Вопрос или проблема
Я использую распределенный Tensorflow с стратегией Mirrored. Я обучаю VGG16 на основе пользовательского Estimator. Однако при увеличении количества GPU время обучения увеличивается. По моим проверкам, использование GPU составляет около 100%, и кажется, что функция ввода может подавать данные в GPU. Поскольку все GPU находятся в одной машине, есть ли какие-либо подсказки, чтобы выяснить проблему? Это граф вычислений, и мне интересно, вызывает ли проблема Groups_Deps.
Использование GPU может ускорить обучение, но по мере увеличения количества GPU ваше обучение должно быть распределенным, что означает, что ваши данные должны перемещаться на несколько GPU, что может стоить в терминах пропускной способности. Я бы профилировал обучение и посмотрел, сколько времени уходит на перемещение данных на GPU и обратно. Плюс, синхронизировать обучение так становится сложнее.
Если вы используете tensorflow 1.14+, попробуйте изменить метод распределения на “MirroredStrategy”. Я обнаружил, что это лучше работает с несколькими GPU.
Ответ или решение
Проблема, которую вы описываете, действительно может возникать при использовании нескольких GPU для обучения моделей глубокого обучения. Давайте рассмотрим более подробные аспекты, которые могут объяснить, почему увеличение числа графических процессоров не приводит к ожидаемому ускорению обучения.
1. Архитектура и распределение нагрузки
При использовании стратегии Mirror в TensorFlow данные и вычисления распределяются между несколькими GPU. Если каждое устройство получает одинаковую часть данных, важно, чтобы GPU могли эффективно работать с этим объемом. Как вы отметили, использование GPU на 100% указывает на то, что они загружены, но высокое использование не обязательно означает высокая эффективность.
2. Проблемы с вводом-выводом
Наиболее частой причиной снижения производительности при добавлении GPU является узкое место в системе ввода-вывода. Если функция ввода данных (input function) не может обеспечивать GPUs достаточным количеством данных, это может привести к задержкам, когда GPU остаются без работы. Используйте профайлер, чтобы проанализировать, сколько времени тратится на передачу данных между процессором и GPU, а также время, затрачиваемое на самих GPU. Это может помочь выявить проблемные участки.
3. Время синхронизации
При распределенном обучении необходимо учитывать время, необходимое для синхронизации градиентов между GPU. Если вы используете несколько устройств, они должны агрегировать свои результаты и передавать их друг другу. С увеличением числа GPU это может существенно увеличить общее время тренировки из-за дополнительных затрат на коммуникацию.
4. Оптимизация распределительных стратегий
Как было упомянуто, выбрав стратегию Mirror, вы можете улучшить распределение нагрузки, однако иногда и она может не подойти для вашего специфического случая. Рекомендуется протестировать различные стратегии, такие как ParameterServerStrategy, в зависимости от ваших потребностей и конфигурации вашей сети.
5. Архитектура спецификаций модели
VGG16 — это довольно сложная модель, которая требует большого объема операций, включая свертки и активации. Наблюдая за графиком вычислений (computation graph), стоит обратить внимание на зависимости (Dependencies) между слоями. Возможно, некоторые из этих зависимостей могут вызывать эффекты блокировки и задержки, что также может влиять на производительность.
Заключение
Ваша задача — провести детальный анализ всей архитектуры тренировочного процесса. Сосредоточьтесь на измерении времени обработки данных, синхронизации GPU и общей структуры графа вычислений. Профилирование поможет вам выявить, где именно происходят задержки, и возможно, вам потребуется изменить стратегию загрузки данных или структуру модели для оптимизации производительности. Надеюсь, эти рекомендации помогут вам улучшить скорость обучения вашей модели и эффективно использовать все доступные ресурсы.