隨著人工智能(AI)和機器學習(ML)模型的復雜性增長，訓練它們所需的計算資源呈指數(shù)增長。在龐大的數(shù)據(jù)集上培訓大型模型可能是一個耗時且資源密集的過程，通常需要數(shù)天甚至數(shù)周才能完成一臺機器。
這是分布式培訓發(fā)揮作用的地方。通過利用多個計算資源，分布式培訓可以進行更快的模型培訓，從而使團隊能夠更快地迭代。在本文中，我們將探討分布式培訓的概念，其重要性，關(guān)鍵策略和工具，以有效地擴展模型培訓。
分布式培訓
分布式培訓是指跨多個計算資源(通常是多個CPU或GPU，有時甚至是多個機器或簇)培訓機器學習模型的過程的技術(shù)。目的是加快訓練過程，處理較大的數(shù)據(jù)集，并將AI模型擴展到單個機器的功能之外。分布式培訓有幾種形式，每種培訓都采用了如何跨多個設(shè)備培訓模型的方法。最常見的策略是數(shù)據(jù)并行性，模型并行性和管道并行性。
1。數(shù)據(jù)并行性
數(shù)據(jù)并行性是分布式培訓最廣泛使用的形式。在數(shù)據(jù)并行性中，數(shù)據(jù)集分為較小的塊，并分布在不同的計算節(jié)點(例如GPU或機器)上。每個節(jié)點在數(shù)據(jù)的各自子集上訓練模型的副本，然后將結(jié)果同步以更新模型權(quán)重。每個節(jié)點都會處理一批數(shù)據(jù)，計算梯度，然后在所有節(jié)點上平均或求和梯度。這使模型可以通過每個小批量數(shù)據(jù)同時更新，從而減少了整體培訓時間。
優(yōu)點
· 輕松縮放到大量機器或GPU。
· 適用于大型數(shù)據(jù)集的培訓。
挑戰(zhàn)
· 跨多個節(jié)點的同步梯度可以引入溝通開銷，這可能會減慢訓練。
· 需要有效的算法來匯總不同節(jié)點的結(jié)果。
2。模型并行性
在模型并行性中，模型本身分為多個節(jié)點或設(shè)備。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不同層或部分放置在不同的GPU或機器上，每個設(shè)備并行處理模型的一部分。
例如，在深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，前幾層可以由一個GPU處理，而中層則由另一個GPU處理，而最終層則由另一個GPU處理。該模型以每個設(shè)備僅需要計算向前通行證和梯度計算的一部分的方式進行劃分。
優(yōu)點
· 對于不適合單個設(shè)備內(nèi)存的極大型號很有用。
· 有助于在多個GPU或節(jié)點上分發(fā)計算。
挑戰(zhàn)
· 與數(shù)據(jù)并行性相比，實施更復雜。
· 引入了更多的設(shè)備間溝通，如果沒有有效處理，可以減慢訓練的速度。
· 需要對模型進行仔細的分區(qū)，以平衡跨設(shè)備的計算負載。
3。管道并行性
在管道并行性中，任務(wù)分為順序階段，每個階段都執(zhí)行了一部分計算。這些階段可以在不同的數(shù)據(jù)上并行工作，從而創(chuàng)建一個任務(wù)管道，其中一個階段的輸出成為下一個階段的輸入。這允許同時處理多個任務(wù)，因為一個階段可以在上一項完成之前開始處理新數(shù)據(jù)。
優(yōu)點
· 改進的吞吐量
· 有效的資源利用
挑戰(zhàn)
· 等待舞臺依賴之間的時間
· 復雜的實現(xiàn)
· 需要分布式培訓
分布式培訓優(yōu)勢
更快的訓練時間
通過在多個GPU或機器上劃分工作量，總訓練時間減少了，從而使數(shù)據(jù)科學家和機器學習工程師可以更頻繁地進行實驗，并更快地在模型上迭代。
處理大型數(shù)據(jù)集
現(xiàn)代的機器學習模型，尤其是深度學習模型，需要大量的數(shù)據(jù)進行訓練。分布式培訓允許數(shù)據(jù)集太大，無法在單臺計算機上放置內(nèi)存，可以通過并行分配數(shù)據(jù)和培訓來處理。
擴展大型模型
一些AI模型太大，無法適應(yīng)單個GPU的記憶。分布式培訓有助于將這些模型擴展到多個GPU中，從而可以訓練復雜的架構(gòu)，例如基于變壓器的模型(例如，GPT，BERT)和大型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
優(yōu)化資源
利用多個GPU或節(jié)點，分布式培訓可以更好地利用可用的硬件，從而使組織能夠擴展其AI基礎(chǔ)架構(gòu)，而無需添加太多開銷。
流行框架
這是支持分布式培訓的幾個深度學習框架中的一些。這些框架簡化了分布式培訓工作的設(shè)置和管理。
1。張量
TensorFlow通過其API提供了用于分布式培訓的內(nèi)置支持tf.distribute.Strategy。 TensorFlow的MirroredStrategy廣泛用于同步數(shù)據(jù)并行性，而在TPUStrategyGoogle的TPU上進行了擴展。
2。Pytorch
Pytorchtorch.nn.DataParallel和torch.nn.parallel.DistributedDataParallel模塊進行分布式培訓。 Pytorch還為多GPU和多節(jié)點培訓提供了本機支持，使其成為分布式培訓工作負載的流行選擇。
3。Horovod
Horovod最初是由Uber開發(fā)的，是針對Tensorflow，Keras和Pytorch的分布式深度學習訓練框架。它使用環(huán)艾爾德斯算法有效地同步了分布式GPU的梯度，并以其可擴展性和易用性而聞名。
4。深速
DeepSpeed由Microsoft開發(fā)，是另一個開源框架，旨在有效地擴展深度學習模型。它優(yōu)化了內(nèi)存使用和計算性能，并支持大規(guī)模的分布式培訓。
分布式培訓的挑戰(zhàn)
盡管分布式培訓提供了巨大的好處，但還有一些挑戰(zhàn)需要考慮。
溝通開銷
在不同設(shè)備之間同步模型參數(shù)和梯度的需求可以引入大量的通信開銷。在大型集群上訓練時，這可能是尤其有問題的。
容錯
在大規(guī)模分布式環(huán)境中，硬件故障或網(wǎng)絡(luò)問題可能會中斷培訓。通過檢查點和自動重試恢復等技術(shù)確保容忍度可以減輕這種風險。
復雜的設(shè)置
建立分布式培訓基礎(chǔ)設(shè)施可能很復雜。正確配置網(wǎng)絡(luò)，同步數(shù)據(jù)，管理資源和調(diào)試可能會耗時且容易出錯。
可伸縮性限制
隨著設(shè)備的數(shù)量的增加，縮放分布式培訓有效地變得具有挑戰(zhàn)性。正確優(yōu)化培訓過程和溝通策略對于保持系統(tǒng)尺度的性能至關(guān)重要。
結(jié)論
分布式培訓已成為訓練大規(guī)模機器學習模型的基石。通過在多個節(jié)點或GPU上分發(fā)計算任務(wù)，分布式培訓可以加速最先進的AI系統(tǒng)的開發(fā)，從而使數(shù)據(jù)科學家可以處理大型數(shù)據(jù)集，訓練更大的模型并更快地迭代。
隨著AI研究繼續(xù)推動可能的界限，分布式培訓將在實現(xiàn)下一代AI模型中發(fā)揮關(guān)鍵作用。通過了解基本面并利用正確的工具，組織可以釋放其AI基礎(chǔ)架構(gòu)的全部潛力，并更快，更有效的AI模型開發(fā)。
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