Вопрос или проблема
Предположим, я хочу разработать и обучить большую глубинную модель глубокого обучения с конца в конец, используя Tensorflow (1.15, по причинам совместимости). Объекты сложные, с множеством типов извлекаемых признаков: вектор числовых признаков фиксированной длины, последовательности, неупорядоченные множества и т. д. Таким образом, модель будет включать множество подмодулей для обработки различных типов признаков.
У меня есть доступ к серверу с несколькими GPU, поэтому я хочу распределить модель между ними. Как лучше всего это сделать? Пока я думаю о размещении подсистем на отдельных GPU, но это вызывает некоторые вопросы:
- Насколько затратна будет передача результатов вычислений между GPU? Tensorflow делает это автоматически, верно?
- Насколько затратны будут вычисления градиентов и их спуск, учитывая, что переменные размещены на разных GPU? Будут ли градиенты вычисляться также на тех же GPU, где находятся их соответствующие переменные?
Я предлагаю вам взглянуть на проект Horovod на github. Это наиболее эффективный способ выполнения распределенного обучения с tensorflow на данный момент. У них доступны ресурсы с учебными пособиями и сравнительными испытаниями.
Ответ или решение
Разработка и обучение сложной распределенной модели глубокого обучения с использованием Tensorflow версии 1.15 требует стратегического подхода к использованию ресурсов сервера с несколькими GPU. Если вы хотите максимизировать эффективность и оптимизировать процессы обучения, то следуйте этим рекомендациям.
Основные аспекты распределения модели
1. Распределение подмодулей на GPU
При работе с моделями, в которых различные компоненты обрабатывают разнородные типы данных, имеет смысл распределить подмодули по разным GPU. Это позволяет параллелизировать обработку, прежде всего, этапы предварительного вычисления признаков, предоставляя каждой группе данных свою собственную выделенную память и вычислительные ресурсы.
2. Передача результатов между GPU
Tensorflow автоматически обрабатывает многие аспекты передачи данных, такие как передача тензоров между GPU. Однако стоит понимать, что эта передача сопряжена с определенными издержками в времени из-за физического копирования данных. Ваша задача — минимизировать количество таких передач. Оптимизация архитектуры вашей модели и обеспечение минимальных интерфейсов передачи данных между подмодулями могут существенно снизить накладные расходы.
3. Вычисление и обновление градиентов
Градиенты в Tensorflow исторически распределяются таким образом, чтобы вычисления происходили на том же устройстве, где и находились соответствующие переменные. Это оптимизирует использование вычислительных мощностей каждого отдельного GPU и минимизирует необходимость дополнительных передач данных. Однако, поскольку Tensorflow 1.15 может иметь ограничения, важно как можно эффективнее распределять переменные и вычисления градиентов, чтобы избежать узких мест в сетевой связи между GPU.
Рекомендации по использованию Horovod
Проект Horovod на GitHub — это мощный инструмент для организации распределенного обучения с Tensorflow. Использование Horovod может значительно упростить управление процессом распределения за счет:
- Упрощения конфигурации: внимания, которое потребует ваша инфраструктура распределения, станет меньше благодаря продуманной реализацией интерфейсов и API.
- Оптимизации передачи данных и градиентов: Horovod минимизирует накладные расходы путем эффективного использования алгоритмов передачи данных, таких как ring-allreduce.
Вы обязательно найдете на GitHub примеры и руководства, которые послужат отличной отправной точкой для интеграции Horovod в ваш рабочий процесс.
Заключение
Эффективная работа с распределенными глубинными моделями на нескольких GPU остается сложной задачей, но путем корректного разграничения задач и ресурсов можно существенно улучшить производительность обучения. С помощью таких инструментов, как Horovod, можно добиться простоты и эффективности в распределенной среде. Внимательное управление передачей данных и грамотная архитектура модели будут вашими основными союзниками в этой работе.