El mundo de la Inteligencia Artificial evoluciona a una velocidad de vértigo, parpadea y te perderás el próximo avance. Con los tamaños de los modelos cada vez más grandes, los investigadores y desarrolladores buscan constantemente formas de mejorar la eficiencia y el rendimiento de los modelos de IA. Una de las formas más sencillas de lograr esto es usar varias Unidades de procesamiento de gráficos (GPU) o Unidades de procesamiento de tensor (TPU, más sobre esto en la próxima entrega) para el entrenamiento y la inferencia de IA.
El mundo de la Inteligencia Artificial evoluciona a una velocidad de vértigo, parpadea y te perderás el próximo avance. Con los tamaños de los modelos cada vez más grandes, los investigadores y desarrolladores buscan constantemente formas de mejorar la eficiencia y el rendimiento de los modelos de IA. Una de las formas más sencillas de lograr esto es usar varias Unidades de procesamiento de gráficos (GPU) o Unidades de procesamiento de tensor (TPU, más sobre esto en la próxima entrega) para el entrenamiento y la inferencia de IA.
Capacitación de DNN sobre el HP z8 G5 Fury
Construyendo sobre nuestro última entrega de IA en el laboratorio, nos sumergimos profundamente y analizamos de forma práctica los beneficios de la transición de usar una sola GPU a emplear dos, y eventualmente cuatro, de estas potentes tarjetas en nuestra estación de trabajo HP Z8 G5 Fury, con un enfoque específico en el paralelismo del modelo PyTorch .
El poder del paralelismo de modelos
Antes de sumergirnos en los detalles, es esencial comprender el concepto de paralelismo. En el contexto de la IA, el paralelismo se refiere al proceso de ejecutar múltiples cálculos simultáneamente. Esto es particularmente beneficioso en el entrenamiento y la inferencia de IA, donde se deben procesar grandes cantidades de datos. PyTorch, una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto que empleamos en el laboratorio, ofrece paralelismo de modelos, lo que permite la distribución de un modelo de IA en varias GPU. Esto conduce a tiempos de entrenamiento más rápidos, inferencias más eficientes y la capacidad de ejecutar modelos más grandes y complejos.
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Beneficios de la ampliación
GPU única
Comenzando con una sola GPU, esta configuración proporciona una base sólida para el entrenamiento y la inferencia de IA. Ejecutar una sola GPU moderna (o incluso algunas generaciones) en una estación de trabajo para el desarrollo es más que suficiente para la etapa POC. Es capaz de manejar una cantidad razonable de datos y puede ofrecer resultados satisfactorios para modelos de IA más pequeños. Sin embargo, a medida que aumentan la complejidad y el tamaño de los modelos, una sola GPU podría tener dificultades rápidamente para mantenerse al día, lo que lleva a tiempos de entrenamiento más prolongados e inferencias más lentas.
Utilización de GPU única
Dos GPU
Cambiar a un par de GPU puede mejorar notablemente el rendimiento de los modelos de IA. Piénselo: el doble de la potencia de procesamiento puede reducir drásticamente los tiempos de capacitación, allanando el camino para iteraciones más rápidas y un rápido viaje hacia los resultados.
La etapa de inferencia también se beneficia, ya que se vuelve más eficiente y capaz de procesar lotes de datos más grandes simultáneamente. En tal entorno, entra en juego el paralelismo del modelo de PyTorch. Distribuye eficazmente la carga de trabajo entre las dos unidades, maximizando su uso. Es una forma inteligente de garantizar que cada pieza de hardware tenga su peso para lograr una operación de IA altamente productiva.
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Cuatro GPU
Escalar hasta cuatro GPU lleva los beneficios de la utilización de múltiples GPU a otro nivel. Con el cuádruple de potencia de procesamiento, los modelos de IA se pueden entrenar e inferir a velocidades sin precedentes. Esta configuración es particularmente beneficiosa para modelos grandes y complejos que requieren recursos computacionales sustanciales. El paralelismo del modelo de PyTorch puede distribuir el modelo en las cuatro unidades, lo que garantiza una utilización y un rendimiento óptimos.
En una estación de trabajo, la aplicación manual de los valores del ventilador y del reloj también puede generar aumentos en el rendimiento del entrenamiento.
Implementación en el laboratorio
Pasar de una unidad individual a un dúo y, finalmente, a un cuarteto de GPU para el entrenamiento y la inferencia de IA puede generar ventajas considerables. Gracias al paralelismo de modelos de PyTorch, estos beneficios se pueden aprovechar de manera óptima, produciendo modelos de IA más rápidos y eficientes.
Prueba y error, la paciencia es clave con AI/ML/DL Training.
A medida que aumenta nuestra sed de IA más compleja y competente, la adopción de múltiples GPU sin duda crecerá en importancia. En el próximo artículo, mostraremos las mejoras de complejidad a medida que agrega más potencia de procesamiento y la distribuye entre sistemas.
Nota: este artículo se basa en el estado actual de AI y PyTorch a partir de junio de 2023. Para obtener la información más actualizada, asegúrese de consultar nuestro artículos de IA más recientes.
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