa, kuteleza, na athari za mtumiaji. Chukulia kila hatua kama lango la ushahidi: ikiwa vigezo havitatimizwa, sitisha uchapishaji, funga pengo, kisha upanue matumizi.
Tayarisha njia za urejeshaji na majibu ya matukio kabla ya kuongeza ukubwa.
Tayarisha njia za urejeshaji na majibu ya matukio kabla ya kuongeza ukubwa. Chukulia kila hatua kama lango la ushahidi: ikiwa vigezo havitatimizwa, sitisha uchapishaji, funga pengo, kisha upanue matumizi.