Neuronale Netzwerke, die menschliche Gehirne nachahmen, sind an die Spitze der wissenschaftlichen Forschung gerückt. Ihr Hauptproblem? Sie benötigen eine Menge Datenverarbeitungs- und Storage-Leistung – mehr als das durchschnittliche Gerät bieten kann. Hier kommt die Modellparallelität ins Spiel.
Die Modellparallelität verteilt die Modelle für maschinelles Lernen, die neuronale Netzwerke über mehrere Geräte hinweg versorgen, was eine effizientere Nutzung des verfügbaren Speichers ermöglicht und das Training größerer Modelle ermöglicht, die die Kapazität einzelner Geräte überschreiten könnten.
Lassen Sie uns einen Blick darauf werfen, was Modellparallelität ist, welche Vorteile sie hat und wie sie implementiert werden kann. Wir werden uns auch einige Beispiele aus der Praxis ansehen.
Was ist Modellparallelität?
Modellparallelität ist eine Technik beim maschinellen Lernen, bei der die Rechen-Workload eines neuronalen Netzwerks auf mehrere Geräte oder Prozessoren verteilt ist. Im Gegensatz zur Datenparallelität, bei der verschiedene Datenchargen Modellkopien unabhängig voneinander trainieren, umfasst die Modellparallelität die Aufteilung eines einzelnen neuronalen Netzwerks auf viele Geräte, von denen jede für die Berechnung eines Teils der Vorgänge des Modells verantwortlich ist. Betrachten Sie es als Angriff auf ein Problem aus fünf verschiedenen Blickwinkeln oder als mehrere Teams mit jeweils eigenen Stärken und Fähigkeiten, um das Problem so effizient wie möglich zu lösen.
Vorteile der Modellparallelität
Kurz gesagt: Die Modellparallelität beschleunigt maschinelles Lernen im großen Maßstab. Auf etwas granularerer Ebene ist es auch:
Bietet Flexibilität beim Modelldesign
Mit der Modellparallelität haben Forscher mehr Flexibilität beim Entwerfen komplexer neuronaler Netzwerkarchitekturen. Dazu gehören Architekturen mit komplizierten Schichten und Strukturen sowie Modelle, die unterschiedliche Arten von Operationen umfassen.
Verringert Engpässe
Durch die Verteilung der Workload hilft die Modellparallelität, Rechenengpässe zu mindern, die während des Trainings auftreten können. Dies ist besonders wichtig beim Umgang mit großen Datensätzen oder Modellen mit komplizierten Architekturen.
Letztendlich lassen sich die Vorteile der Modellparallelität jedoch auf „teilen und erobern“.
Implementierung von Modellparallelität
Hier sind einige der grundlegenden Schritte der Implementierung von Modellparallelität:
- Identifizieren Sie die Modellkomponenten: Untersuchen Sie die Architektur neuronaler Netzwerke und identifizieren Sie Komponenten, die geräteübergreifend aufgeteilt werden können. Dies kann Layer, Subnetze oder bestimmte Operationen umfassen.
- Teilen Sie das Modell auf: Partitionieren Sie die identifizierten Komponenten in Segmente, die verschiedenen Geräten zugewiesen werden können. Berücksichtigen Sie die Rechenlast jedes Segments, um eine ausgewogene Verteilung sicherzustellen.
- Geräte zuweisen: Weisen Sie jedes Segment einem bestimmten Gerät zu. Dies kann die Verwendung mehrerer GPUs, TPUs oder anderer Beschleuniger umfassen. Frameworks wie TensorFlow und PyTorch bieten APIs für die Geräteplatzierung.
- Datenfluss verwalten: Implementierung von Mechanismen zum Verwalten des Datenflusses zwischen Geräten. Stellen Sie sicher, dass die Eingabedaten angemessen partitioniert und an die Geräte verteilt werden, die unterschiedliche Segmente des Modells verarbeiten.
- Feinabstimmung der Prozesse: Ändern Sie den Trainingsprozess, um Operationen parallel auf verschiedenen Geräten durchzuführen. Dies kann die Parallelisierung von Vorwärts- und Rückwärtsdurchgängen, Gradientenaktualisierungen und Gewichtssynchronisierung umfassen.
- Optimieren: Implementierung von Optimierungstechniken, die spezifisch für die Modellparallelität sind, z. B. Gradientenakkumulation, um ein effizientes Training sicherzustellen. Diese Techniken helfen beim Verwalten des Verlaufs von Gradienten über Geräte hinweg.
- Parameter aktualisieren: Synchronisieren Sie nach jedem Trainingsschritt Modellparameter geräteübergreifend. Dazu gehört die Aktualisierung der Gewichtungen des gesamten Modells basierend auf den aggregierten Gradienten.
Denken Sie auch daran, häufige Herausforderungen bei der Implementierung von Modellparallelität zu beachten, darunter:
- Lastausgleich: Die Sicherstellung einer ausgewogenen Verteilung der Rechenlast über Geräte hinweg kann schwierig sein. Achten Sie darauf, die Partitionierung von Modellkomponenten zu überwachen und anzupassen, um den Lastausgleich aufrechtzuerhalten.
- Kommunikations-Overhead: Es kann Overhead bei der Kommunikation zwischen Geräten geben. Optimieren Sie Kommunikationsmuster, untersuchen Sie Techniken wie asynchrone Updates und minimieren Sie unnötige Datenübertragungen.
- Datenabhängigkeit: Der Umgang mit Abhängigkeiten zwischen Datenchargen und Modellsegmenten kann eine Herausforderung darstellen. Implementierung von Mechanismen zum Verwalten von Datenabhängigkeiten, wie z. B. überlappende Berechnungen und Kommunikation.
- Debugging und Profiling: Verwenden Sie Debugging- und Profiling-Tools, die vom Framework bereitgestellt werden, und überwachen Sie Performance-Metriken, um Engpässe zu erkennen.
- Framework-Support: Es kann rahmenspezifische Unterschiede bei der Unterstützung der Modellparallelität geben. Wählen Sie ein Framework mit guter Unterstützung für die Modellparallelität und bleiben Sie über neue Funktionen und Verbesserungen auf dem Laufenden.
- Kompatibilität mit Optimierern: Kompatibilitätsprobleme mit bestimmten Optimierern in einem parallelisierten Setup sind üblich. Wählen Sie Optimierer, die mit parallelen Trainings kompatibel sind, oder ändern Sie bestehende, um der Modellparallelität gerecht zu werden.
Beispiele für Modellparallelität in Aktion
Sehen wir uns einige erfolgreiche reale Anwendungen der Modellparallelität an. Alle unten aufgeführten Beispiele verwenden Modellparallelität, um die Modelle für maschinelles Lernen auf mehrere GPUs zu verteilen und so eine massive Rechenlast effizient zu bewältigen.
GPT-3 von OpenAI
Inzwischen haben die meisten Menschen von ChatGPT gehört, wenn es nicht verwendet wird. GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) ist ein hochmodernes Sprachmodell, das für Verarbeitungsaufgaben in natürlicher Sprache entwickelt wurde. GPT-3 ist ein massives Modell mit 175 Milliarden Parametern.
Facebook AI's wav2vec 2.0
Wav2vec 2.0 ist ein Spracherkennungsmodell, das von Facebook AI entwickelt wurde, um gesprochene Sprache in schriftlichen Text umzuwandeln.
DeepSpeech 2 von Baidu
DeepSpeech 2 ist ein Deep Learning-Modell für die automatische Spracherkennung, das von Baidu Research entwickelt wurde. Es verwendet Modellparallelität, um die Workload auf mehrere GPUs zu verteilen, was das Training großer Modelle für die Spracherkennung erleichtert.
Vision Transformer (ViTs)
Vision-Transformatoren haben bei Bildklassifizierungsaufgaben an Beliebtheit gewonnen und in einigen Fällen herkömmliche neuronale Faltungsnetzwerke ersetzt.
Megatron von NVIDIA
Megatron ist eine von NVIDIA entwickelte Bibliothek zur Parallelität von Deep Learning-Modellen, die dafür entwickelt wurde, das Training riesiger Sprachmodelle zu skalieren. NVIDIA
All diese Beispiele zeigen, wie die Modellparallelität beim Training großer und komplexer Modelle entscheidend ist, was zu einer verbesserten Performance, Skalierbarkeit und Effizienz in verschiedenen Anwendungen für maschinelles Lernen führt.
Fazit
Die Modellparallelität ist eine „Divide-and-Conquer“-Technik, die es Systemen erleichtert, riesige Modelle für maschinelles Lernen anzuwenden. Aber damit die Modellparallelität funktioniert, benötigen Sie immer noch eine leistungsstarke, flexible und effiziente Daten-Storage-Infrastruktur.
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