การใช้โมเดลโครงข่ายประสาทเทียมการเรียนรู้เชิงลึกบน GPU หลายตัวใน PyTorch ไม่ใช่กระบวนการง่ายๆ แต่มีประโยชน์อย่างมากในแง่ของการเร่งเวลาการฝึกอบรมและการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ PyTorch ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกยอดนิยม มีฟังก์ชันเพื่อกระจายการคำนวณไปยัง GPU หลายตัว อย่างไรก็ตาม การตั้งค่าและใช้งาน GPU หลายตัวอย่างมีประสิทธิภาพสำหรับงานการเรียนรู้เชิงลึกจำเป็นต้องมีความเข้าใจที่ดีเกี่ยวกับแนวคิดและกลไกที่เกี่ยวข้อง
หากต้องการรันโมเดล PyTorch บน GPU หลายตัว วิธีหนึ่งที่ใช้กันทั่วไปคือ Data Parallelism ใน Data Parallelism โมเดลจะถูกจำลองบน GPU หลายตัว และแต่ละแบบจำลองจะประมวลผลส่วนที่แตกต่างกันของข้อมูลอินพุต จากนั้นการไล่ระดับสีจะถูกรวมเข้ากับแบบจำลองทั้งหมดเพื่ออัปเดตพารามิเตอร์โมเดล PyTorch ทำให้กระบวนการนี้ง่ายขึ้นผ่านโมดูล `torch.nn.DataParallel` ซึ่งจะจัดการการกระจายข้อมูลและการไล่ระดับสีบน GPU หลายตัวโดยอัตโนมัติ
คำแนะนำทีละขั้นตอนในการรันโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมการเรียนรู้เชิงลึกบน GPU หลายตัวใน PyTorch:
1. ตรวจสอบความพร้อมใช้งานของ GPU: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าระบบของคุณมี GPU หลายตัวและ PyTorch ได้รับการกำหนดค่าให้ใช้งานได้ คุณสามารถตรวจสอบ GPU ที่มีอยู่ได้โดยใช้ `torch.cuda.device_count()`
2. รุ่น Parallelism: หากโมเดลของคุณใหญ่เกินกว่าจะใส่ลงในหน่วยความจำของ GPU ตัวเดียวได้ คุณอาจต้องแยกโมเดลออกเป็น GPU หลายตัว PyTorch มีเครื่องมือเช่น `torch.nn.parallel.DistributedDataParallel` เพื่อช่วยในเรื่องนี้
3. กำลังโหลดข้อมูล: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าไปป์ไลน์การโหลดข้อมูลของคุณมีประสิทธิภาพและสามารถป้อนข้อมูลไปยัง GPU หลายตัวพร้อมกันได้ `torch.utils.data.DataLoader` ของ PyTorch สามารถกำหนดค่าให้โหลดแบตช์พร้อมกันได้
4. การเริ่มต้นโมเดล: เริ่มต้นโมเดลของคุณและย้ายไปยังอุปกรณ์ GPU โดยใช้ `model.to(device)` โดยที่ `device` คืออุปกรณ์ GPU (เช่น `cuda:0`, `cuda:1` ฯลฯ)
5. การตั้งค่าข้อมูลแบบขนาน: ล้อมโมเดลของคุณด้วย `torch.nn.DataParallel` ดังต่อไปนี้:
python model = nn.DataParallel(model)
6. ห่วงการฝึกอบรม: ภายในลูปการฝึกของคุณ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าอินพุตและเป้าหมายถูกย้ายไปยังอุปกรณ์ GPU ด้วย สามารถย้ายเทนเซอร์ PyTorch ไปยังอุปกรณ์เฉพาะได้โดยใช้เมธอด `.to()`
7. การเพิ่มประสิทธิภาพ: ใช้ตัวเพิ่มประสิทธิภาพของ PyTorch เช่น `torch.optim.SGD` หรือ `torch.optim.Adam` เพื่ออัปเดตพารามิเตอร์โมเดล เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพเหล่านี้สามารถรองรับการคำนวณแบบกระจายบน GPU หลายตัวได้
8. การคำนวณการสูญเสีย: คำนวณการสูญเสียของ GPU แต่ละตัว จากนั้นรวมการสูญเสียก่อนการเผยแพร่กลับ ฟังก์ชันการสูญเสียของ PyTorch รองรับการคำนวณแบบขนาน
9. การรวมตัวแบบไล่ระดับ: หลังจากคำนวณการไล่ระดับสีบน GPU แต่ละตัวแล้ว ให้รวมการไล่ระดับสีของ GPU ทั้งหมดโดยใช้วิธี `backward` ของ PyTorch
10. อัพเดตพารามิเตอร์: อัปเดตพารามิเตอร์โมเดลตามการไล่ระดับสีแบบรวมโดยใช้วิธี "ขั้นตอน" ของเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ
เมื่อทำตามขั้นตอนเหล่านี้ คุณจะเรียกใช้โมเดลโครงข่ายประสาทเทียมการเรียนรู้เชิงลึกบน GPU หลายตัวใน PyTorch ได้อย่างมีประสิทธิภาพ แม้ว่ากระบวนการอาจดูซับซ้อนในตอนแรก แต่การเรียนรู้การใช้ GPU หลายตัวจนเชี่ยวชาญสามารถเร่งเวลาการฝึกอบรมได้อย่างมาก และช่วยให้คุณสามารถรับมือกับงานการเรียนรู้เชิงลึกที่ท้าทายยิ่งขึ้นได้
การใช้ประโยชน์จาก GPU หลายตัวสำหรับงานการเรียนรู้เชิงลึกใน PyTorch ต้องใช้แนวทางที่เป็นระบบซึ่งเกี่ยวข้องกับข้อมูลและความเท่าเทียมของโมเดล การโหลดข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ และกลยุทธ์การปรับให้เหมาะสมอย่างระมัดระวัง ด้วยความรู้และการนำไปใช้ที่ถูกต้อง การใช้โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกบน GPU หลายตัวสามารถปลดล็อกศักยภาพสูงสุดของโปรเจ็กต์การเรียนรู้เชิงลึกของคุณได้
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/AI/DLPP Deep Learning ด้วย Python และ PyTorch:
- หากต้องการจดจำภาพสีบนโครงข่ายประสาทเทียม เราจะต้องเพิ่มมิติอื่นจากการรับรู้ภาพระดับสีเทาหรือไม่
- ฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานสามารถพิจารณาเลียนแบบเซลล์ประสาทในสมองด้วยการยิงได้หรือไม่?
- PyTorch สามารถนำมาเปรียบเทียบกับ NumPy ที่ทำงานบน GPU พร้อมฟังก์ชันเพิ่มเติมบางอย่างได้หรือไม่
- การสูญเสียนอกตัวอย่างถือเป็นการสูญเสียการตรวจสอบหรือไม่
- เราควรใช้บอร์ดเทนเซอร์เพื่อการวิเคราะห์เชิงปฏิบัติของ PyTorch ที่รันโมเดลเครือข่ายประสาทเทียมหรือ matplotlib ก็เพียงพอแล้วหรือไม่
- สามารถเปรียบเทียบ PyTorch กับ NumPy ที่ทำงานบน GPU พร้อมฟังก์ชันเพิ่มเติมบางอย่างได้หรือไม่
- ข้อเสนอนี้จริงหรือเท็จ "สำหรับโครงข่ายประสาทเทียมแบบจำแนกประเภท ผลลัพธ์ควรเป็นการแจกแจงความน่าจะเป็นระหว่างคลาส"
- โครงข่ายประสาทเทียมปกติสามารถนำมาเปรียบเทียบกับฟังก์ชันที่มีตัวแปรเกือบ 30 หมื่นล้านตัวได้หรือไม่?
- โครงข่ายประสาทเทียมที่ใหญ่ที่สุดสร้างขึ้นคืออะไร?
- หากอินพุตเป็นรายการของอาร์เรย์ numpy ที่จัดเก็บ heatmap ซึ่งเป็นเอาต์พุตของ ViTPose และรูปร่างของไฟล์ numpy แต่ละไฟล์คือ [1, 17, 64, 48] สอดคล้องกับจุดสำคัญ 17 จุดในร่างกาย สามารถใช้อัลกอริทึมใดได้บ้าง
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/AI/DLPP Deep Learning ด้วย Python และ PyTorch