ٹیکنیکل گائیڈ
CPU اور NVMe پر آپٹیمائزر اسٹیٹ آف لوڈنگ
میموری کو بچانے کی ایک چال جو CPU RAM میں یا NVMe SSDs پر قلیل GPU میموری کی بجائے ٹریننگ کی بھاری بک کیپنگ (آپٹیمائزر اسٹیٹس، گریڈیئنٹس، بعض اوقات وزن) کو پارک کرتی ہے۔
اس گائیڈ کو سنیں۔اے آئی نے بیان کیا۔ · ~2 min
اس صفحہ پر2 منٹ پڑھیں
جائزہ
It lets people train far larger models than their GPU's memory would otherwise allow.
گہرا غوطہ
جب آپ ایڈم جیسے آپٹیمائزر کے ساتھ نیورل نیٹ ورک کو تربیت دیتے ہیں، تو ہر پیرامیٹر میں اضافی سامان ہوتا ہے: دو چلنے والے اعدادوشمار (مومینٹم اور تغیر)، نیز وزن کی ایک مکمل درستگی کاپی، نیز اس کا میلان۔ مخلوط صحت سے متعلق تربیت میں یہ کل تقریباً 16 بائٹس فی پیرامیٹر ہو سکتا ہے، وزن کے لیے 2 بائٹس کو بونا کر دیتا ہے۔ آف لوڈنگ اس سامان کو GPU سے دور کر دیتی ہے۔ CPU آف لوڈ آپٹیمائزر سٹیٹس کو PCIe بس کے اوپر عام سسٹم RAM میں لے جاتا ہے، جبکہ NVMe آف لوڈ انہیں تیز ٹھوس سٹیٹ ڈسکوں کی طرف دھکیل دیتا ہے۔ ڈیپ اسپیڈ کے زیرو-انفینٹی اور زیرو-آف لوڈ کے ذریعے مقبول، یہ تکنیک صلاحیت کے لیے خام رفتار کی تجارت کرتی ہے، جس سے ایک واحد GPU یا چھوٹے کلسٹر فائن ٹیون ماڈلز کو اربوں پیرامیٹرز کی اجازت دی جاتی ہے۔
حقیقی دنیا کا نفاذ
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.
سی پی یو اور NVMe پر آپٹیمائزر اسٹیٹ آف لوڈنگ کا مستقبل
چونکہ ماڈلز GPU میموری کو بڑھاتے رہتے ہیں، ٹائرڈ آف لوڈنگ غیر ملکی کے بجائے معیاری ہوتی جارہی ہے۔ تیز تر انٹرکنیکٹس جیسے NVLink-C2C اور CXL میموری پولز کے ساتھ سخت انضمام کی توقع کریں جو CPU-GPU باؤنڈری کو دھندلا کر دیتے ہیں، نیز ہوشیار شیڈیولرز جو یہ پیش گوئی کرتے ہیں کہ کون سی ریاست پہلے سے تیار کی جائے گی۔ یونیفائیڈ میموری آرکیٹیکچرز جیسے گریس ہوپر PCIe کے جرمانے کو کم کرتے ہیں، اور فریم ورک ملٹی ٹائر آف لوڈ کو تقریباً شفاف بنانے کی طرف زور دے رہے ہیں تاکہ شوق رکھنے والے معمولی ہارڈ ویئر پر بڑے ماڈلز کو ٹھیک کر سکیں۔
اسے عملی جامہ پہنانا
یہ کیوں اہمیت رکھتا ہے۔
- لاگت اور بجٹ. فن تعمیر کے فیصلے سالوں تک کارکردگی اور آپریٹنگ لاگت کو آگے بڑھاتے ہیں۔
- واضح فیصلے. تکنیکی تعلیم ٹیموں کو صحیح اسٹیک منتخب کرنے میں مدد کرتی ہے، نہ صرف جدید ترین۔
- کوالٹی کنٹرول. انجینئرنگ کے بہتر انتخاب پیداوار میں قابل اعتماد واقعات کو کم کرتے ہیں۔
پر نگاہ رکھیں
- ایک بینچ مارک کو بہتر بنانا نظام کی وسیع تر کمزوریوں کو چھپا سکتا ہے۔
- بنیادی ڈھانچے اور دیکھ بھال کے اخراجات کو اکثر کم سمجھا جاتا ہے۔
- سیکورٹی اور مشاہداتی فرق بڑھ سکتا ہے کیونکہ نظام زیادہ پیچیدہ ہو جاتا ہے۔
اگلے اقدامات
- نفاذ سے پہلے تاخیر، معیار اور لاگت کے اہداف کی وضاحت کریں۔
- حقیقت پسندانہ بوجھ اور ڈیٹا کی شرائط کے تحت بینچ مارک۔
- غلطیوں، بڑھے ہوئے، اور صارف کے اثرات کے لیے آلے کی نگرانی۔
- اسکیلنگ سے پہلے رول بیک اور واقعہ کے ردعمل کے راستے تیار کریں۔
دریافت کرتے رہیں
مفت نیوز لیٹر
روزانہ AI بریفنگ حاصل کریں
ہر ہفتے کے دن صبح تین تصدیق شدہ AI کہانیاں، سادہ انگریزی میں لکھی گئیں۔ ہمیشہ کے لیے مفت، کوئی اشتہار نہیں۔
ہر ہفتے کے دن ایک ای میل۔ ایک کلک میں ان سبسکرائب کریں۔ ہم کبھی بھی آپ کا پتہ فروخت یا شیئر نہیں کرتے۔
اپنے آپ کو جانچیں۔
Take the Optimizer State Offloading to CPU and NVMe quiz
ہر جواب پر فوری فیڈبیک، اور کورس پاس کرنے کے بعد قابلِ تصدیق ID کے ساتھ شیئر کرنے کے قابل سرٹیفکیٹ۔
مفت AI تعلیم کی حمایت کریں۔ AI Understanding ایک 501(c)(3) غیر منافع بخش ادارہ ہے — کوئی اشتہار نہیں، کوئی پے وال نہیں، کبھی نہیں۔ عطیہ کریں۔
اکثر پوچھے گئے سوالات
What is Optimizer State Offloading to CPU and NVMe?
میموری کو بچانے کی ایک چال جو CPU RAM میں یا NVMe SSDs پر قلیل GPU میموری کی بجائے ٹریننگ کی بھاری بک کیپنگ (آپٹیمائزر اسٹیٹس، گریڈیئنٹس، بعض اوقات وزن) کو پارک کرتی ہے۔ یہ لوگوں کو ان کے GPU کی میموری سے کہیں زیادہ بڑے ماڈلز کی تربیت دینے دیتا ہے بصورت دیگر۔
CPU یا NVMe پر آپٹیمائزر اسٹیٹس کو آف لوڈ کرنے کا بنیادی مقصد کیا ہے؟
آف لوڈنگ ہیوی آپٹیمائزر کو GPU سے ہٹ کر CPU RAM یا NVMe میں منتقل کرتا ہے، GPU میموری کو آزاد کرتا ہے تاکہ بڑے ماڈلز کو اسی ہارڈ ویئر پر تربیت دی جا سکے۔
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.
کس فریم ورک کی خصوصیت نے بڑے پیمانے پر آپٹیمائزر آف لوڈنگ کو مقبول بنایا؟
DeepSpeed کے ZeRO-Offload اور ZeRO-Infinity نے CPU اور NVMe میں آف لوڈنگ آپٹیمائزر سٹیٹس کو پیمانے پر متعارف کرایا اور مقبول کیا۔
CPU یا NVMe پر آف لوڈ کرنے کی اصل کارکردگی کی قیمت کیا ہے؟
ریاستوں کو GPU سے دور منتقل کرنے کا مطلب ہے ڈیٹا کو PCIe یا NVMe پر منتقل کرنا، جو GPU میموری کے مقابلے میں سست ہے، لہذا تھرو پٹ گرتا ہے جب تک کہ کمپیوٹ کے ساتھ اوورلیپ نہ ہو۔
آف لوڈنگ سسٹمز منتقلی میں تاخیر کو کیسے چھپاتے ہیں؟
شیڈیولرز PCIe پر ضروری پارٹیشنز کو پیش کرتے ہیں جب کہ GPU ابھی بھی کمپیوٹنگ کر رہا ہے، کمپیوٹنگ کے ساتھ مواصلت کو ماسک لیٹینسی تک لے جا رہا ہے۔
سیکھتے رہیں
متعلقہ گائیڈز
اس موضوع کے لیے مزید گائیڈز چنے گئے ہیں۔