Genel Bakış
Veri paralelliği, her bir GPU'nun veri kümesinin farklı bir dilimini işlemesi ile birçok GPU'da çoğaltılarak bir modeli daha hızlı eğitir. Ekiplerin düzinelerce veya binlerce hızlandırıcıya ölçeklenmesine olanak tanıyan güçlü bir tekniktir.
Veri Paralelliği, model kalitesini, altyapı maliyetini, gecikmeyi ve güvenilirliği geniş ölçekte etkileyen teknik bir yapı taşıdır.
Derin Dalış
Veri paralelliğinde, her GPU modelin ağırlıklarının özdeş bir kopyasını tutar ancak farklı bir mini grup eğitim örneğini işler. Her cihaz ileri ve geri geçişi bağımsız olarak hesaplayarak kendi gradyan setini üretir. Ağırlıklar güncellenmeden önce, tümünü azaltan bir iletişim işlemi kullanılarak tüm GPU'lardaki gradyanların ortalaması alınır, böylece her kopya senkronize kalır ve büyük bir birleşik grup üzerinde eğitilmiş gibi davranır. Bu, verimi etkili bir şekilde artırır: 8 GPU, adım başına kabaca 8 kat daha fazla veri işleyebilir. İşin püf noktası, her GPU'nun modelin tamamına, gradyanlarına ve optimize edici durumuna belleğe sığması gerektiğidir; bu nedenle, bir model tek bir cihaz için çok büyük olduğunda düz veri paralelliği yardımcı olmaz.
Teknik Bilgi
Anahtar işlem, cihazlar arasındaki gradyanları toplayan ve sonucu yeniden dağıtan all-reduce işlemidir. NCCL ve Horovod gibi kitaplıklar tarafından kullanılan halka tamamen azaltma, degrade parçalarını mantıksal bir halka etrafında geçirir, böylece toplam iletişim GPU sayısından bağımsız olur. PyTorch'un DistributedDataParallel özelliği, bu iletişimi geri geçişle örtüştürerek, daha sonraki katmanlar hala hesaplama yaparken ilk katmanlar için degrade senkronizasyonunu etkinleştirerek ağ gecikmesinin çoğunu gizler.
Veri Paralelliğinde Uzmanlaşmak
Veri paralelliği, her bir GPU'nun veri kümesinin farklı bir dilimini işlemesi ile birçok GPU'ya kopyalayarak bir modeli daha hızlı eğitir. Ekiplerin düzinelerce veya binlerce hızlandırıcıya ölçeklenmesine olanak tanıyan güçlü bir tekniktir. Veri Paralelliği, model kalitesini, altyapı maliyetini, gecikmeyi ve güvenilirliği geniş ölçekte etkileyen teknik bir yapı taşıdır. Derin bir anlayış oluşturmak için Veri Paralelliğini tek bir özellik olarak değil, bir işletim modeli olarak ele alın: arzu edilen sonuçları tanımlayın, varsayımları netleştirin ve sistemin güvenilir bir şekilde yapabileceklerini hâlâ uzman görüşü gerektiren şeylerden ayırın.
Uygulamada, Veri Paralelliğini kullanan güçlü ekipler mimariyi, verileri ve altyapı seçimlerini güvenilirlik ve maliyete göre optimize eder. Açık başarı kriterlerini belgeliyorlar, gerçekçi verilere ve iş akışlarına göre test ediyorlar ve tek seferlik kıyaslama kazanımları yerine gözlemlenen başarısızlık modellerine dayalı olarak yineleniyorlar. Burası teorik anlayışın ürün, politika ve operasyonlar genelinde dayanıklı yeteneğe dönüştüğü yerdir.
Mimari kararlar yıllarca performansı ve işletme maliyetini etkiler. Aynı zamanda, bir kıyaslamayı optimize etmek daha geniş sistem zayıflıklarını gizleyebilir. En dayanıklı yaklaşım, deneme hızını yönetişim disiplini ile birleştirmektir: pilot uygulamaları çalıştırın, kanıtları toplayın, karar günlüklerini yayınlayın ve model davranışı, kullanıcı beklentileri ve düzenleyici gereksinimler geliştikçe koruma önlemlerini sürekli olarak güncelleyin.
Stratejik Etki
Mimari kararlar yıllarca performansı ve işletme maliyetini etkiler.
Mimari kararlar yıllarca performansı ve işletme maliyetini etkiler. Yüksek kaliteli dağıtımlarda bu, ölçülebilir işletim kurallarına, sahiplik sınırlarına ve yinelenen inceleme ritüellerine dönüştürülür, böylece ekipler belirsizliği ölçeklendirmek yerine güveni ölçeklendirebilir.
Teknik eğitim, ekiplerin yalnızca en yenisini değil, doğru yığını seçmesine de yardımcı olur.
Teknik eğitim, ekiplerin yalnızca en yenisini değil, doğru yığını seçmesine de yardımcı olur. Yüksek kaliteli dağıtımlarda bu, ölçülebilir işletim kurallarına, sahiplik sınırlarına ve yinelenen inceleme ritüellerine dönüştürülür, böylece ekipler belirsizliği ölçeklendirmek yerine güveni ölçeklendirebilir.
Daha iyi mühendislik seçenekleri, üretimdeki güvenilirlik olaylarını azaltır.
Daha iyi mühendislik seçenekleri, üretimdeki güvenilirlik olaylarını azaltır. Yüksek kaliteli dağıtımlarda bu, ölçülebilir işletim kurallarına, sahiplik sınırlarına ve yinelenen inceleme ritüellerine dönüştürülür, böylece ekipler belirsizliği ölçeklendirmek yerine güveni ölçeklendirebilir.
Gerçek Dünya Uygulaması
PyTorch DistributedDataParallel kullanarak tek bir sunucudaki 8 GPU'da bir ResNet görüntü sınıflandırıcıyı eğitme; her bir GPU, 256 görüntüden oluşan bir grubun 32'sini işliyor.
Her adımda degradeleri senkronize etmek için ring all-reduce kullanarak Horovod ile BERT ön eğitimini yüzlerce GPU'da ölçeklendirme.
Her düğümün farklı kullanıcı etkileşimi parçalarını işlediği çok düğümlü bir kümede bir öneri modeline ince ayar yapma.
Minimum kod değişikliğiyle bir görüntü modelinin eğitimini tek bir iş istasyonunda birden fazla GPU'ya yaymak için TensorFlow'un MirroredStrategy'sini kullanma.
Uygulama Modelleri
Uygulamada Veri Paralelliği
PyTorch DistributedDataParallel kullanarak tek bir sunucudaki 8 GPU'da bir ResNet görüntü sınıflandırıcıyı eğitme; her bir GPU, 256 görüntüden oluşan bir grubun 32'sini işliyor.
PyTorch DistributedDataParallel kullanarak tek bir sunucudaki 8 GPU'da bir ResNet görüntü sınıflandırıcıyı eğitme; her bir GPU, 256 görüntüden oluşan bir grubun 32'sini işliyor Ekipler genellikle kalite eşiklerini önceden tanımladıklarında, uç durumlar için insan yükseltme yolunu tuttuklarında ve zaman içinde hem üretkenlik kazanımlarını hem de hata maliyetlerini takip ettiklerinde daha iyi sonuçlar elde ederler.
Uygulamada Veri Paralelliği
Her adımda degradeleri senkronize etmek için ring all-reduce kullanarak Horovod ile BERT ön eğitimini yüzlerce GPU'da ölçeklendirme.
BERT ön eğitimini Horovod ile yüzlerce GPU'da ölçeklendirme, her adımda degradeleri senkronize etmek için ring all-reduce kullanma Ekipler genellikle kalite eşiklerini önceden belirlediklerinde, uç durumlar için insani bir yükseltme yolu tuttuklarında ve zaman içinde hem üretkenlik kazanımlarını hem de hata maliyetlerini takip ettiklerinde daha iyi sonuçlar elde ederler.
Uygulamada Veri Paralelliği
Her düğümün farklı kullanıcı etkileşimi parçalarını işlediği çok düğümlü bir kümede bir öneri modeline ince ayar yapma.
Her düğümün farklı kullanıcı etkileşimi parçalarını işlediği çok düğümlü bir kümede öneri modeline ince ayar yapma Ekipler genellikle kalite eşiklerini önceden belirlediklerinde, uç durumlar için insani bir yükseltme yolunu tuttuklarında ve zaman içinde hem üretkenlik kazanımlarını hem de hata maliyetlerini takip ettiklerinde daha iyi sonuçlar elde ederler.
Uygulamada Veri Paralelliği
Minimum kod değişikliğiyle bir görüntü modelinin eğitimini tek bir iş istasyonunda birden fazla GPU'ya yaymak için TensorFlow'un MirroredStrategy'sini kullanma.
Minimum kod değişikliğiyle bir vizyon modelinin eğitimini tek bir iş istasyonunda birden fazla GPU'ya yaymak için TensorFlow'un MirroredStrategy'sini kullanma Ekipler genellikle kalite eşiklerini önceden belirlediklerinde, uç durumlar için insani bir yükseltme yolu tuttuklarında ve zaman içinde hem üretkenlik kazanımlarını hem de hata maliyetlerini takip ettiklerinde daha iyi sonuçlar elde ederler.
Riskler ve Korkuluklar
Bir kıyaslamayı optimize etmek daha geniş sistem zayıflıklarını gizleyebilir.
Altyapı ve bakım maliyetleri genellikle hafife alınır.
Sistemler karmaşıklaştıkça güvenlik ve gözlemlenebilirlik boşlukları büyüyebilir.
Uygulama Yol Haritası
Uygulamadan önce gecikmeyi, kaliteyi ve maliyet hedeflerini tanımlayın.
Uygulamadan önce gecikmeyi, kaliteyi ve maliyet hedeflerini tanımlayın. Her adımı bir kanıt kapısı olarak değerlendirin: Kriterler karşılanmazsa, kullanıma sunumu duraklatın, boşluğu kapatın ve ancak bundan sonra kullanımı genişletin.
Gerçekçi yük ve veri koşulları altında kıyaslama yapın.
Gerçekçi yük ve veri koşulları altında kıyaslama yapın. Her adımı bir kanıt kapısı olarak değerlendirin: Kriterler karşılanmazsa, kullanıma sunumu duraklatın, boşluğu kapatın ve ancak bundan sonra kullanımı genişletin.
Hatalar, sapmalar ve kullanıcı etkisi için cihaz izleme.
Hatalar, sapmalar ve kullanıcı etkisi için cihaz izleme. Her adımı bir kanıt kapısı olarak değerlendirin: Kriterler karşılanmazsa, kullanıma sunumu duraklatın, boşluğu kapatın ve ancak bundan sonra kullanımı genişletin.
Ölçeklendirmeden önce geri alma ve olay müdahale yollarını hazırlayın.
Ölçeklendirmeden önce geri alma ve olay müdahale yollarını hazırlayın. Her adımı bir kanıt kapısı olarak değerlendirin: Kriterler karşılanmazsa, kullanıma sunumu duraklatın, boşluğu kapatın ve ancak bundan sonra kullanımı genişletin.