Die Welt der künstlichen Intelligenz entwickelt sich rasant weiter. Zwinkern Sie, Sie werden den nächsten Fortschritt verpassen. Da die Modellgrößen immer größer werden, suchen Forscher und Entwickler ständig nach Möglichkeiten, die Effizienz und Leistung von KI-Modellen zu verbessern. Eine der einfachsten Möglichkeiten, dies zu erreichen, ist die Verwendung mehrerer Grafikverarbeitungseinheiten (GPUs) oder Tensorverarbeitungseinheiten (TPUs, mehr dazu im nächsten Teil) für das KI-Training und die Inferenzierung.
Die Welt der künstlichen Intelligenz entwickelt sich rasant weiter. Zwinkern Sie, Sie werden den nächsten Fortschritt verpassen. Da die Modellgrößen immer größer werden, suchen Forscher und Entwickler ständig nach Möglichkeiten, die Effizienz und Leistung von KI-Modellen zu verbessern. Eine der einfachsten Möglichkeiten, dies zu erreichen, ist die Verwendung mehrerer Grafikverarbeitungseinheiten (GPUs) oder Tensorverarbeitungseinheiten (TPUs, mehr dazu im nächsten Teil) für das KI-Training und die Inferenzierung.
DNN-Training auf dem HP z8 G5 Fury
Aufbauend auf unserem letzte Folge von AI In the labhaben wir uns eingehend und praxisnah mit den Vorteilen des Übergangs von der Verwendung einer einzelnen GPU zur Verwendung von zwei und schließlich vier dieser leistungsstarken Karten in unserer HP Z8 G5 Fury-Workstation befasst, mit besonderem Schwerpunkt auf der PyTorch-Modellparallelität .
Die Kraft der Modellparallelität
Bevor wir uns mit den Einzelheiten befassen, ist es wichtig, das Konzept der Parallelität zu verstehen. Im Kontext der KI bezieht sich Parallelität auf den Prozess der gleichzeitigen Ausführung mehrerer Berechnungen. Dies ist insbesondere beim KI-Training und -Inferencing von Vorteil, wo große Datenmengen verarbeitet werden müssen. PyTorch, eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen, die wir im Labor verwenden, bietet Modellparallelität, die die Verteilung eines KI-Modells auf mehrere GPUs ermöglicht. Dies führt zu kürzeren Trainingszeiten, effizienterer Schlussfolgerung und der Möglichkeit, größere, komplexere Modelle auszuführen.
Es ist wichtig, sicherzustellen, dass SLI deaktiviert ist
Vorteile einer Skalierung
Einzelne GPU
Ausgehend von einer einzelnen GPU bietet dieses Setup eine solide Grundlage für KI-Training und Inferenzierung. Der Betrieb einer einzelnen modernen (oder sogar ein paar Generationen alten) GPU auf einer Workstation für die Entwicklung ist für die POC-Phase mehr als ausreichend. Es ist in der Lage, eine angemessene Datenmenge zu verarbeiten und kann für kleinere KI-Modelle zufriedenstellende Ergebnisse liefern. Wenn jedoch die Komplexität und Größe der Modelle zunimmt, kann es für eine einzelne GPU schnell schwierig werden, mitzuhalten, was zu längeren Trainingszeiten und langsameren Inferenzen führt.
Einzelne GPU-Auslastung
Zwei GPUs
Der Wechsel zu einem GPU-Paar kann die Leistung von KI-Modellen deutlich steigern. Denken Sie darüber nach: Die doppelte Rechenleistung kann die Trainingszeiten drastisch verkürzen und so den Weg für schnellere Iterationen und einen schnellen Weg zu Ergebnissen ebnen.
Auch die Inferenzphase profitiert davon, da sie effizienter wird und größere Datenmengen gleichzeitig verarbeiten kann. In einer solchen Umgebung kommt die Modellparallelität von PyTorch ins Spiel. Es verteilt die Arbeitslast effektiv auf die beiden Einheiten und maximiert so deren Nutzung. Dies ist eine intelligente Methode, um sicherzustellen, dass jede Hardware ihr Gewicht trägt, um einen hochproduktiven KI-Betrieb zu erreichen.
3x so viel Spaß, NVIDIA A6000
Vier GPUs
Die Skalierung auf bis zu vier GPUs bringt die Vorteile der Multi-GPU-Nutzung auf ein neues Niveau. Mit der Vervierfachung der Rechenleistung können KI-Modelle mit beispielloser Geschwindigkeit trainiert und abgeleitet werden. Dieser Aufbau ist besonders vorteilhaft für große, komplexe Modelle, die erhebliche Rechenressourcen erfordern. Die Modellparallelität von PyTorch kann das Modell auf alle vier Einheiten verteilen und so eine optimale Nutzung und Leistung gewährleisten.
An einer Workstation kann die Anwendung manueller Lüfter- und Uhrwerte auch zu einer Steigerung der Trainingsleistung führen.
Implementierung im Labor
Der Übergang von einer Einzeleinheit zu einem Duo und schließlich zu einem Quartett von GPUs für KI-Training und -Inferenz kann erhebliche Vorteile mit sich bringen. Dank der Modellparallelität von PyTorch können diese Vorteile optimal genutzt werden, was zu schnelleren und effizienteren KI-Modellen führt.
Versuch und Irrtum und Geduld sind der Schlüssel zum KI/ML/DL-Training.
Da unser Verlangen nach komplexerer und kompetenterer KI wächst, wird die Einführung mehrerer GPUs zweifellos an Bedeutung gewinnen. Im nächsten Artikel werden wir die Komplexitätsverbesserungen vorstellen, wenn Sie mehr Rechenleistung hinzufügen und auf mehrere Systeme verteilen.
Hinweis: Dieser Artikel basiert auf dem aktuellen Stand von KI und PyTorch im Juni 2023. Die aktuellsten Informationen finden Sie auf unserer Seite Neueste KI-Artikel.
Beteiligen Sie sich an StorageReview
Newsletter | YouTube | Podcast iTunes/Spotify | Instagram | Twitter | TikTok | RSS Feed
