Neurale netwerken, die het menselijk brein nabootsen, zijn in de voorhoede van wetenschappelijk onderzoek gekomen. Hun belangrijkste probleem? Ze vereisen een heleboel dataverwerkings- en opslagkracht - meer dan het gemiddelde apparaat kan bieden. Daar komt modelparallelisme om de hoek kijken.
Model parallellisme verdeelt de machine learning-modellen die neurale netwerken voeden over meerdere apparaten, waardoor het beschikbare geheugen efficiënter kan worden gebruikt en de training van grotere modellen mogelijk is die de capaciteit van individuele apparaten kunnen overschrijden.
Laten we eens kijken naar wat modelparallelisme is, wat de voordelen ervan zijn en hoe u het kunt implementeren. We zullen ook kijken naar enkele praktijkvoorbeelden.
Wat is model parallellisme?
Model parallellisme is een techniek in machine learning waarbij de rekenwerklast van een neuraal netwerk over meerdere apparaten of processors wordt verdeeld. In tegenstelling tot data parallellisme, waarbij verschillende batches data onafhankelijk modelkopieën trainen, houdt model parallellisme in dat één enkel neuraal netwerk over vele apparaten wordt verdeeld, elk verantwoordelijk voor het berekenen van een deel van de activiteiten van het model. Zie het als het aanvallen van een probleem vanuit vijf verschillende invalshoeken of meerdere teams, elk met zijn eigen sterke punten en capaciteiten, om het probleem zo efficiënt mogelijk op te lossen.
Voordelen van model Parallellisme
Kortom, model parallellisme versnelt machine learning op schaal. Op een iets meer granulair niveau:
Biedt flexibiliteit in modelontwerp
Met modelparallelisme hebben onderzoekers meer flexibiliteit bij het ontwerpen van complexe neurale netwerkarchitecturen. Dit omvat architecturen met ingewikkelde lagen en structuren, evenals modellen die verschillende soorten activiteiten omvatten.
Vermindert knelpunten
Door de workload te verdelen, helpt modelparallelisme rekenknelpunten te beperken die zich tijdens de training kunnen voordoen. Dit is vooral belangrijk bij het omgaan met grote datasets of -modellen met ingewikkelde architecturen.
Maar uiteindelijk komen de voordelen van modelparallelisme neer op "verdelen en veroveren".
Model Parallellisme implementeren
Hier zijn enkele van de fundamentele stappen voor het implementeren van modelparallelisme:
- Identificeer de modelcomponenten: Onderzoek de neurale netwerkarchitectuur en identificeer componenten die over apparaten kunnen worden verdeeld. Dit kan lagen, subnetwerken of specifieke activiteiten omvatten.
- Verdeel het model: verdeel de geïdentificeerde componenten in segmenten die aan verschillende apparaten kunnen worden toegewezen. Overweeg de rekenlast van elk segment om een evenwichtige verdeling te garanderen.
- Toewijzen van apparaten: Wijs elk segment toe aan een specifiek apparaat. Dit kan het gebruik van meerdere GPU's, TPU's of andere accelerators inhouden. Frameworks zoals TensorFlow en PyTorch bieden API's voor apparaatplaatsing.
- Dataflow beheren: Implementeer mechanismen voor het beheer van de datastroom tussen apparaten. Zorg ervoor dat invoergegevens op de juiste wijze worden gepartitioneerd en gedistribueerd naar de apparaten die verschillende segmenten van het model hanteren.
- De processen verfijnen: Pas het trainingsproces aan om activiteiten parallel op verschillende apparaten uit te voeren. Dit kan bestaan uit het parallelleren van voor- en achterwaartse passen, gradiëntupdates en gewichtssynchronisatie.
- Optimaliseer: Implementeer optimalisatietechnieken die specifiek zijn voor modelparallelisme, zoals gradiëntaccumulatie, om efficiënte training te garanderen. Deze technieken helpen de stroom van gradiënten tussen apparaten te beheren.
- Update parameters : Synchroniseer modelparameters tussen apparaten na elke trainingsstap. Dit omvat het bijwerken van de gewichten van het gehele model op basis van de geaggregeerde gradiënten.
Houd ook rekening met veelvoorkomende uitdagingen bij het implementeren van modelparallelisme, waaronder:
- Load balancing: Het garanderen van een evenwichtige verdeling van de rekenbelasting over apparaten kan moeilijk zijn. Zorg ervoor dat u de verdeling van modelcomponenten bewaakt en aanpast om de belastingsbalans te behouden.
- Overhead communicatie: Er kan overhead verbonden zijn aan communicatie tussen apparaten. Optimaliseer communicatiepatronen, verken technieken zoals asynchrone updates en minimaliseer onnodige dataoverdrachten.
- Dataafhankelijkheid: Het omgaan met afhankelijkheden tussen databatches en modelsegmenten kan een uitdaging zijn. Implementeer mechanismen voor het beheer van dataafhankelijkheden, zoals overlappende berekeningen en communicatie.
- Debuggen en profileren: Gebruik debugging- en profileringstools die door het framework worden geleverd en controleer de prestatiemetrieken om knelpunten te identificeren.
- Kaderondersteuning: Er kunnen kaderspecifieke verschillen zijn in het ondersteunen van modelparallelisme. Kies een framework met goede ondersteuning voor modelparallelisme en blijf op de hoogte van nieuwe functies en verbeteringen.
- Compatibiliteit met optimizers: Compatibiliteitsproblemen met bepaalde optimizers in een parallelle setup komen vaak voor. Kies optimizers die compatibel zijn met parallelle training of pas bestaande aan om modelparallelisme mogelijk te maken.
Voorbeelden van model parallellisme in actie
Laten we eens kijken naar enkele succesvolle real-world toepassingen van modelparallelisme. Alle onderstaande voorbeelden maken gebruik van modelparallelisme om de machine learning-modellen over meerdere GPU's te verdelen om een enorme rekenbelasting efficiënt aan te kunnen.
GPT-3 van OpenAI
Inmiddels hebben de meeste mensen gehoord van ChatGPT, als het niet wordt gebruikt. GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) is een state-of-the-art taalmodel dat is ontworpen voor natuurlijke taalverwerkingstaken. GPT-3 is een massaal model met 175 miljard parameters.
Facebook AI's wav2vec 2.0
Wav2vec 2.0 is een spraakherkenningsmodel dat is ontwikkeld door Facebook AI voor het omzetten van gesproken taal in geschreven tekst.
DeepSpeech 2 van Baidu
DeepSpeech 2 is een Deep learning-model voor automatische spraakherkenning, ontwikkeld door Baidu Research. Het maakt gebruik van model parallellisme om de workload over meerdere GPU's te verdelen, waardoor de training van grootschalige modellen voor spraakherkenning wordt vereenvoudigd.
Vision Transformers (ViT's)
Visietransformers zijn populair geworden voor beeldclassificatietaken en vervangen in sommige gevallen traditionele convolutionele neurale netwerken.
Megatron van NVIDIA
Megatron is een Deep learning-model parallellismebibliotheek ontwikkeld door NVIDIA, ontworpen om de training van enorme taalmodellen te schalen.
Al deze voorbeelden laten zien hoe modelparallelisme van cruciaal belang is voor het omgaan met de training van grote en complexe modellen, wat leidt tot verbeterde prestaties, schaalbaarheid en efficiëntie in verschillende machine learning-toepassingen.
Conclusie
Model parallellisme is een "verdeel-en-overwin"-techniek om het voor systemen gemakkelijker te maken om enorme machine learning-modellen toe te passen. Maar om model parallellisme te laten werken, hebt u nog steeds een krachtige, flexibele en efficiënte infrastructuur voor dataopslag nodig.
Pure Storage biedt AIRI ®, een gecertificeerde full-stack oplossing van NVIDIA DGX BasePOD die AI-implementatie vereenvoudigt en snel en efficiënt schaalt om uw datateams gefocust te houden op het leveren van waardevolle inzichten, niet op het beheer van IT. Bekijk het zelf en ontdek hoe goed het uw machine learning-inspanningen ondersteunt.
