SıradakiSonraki rehber
Adam ve Uyarlanabilir Optimize Ediciler
Teknik
Teknik KILAVUZ
Optimize Edici Durumunu CPU ve NVMe'ye Aktarma
Yoğun eğitim muhasebesini (optimizer durumları, eğimler, bazen ağırlıklar) kıt GPU belleği yerine CPU RAM'e veya NVMe SSD'lere park eden, bellek tasarrufu sağlayan bir numara.
Bu kılavuzu dinleyinAI tarafından anlatılan · ~2 min
Bu sayfada2 dakika okuma
Genel Bakış
Bu, insanların GPU'nun belleğinden çok daha büyük modelleri eğitmesine olanak tanıyor.
Derin Dalış
Bir sinir ağını Adam gibi bir optimize ediciyle eğittiğinizde, her parametre ekstra yük taşır: iki çalışan istatistik (momentum ve varyans), artı ağırlığın tam hassasiyetli bir kopyası ve eğimi. Karma duyarlıklı eğitimde bu, parametre başına kabaca 16 bayta ulaşabilir ve ağırlığın kendisi için 2 baytı gölgede bırakır. Boşaltma bu bagajı GPU'dan uzaklaştırır. CPU boşaltma, optimize edici durumlarını PCIe veri yolu üzerinden sıradan sistem RAM'ine aktarırken NVMe boşaltma, bunları hızlı katı hal disklerine kadar iter. DeepSpeed'in Zero-Infinity ve Zero-Offload özellikleriyle popüler hale gelen bu teknik, ham hızı kapasiteyle takas ederek tek bir GPU'nun veya küçük kümenin milyarlarca parametreli modellere ince ayar yapmasına olanak tanıyor.
Gerçek Dünya Uygulaması
DeepSpeed’s ZeRO-Offload tutorial trains a ten-billion-parameter GPT-2 configuration on a 32 GB V100, with CPU optimizer offloading and activation checkpointing.
A research team evaluates ZeRO-Infinity with CPU and NVMe tiers for a model that exceeds GPU-only capacity.
A fine-tuning team configures CPU optimizer offloading and measures host memory use and update time.
A team compares larger GPUs with offloading, accounting for CPU, storage, and transfer costs.
Optimize Edici Durumunu CPU ve NVMe'ye Aktarmanın Geleceği
Modeller GPU belleğini aşmaya devam ettikçe, katmanlı boşaltma egzotik olmaktan çıkıp standart hale geliyor. CPU-GPU sınırını bulanıklaştıran NVLink-C2C ve CXL bellek havuzları gibi daha hızlı ara bağlantıların yanı sıra hangi durumların önceden getirileceğini tahmin eden daha akıllı zamanlayıcılarla daha sıkı entegrasyon bekleyebilirsiniz. Grace Hopper gibi birleşik bellek mimarileri PCIe cezasını azaltıyor ve çerçeveler, hobi meraklılarının büyük modellere mütevazı donanımlarda ince ayar yapabilmesi için çok katmanlı boşaltmayı neredeyse şeffaf hale getirmeye çalışıyor.
Uygulamaya koymak
Neden önemli?
- Maliyet ve bütçe. Mimari kararlar yıllarca performansı ve işletme maliyetini etkiler.
- Daha net kararlar. Teknik eğitim, ekiplerin yalnızca en yenisini değil, doğru yığını seçmesine de yardımcı olur.
- Kalite kontrolü. Daha iyi mühendislik seçenekleri, üretimdeki güvenilirlik olaylarını azaltır.
Dikkat edin
- Bir kıyaslamayı optimize etmek daha geniş sistem zayıflıklarını gizleyebilir.
- Altyapı ve bakım maliyetleri genellikle hafife alınır.
- Sistemler karmaşıklaştıkça güvenlik ve gözlemlenebilirlik boşlukları büyüyebilir.
Sonraki adımlar
- Uygulamadan önce gecikmeyi, kaliteyi ve maliyet hedeflerini tanımlayın.
- Gerçekçi yük ve veri koşulları altında kıyaslama yapın.
- Hatalar, sapmalar ve kullanıcı etkisi için cihaz izleme.
- Ölçeklendirmeden önce geri alma ve olay müdahale yollarını hazırlayın.
Keşfetmeye Devam Edin
Ücretsiz bülten
Günlük AI brifingini alın
Hafta içi her sabah sade İngilizce yazılmış, doğrulanmış üç yapay zeka hikayesi. Sonsuza kadar ücretsiz, reklam yok.
Hafta içi her gün bir e-posta. Tek tıklamayla aboneliğinizi iptal edin. Adresinizi asla satmayız veya paylaşmayız.
Kendinizi test edin
Take the Optimizer State Offloading to CPU and NVMe quiz
Her yanıtla ilgili anında geri bildirim ve bir kursu geçtiğinizde doğrulanabilir bir kimliğe sahip paylaşılabilir bir sertifika.
Ücretsiz AI eğitimini destekleyin. AI Understanding, bir 501(c)(3) kâr amacı gütmeyen kuruluştur; hiçbir zaman reklam yoktur, ödeme duvarı yoktur. Bağış yap
Sık sorulan sorular
Optimizer State Offload to CPU ve NVMe nedir?
Yoğun eğitim muhasebesini (optimizer durumları, eğimler, bazen ağırlıklar) kıt GPU belleği yerine CPU RAM'e veya NVMe SSD'lere park eden, bellek tasarrufu sağlayan bir numara. İnsanların GPU belleğinin izin verebileceğinden çok daha büyük modelleri eğitmesine olanak tanır.
Optimize edici durumlarını CPU'ya veya NVMe'ye aktarmanın birincil amacı nedir?
Boşaltma, ağır optimize edici durumlarını GPU'dan CPU RAM'e veya NVMe'ye aktararak GPU belleğini serbest bırakır, böylece daha büyük modeller aynı donanım üzerinde eğitilebilir.
For an Adam setup with two FP32 moments and an FP32 master weight, how much memory do those three values use per parameter?
Each FP32 value uses four bytes: two moments plus one master weight total twelve. A sixteen-byte mixed-precision estimate includes other tensors as well.
Hangi çerçeve, büyük ölçekli optimize edici boşaltmayı popüler hale getirdi?
DeepSpeed'in Sıfır Boşaltma ve Sıfır Sonsuzluk, boşaltma optimize edici durumlarını CPU ve NVMe'ye uygun ölçekte tanıttı ve yaygınlaştırdı.
CPU veya NVMe'ye aktarmanın ana performans maliyeti nedir?
Durumları GPU dışına taşımak, verileri PCIe üzerinden veya GPU üzerindeki bellekten daha yavaş olan NVMe'ye aktarmak anlamına gelir; dolayısıyla işlemle çakışmadığı sürece aktarım hızı düşer.
Boşaltma sistemleri aktarım gecikmesinin çoğunu nasıl gizler?
Zamanlayıcılar, GPU hala bilgi işlem yaparken, gerekli bölümleri PCIe üzerinden önceden getirir ve gecikmeyi maskelemek için iletişimi hesaplamayla örtüştürür.
Öğrenmeye devam et
İlgili kılavuzlar
Bu konu için daha fazla rehber seçildi