Akopọ
Ibaṣepọ data ṣe ikẹkọ awoṣe kan ni iyara nipa ṣiṣatunṣe rẹ kọja ọpọlọpọ awọn GPUs, pẹlu ṣiṣe GPU kọọkan ni bibẹ pẹlẹbẹ ti o yatọ ti ipele data naa. O jẹ ilana iṣẹ-iṣẹ ti o jẹ ki awọn ẹgbẹ ṣe iwọn si awọn dosinni tabi ẹgbẹẹgbẹrun awọn iyara iyara.
Parallelism Data jẹ bulọọki ile imọ-ẹrọ ti o ni ipa lori didara awoṣe, idiyele amayederun, lairi, ati igbẹkẹle ni iwọn.
Jin Dive
Ni afiwe data, gbogbo GPU ni ẹda kanna ti awọn iwuwo awoṣe ṣugbọn ṣe ilana iwọn-kekere pato ti awọn apẹẹrẹ ikẹkọ. Ẹrọ kọọkan ṣe iṣiro iwe-iwọle siwaju ati sẹhin ni ominira, ti n ṣe agbejade eto awọn gradients tirẹ. Ṣaaju imudojuiwọn awọn iwuwo, awọn iwọn gradients jẹ aropin kọja gbogbo awọn GPUs ni lilo iṣẹ ibaraẹnisọrọ gbogbo-dinku, nitorinaa gbogbo ajọra duro ni amuṣiṣẹpọ ati huwa bi ẹnipe o ṣe ikẹkọ lori ipele idapọpọ nla kan. Eyi ṣe isodipupo imunadoko: Awọn GPU 8 le jẹ nipasẹ aijọju 8x data fun igbesẹ kan. Apeja ni pe GPU kọọkan gbọdọ baamu gbogbo awoṣe, awọn gradients rẹ, ati ipo iṣapeye ni iranti, nitorinaa afiwera data itele ko ṣe iranlọwọ nigbati awoṣe ba tobi ju fun ẹrọ ẹyọkan.
Imọ-imọ-ẹrọ
Iṣiṣẹ bọtini jẹ gbogbo-dinku, eyiti o ṣe akopọ awọn gradients kọja awọn ẹrọ ati pinpin abajade. Ohun orin gbogbo-din, ti a lo nipasẹ awọn ile-ikawe bii NCCL ati Horovod, kọja awọn ege gradient ni ayika iwọn ọgbọn kan nitorina ibaraẹnisọrọ lapapọ jẹ ominira ti kika GPU. PyTorch's DistributedDataParallel ṣakojọpọ ibaraẹnisọrọ yii pẹlu iwọle sẹhin, fifipa mimuuṣiṣẹpọ gradient kuro fun awọn ipele ibẹrẹ lakoko ti awọn fẹlẹfẹlẹ nigbamii tun n ṣe iṣiro, fifipamo pupọ ti aipe nẹtiwọọki.
Mastering Data Parallelism
Ibaṣepọ data ṣe ikẹkọ awoṣe kan ni iyara nipa ṣiṣatunṣe rẹ kọja ọpọlọpọ awọn GPUs, pẹlu ṣiṣe GPU kọọkan ni bibẹ pẹlẹbẹ ti o yatọ ti ipele data naa. O jẹ ilana iṣẹ-iṣẹ ti o jẹ ki awọn ẹgbẹ ṣe iwọn si awọn dosinni tabi ẹgbẹẹgbẹrun awọn iyara iyara. Parallelism Data jẹ bulọọki ile imọ-ẹrọ ti o ni ipa lori didara awoṣe, idiyele amayederun, lairi, ati igbẹkẹle ni iwọn. Lati kọ oye ti o jinlẹ, ṣe itọju Data Parallelism bi awoṣe iṣẹ, kii ṣe ẹya kan: ṣalaye awọn abajade ti o fẹ, ṣe alaye awọn arosọ, ati ya sọtọ ohun ti eto le ṣe ni igbẹkẹle lati ohun ti o tun nilo idajọ amoye.
Ni iṣe, awọn ẹgbẹ ti o lagbara ti o nlo Data Parallelism ṣe iṣapeye faaji, data, ati awọn yiyan amayederun lodi si igbẹkẹle ati idiyele. Wọn ṣe akọsilẹ awọn ibeere aṣeyọri ti o fojuhan, idanwo lodi si data ojulowo ati ṣiṣan iṣẹ, ati atunbere ti o da lori awọn ilana ikuna ti a ṣakiyesi dipo awọn bori ala-akoko kan. Eyi ni ibiti oye imọ-jinlẹ yipada si agbara ti o tọ kọja ọja, eto imulo, ati awọn iṣẹ ṣiṣe.
Awọn ipinnu faaji ṣe awakọ iṣẹ ati idiyele iṣẹ fun awọn ọdun. Ni akoko kanna, Imudara iwọn ala kan le tọju awọn ailagbara eto to gbooro. Ọna resilient julọ julọ ni lati darapọ iyara idanwo pẹlu ibawi ijọba: ṣiṣe awọn awakọ awakọ, mu ẹri mu, ṣe atẹjade awọn iwe ipinnu, ati imudojuiwọn awọn aabo nigbagbogbo bi ihuwasi awoṣe, awọn ireti olumulo, ati awọn ibeere ilana ti dagbasoke.
Ipa Ilana
Awọn ipinnu faaji ṣe awakọ iṣẹ ati idiyele iṣẹ fun awọn ọdun.
Awọn ipinnu faaji ṣe awakọ iṣẹ ati idiyele iṣẹ fun awọn ọdun. Ni awọn imuṣiṣẹ ti o ni agbara giga, eyi ni a tumọ si awọn ofin iṣiṣẹ wiwọn, awọn aala nini, ati awọn ilana atunyẹwo loorekoore ki awọn ẹgbẹ le ṣe iwọn igbẹkẹle dipo iwọn aibikita.
Ẹkọ imọ-ẹrọ ṣe iranlọwọ fun awọn ẹgbẹ lati yan akopọ to tọ, kii ṣe ọkan tuntun nikan.
Ẹkọ imọ-ẹrọ ṣe iranlọwọ fun awọn ẹgbẹ lati yan akopọ to tọ, kii ṣe ọkan tuntun nikan. Ni awọn imuṣiṣẹ ti o ni agbara giga, eyi ni a tumọ si awọn ofin iṣiṣẹ wiwọn, awọn aala nini, ati awọn ilana atunyẹwo loorekoore ki awọn ẹgbẹ le ṣe iwọn igbẹkẹle dipo iwọn aibikita.
Awọn yiyan imọ-ẹrọ to dara julọ dinku awọn iṣẹlẹ igbẹkẹle ni iṣelọpọ.
Awọn yiyan imọ-ẹrọ to dara julọ dinku awọn iṣẹlẹ igbẹkẹle ni iṣelọpọ. Ni awọn imuṣiṣẹ ti o ni agbara giga, eyi ni a tumọ si awọn ofin iṣiṣẹ wiwọn, awọn aala nini, ati awọn ilana atunyẹwo loorekoore ki awọn ẹgbẹ le ṣe iwọn igbẹkẹle dipo iwọn aibikita.
Real-World imuse
Ikẹkọ olupilẹṣẹ aworan ResNet kọja awọn 8 GPUs ninu olupin kan nipa lilo PyTorch DistributedDataParallel, GPU kọọkan mimu 32 ti ipele aworan 256 kan.
Ilọsiwaju ikẹkọ BERT kọja awọn ọgọọgọrun ti GPUs pẹlu Horovod, ni lilo ohun gbogbo-dinku lati muu awọn gradients ṣiṣẹpọ ni igbesẹ kọọkan.
Titun-tunse awoṣe iṣeduro lori iṣupọ-opopona pupọ nibiti ipade kọọkan ti n ṣe ilana oriṣiriṣi awọn shards ibaraenisepo olumulo.
Lilo TensorFlow's MirroredStrategy lati tan ikẹkọ ti awoṣe iran kọja ọpọ GPUs lori ibi iṣẹ kan pẹlu awọn ayipada koodu pọọku.
Awọn Ilana imuse
Data Parallelism ni asa
Ikẹkọ olupilẹṣẹ aworan ResNet kọja awọn 8 GPUs ninu olupin kan nipa lilo PyTorch DistributedDataParallel, GPU kọọkan mimu 32 ti ipele aworan 256 kan.
Ikẹkọ olupilẹṣẹ aworan ResNet kan kọja awọn 8 GPUs ninu olupin kan nipa lilo PyTorch DistributedDataParallel, GPU kọọkan mimu 32 ti awọn ẹgbẹ ipele aworan 256 nigbagbogbo gba awọn abajade to dara julọ nigbati wọn ṣalaye awọn ilodi didara ni iwaju, tọju ọna imudara eniyan fun awọn ọran eti, ati tọpa awọn anfani iṣelọpọ mejeeji ati awọn idiyele aṣiṣe ni akoko pupọ.
Data Parallelism ni asa
Ilọsiwaju ikẹkọ BERT kọja awọn ọgọọgọrun ti GPUs pẹlu Horovod, ni lilo ohun gbogbo-dinku lati muu awọn gradients ṣiṣẹpọ ni igbesẹ kọọkan.
Iṣeduro iṣaju iṣaju BERT kọja awọn ọgọọgọrun ti GPUs pẹlu Horovod, ni lilo iwọn gbogbo-din lati muuṣiṣẹpọ awọn gradients ni igbesẹ kọọkan Awọn ẹgbẹ nigbagbogbo gba awọn abajade to dara julọ nigbati wọn ṣalaye awọn ilodi didara ni iwaju, tọju ọna imudara eniyan fun awọn ọran eti, ati tọpa mejeeji awọn anfani iṣelọpọ ati awọn idiyele aṣiṣe ni akoko pupọ.
Data Parallelism ni asa
Titun-tunse awoṣe iṣeduro lori iṣupọ-opopona pupọ nibiti ipade kọọkan ti n ṣe ilana oriṣiriṣi awọn shards ibaraenisepo olumulo.
Atunse ti o dara julọ awoṣe iṣeduro kan lori iṣupọ-opopona ọpọlọpọ nibiti ipade kọọkan ṣe ilana oriṣiriṣi awọn shards ibaraenisepo olumulo Awọn ẹgbẹ nigbagbogbo gba awọn abajade ti o dara julọ nigbati wọn ṣalaye awọn ilodiwọn didara ni iwaju, tọju ọna imudara eniyan fun awọn ọran eti, ati tọpa mejeeji awọn anfani iṣelọpọ ati awọn idiyele aṣiṣe ni akoko pupọ.
Data Parallelism ni asa
Lilo TensorFlow's MirroredStrategy lati tan ikẹkọ ti awoṣe iran kọja ọpọ GPUs lori ibi iṣẹ kan pẹlu awọn ayipada koodu pọọku.
Lilo TensorFlow's MirroredStrategy lati tan ikẹkọ ti awoṣe iran kọja ọpọlọpọ awọn GPU lori ibi iṣẹ kan pẹlu awọn iyipada koodu kekere Awọn ẹgbẹ nigbagbogbo gba awọn abajade to dara julọ nigbati wọn ṣalaye awọn ilodi didara ni iwaju, tọju ọna imudara eniyan fun awọn ọran eti, ati tọpa mejeeji awọn anfani iṣelọpọ ati awọn idiyele aṣiṣe ni akoko pupọ.
Awọn ewu & Awọn ọna iṣọ
Ṣiṣepe ala-ilẹ kan le tọju awọn ailagbara eto ti o gbooro.
Awọn ohun elo amayederun ati awọn idiyele itọju nigbagbogbo ni aibikita.
Aabo ati awọn ela akiyesi le dagba bi awọn eto ṣe di eka sii.
Ilana Ilana imuse
Ṣetumo lairi, didara, ati awọn ibi-afẹde idiyele ṣaaju imuse.
Ṣetumo lairi, didara, ati awọn ibi-afẹde idiyele ṣaaju imuse. Ṣe itọju igbesẹ kọọkan bi ẹnu-ọna ẹri: ti awọn ibeere ko ba ni ibamu, daduro yiyọ kuro, pa aafo naa, ati lẹhinna faagun lilo.
Aṣepari labẹ ẹru ojulowo ati awọn ipo data.
Aṣepari labẹ ẹru ojulowo ati awọn ipo data. Ṣe itọju igbesẹ kọọkan bi ẹnu-ọna ẹri: ti awọn ibeere ko ba ni ibamu, daduro yiyọ kuro, pa aafo naa, ati lẹhinna faagun lilo.
Abojuto ohun elo fun awọn aṣiṣe, fiseete, ati ipa olumulo.
Abojuto ohun elo fun awọn aṣiṣe, fiseete, ati ipa olumulo. Ṣe itọju igbesẹ kọọkan bi ẹnu-ọna ẹri: ti awọn ibeere ko ba ni ibamu, daduro yiyọ kuro, pa aafo naa, ati lẹhinna faagun lilo.
Mura ipadasẹhin pada ati awọn ipa ọna esi iṣẹlẹ ṣaaju iwọn.
Mura ipadasẹhin pada ati awọn ipa ọna esi iṣẹlẹ ṣaaju iwọn. Ṣe itọju igbesẹ kọọkan bi ẹnu-ọna ẹri: ti awọn ibeere ko ba ni ibamu, daduro yiyọ kuro, pa aafo naa, ati lẹhinna faagun lilo.