Las redes neuronales, que imitan el cerebro humano, han pasado a la vanguardia de la investigación científica. ¿Su problema principal? Requieren una tonelada de procesamiento de datos y potencia de almacenamiento, más de lo que puede proporcionar el dispositivo promedio. Allí es donde entra en juego el paralelismo del modelo.
El paralelismo de modelos distribuye los modelos de aprendizaje automático que alimentan redes neuronales en varios dispositivos, lo que permite un uso más eficiente de la memoria disponible y permite el entrenamiento de modelos más grandes que podrían exceder la capacidad de los dispositivos individuales.
Analicemos qué es el paralelismo modelo, sus beneficios y cómo implementarlo. También analizaremos algunos ejemplos del mundo real.
¿Qué es el paralelismo del modelo?
El paralelismo modelo es una técnica en el aprendizaje automático en la que la carga de trabajo computacional de una red neuronal se distribuye entre varios dispositivos o procesadores. A diferencia del paralelismo de datos, en el que diferentes lotes de datos entrenan copias de modelos de manera independiente, el paralelismo de modelos implica dividir una sola red neuronal en muchos dispositivos, cada uno responsable de computar una parte de las operaciones del modelo. Considérelo como un ataque a un problema desde cinco ángulos diferentes o varios equipos, cada uno con sus propias fortalezas y capacidades, con el fin de resolver el problema de la manera más eficiente posible.
Beneficios del paralelismo del modelo
En resumen, el paralelismo del modelo acelera el aprendizaje automático a escala. En un nivel ligeramente más granular, también:
Proporciona flexibilidad en el diseño de modelos
Con el paralelismo del modelo, los investigadores tienen más flexibilidad en el diseño de arquitecturas de redes neuronales complejas. Esto incluye arquitecturas con capas y estructuras complejas, así como modelos que involucran diferentes tipos de operaciones.
Reduce los cuellos de botella
Al distribuir la carga de trabajo, el paralelismo del modelo ayuda a mitigar los cuellos de botella computacionales que pueden surgir durante la capacitación. Esto es particularmente importante cuando se trata de grandes conjuntos de datos o modelos con arquitecturas complejas.
Pero al final, los beneficios del paralelismo del modelo se reducen a “dividir y conquistar”.
Implementación del paralelismo del modelo
Estos son algunos de los pasos fundamentales para implementar el paralelismo del modelo:
- Identifique los componentes del modelo: Examine la arquitectura de la red neuronal e identifique los componentes que se pueden dividir entre dispositivos. Esto puede incluir capas, subredes u operaciones específicas.
- Divida el modelo: Divida los componentes identificados en segmentos que puedan asignarse a diferentes dispositivos. Considere la carga computacional de cada segmento para garantizar una distribución equilibrada.
- Asigne dispositivos: Asigne cada segmento a un dispositivo específico. Esto puede implicar el uso de varias GPU, TPU u otros aceleradores. Marcos como TensorFlow y PyTorch proporcionan API para la colocación de dispositivos.
- Administre el flujo de datos: Implemente mecanismos para administrar el flujo de datos entre dispositivos. Asegúrese de que los datos de entrada estén correctamente divididos y distribuidos a los dispositivos que manejan diferentes segmentos del modelo.
- Ajuste los procesos: Modifique el proceso de capacitación para realizar operaciones en paralelo en diferentes dispositivos. Esto puede incluir paralelizar pasadas hacia adelante y hacia atrás, actualizaciones de gradiente y sincronización de peso.
- Optimice: Implemente técnicas de optimización específicas para el paralelismo del modelo, como la acumulación de gradientes, para garantizar una capacitación eficiente. Estas técnicas ayudan a administrar el flujo de gradientes entre dispositivos.
- Actualice los parámetros: Sincronice los parámetros del modelo entre los dispositivos después de cada paso de capacitación. Esto implica actualizar las ponderaciones de todo el modelo en función de los gradientes agregados.
Además, asegúrese de tener en cuenta los desafíos comunes con la implementación del paralelismo del modelo, incluidos los siguientes:
- Equilibrio de carga: Garantizar una distribución equilibrada de la carga computacional entre dispositivos puede ser difícil. Asegúrese de monitorear y ajustar la partición de los componentes del modelo para mantener el equilibrio de carga.
- Gastos generales de comunicación: Puede haber gastos generales asociados con la comunicación entre dispositivos. Optimice los patrones de comunicación, explore técnicas como actualizaciones asincrónicas y minimice las transferencias de datos innecesarias.
- Dependencia de datos: El manejo de las dependencias entre los lotes de datos y los segmentos del modelo puede ser un desafío. Implemente mecanismos para administrar las dependencias de datos, como el cómputo y la comunicación superpuestos.
- Depuración y creación de perfiles: Use las herramientas de depuración y creación de perfiles proporcionadas por el marco y monitoree las métricas de rendimiento para identificar cuellos de botella.
- Soporte del marco: Puede haber diferencias específicas del marco para respaldar el paralelismo del modelo. Elija un marco con buena asistencia para el paralelismo del modelo y manténgase actualizado sobre las nuevas características y mejoras.
- Compatibilidad con optimizadores: Los problemas de compatibilidad con ciertos optimizadores en una configuración paralela son comunes. Elija optimizadores compatibles con el entrenamiento paralelo o modifique los existentes para adaptarse al paralelismo del modelo.
Ejemplos de paralelismo modelo en acción
Veamos algunas aplicaciones exitosas del paralelismo de modelos en el mundo real. Todos los ejemplos a continuación utilizan el paralelismo de modelos para distribuir los modelos de aprendizaje automático en varias GPU para manejar de manera eficiente una carga informática masiva.
GPT-3 de OpenAI
A esta altura, la mayoría de las personas han oído hablar de ChatGPT, si no se usa. GPT-3 (Transformador 3 precapacitado generador) es un modelo de lenguaje de última generación diseñado para tareas de procesamiento de lenguaje natural. GPT-3 es un modelo masivo con 175 mil millones de parámetros.
AI Facebook de wav2vec 2.0
Wav2vec 2.0 es un modelo de reconocimiento de voz desarrollado por la AI de Facebook para convertir el lenguaje hablado en texto escrito.
DeepSpeech 2 de Baidu
DeepSpeech 2 es un modelo de aprendizaje profundo para el reconocimiento automático del habla desarrollado por Baidu Research. Utiliza el paralelismo de modelos para distribuir la carga de trabajo en varias GPU, lo que facilita la capacitación de modelos a gran escala para el reconocimiento de voz.
Transformadores de visión (ViT)
Los transformadores de visión han ganado popularidad para las tareas de clasificación de imágenes, reemplazando las redes neuronales convolucionales tradicionales en algunos casos.
Megatron de NVIDIA
Megatron es una biblioteca de paralelismo de modelos de aprendizaje profundo desarrollada por NVIDIA , diseñada para escalar el entrenamiento de modelos de lenguaje masivo.
Todos estos ejemplos muestran cómo el paralelismo del modelo es fundamental para manejar la capacitación de modelos grandes y complejos, lo que lleva a un mejor rendimiento, escalabilidad y eficiencia en varias aplicaciones de aprendizaje automático.
Conclusiones
El paralelismo del modelo es una técnica de “dividir y conquistar” para facilitar que los sistemas apliquen enormes modelos de aprendizaje automático. Pero para que funcione el paralelismo del modelo, aún necesita una infraestructura de almacenamiento de datos potente, flexible y eficiente.
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