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.
Muhtasari
It is the workhorse technique that lets teams scale to dozens or thousands of accelerators.
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.
Athari za kimkakati
Cost and budget
Maamuzi ya usanifu huendesha utendaji na gharama ya uendeshaji kwa miaka.
Maamuzi ya wazi zaidi
Elimu ya kiufundi husaidia timu kuchagua safu sahihi, sio tu mpya zaidi.
Quality control
Chaguo bora za uhandisi hupunguza matukio ya kuaminika katika uzalishaji.
Mustakabali wa Usambamba wa Data
Usambamba kamili wa data unazidi kuunganishwa na upakuaji na ulinganifu wa kielelezo katika mikakati ya mseto ya 'usambamba wa nD' kwa miundo ya vigezo trilioni. Tarajia mgandamizo nadhifu wa upinde rangi, mawasiliano yasiyolingana na yanayopishana, na ufahamu wa topolojia, kupunguza yote ambayo hutumia NVLink ya haraka ndani ya nodi na InfiniBand polepole kote kwenye nodi. Kadiri makundi yanavyokua, kupunguza uwiano wa mawasiliano-kwa-kokotoo inasalia kuwa changamoto kuu ya uhandisi ya kuweka maelfu ya GPU zenye shughuli.
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.
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.
Benchmark chini ya mzigo halisi na hali ya data.
Ufuatiliaji wa ala kwa makosa, kuteleza, na athari za mtumiaji.
Tayarisha njia za urejeshaji na majibu ya matukio kabla ya kuongeza ukubwa.
Endelea Kuchunguza
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
Mwongozo unaofuata
Utawala wa Takwimu wa AI
Maswali yanayoulizwa mara kwa mara
What is Data Parallelism?
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.
Katika ulinganifu wa kawaida wa data, kila GPU inashikilia nini?
Kila GPU huhifadhi nakala kamili ya modeli na kuchakata sehemu tofauti ya bechi ya data, ambayo ndiyo inayoifanya kuwa usawa wa 'data' badala ya ulinganifu wa kielelezo.
Ni operesheni gani ya mawasiliano huweka nakala za mfano katika kusawazisha kila hatua?
Baada ya kila kibali cha kurudi nyuma, gradient huunganishwa kwenye vifaa vyote kupitia upunguzaji wote (kwa kawaida hufupishwa kisha wastani) kwa hivyo kila nakala itatumia sasisho sawa.
Ni nini kizuizi kikuu cha usawa wa data wazi?
Kwa sababu kila GPU ina nakala kamili ya kila kitu, usawaziko wa data hausaidii chochote wakati muundo ni mkubwa sana kutoshea kwenye kifaa kimoja.
Kwa nini pete-punguzo linavutia kwa hesabu kubwa za GPU?
Pete za kupunguza kila kitu hupita vipande vya upinde rangi karibu na pete ya kimantiki, kwa hivyo jumla ya kipimo data ambacho kila GPU hutuma hukaa sawa bila kujali ni GPU ngapi zinazoshiriki.
Je, PyTorch DistributedDataParallel inafichaje utulivu wa mawasiliano?
DDP huanza kusawazisha mikunjo kwa tabaka za awali huku tabaka za baadaye zikiendelea kukokotwa, zinazopishana mawasiliano ya mtandao na ukokotoaji.