Il mondo dell'intelligenza artificiale si sta evolvendo a una velocità vertiginosa, sbatti le palpebre e ti perderai il prossimo progresso. Con le dimensioni dei modelli sempre più grandi, ricercatori e sviluppatori sono costantemente alla ricerca di modi per migliorare l’efficienza e le prestazioni dei modelli di intelligenza artificiale. Uno dei modi più semplici per raggiungere questo obiettivo è utilizzare più unità di elaborazione grafica (GPU) o unità di elaborazione tensore (TPU, ne parleremo più avanti nella prossima puntata) per l'addestramento e l'inferenza dell'intelligenza artificiale.
Il mondo dell'intelligenza artificiale si sta evolvendo a una velocità vertiginosa, sbatti le palpebre e ti perderai il prossimo progresso. Con le dimensioni dei modelli sempre più grandi, ricercatori e sviluppatori sono costantemente alla ricerca di modi per migliorare l’efficienza e le prestazioni dei modelli di intelligenza artificiale. Uno dei modi più semplici per raggiungere questo obiettivo è utilizzare più unità di elaborazione grafica (GPU) o unità di elaborazione tensore (TPU, ne parleremo più avanti nella prossima puntata) per l'addestramento e l'inferenza dell'intelligenza artificiale.
Formazione DNN su HP z8 G5 Fury
Basandosi sul nostro ultima puntata di AI In the lab, abbiamo analizzato in modo approfondito e pratico i vantaggi derivanti dalla transizione dall'utilizzo di una singola GPU all'utilizzo di due, e infine quattro, di queste potenti schede nella nostra workstation HP Z8 G5 Fury, con un focus specifico sul parallelismo del modello PyTorch .
Il potere del parallelismo dei modelli
Prima di entrare nello specifico, è essenziale comprendere il concetto di parallelismo. Nel contesto dell’intelligenza artificiale, il parallelismo si riferisce al processo di esecuzione simultanea di più calcoli. Ciò è particolarmente vantaggioso nell’addestramento e nell’inferenza dell’IA, dove è necessario elaborare grandi quantità di dati. PyTorch, una libreria di machine learning open source che utilizziamo in laboratorio, offre il parallelismo dei modelli, che consente la distribuzione di un modello AI su più GPU. Ciò si traduce in tempi di addestramento più rapidi, inferenza più efficiente e capacità di eseguire modelli più grandi e complessi.
Garantire che SLI sia disabilitato è fondamentale
Vantaggi dell'espansione
GPU singola
A partire da una singola GPU, questa configurazione fornisce una solida base per l'addestramento e l'inferenza dell'intelligenza artificiale. L'esecuzione di una singola GPU moderna (o anche vecchia di qualche generazione) in una workstation per lo sviluppo è più che sufficiente per la fase POC. È in grado di gestire una quantità ragionevole di dati e può fornire risultati soddisfacenti per modelli di intelligenza artificiale più piccoli. Tuttavia, con l’aumento della complessità e delle dimensioni dei modelli, una singola GPU potrebbe rapidamente avere difficoltà a tenere il passo, con conseguenti tempi di addestramento più lunghi e inferenza più lenta.
Utilizzo di una singola GPU
Due GPU
Il passaggio a una coppia di GPU può aumentare notevolmente le prestazioni dei modelli IA. Pensaci: il doppio della potenza di elaborazione può ridurre drasticamente i tempi di formazione, aprendo la strada a iterazioni più rapide e a un rapido percorso verso i risultati.
Anche la fase di inferenza ne trae vantaggio, diventando più efficiente e capace di elaborare simultaneamente batch di dati più grandi. In un ambiente del genere, entra in gioco il parallelismo del modello di PyTorch. Distribuisce efficacemente il carico di lavoro tra le due unità, massimizzandone l'utilizzo. È un modo intelligente per garantire che ogni componente hardware abbia il suo peso per ottenere un'operazione di intelligenza artificiale altamente produttiva.
3 volte il divertimento, NVIDIA A6000
Quattro GPU
La scalabilità fino a quattro GPU porta i vantaggi dell'utilizzo multi-GPU a un altro livello. Con una potenza di elaborazione quadruplicata, i modelli di intelligenza artificiale possono essere addestrati e dedotti a velocità senza precedenti. Questa configurazione è particolarmente vantaggiosa per modelli grandi e complessi che richiedono notevoli risorse computazionali. Il parallelismo del modello di PyTorch può distribuire il modello su tutte e quattro le unità, garantendo utilizzo e prestazioni ottimali.
In una workstation, anche l'applicazione manuale dei valori della ventola e dell'orologio può produrre aumenti delle prestazioni di allenamento.
Implementazione in laboratorio
Passare da un'unità singola a una coppia e infine a un quartetto di GPU per l'addestramento e l'inferenza dell'intelligenza artificiale può sbloccare notevoli vantaggi. Grazie al parallelismo dei modelli di PyTorch, questi vantaggi possono essere sfruttati in modo ottimale, producendo modelli IA più rapidi ed efficienti.
Prove ed errori, la pazienza è fondamentale per la formazione AI/ML/DL.
Man mano che la nostra sete di IA più complessa e competente aumenta, l’adozione di più GPU aumenterà senza dubbio di importanza. Nel prossimo articolo mostreremo i miglioramenti in termini di complessità man mano che si aggiunge maggiore potenza di elaborazione e si distribuisce tra i sistemi.
Nota: questo articolo si basa sullo stato attuale di AI e PyTorch a giugno 2023. Per le informazioni più aggiornate, assicurati di controllare il nostro articoli sull'intelligenza artificiale più recenti.
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