ວິທີການໃຊ້ NVIDIA GPU ສຳລັບການຝຶກອົບຮົມ AI

ວິທີການໃຊ້ NVIDIA GPU ສຳລັບການຝຶກອົບຮົມ AI [ວິດີໂອ ແລະ ແບບສອບຖາມ]

ຄຳຕອບສັ້ນໆ: ໃຊ້ GPU NVIDIA ສຳລັບການຝຶກອົບຮົມ AI ໂດຍການຢືນຢັນວ່າໄດຣເວີ ແລະ GPU ສາມາດເບິ່ງເຫັນໄດ້ດ້ວຍ nvidia-smi, ຈາກນັ້ນຕິດຕັ້ງ framework/CUDA stack ທີ່ເຂົ້າກັນໄດ້ ແລະ ດຳເນີນການທົດສອບ “model + batch on cuda” ຂະໜາດນ້ອຍ. ຖ້າທ່ານໃຊ້ໜ່ວຍຄວາມຈຳໝົດ, ໃຫ້ຫຼຸດຂະໜາດ batch ແລະ ໃຊ້ຄວາມແມ່ນຍຳປະສົມ, ໃນຂະນະທີ່ຕິດຕາມການນຳໃຊ້, ໜ່ວຍຄວາມຈຳ ແລະ ອຸນຫະພູມ.

ບົດຮຽນຫຼັກ:

ການກວດສອບພື້ນຖານ: ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍ nvidia-smi; ແກ້ໄຂການເບິ່ງເຫັນໄດຣເວີກ່ອນທີ່ທ່ານຈະຕິດຕັ້ງເຟຣມເວີກ.

ຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ຂອງ Stack: ຮັກສາໄດຣເວີ, ຣັນໄທມ໌ CUDA, ແລະ ເວີຊັນເຟຣມເວີກໃຫ້ສອດຄ່ອງກັນເພື່ອປ້ອງກັນການຂັດຂ້ອງ ແລະ ການຕິດຕັ້ງທີ່ບໍ່ສະດວກ.

ຄວາມສຳເລັດເລັກນ້ອຍ: ຢືນຢັນການສົ່ງຕໍ່ຄັ້ງດຽວທີ່ເຮັດວຽກຢູ່ໃນ CUDA ກ່ອນທີ່ທ່ານຈະຂະຫຍາຍການທົດລອງ.

ລະບຽບວິໄນ VRAM: ອີງໃສ່ຄວາມແມ່ນຍໍາແບບປະສົມ, ການສະສົມ gradient, ແລະ checkpointing ເພື່ອໃຫ້ເໝາະສົມກັບຮູບແບບຂະໜາດໃຫຍ່.

ນິໄສການຕິດຕາມກວດກາ: ຕິດຕາມການນຳໃຊ້, ຮູບແບບຄວາມຈຳ, ພະລັງງານ ແລະ ອຸນຫະພູມ ເພື່ອໃຫ້ທ່ານສັງເກດເຫັນບັນຫາທີ່ຕິດຂັດໄດ້ແຕ່ຫົວທີ.

ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:

🔗 ວິທີການສ້າງຕົວແທນ AI
ອອກແບບຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ, ເຄື່ອງມື, ໜ່ວຍຄວາມຈຳ ແລະ ລະບົບປ້ອງກັນຄວາມປອດໄພຂອງຕົວແທນຂອງທ່ານ.

🔗 ວິທີການນຳໃຊ້ຮູບແບບ AI
ຕັ້ງຄ່າສະພາບແວດລ້ອມ, ຮູບແບບການຫຸ້ມຫໍ່, ແລະຈັດສົ່ງໄປສູ່ການຜະລິດຢ່າງໜ້າເຊື່ອຖື.

🔗 ວິທີການວັດແທກປະສິດທິພາບ AI
ເລືອກຕົວຊີ້ວັດ, ດຳເນີນການປະເມີນຜົນ ແລະ ຕິດຕາມປະສິດທິພາບຕາມການເວລາ.

🔗 ວິທີການອັດຕະໂນມັດວຽກງານດ້ວຍ AI
ເຮັດໃຫ້ວຽກງານທີ່ຊ້ຳໆເປັນອັດຕະໂນມັດດ້ວຍການກະຕຸ້ນເຕືອນ, ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ ແລະ ການເຊື່ອມໂຍງ.

1) ພາບລວມ - ສິ່ງທີ່ເຈົ້າກຳລັງເຮັດເມື່ອເຈົ້າ “ຝຶກຊ້ອມກ່ຽວກັບ GPU” 🧠⚡

ເມື່ອທ່ານຝຶກອົບຮົມຮູບແບບ AI, ສ່ວນຫຼາຍແລ້ວທ່ານກຳລັງເຮັດການຄິດໄລ່ matrix ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. GPU ຖືກສ້າງຂຶ້ນສຳລັບການເຮັດວຽກແບບຂະໜານນັ້ນ, ສະນັ້ນ frameworks ເຊັ່ນ PyTorch, TensorFlow, ແລະ JAX ສາມາດໂອນພາລະໜັກໃຫ້ກັບ GPU ໄດ້. (ເອກະສານ PyTorch CUDA, ການຕິດຕັ້ງ TensorFlow (pip), JAX Quickstart)

ໃນທາງປະຕິບັດ, “ການໃຊ້ NVIDIA GPUs ສຳລັບການຝຶກອົບຮົມ” ໂດຍປົກກະຕິແລ້ວໝາຍເຖິງ:

  • ພາລາມິເຕີຂອງຮູບແບບຂອງທ່ານອາໄສຢູ່ (ສ່ວນຫຼາຍແມ່ນ) ໃນ GPU VRAM

  • ກຸ່ມຂອງທ່ານຈະຖືກຍ້າຍຈາກ RAM ໄປຫາ VRAM ໃນແຕ່ລະບາດກ້າວ

  • ການ Forward pass ແລະ backprop ຂອງທ່ານເຮັດວຽກຢູ່ໃນ kernel CUDA (ຄູ່ມືການຂຽນໂປຣແກຣມ CUDA)

  • ການອັບເດດເຄື່ອງມືເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງທ່ານເກີດຂຶ້ນໃນ GPU (ໂດຍຫລັກການແລ້ວ)

  • ເຈົ້າຕິດຕາມກວດກາອຸນຫະພູມ, ໜ່ວຍຄວາມຈຳ, ການນຳໃຊ້ ດັ່ງນັ້ນເຈົ້າຈຶ່ງບໍ່ແຕ່ງກິນຫຍັງເລີຍ 🔥 (ເອກະສານ NVIDIA nvidia-smi)

ຖ້າສິ່ງນັ້ນຟັງຄືວ່າຫຼາຍ, ຢ່າກັງວົນ. ສ່ວນຫຼາຍແມ່ນລາຍການກວດສອບ ແລະ ນິໄສບາງຢ່າງທີ່ເຈົ້າສ້າງຂຶ້ນໃນໄລຍະເວລາ.

2) ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ການຕັ້ງຄ່າການຝຶກອົບຮົມ AI NVIDIA GPU ລຸ້ນດີ 🤌

ນີ້ແມ່ນພາກສ່ວນ “ຢ່າສ້າງເຮືອນໃສ່ວຸ້ນ”. ການຕັ້ງຄ່າທີ່ດີສຳລັບ ວິທີການໃຊ້ GPU NVIDIA ສຳລັບການຝຶກອົບຮົມ AI ແມ່ນການຕັ້ງຄ່າທີ່ມີຄວາມໂດດເດັ່ນຕ່ຳ. ມີຄວາມໂດດເດັ່ນຕ່ຳແມ່ນໝັ້ນຄົງ. ໝັ້ນຄົງແມ່ນໄວ. ໄວແມ່ນ…ດີ, ໄວ 😄

ການຕັ້ງຄ່າການຝຶກອົບຮົມທີ່ແຂງແກ່ນມັກຈະມີ:

  • VRAM ພຽງພໍ ສຳລັບຂະໜາດ batch + model + ສະຖານະ optimizer ຂອງທ່ານ

    • VRAM ແມ່ນຄືກັບພື້ນທີ່ກະເປົ໋າເດີນທາງ. ເຈົ້າສາມາດຫຸ້ມຫໍ່ໄດ້ຢ່າງສະຫຼາດກວ່າ, ແຕ່ເຈົ້າບໍ່ສາມາດຫຸ້ມຫໍ່ໄດ້ຢ່າງບໍ່ມີຂອບເຂດ.

  • ຊຸດຊອບແວທີ່ກົງກັນ (ໄດຣເວີ + CUDA runtime + ຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ຂອງເຟຣມເວີກ) (PyTorch Get Started (ຕົວເລືອກ CUDA), ການຕິດຕັ້ງ TensorFlow (pip))

  • ການເກັບຮັກສາໄວ (NVMe ຊ່ວຍໄດ້ຫຼາຍສຳລັບຊຸດຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່)

  • CPU + RAM ທີ່ເໝາະສົມ ດັ່ງນັ້ນການໂຫຼດຂໍ້ມູນຈະບໍ່ເຮັດໃຫ້ GPU ຂາດພະລັງງານ (ຄູ່ມືການປັບແຕ່ງປະສິດທິພາບ PyTorch)

  • ຄວາມເຢັນ ແລະ ພະລັງງານທີ່ພຽງພໍສຳລັບຫົວ (ຖືກປະເມີນຄ່າຕໍ່າເກີນໄປຈົນກວ່າມັນຈະບໍ່ແມ່ນ 😬)

  • ສະພາບແວດລ້ອມທີ່ສາມາດຜະລິດຄືນໄດ້ (venv/conda ຫຼື ຕູ້ຄອນເທນເນີ) ດັ່ງນັ້ນການອັບເກຣດຈຶ່ງບໍ່ກາຍເປັນຄວາມວຸ້ນວາຍ (ພາບລວມຂອງ NVIDIA Container Toolkit)

ແລະອີກຢ່າງໜຶ່ງທີ່ຄົນເຮົາມັກລືມ:

  • ນິໄສການຕິດຕາມກວດກາ - ທ່ານກວດສອບໜ່ວຍຄວາມຈຳ GPU ແລະ ການນຳໃຊ້ຄືກັບວ່າທ່ານກວດສອບກະຈົກໃນຂະນະທີ່ຂັບລົດ. (ເອກະສານ NVIDIA nvidia-smi)

3) ຕາຕະລາງປຽບທຽບ - ວິທີທີ່ນິຍົມໃນການຝຶກອົບຮົມດ້ວຍ NVIDIA GPUs (ພ້ອມດ້ວຍຄວາມແປກປະຫຼາດ) 📊

ຂ້າງລຸ່ມນີ້ແມ່ນແບບຟອມສະຫຼຸບສັ້ນໆກ່ຽວກັບ "ອັນໃດທີ່ເໝາະສົມ?". ລາຄາແມ່ນຫຍາບຄາຍ (ເພາະວ່າຄວາມເປັນຈິງແຕກຕ່າງກັນ), ແລະແມ່ນແລ້ວໜຶ່ງໃນຫ້ອງເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນມີການເຄື່ອນໄຫວເລັກນ້ອຍ, ໂດຍເຈດຕະນາ.

ເຄື່ອງມື / ວິທີການ ດີທີ່ສຸດສຳລັບ ລາຄາ ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງໃຊ້ໄດ້ (ສ່ວນຫຼາຍແມ່ນ)
PyTorch (ວານິລາ) PyTorch ຄົນສ່ວນໃຫຍ່, ໂຄງການສ່ວນໃຫຍ່ ຟຣີ ລະບົບນິເວດທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ, ຂະໜາດໃຫຍ່, ການດີບັກງ່າຍ - ທຸກຄົນລ້ວນແຕ່ມີຄວາມຄິດເຫັນ
ເອກະສານ PyTorch Lightning Lightning ທີມງານ, ການຝຶກອົບຮົມທີ່ມີໂຄງສ້າງ ຟຣີ ຫຼຸດຜ່ອນຮູບແບບການໃຊ້ງານ, ວົງຈອນທີ່ສະອາດກວ່າ; ບາງຄັ້ງຮູ້ສຶກຄືກັບ "ມະຫັດສະຈັນ", ຈົນກວ່າມັນຈະບໍ່ແມ່ນ
ເອກະສານຄູຝຶກສອນກ່ຽວ ກັບ Hugging Face Transformers + Trainer ການປັບແຕ່ງ NLP + LLM ຟຣີ ການຝຶກອົບຮົມທີ່ມາພ້ອມກັບແບັດເຕີຣີ, ຄ່າເລີ່ມຕົ້ນທີ່ດີເລີດ, ໄຊຊະນະໄວ 👍
ເອກະສານເລັ່ງ ລັດ ຫຼາຍ GPU ໂດຍບໍ່ມີຄວາມເຈັບປວດ ຟຣີ ເຮັດໃຫ້ DDP ບໍ່ໜ້າລຳຄານ, ດີສຳລັບການຂະຫຍາຍໂດຍບໍ່ຕ້ອງຂຽນທຸກຢ່າງຄືນໃໝ່
DeepSpeed ​​ZeRO ຮູບແບບໃຫຍ່, ເຄັດລັບຄວາມຊົງຈຳ ຟຣີ ZeRO, offload, scaling - ອາດຈະຫຍຸ້ງຍາກແຕ່ກໍ່ໜ້າພໍໃຈເມື່ອມັນຄລິກ
TensorFlow + Keras TF ທໍ່ສົ່ງການຜະລິດ ຟຣີ ເຄື່ອງມືທີ່ເຂັ້ມແຂງ, ເລື່ອງການນຳໃຊ້ທີ່ດີ; ບາງຄົນມັກມັນ, ບາງຄົນກໍ່ບໍ່ມັກຢ່າງງຽບໆ
JAX + Flax JAX Quickstart / ເອກະສານ Flax ການຄົ້ນຄວ້າ + ຄວາມຮູ້ຄວາມໄວ ຟຣີ ການລວບລວມ XLA ສາມາດໄວຫຼາຍ, ແຕ່ການ debugging ສາມາດຮູ້ສຶກ…ບໍ່ມີຕົວຕົນ
ຂອງ NVIDIA NeMo NeMo ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກການປາກເວົ້າ + LLM ຟຣີ ການຊ້ອນກັນທີ່ປັບປຸງໃຫ້ດີທີ່ສຸດໂດຍ NVIDIA, ສູດອາຫານທີ່ດີ - ຮູ້ສຶກຄືກັບການແຕ່ງກິນດ້ວຍເຕົາອົບທີ່ທັນສະໄໝ 🍳
ພາບລວມຂອງຊຸດເຄື່ອງ ມື Docker + NVIDIA Container Toolkit ສະພາບແວດລ້ອມທີ່ສາມາດຜະລິດຄືນໄດ້ ຟຣີ "ເຮັດວຽກຢູ່ໃນເຄື່ອງຂອງຂ້ອຍ" ກາຍເປັນ "ເຮັດວຽກຢູ່ໃນເຄື່ອງຂອງພວກເຮົາ" (ສ່ວນຫຼາຍແມ່ນ, ອີກເທື່ອໜຶ່ງ)

4) ຂັ້ນຕອນທີໜຶ່ງ - ຢືນຢັນວ່າ GPU ຂອງທ່ານຖືກເບິ່ງເຫັນຢ່າງຖືກຕ້ອງ 🕵️‍♂️

ກ່ອນທີ່ທ່ານຈະຕິດຕັ້ງສິ່ງຂອງຫຼາຍຢ່າງ, ໃຫ້ກວດສອບພື້ນຖານກ່ອນ.

ສິ່ງທີ່ເຈົ້າຢາກໃຫ້ເປັນຄວາມຈິງ:

  • ເຄື່ອງເຫັນ GPU

  • ໄດຣເວີ NVIDIA ຖືກຕິດຕັ້ງຢ່າງຖືກຕ້ອງ

  • GPU ບໍ່ໄດ້ຕິດຢູ່ກັບການເຮັດສິ່ງອື່ນ

  • ສາມາດສອບຖາມໄດ້ຢ່າງໜ້າເຊື່ອຖື

ການກວດສອບແບບຄລາສສິກແມ່ນ:

ສິ່ງທີ່ທ່ານກຳລັງຊອກຫາ:

  • ຊື່ GPU (ເຊັ່ນ: RTX, A-series, ແລະອື່ນໆ)

  • ເວີຊັນໄດຣເວີ

  • ການໃຊ້ໜ່ວຍຄວາມຈຳ

  • ຂະບວນການແລ່ນ (ເອກະສານ NVIDIA nvidia-smi)

ຖ້າ nvidia-smi ລົ້ມເຫຼວ, ໃຫ້ຢຸດຢູ່ທີ່ນັ້ນ. ຢ່າຕິດຕັ້ງ frameworks ເທື່ອ. ມັນຄືກັບການພະຍາຍາມອົບເຂົ້າຈີ່ໃນເວລາທີ່ເຕົາອົບຂອງເຈົ້າບໍ່ໄດ້ສຽບປລັກ. (NVIDIA System Management Interface (NVSMI))

ໝາຍເຫດເລັກນ້ອຍຂອງມະນຸດ: ບາງຄັ້ງ nvidia-smi ໃຊ້ໄດ້ແຕ່ການຝຶກອົບຮົມຂອງເຈົ້າຍັງລົ້ມເຫຼວເພາະວ່າ CUDA runtime ທີ່ໃຊ້ໂດຍ framework ຂອງເຈົ້າບໍ່ກົງກັບຄວາມຄາດຫວັງຂອງໄດຣເວີ. ນັ້ນບໍ່ແມ່ນເຈົ້າໂງ່. ນັ້ນແມ່ນ…ພຽງແຕ່ວິທີທີ່ມັນເປັນ 😭 (PyTorch Get Started (CUDA selector), TensorFlow install (pip))

5) ສ້າງຊຸດຊອບແວ - ໄດຣເວີ, CUDA, cuDNN, ແລະ “ການເຕັ້ນລຳທີ່ເຂົ້າກັນໄດ້” 💃

ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ຄົນເຮົາເສຍເວລາຫຼາຍຊົ່ວໂມງ. ເຄັດລັບຄື: ເລືອກເສັ້ນທາງແລະຍຶດໝັ້ນກັບມັນ.

ທາງເລືອກ A: CUDA ທີ່ມາພ້ອມກັບ Framework (ມັກຈະງ່າຍທີ່ສຸດ)

ໂປຣແກຣມ PyTorch ຫຼາຍໂປຣແກຣມມາພ້ອມກັບ CUDA runtime ຂອງຕົນເອງ, ຊຶ່ງໝາຍຄວາມວ່າທ່ານບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງມີຊຸດເຄື່ອງມື CUDA ເຕັມຮູບແບບຕິດຕັ້ງໄວ້ທົ່ວລະບົບ. ສ່ວນຫຼາຍແລ້ວທ່ານພຽງແຕ່ຕ້ອງການໄດຣເວີ NVIDIA ທີ່ເຂົ້າກັນໄດ້. (PyTorch Get Started (ຕົວເລືອກ CUDA), PyTorch ລຸ້ນກ່ອນໜ້ານີ້ (ລໍ້ CUDA))

ຂໍ້ດີ:

  • ຊິ້ນສ່ວນທີ່ເຄື່ອນທີ່ໜ້ອຍລົງ

  • ຕິດຕັ້ງງ່າຍຂຶ້ນ

  • ສາມາດຜະລິດຄືນໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນຕາມສະພາບແວດລ້ອມ

ຂໍ້ເສຍ:

  • ຖ້າທ່ານປະສົມປະສານສະພາບແວດລ້ອມຕ່າງໆຢ່າງບໍ່ເປັນທາງການ, ທ່ານອາດຈະສັບສົນ

ທາງເລືອກ B: ຊຸດເຄື່ອງມື CUDA ຂອງລະບົບ (ຄວບຄຸມເພີ່ມເຕີມ)

ເຈົ້າຕິດຕັ້ງຊຸດເຄື່ອງມື CUDA ໃນລະບົບ ແລະ ຈັດລຽງທຸກຢ່າງໃຫ້ກົງກັບມັນ. (ເອກະສານ CUDA Toolkit)

ຂໍ້ດີ:

  • ການຄວບຄຸມເພີ່ມເຕີມສຳລັບການສ້າງແບບກຳນົດເອງ, ເຄື່ອງມືພິເສດບາງຢ່າງ

  • ສະດວກສຳລັບການລວບລວມບາງ ops

ຂໍ້ເສຍ:

  • ວິທີການເພີ່ມເຕີມໃນການບໍ່ກົງກັບເວີຊັນ ແລະ ຮ້ອງໄຫ້ຢ່າງງຽບໆ

cuDNN ແລະ NCCL, ໃນແງ່ຂອງມະນຸດ

  • cuDNN ເລັ່ງການຮຽນຮູ້ແບບເລິກເຊິ່ງ (convolutions, RNN bits, ແລະອື່ນໆ) (ເອກະສານ NVIDIA cuDNN)

  • NCCL ແມ່ນຫ້ອງສະໝຸດ “ການສື່ສານ GPU ກັບ GPU” ທີ່ໄວທີ່ສຸດສຳລັບການຝຶກອົບຮົມຫຼາຍ GPU (ພາບລວມຂອງ NCCL)

ຖ້າທ່ານເຮັດການຝຶກອົບຮົມຫຼາຍ GPU, NCCL ແມ່ນເພື່ອນທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງທ່ານ - ແລະບາງຄັ້ງກໍ່ເປັນເພື່ອນຮ່ວມຫ້ອງທີ່ມີອາລົມດີຂອງທ່ານ. (ພາບລວມຂອງ NCCL)

6) ການຝຶກຊ້ອມ GPU ຄັ້ງທຳອິດຂອງເຈົ້າ (ຕົວຢ່າງແນວຄິດຂອງ PyTorch) ✅🔥

ເພື່ອຕິດຕາມ ວິທີການໃຊ້ NVIDIA GPU ສຳລັບການຝຶກອົບຮົມ AI, ທ່ານບໍ່ຕ້ອງການໂຄງການໃຫຍ່ໆກ່ອນ. ທ່ານຕ້ອງການຄວາມສຳເລັດເລັກນ້ອຍ.

ແນວຄວາມຄິດຫຼັກ:

  • ກວດຫາອຸປະກອນ

  • ຍ້າຍຮູບແບບໄປຫາ GPU

  • ຍ້າຍ tensor ໄປຫາ GPU

  • ຢືນຢັນວ່າການສົ່ງຕໍ່ດຳເນີນການຢູ່ທີ່ນັ້ນ (ເອກະສານ PyTorch CUDA)

ສິ່ງທີ່ຂ້ອຍກວດສອບສະຕິສະເໝີແຕ່ຫົວທີ:

ຄຳຖາມທົ່ວໄປທີ່ວ່າ "ເປັນຫຍັງມັນຊ້າ?" ເຂົ້າໃຈຜິດ

  • ຕົວໂຫຼດຂໍ້ມູນຂອງເຈົ້າຊ້າເກີນໄປ (GPU ລໍຖ້າຢູ່) (ຄູ່ມືການປັບແຕ່ງປະສິດທິພາບ PyTorch)

  • ເຈົ້າລືມຍ້າຍຂໍ້ມູນໄປຫາ GPU (ອຸ້ຍ)

  • ຂະໜາດຂອງຊຸດມີຂະໜາດນ້ອຍ (GPU ບໍ່ໄດ້ໃຊ້ປະໂຫຍດ)

  • ທ່ານກຳລັງປະມວນຜົນ CPU ລ່ວງໜ້າຢ່າງໜັກຢູ່ໃນຂັ້ນຕອນການຝຶກອົບຮົມ

ນອກຈາກນັ້ນ, ແມ່ນແລ້ວ, GPU ຂອງເຈົ້າມັກຈະເບິ່ງຄືວ່າ "ບໍ່ຫຍຸ້ງຫຼາຍ" ຖ້າບັນຫາແມ່ນຂໍ້ມູນ. ມັນຄືກັບການຈ້າງຄົນຂັບລົດແຂ່ງແລ້ວໃຫ້ພວກເຂົາລໍຖ້ານໍ້າມັນທຸກໆຮອບ.

7) ເກມ VRAM - ຂະໜາດເປັນຊຸດ, ຄວາມແມ່ນຍຳປະສົມ, ແລະ ບໍ່ລະເບີດ 💥🧳

ບັນຫາການຝຶກອົບຮົມຕົວຈິງສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນຂຶ້ນກັບຄວາມຊົງຈຳ. ຖ້າທ່ານຮຽນຮູ້ທັກສະໜຶ່ງ, ໃຫ້ຮຽນຮູ້ການຈັດການ VRAM.

ວິທີໄວໃນການຫຼຸດຜ່ອນການໃຊ້ໜ່ວຍຄວາມຈຳ

  • ຄວາມແມ່ນຍຳປະສົມ (FP16/BF16)

  • ການສະສົມລະດັບຄວາມຊັນ

  • ຄວາມຍາວຂອງລຳດັບ / ຂະໜາດການຕັດທີ່ນ້ອຍກວ່າ

    • ໂຫດຮ້າຍແຕ່ມີປະສິດທິພາບ

  • ຈຸດກວດສອບການເປີດໃຊ້ງານ

    • ການຄ້າການຄິດໄລ່ສຳລັບໜ່ວຍຄວາມຈຳ (ຄິດໄລ່ການເປີດໃຊ້ງານຄືນໃໝ່ໃນລະຫວ່າງການຍ້ອນກັບ) (torch.utils.checkpoint)

  • ໃຊ້ຕົວເພີ່ມປະສິດທິພາບທີ່ເບົາກວ່າ

    • ຕົວເພີ່ມປະສິດທິພາບບາງອັນເກັບຮັກສາສະຖານະພິເສດທີ່ກັດ VRAM

ຊ່ວງເວລາ “ເປັນຫຍັງ VRAM ຍັງເຕັມຫຼັງຈາກຂ້ອຍຢຸດ?”

ເຟຣມເວີກມັກ ຈະເກັບຂໍ້ມູນໄວ້ໃນໜ່ວຍຄວາມຈຳ ເພື່ອປະສິດທິພາບ. ນີ້ແມ່ນເລື່ອງປົກກະຕິ. ມັນເບິ່ງຄືວ່າໜ້າຢ້ານແຕ່ມັນບໍ່ແມ່ນການຮົ່ວໄຫຼສະເໝີໄປ. ເຈົ້າຮຽນຮູ້ທີ່ຈະອ່ານຮູບແບບຕ່າງໆ. (PyTorch CUDA semantics: caching allocator)

ນິໄສປະຕິບັດ:

  • ເບິ່ງໜ່ວຍຄວາມຈຳທີ່ຈັດສັນໄວ້ ທຽບກັບ ໜ່ວຍຄວາມຈຳທີ່ສະຫງວນໄວ້ (ສະເພາະເຟຣມເວີກ) (PyTorch CUDA semantics: caching allocator)

  • ຢ່າຕົກໃຈກັບຕົວເລກທຳອິດທີ່ໜ້າຢ້ານ 😅

8) ເຮັດໃຫ້ GPU ເຮັດວຽກໄດ້ແທ້ - ການປັບແຕ່ງປະສິດທິພາບທີ່ຄຸ້ມຄ່າກັບເວລາຂອງທ່ານ 🏎️

ການເຮັດໃຫ້ "ການຝຶກອົບຮົມ GPU ເຮັດວຽກ" ແມ່ນຂັ້ນຕອນທີໜຶ່ງ. ການເຮັດໃຫ້ມັນ ໄວ ແມ່ນຂັ້ນຕອນທີສອງ.

ການເພີ່ມປະສິດທິພາບທີ່ມີຜົນກະທົບສູງ

ອຸປະສັກທີ່ຖືກມອງຂ້າມຫຼາຍທີ່ສຸດ

ການເກັບຮັກສາ ແລະ ຂັ້ນຕອນການປະມວນຜົນກ່ອນຂອງທ່ານ. ຖ້າຊຸດຂໍ້ມູນຂອງທ່ານມີຂະໜາດໃຫຍ່ ແລະ ເກັບໄວ້ໃນແຜ່ນດິດທີ່ຊ້າ, GPU ຂອງທ່ານຈະກາຍເປັນເຄື່ອງເຮັດຄວາມຮ້ອນພື້ນທີ່ທີ່ມີລາຄາແພງ. ເຄື່ອງເຮັດຄວາມຮ້ອນພື້ນທີ່ທີ່ກ້າວໜ້າຫຼາຍ ແລະ ເຫຼື້ອມເປັນເງົາງາມຫຼາຍ.

ນອກຈາກນັ້ນ, ຂໍສາລະພາບເລັກນ້ອຍ: ຂ້ອຍໄດ້ "ປັບປຸງ" ຮູບແບບເປັນເວລາໜຶ່ງຊົ່ວໂມງ ແຕ່ກໍ່ຮູ້ວ່າການບັນທຶກແມ່ນຈຸດທີ່ເຮັດໃຫ້ເກີດບັນຫາ. ການພິມຫຼາຍເກີນໄປສາມາດເຮັດໃຫ້ການຝຶກອົບຮົມຊ້າລົງ. ແມ່ນແລ້ວ, ມັນສາມາດເຮັດໄດ້.

9) ການຝຶກອົບຮົມຫຼາຍ GPU - DDP, NCCL, ແລະ ການຂະຫຍາຍໂດຍບໍ່ມີຄວາມວຸ້ນວາຍ 🧩🤝

ເມື່ອທ່ານຕ້ອງການຄວາມໄວຫຼາຍຂຶ້ນ ຫຼື ຮຸ່ນທີ່ໃຫຍ່ກວ່າ, ທ່ານກໍ່ໃຊ້ multi-GPU. ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ສິ່ງຕ່າງໆກາຍເປັນເລື່ອງທີ່ໜ້າຕື່ນເຕັ້ນ.

ວິທີການທົ່ວໄປ

  • ຂໍ້ມູນຂະໜານ (DDP)

    • ແບ່ງກຸ່ມຕ່າງໆໃນທົ່ວ GPU, ຊິ້ງຄ່າ gradients

    • ໂດຍປົກກະຕິແລ້ວຕົວເລືອກ "ດີ" ຕາມຄ່າເລີ່ມຕົ້ນ (ເອກະສານ PyTorch DDP)

  • ຮູບແບບຂະໜານ / Tensor ຂະໜານ

    • ແບ່ງໂມເດວຕາມ GPU (ສຳລັບໂມເດວຂະໜາດໃຫຍ່ຫຼາຍ)

  • ທໍ່ສົ່ງນ້ຳຂະໜານ

    • ແບ່ງຊັ້ນຮູບແບບອອກເປັນຂັ້ນຕອນຕ່າງໆ (ຄືກັບສາຍການປະກອບ, ແຕ່ສຳລັບເທັນເຊີ)

ຖ້າທ່ານເລີ່ມຕົ້ນ, ການຝຶກອົບຮົມແບບ DDP ແມ່ນຈຸດທີ່ດີທີ່ສຸດ. (ບົດແນະນຳ PyTorch DDP)

ຄຳແນະນຳທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງຫຼາຍ GPU

  • ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າ GPU ມີຄວາມສາມາດຄ້າຍຄືກັນ (ການປະສົມສາມາດເປັນບັນຫາຄໍຂວດໄດ້)

  • ການເຊື່ອມຕໍ່ລະຫວ່າງໂມງ: NVLink ທຽບກັບ PCIe ມີຄວາມສຳຄັນຕໍ່ວຽກງານທີ່ມີການຊິ້ງຫຼາຍ (ພາບລວມຂອງ NVIDIA NVLink, ເອກະສານ NVIDIA NVLink)

  • ຮັກສາຂະໜາດຂອງຊຸດຕໍ່ GPU ໃຫ້ສົມດຸນ

  • ຢ່າລະເລີຍ CPU ແລະ ບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນ - ຫຼາຍ GPU ສາມາດເຮັດໃຫ້ເກີດບັນຫາຂໍ້ຈຳກັດຂອງຂໍ້ມູນໄດ້

ແລະແມ່ນແລ້ວ, ຄວາມຜິດພາດຂອງ NCCL ສາມາດຮູ້ສຶກຄືກັບປິດສະໜາທີ່ຫໍ່ດ້ວຍຄວາມລຶກລັບທີ່ຫໍ່ດ້ວຍ “ເປັນຫຍັງຕອນນີ້”. ເຈົ້າບໍ່ໄດ້ຖືກສາບແຊ່ງ. ອາດຈະແມ່ນ. (ພາບລວມຂອງ NCCL)

10) ການຕິດຕາມກວດກາ ແລະ ການວິເຄາະໂປຣໄຟລ໌ - ສິ່ງທີ່ບໍ່ໜ້າສົນໃຈທີ່ຊ່ວຍປະຢັດເວລາຂອງທ່ານຫຼາຍຊົ່ວໂມງ 📈🧯

ທ່ານບໍ່ຕ້ອງການແຜງຄວບຄຸມທີ່ຫຼູຫຼາເພື່ອເລີ່ມຕົ້ນ. ທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງສັງເກດເຫັນເມື່ອມີບາງສິ່ງບາງຢ່າງຜິດປົກກະຕິ.

ສັນຍານສຳຄັນທີ່ຄວນຕິດຕາມ

  • ການນຳໃຊ້ GPU: ມັນສູງ ຫຼື ແຫຼມສະເໝີບໍ?

  • ການໃຊ້ໜ່ວຍຄວາມຈຳ: ໝັ້ນຄົງ, ເພີ່ມຂຶ້ນ, ຫຼື ແປກ?

  • ການໃຊ້ພະລັງງານ: ຕໍ່າຜິດປົກກະຕິອາດໝາຍເຖິງການນຳໃຊ້ພະລັງງານໜ້ອຍເກີນໄປ

  • ອຸນຫະພູມ: ອຸນຫະພູມສູງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງສາມາດຫຼຸດຜ່ອນປະສິດທິພາບໄດ້

  • ການໃຊ້ CPU: ບັນຫາທໍ່ສົ່ງຂໍ້ມູນສະແດງຢູ່ທີ່ນີ້ (ຄູ່ມືການປັບແຕ່ງປະສິດທິພາບ PyTorch)

ແນວຄິດການສ້າງໂປຣໄຟລ໌ (ສະບັບງ່າຍໆ)

  • ຖ້າ GPU ມີການນຳໃຊ້ຕໍ່າ - ຂໍ້ມູນ ຫຼື ຄໍຂວດຂອງ CPU

  • ຖ້າ GPU ສູງແຕ່ຊ້າ - ການຂາດປະສິດທິພາບຂອງເຄີເນລ, ຄວາມແມ່ນຍໍາ, ຫຼື ສະຖາປັດຕະຍະກໍາແບບຈໍາລອງ

  • ຖ້າຄວາມໄວໃນການຝຶກຊ້ອມຫຼຸດລົງແບບສຸ່ມ - ການຄວບຄຸມຄວາມຮ້ອນ, ຂະບວນການພື້ນຫຼັງ, ການຂາດ I/O

ຂ້ອຍຮູ້, ການຕິດຕາມກວດກາຟັງແລ້ວບໍ່ມ່ວນ. ແຕ່ມັນຄືກັບການໃຊ້ໄໝຂັດແຂ້ວ. ໜ້າລຳຄານ, ແລ້ວທັນທີທັນໃດຊີວິດຂອງເຈົ້າກໍ່ດີຂຶ້ນ.

11) ການແກ້ໄຂບັນຫາ - ຜູ້ຕ້ອງສົງໄສທົ່ວໄປ (ແລະຜູ້ທີ່ບໍ່ຄ່ອຍພົບເຫັນ) 🧰😵💫

ພາກນີ້ແມ່ນໂດຍພື້ນຖານແລ້ວ: "ບັນຫາຫ້າຢ່າງດຽວກັນ, ຕະຫຼອດໄປ."

ບັນຫາ: ໜ່ວຍຄວາມຈຳ CUDA ໝົດ

ການແກ້ໄຂ:

ບັນຫາ: ການຝຶກອົບຮົມເຮັດວຽກໂດຍໃຊ້ CPU ໂດຍບັງເອີນ

ການແກ້ໄຂ:

  • ຮັບປະກັນວ່າຮູບແບບຖືກຍ້າຍໄປ cuda

  • ຮັບປະກັນວ່າ tensors ຖືກຍ້າຍໄປ cuda

  • ກວດສອບການຕັ້ງຄ່າອຸປະກອນ framework (ເອກະສານ PyTorch CUDA)

ບັນຫາ: ການຂັດຂ້ອງທີ່ແປກປະຫຼາດ ຫຼື ການເຂົ້າເຖິງໜ່ວຍຄວາມຈຳທີ່ຜິດກົດໝາຍ

ການແກ້ໄຂ:

  • ຢືນຢັນຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ຂອງໄດຣເວີ + ຣັນໄທມ໌ (PyTorch Get Started (ຕົວເລືອກ CUDA), ການຕິດຕັ້ງ TensorFlow (pip))

  • ລອງໃຊ້ສະພາບແວດລ້ອມທີ່ສະອາດ

  • ຫຼຸດຜ່ອນການປະຕິບັດງານແບບກຳນົດເອງ

  • ເປີດໃຊ້ງານຄືນໃໝ່ດ້ວຍການຕັ້ງຄ່າແບບກຳນົດເພື່ອຜະລິດຊ້ຳ

ບັນຫາ: ຊ້າກວ່າທີ່ຄາດໄວ້

ການແກ້ໄຂ:

ບັນຫາ: Multi-GPU ຄ້າງ

ການແກ້ໄຂ:

  • ຢືນຢັນການຕັ້ງຄ່າ backend ທີ່ຖືກຕ້ອງ (ເອກະສານແຈກຢາຍ PyTorch)

  • ກວດສອບການຕັ້ງຄ່າສະພາບແວດລ້ອມ NCCL (ລະມັດລະວັງ) (ພາບລວມຂອງ NCCL)

  • ທົດສອບ GPU ດຽວກ່ອນ

  • ຮັບປະກັນວ່າເຄືອຂ່າຍ / ການເຊື່ອມຕໍ່ລະຫວ່າງເຄືອຂ່າຍມີສຸຂະພາບດີ

ຂໍ້ສັງເກດນ້ອຍໆທີ່ຄວນຈື່ໄວ້: ບາງຄັ້ງການແກ້ໄຂກໍ່ຄືການຣີບູດເຄື່ອງໃໝ່. ມັນຮູ້ສຶກໂງ່ໆ. ມັນໃຊ້ໄດ້. ຄອມພິວເຕີກໍ່ເປັນແບບນັ້ນແຫຼະ.

12) ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ ແລະ ການນຳໃຊ້ໄດ້ຈິງ - ການເລືອກ GPU ແລະ ການຕັ້ງຄ່າ NVIDIA ທີ່ເໝາະສົມໂດຍບໍ່ຕ້ອງຄິດຫຼາຍເກີນໄປ 💸🧠

ບໍ່ແມ່ນທຸກໆໂຄງການຕ້ອງການ GPU ທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດ. ບາງຄັ້ງທ່ານຕ້ອງການ GPU ພຽງພໍ

ຖ້າທ່ານກຳລັງປັບແຕ່ງຮູບແບບຂະໜາດກາງ

ຖ້າທ່ານກຳລັງຝຶກອົບຮົມຕົວແບບທີ່ໃຫຍ່ກວ່າຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນ

ຖ້າທ່ານກຳລັງເຮັດການທົດລອງ

  • ເຈົ້າຕ້ອງການການເຮັດຊ້ຳໄວໆ

  • ຢ່າໃຊ້ເງິນທັງໝົດຂອງເຈົ້າໃສ່ GPU ແລະຈາກນັ້ນກໍ່ເຮັດໃຫ້ພື້ນທີ່ເກັບຂໍ້ມູນ ແລະ RAM ຫຼຸດລົງ

  • ລະບົບທີ່ສົມດຸນຈະເອົາຊະນະລະບົບທີ່ບໍ່ສົມດຸນ (ສ່ວນຫຼາຍແມ່ນທຸກມື້)

ແລະໃນຄວາມເປັນຈິງ, ເຈົ້າສາມາດເສຍເວລາຫຼາຍອາທິດໃນການໄລ່ຕາມການເລືອກຮາດແວທີ່ "ສົມບູນແບບ". ສ້າງບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ໃຊ້ໄດ້ຜົນ, ວັດແທກ, ແລ້ວປັບ. ສັດຕູທີ່ແທ້ຈິງບໍ່ແມ່ນການມີວົງຈອນຄຳຕິຊົມ.

ບັນທຶກສຸດທ້າຍ - ວິທີການໃຊ້ NVIDIA GPU ສຳລັບການຝຶກອົບຮົມ AI ໂດຍບໍ່ສູນເສຍສະຕິ 😌✅

ຖ້າທ່ານບໍ່ໄດ້ໃຊ້ຫຍັງອີກຈາກຄູ່ມືນີ້ກ່ຽວກັບ ວິທີການໃຊ້ NVIDIA GPU ສຳລັບການຝຶກອົບຮົມ AI, ໃຫ້ໃຊ້ອັນນີ້:

ການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບ GPU NVIDIA ແມ່ນໜຶ່ງໃນທັກສະເຫຼົ່ານັ້ນທີ່ຮູ້ສຶກຢ້ານກົວ, ແລ້ວທັນໃດນັ້ນມັນກໍ່ເປັນພຽງ... ປົກກະຕິ. ຄືກັບການຮຽນຂັບລົດ. ໃນຕອນທຳອິດທຸກຢ່າງມີສຽງດັງ ແລະ ສັບສົນ ແລະ ເຈົ້າຈັບພວງມາໄລແຮງເກີນໄປ. ແລ້ວມື້ໜຶ່ງເຈົ້າກໍ່ຂັບລົດ, ຈິບກາເຟ, ແລະ ແກ້ໄຂບັນຫາຂະໜາດຂອງ batch ຢ່າງສະບາຍໆຄືກັບວ່າມັນບໍ່ແມ່ນເລື່ອງໃຫຍ່.

ຕົວຢ່າງໃນໂລກຕົວຈິງ: ການຝຶກສອນຕົວຈັດປະເພດຮູບພາບຂະໜາດນ້ອຍໃນ NVIDIA GPU ໜຶ່ງອັນ 🧪🖼️

ສະຖານະການ

ລອງນຶກພາບເບິ່ງທີມງານອີຄອມເມີຊຂະໜາດນ້ອຍຕ້ອງການຝຶກອົບຮົມຕົວຈັດປະເພດຮູບພາບທີ່ຈັດຮຽງຮູບພາບຜະລິດຕະພັນອອກເປັນຫ້າປະເພດຄື: ເກີບ, ກະເປົາ, ເສື້ອກັນໜາວ, ໂມງ ແລະ ອຸປະກອນເສີມ.

ພວກເຂົາບໍ່ໄດ້ຝຶກອົບຮົມຮູບແບບຍັກໃຫຍ່ຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນ. ພວກເຂົາກຳລັງປັບແຕ່ງຮູບແບບວິໄສທັດທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມລ່ວງໜ້າໃນ GPU NVIDIA ດຽວ, ດັ່ງນັ້ນທີມງານສາມາດທົດສອບໄດ້ໄວວ່າແນວຄວາມຄິດດັ່ງກ່າວຄຸ້ມຄ່າທີ່ຈະຂະຫຍາຍໄດ້ຫຼືບໍ່.

ເປົ້າໝາຍແມ່ນງ່າຍດາຍ: ພິສູດວ່າການຕັ້ງຄ່າ GPU ເຮັດວຽກໄດ້, ຫຼີກເວັ້ນຄວາມວຸ້ນວາຍຂອງ CUDA, ແລະ ສ້າງວົງຈອນການຝຶກອົບຮົມທີ່ເຮັດຊ້ຳໄດ້ກ່ອນທີ່ຈະໃຊ້ຈ່າຍເງິນໃນຮາດແວຂະໜາດໃຫຍ່ ຫຼື ການແລ່ນໃນຄລາວ.

ສິ່ງທີ່ການຕັ້ງຄ່າຕ້ອງການ

ສຳລັບການທົດສອບປະເພດນີ້, ທ່ານຕ້ອງການ:

ເຄື່ອງທີ່ມີ GPU NVIDIA ໜຶ່ງອັນ ແລະ VRAM ພຽງພໍສຳລັບຂະໜາດ batch

ໄດຣເວີ NVIDIA ທີ່ເຮັດວຽກໄດ້ຢືນຢັນກັບ nvidia-smi

ສະພາບແວດລ້ອມ Python ທີ່ສະອາດສຳລັບ PyTorch, TensorFlow, ຫຼື JAX

ຊຸດຂໍ້ມູນຮູບພາບທີ່ມີປ້າຍຊື່ຂະໜາດນ້ອຍ, ແບ່ງອອກເປັນໂຟນເດີຝຶກອົບຮົມ, ການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງ ແລະ ການທົດສອບ

ການກຳນົດເວລາ CPU ພື້ນຖານສຳລັບການປຽບທຽບ

ແຜ່ນບັນທຶກງ່າຍໆທີ່ມີເວລາເປັນຂັ້ນຕອນ, ໜ່ວຍຄວາມຈຳ GPU, ການນຳໃຊ້ GPU, ອຸນຫະພູມ ແລະ ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການກວດສອບ

ກ່ອນການຝຶກອົບຮົມຢ່າງຖືກຕ້ອງ, ທີມງານຄວນດໍາເນີນການທົດສອບຄວັນ CUDA ຂະໜາດນ້ອຍ: ໂຫຼດໜຶ່ງຊຸດ, ຍ້າຍຮູບແບບ ແລະ ຊຸດໄປຫາ cuda, ດໍາເນີນການສົ່ງຕໍ່ໜຶ່ງຄັ້ງ, ແລະຢືນຢັນການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງຫນ່ວຍຄວາມຈໍາ GPU ໃນ nvidia-smi.

ຕົວຢ່າງຄຳແນະນຳ

ຄຳແນະນຳກ່ຽວກັບໂຄງການປະຕິບັດຕົວຈິງອາດຈະເປັນແບບນີ້:

ຝຶກອົບຮົມຕົວຈັດປະເພດຮູບພາບຜະລິດຕະພັນຂະໜາດນ້ອຍໂດຍໃຊ້ຮູບແບບ ResNet ທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມລ່ວງໜ້າ. ກ່ອນອື່ນໝົດໃຫ້ຢືນຢັນວ່າ nvidia-smi ສາມາດເຫັນ GPU ໄດ້. ຈາກນັ້ນໃຫ້ດຳເນີນການທົດສອບ CUDA ແບບໜຶ່ງຊຸດກ່ອນການຝຶກອົບຮົມເຕັມຮູບແບບ. ໃຊ້ຄວາມແມ່ນຍຳປະສົມຖ້າຮອງຮັບ. ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍຂະໜາດແບບຊຸດ 32, ເພີ່ມຂຶ້ນພຽງແຕ່ຖ້າໜ່ວຍຄວາມຈຳ GPU ຍັງຄົງໝັ້ນຄົງ, ແລະບັນທຶກເວລາຂັ້ນຕອນ, ການໃຊ້ໜ່ວຍຄວາມຈຳ GPU, ການນຳໃຊ້ GPU, ອຸນຫະພູມ, ແລະຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການກວດສອບຫຼັງຈາກແຕ່ລະຄັ້ງ. ຖ້າ CUDA ໝົດໜ່ວຍຄວາມຈຳປາກົດ, ໃຫ້ຫຼຸດຂະໜາດແບບຊຸດກ່ອນທີ່ຈະປ່ຽນຮູບແບບ.

ວິທີການທົດສອບມັນ

ແຜນການທົດສອບທີ່ສົມເຫດສົມຜົນຈະເປັນ:

  1. ແລ່ນ nvidia-smi ແລະບັນທຶກຊື່ GPU, ລຸ້ນໄດຣເວີ, ການໃຊ້ໜ່ວຍຄວາມຈຳຫວ່າງ ແລະອຸນຫະພູມ.

  2. ດຳເນີນການທົດສອບ CPU ແບບຊຸດດຽວເພື່ອຢືນຢັນວ່າຊຸດຂໍ້ມູນ ແລະ ລະຫັດໂມເດວເຮັດວຽກ.

  3. ດໍາເນີນການທົດສອບຊຸດດຽວດຽວກັນໃນ cuda.

  4. ຝຶກຊ້ອມຍ່າງໄດ້ 200 ກ້າວດ້ວຍຂະໜາດຊຸດ 32.

  5. ເຮັດຊ້ຳອີກຄັ້ງໂດຍເປີດໃຊ້ຄວາມແມ່ນຍຳປະສົມ.

  6. ລອງໃຊ້ຂະໜາດ batch 64 ເທົ່ານັ້ນຖ້າການແລ່ນຄັ້ງທຳອິດມີພື້ນທີ່ VRAM ພຽງພໍ.

  7. ປຽບທຽບຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການກວດສອບ, ເວລາສະເລ່ຍຂອງຂັ້ນຕອນ, VRAM ສູງສຸດ, ແລະ ອຸນຫະພູມ GPU.

ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ດີບໍ່ພຽງແຕ່ "ມັນໄດ້ຮັບການຝຶກຝົນ" ເທົ່ານັ້ນ. ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ດີແມ່ນ "ມັນໄດ້ຮັບການຝຶກຝົນໃນ GPU, ຄວາມໄວດີຂຶ້ນ, ໜ່ວຍຄວາມຈຳຍັງຄົງໝັ້ນຄົງ, ແລະສາມາດເຮັດວຽກຊ້ຳໄດ້ໃນມື້ອື່ນໂດຍບໍ່ຕ້ອງຕິດຕັ້ງທຸກຢ່າງຄືນໃໝ່".

ຜົນໄດ້ຮັບ

ຜົນໄດ້ຮັບຕົວຢ່າງ, ໂດຍອີງໃສ່ເວລາຂອງການທົດສອບຂະໜາດນ້ອຍ 200 ຂັ້ນຕອນສາມຄັ້ງກ່ອນ ແລະ ຫຼັງການຍ້າຍການຝຶກອົບຮົມຈາກ CPU ໄປຫາ NVIDIA GPU ດຽວ:

ພື້ນຖານ CPU ເທົ່ານັ້ນ: 3.4 ວິນາທີຕໍ່ຂັ້ນຕອນການຝຶກອົບຮົມ

GPU ທີ່ມີ FP32: 0.42 ວິນາທີຕໍ່ຂັ້ນຕອນການຝຶກອົບຮົມ

GPU ທີ່ມີຄວາມແມ່ນຍໍາປະສົມ: 0.28 ວິນາທີຕໍ່ຂັ້ນຕອນການຝຶກອົບຮົມ

ໜ່ວຍຄວາມຈຳ GPU ສູງສຸດທີ່ມີຂະໜາດ batch 32: 5.8 GB

ໜ່ວຍຄວາມຈຳ GPU ສູງສຸດທີ່ມີຂະໜາດ batch 64: 10.9 GB

ຂະໜາດຊຸດ 96: ລົ້ມເຫຼວຍ້ອນ CUDA ໝົດໜ່ວຍຄວາມຈຳ

ການໃຊ້ GPU ໃນລະຫວ່າງການເຮັດວຽກທີ່ໝັ້ນຄົງ: 76% ຫາ 91%

ອຸນຫະພູມໃນລະຫວ່າງການແລ່ນທີ່ໝັ້ນຄົງ: 67°C ຫາ 73°C

ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການກວດສອບຫຼັງຈາກການທົດສອບໄລຍະສັ້ນ: 82% ດ້ວຍ FP32, 82.4% ດ້ວຍຄວາມແມ່ນຍຳປະສົມ

ໃນການປະເມີນຕົວຢ່າງນີ້, ຄວາມແມ່ນຍຳປະສົມຊ່ວຍຫຼຸດເວລາຂັ້ນຕອນລົງປະມານ 33% ເມື່ອທຽບກັບການໃຊ້ FP32 GPU, ໃນຂະນະທີ່ຮັກສາຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການກວດສອບໃຫ້ຄືກັນ. ທີມງານສາມາດກວດສອບຕົວເລກເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ໂດຍການກຳນົດເວລາແຕ່ລະຂັ້ນຕອນການຝຶກອົບຮົມ, ກວດສອບ nvidia-smi ໃນລະຫວ່າງການແລ່ນ, ແລະບັນທຶກຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການກວດສອບຫຼັງຈາກການທົດສອບແຕ່ລະຄັ້ງ.

ມີຫຍັງຜິດພາດໄດ້ແດ່

ຄວາມຜິດພາດທີ່ພົບເລື້ອຍທີ່ສຸດແມ່ນການຂະຫຍາຍໄວເກີນໄປ. ຖ້າການທົດສອບ CUDA ຊຸດດຽວລົ້ມເຫຼວ, ການຝຶກອົບຮົມຢ່າງເຕັມທີ່ຈະບໍ່ສາມາດແກ້ໄຂມັນໄດ້ຢ່າງມະຫັດສະຈັນ.

ກັບດັກງ່າຍໆອື່ນໆ:

ຕິດຕັ້ງ CUDA ຫຼາຍລຸ້ນ ແລະ ບໍ່ຮູ້ວ່າ framework ກຳລັງໃຊ້ລຸ້ນໃດ

ການຍ້າຍຮູບແບບໄປຫາ cuda ແຕ່ປະໄວ້ batches ໄວ້ໃນ CPU

ການເລືອກຂະໜາດຊຸດທີ່ພໍດີພຽງຄັ້ງດຽວແຕ່ເກີດບັນຫາຫຼັງຈາກຫຼາຍຂັ້ນຕອນ

ບໍ່ສົນໃຈຂະບວນການອື່ນໆທີ່ໃຊ້ VRAM ຢູ່ແລ້ວ

ການຕຳນິ GPU ເມື່ອຕົວໂຫຼດຂໍ້ມູນຊ້າເກີນໄປ

ການປຽບທຽບການເຮັດວຽກຂອງ CPU ແລະ GPU ໂດຍບໍ່ໃຊ້ຊຸດຂໍ້ມູນ, ຂະໜາດຊຸດ ແລະ ຮຸ່ນດຽວກັນ

ມະນຸດຄວນທົບທວນການຄາດຄະເນສອງສາມຢ່າງທຳອິດເຊັ່ນກັນ. ການຝຶກອົບຮົມທີ່ວ່ອງໄວຈະມີຄຸນຄ່າໜ້ອຍຖ້າປ້າຍຊື່ມີສຽງດັງ, ຫ້ອງຮຽນບໍ່ສົມດຸນ, ຫຼືຮູບແບບກຳລັງຮຽນຮູ້ທາງລັດເຊັ່ນ: ສີພື້ນຫຼັງແທນທີ່ຈະເປັນປະເພດຜະລິດຕະພັນ.

ເອົາໄປໃຊ້ຕົວຈິງ

ຂະບວນການຝຶກອົບຮົມ GPU NVIDIA ທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍສິ່ງເລັກໆນ້ອຍໆ: ພິສູດວ່າໄດຣເວີເຮັດວຽກ, ພິສູດວ່າ CUDA ເຮັດວຽກ, ພິສູດວ່າໜຶ່ງຊຸດເຮັດວຽກ, ຈາກນັ້ນຄ່ອຍໆປັບຂະໜາດຊຸດ ແລະ ໄລຍະເວລາການຝຶກອົບຮົມ. ການຕັ້ງຄ່າທີ່ໄວທີ່ສຸດບໍ່ແມ່ນອັນທີ່ມີ GPU ທີ່ໜ້າປະທັບໃຈທີ່ສຸດ - ແຕ່ມັນແມ່ນອັນທີ່ໃຫ້ການແລ່ນທີ່ໝັ້ນຄົງ ແລະ ວັດແທກໄດ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງເສຍເວລາຫຼາຍຊົ່ວໂມງໃນບັນຫາລຸ້ນ, VRAM, ແລະ ຕົວໂຫຼດຂໍ້ມູນທີ່ສາມາດຫຼີກລ່ຽງໄດ້.

ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆ

ມັນໝາຍຄວາມວ່າແນວໃດທີ່ຈະຝຶກອົບຮົມແບບຈຳລອງ AI ໃນ GPU NVIDIA

ການຝຶກອົບຮົມໃນ NVIDIA GPU ໝາຍຄວາມວ່າພາລາມິເຕີຂອງໂມເດວ ແລະ ກຸ່ມການຝຶກອົບຮົມຂອງທ່ານຢູ່ໃນ GPU VRAM, ແລະ ຄະນິດສາດທີ່ໜັກໜ່ວງ (forward pass, backprop, ຂັ້ນຕອນ optimizer) ຈະປະຕິບັດຜ່ານ kernel CUDA. ໃນທາງປະຕິບັດ, ສິ່ງນີ້ມັກຈະຂຶ້ນກັບການຮັບປະກັນວ່າໂມເດວ ແລະ tensors ຢູ່ໃນ cuda, ຈາກນັ້ນຕິດຕາມໜ່ວຍຄວາມຈຳ, ການນຳໃຊ້, ແລະ ອຸນຫະພູມເພື່ອໃຫ້ throughput ຄົງທີ່.

ວິທີການຢືນຢັນວ່າ GPU NVIDIA ເຮັດວຽກກ່ອນທີ່ຈະຕິດຕັ້ງສິ່ງອື່ນໃດ

ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍ nvidia-smi. ມັນຄວນສະແດງຊື່ GPU, ເວີຊັນຂອງໄດຣເວີ, ການໃຊ້ໜ່ວຍຄວາມຈຳປັດຈຸບັນ, ແລະ ຂະບວນການຕ່າງໆທີ່ກຳລັງເຮັດວຽກ. ຖ້າ nvidia-smi ລົ້ມເຫຼວ, ໃຫ້ລໍຖ້າ PyTorch/TensorFlow/JAX - ແກ້ໄຂການເບິ່ງເຫັນໄດຣເວີກ່ອນ. ມັນເປັນພື້ນຖານ "ເຕົາອົບສຽບຢູ່ແລ້ວບໍ" ການກວດສອບການຝຶກອົບຮົມ GPU.

ການເລືອກລະຫວ່າງລະບົບ CUDA ແລະ CUDA ທີ່ມາພ້ອມກັບ PyTorch

ວິທີການທົ່ວໄປແມ່ນການໃຊ້ CUDA ທີ່ມາພ້ອມກັບ framework (ເຊັ່ນດຽວກັບລໍ້ PyTorch ຫຼາຍອັນ) ເພາະມັນຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຊິ້ນສ່ວນທີ່ເຄື່ອນທີ່ - ສ່ວນໃຫຍ່ທ່ານຕ້ອງການໄດຣເວີ NVIDIA ທີ່ເຂົ້າກັນໄດ້. ການຕິດຕັ້ງຊຸດເຄື່ອງມື CUDA ເຕັມລະບົບສະເໜີການຄວບຄຸມຫຼາຍຂຶ້ນ (ການສ້າງແບບກຳນົດເອງ, ການລວບລວມການເຮັດວຽກ), ແຕ່ມັນຍັງນຳສະເໜີໂອກາດຫຼາຍຂຶ້ນສຳລັບຄວາມບໍ່ກົງກັນຂອງລຸ້ນ ແລະ ຄວາມຜິດພາດໃນເວລາແລ່ນທີ່ສັບສົນ.

ເປັນຫຍັງການຝຶກອົບຮົມຈຶ່ງຍັງຊ້າເຖິງແມ່ນວ່າຈະມີ GPU NVIDIA ກໍຕາມ

ໂດຍສ່ວນຫຼາຍແລ້ວ, GPU ມັກຈະຂາດແຄນຂໍ້ມູນຈາກທໍ່ສົ່ງຂໍ້ມູນ. ຕົວໂຫຼດຂໍ້ມູນທີ່ຊັກຊ້າ, ການປະມວນຜົນ CPU ລ່ວງໜ້າຫຼາຍພາຍໃນຂັ້ນຕອນການຝຶກອົບຮົມ, ຂະໜາດກຸ່ມຂໍ້ມູນຂະໜາດນ້ອຍ, ຫຼື ການເກັບຮັກສາທີ່ຊ້າ ລ້ວນແຕ່ສາມາດເຮັດໃຫ້ GPU ທີ່ມີປະສິດທິພາບເຮັດວຽກຄືກັບເຄື່ອງເຮັດຄວາມຮ້ອນພື້ນທີ່ຫວ່າງ. ການເພີ່ມພະນັກງານໂຫຼດຂໍ້ມູນ, ການເປີດໃຊ້ໜ່ວຍຄວາມຈຳທີ່ຖືກປັກໝຸດໄວ້, ການເພີ່ມການດຶງຂໍ້ມູນລ່ວງໜ້າ, ແລະ ການຕັດບັນທຶກແມ່ນການເຄື່ອນໄຫວທຳອິດທີ່ພົບເລື້ອຍກ່ອນທີ່ຈະຕຳນິຮູບແບບ.

ວິທີປ້ອງກັນຄວາມຜິດພາດ “CUDA ໝົດໜ່ວຍຄວາມຈຳ” ໃນລະຫວ່າງການຝຶກອົບຮົມ GPU NVIDIA

ການແກ້ໄຂສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນຍຸດທະວິທີ VRAM: ຫຼຸດຂະໜາດຂອງ batch, ເປີດໃຊ້ງານຄວາມແມ່ນຍຳແບບປະສົມ (FP16/BF16), ໃຊ້ການສະສົມ gradient, ຫຼຸດຄວາມຍາວຂອງ sequence/crop size, ຫຼື ໃຊ້ຈຸດກວດສອບການເປີດໃຊ້ງານ. ກວດສອບຂະບວນການ GPU ອື່ນໆທີ່ໃຊ້ໜ່ວຍຄວາມຈຳ. ການລອງຜິດລອງຖືກບາງຢ່າງເປັນເລື່ອງປົກກະຕິ - ການວາງແຜນງົບປະມານ VRAM ກາຍເປັນນິໄສຫຼັກໃນການຝຶກອົບຮົມ GPU ແບບປະຕິບັດຕົວຈິງ.

ເປັນຫຍັງ VRAM ຈຶ່ງຍັງສາມາດເບິ່ງເຕັມຫຼັງຈາກສະຄຣິບການຝຶກອົບຮົມສິ້ນສຸດລົງ

ເຟຣມເວີກມັກຈະເກັບໜ່ວຍຄວາມຈຳ GPU ໄວ້ເພື່ອຄວາມໄວ, ສະນັ້ນໜ່ວຍຄວາມຈຳທີ່ສະຫງວນໄວ້ສາມາດຍັງຄົງສູງໄດ້ເຖິງແມ່ນວ່າໜ່ວຍຄວາມຈຳທີ່ຈັດສັນໄວ້ຈະຫຼຸດລົງ. ມັນອາດຈະຄ້າຍຄືກັບການຮົ່ວໄຫຼ, ແຕ່ມັນມັກຈະເປັນຕົວຈັດສັນແຄດທີ່ປະພຶດຕົວຕາມທີ່ອອກແບບມາ. ນິໄສທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງແມ່ນການຕິດຕາມຮູບແບບໃນໄລຍະເວລາ ແລະ ປຽບທຽບ “ຈັດສັນໄວ້ທຽບກັບສະຫງວນໄວ້” ແທນທີ່ຈະສຸມໃສ່ snapshot ດຽວທີ່ໜ້າຕົກໃຈ.

ວິທີການຢືນຢັນວ່າຮູບແບບບໍ່ໄດ້ຝຶກອົບຮົມຢ່າງງຽບໆໃນ CPU

ການກວດສອບຄວາມສະງົບກ່ອນໄວອັນຄວນ: ຢືນຢັນວ່າ torch.cuda.is_available() ສົ່ງຄືນ True, ກວດສອບ next(model.parameters()).device ສະແດງ cuda, ແລະແລ່ນສົ່ງຕໍ່ຄັ້ງດຽວໂດຍບໍ່ມີຂໍ້ຜິດພາດ. ຖ້າປະສິດທິພາບຮູ້ສຶກຊ້າຢ່າງໜ້າສົງໄສ, ໃຫ້ຢືນຢັນວ່າກຸ່ມຂອງທ່ານກຳລັງຖືກຍ້າຍໄປ GPU. ມັນເປັນເລື່ອງທຳມະດາທີ່ຈະຍ້າຍຮູບແບບແລະປະໄວ້ຂໍ້ມູນໄວ້ໂດຍບັງເອີນ.

ເສັ້ນທາງທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດໃນການຝຶກອົບຮົມຫຼາຍ GPU

Data Parallel (ການຝຶກອົບຮົມແບບ DDP) ມັກຈະເປັນຂັ້ນຕອນທຳອິດທີ່ດີທີ່ສຸດ: ແບ່ງກຸ່ມ GPU ແລະ sync gradients. ເຄື່ອງມືເຊັ່ນ Accelerate ສາມາດເຮັດໃຫ້ multi-GPU ເຈັບປວດໜ້ອຍລົງໂດຍບໍ່ຕ້ອງຂຽນຄືນໃໝ່ເຕັມຮູບແບບ. ຄາດວ່າຈະມີຕົວແປເພີ່ມເຕີມ - ການສື່ສານ NCCL, ຄວາມແຕກຕ່າງຂອງການເຊື່ອມຕໍ່ (NVLink vs PCIe), ແລະ ການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງຂໍ້ຈຳກັດຂອງຂໍ້ມູນທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນ - ສະນັ້ນການຂະຫຍາຍເທື່ອລະກ້າວຫຼັງຈາກການໃຊ້ GPU ດຽວທີ່ແຂງແກ່ນມັກຈະດີຂຶ້ນ.

ສິ່ງທີ່ຄວນຕິດຕາມກວດກາໃນລະຫວ່າງການຝຶກອົບຮົມ GPU NVIDIA ເພື່ອກວດພົບບັນຫາຕ່າງໆແຕ່ຫົວທີ

ຕິດຕາມການນຳໃຊ້ GPU, ການໃຊ້ໜ່ວຍຄວາມຈຳ (ຄົງທີ່ vs ເພີ່ມຂຶ້ນ), ການໃຊ້ພະລັງງານ, ແລະ ອຸນຫະພູມ - ການຄວບຄຸມຄວາມໄວສາມາດເຮັດໃຫ້ຄວາມໄວຫຼຸດລົງຢ່າງງຽບໆ. ໃຫ້ຕິດຕາມການນຳໃຊ້ CPU ນຳ, ເນື່ອງຈາກບັນຫາທໍ່ສົ່ງຂໍ້ມູນມັກຈະປາກົດຂຶ້ນກ່ອນ. ຖ້າການນຳໃຊ້ມີຄວາມຄົມຊັດ ຫຼື ຕ່ຳ, ໃຫ້ສົງໃສວ່າ I/O ຫຼື ຕົວໂຫຼດຂໍ້ມູນ; ຖ້າມັນສູງແຕ່ເວລາຂັ້ນຕອນຍັງຊ້າ, ເຄີເນລໂປຣໄຟລ໌, ໂໝດຄວາມແມ່ນຍຳ, ແລະ ການແຍກເວລາຂັ້ນຕອນ.

ເອກະສານອ້າງອີງ

  1. NVIDIA - ເອກະສານ NVIDIA nvidia-smi - docs.nvidia.com

  2. NVIDIA - ອິນເຕີເຟດການຈັດການລະບົບ NVIDIA (NVSMI) - developer.nvidia.com

  3. NVIDIA - ພາບລວມຂອງ NVIDIA NVLink - nvidia.com

  4. PyTorch - ເລີ່ມຕົ້ນ PyTorch (ຕົວເລືອກ CUDA) - pytorch.org

  5. PyTorch - ເອກະສານ PyTorch CUDA - docs.pytorch.org

  6. TensorFlow - ການຕິດຕັ້ງ TensorFlow (pip) - tensorflow.org

  7. JAX - ການເລີ່ມຕົ້ນດ່ວນຂອງ JAX - docs.jax.dev

  8. ກອດໜ້າ - ເອກະສານຄູຝຶກ - huggingface.co

  9. AI ຟ້າຜ່າ - ເອກະສານຟ້າຜ່າ - lightning.ai

  10. DeepSpeed ​​- ເອກະສານ ZeRO - deepspeed.readthedocs.io

  11. ການຄົ້ນຄວ້າຂອງ Microsoft - ການຄົ້ນຄວ້າຂອງ Microsoft: ZeRO/DeepSpeed ​​- microsoft.com

  12. ເວທີສົນທະນາ PyTorch - ເວທີສົນທະນາ PyTorch: ກວດສອບຮູບແບບໃນ CUDA - discuss.pytorch.org

ຊອກຫາ AI ລ່າສຸດໄດ້ທີ່ຮ້ານ AI Assistant ຢ່າງເປັນທາງການ

ກ່ຽວກັບພວກເຮົາ

ແບບສອບຖາມການຝຶກອົບຮົມ AI ຂອງ NVIDIA GPU
1. ຄຳສັ່ງໃດທີ່ເຮັດໜ້າທີ່ເປັນການກວດສອບພື້ນຖານຫຼັກເພື່ອກວດສອບວ່າ GPU ຂອງທ່ານສາມາດເບິ່ງເຫັນໄດ້ກ່ອນທີ່ຈະຕິດຕັ້ງເຟຣມເວີກ?

2. ຂໍ້ໄດ້ປຽບຕົ້ນຕໍຂອງການໃຊ້ການຕັ້ງຄ່າ CUDA ທີ່ມາພ້ອມກັບ framework ຫຼາຍກວ່າການຕິດຕັ້ງຊຸດເຄື່ອງມືທົ່ວລະບົບແມ່ນຫຍັງ?

3. ຖ້າການຝຶກອົບຮົມແບບຈຳລອງ AI ພົບຂໍ້ຜິດພາດ "CUDA ໝົດໜ່ວຍຄວາມຈຳ", ຄວນລອງປັບຕົວໃດກ່ອນ?

4. ສາເຫດທີ່ອາດເກີດຂຶ້ນຫຼາຍທີ່ສຸດຖ້າ GPU NVIDIA ລະດັບສູງສະແດງໃຫ້ເຫັນຕົວຊີ້ວັດການນຳໃຊ້ທີ່ຕໍ່າ, ແຫຼມ, ຫຼື ບໍ່ດີໃນລະຫວ່າງການຝຶກຊ້ອມແມ່ນຫຍັງ?

5. ເປັນຫຍັງຕົວຊີ້ວັດ VRAM ອາດຈະຍັງຄົງຖືກໃຊ້ຫຼາຍເຖິງແມ່ນວ່າຫຼັງຈາກການຝຶກອົບຮົມຜູ້ບໍລິຫານໄດ້ສຳເລັດແລ້ວກໍຕາມ?


ກັບໄປທີ່ບລັອກ

ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆເພີ່ມເຕີມ

  • ຂ້ອຍຈະຮັບປະກັນໄດ້ແນວໃດວ່າ GPU NVIDIA ຂອງຂ້ອຍສາມາດເບິ່ງເຫັນໄດ້ສຳລັບການຝຶກອົບຮົມ AI?

    ທ່ານສາມາດກວດສອບວ່າ NVIDIA GPU ຂອງທ່ານສາມາດເບິ່ງເຫັນໄດ້ໂດຍການໃຊ້ຄຳສັ່ງ 'nvidia-smi' ໃນ terminal. ຄຳສັ່ງນີ້ຈະສະແດງລາຍລະອຽດຕ່າງໆເຊັ່ນ: ຊື່ GPU, ເວີຊັນໄດຣເວີ, ການໃຊ້ໜ່ວຍຄວາມຈຳ ແລະ ຂະບວນການຕ່າງໆທີ່ກຳລັງເຮັດວຽກ. ຖ້າມັນລົ້ມເຫຼວ, ທ່ານຈຳເປັນຕ້ອງແກ້ໄຂບັນຫາການຕິດຕັ້ງໄດຣເວີກ່ອນທີ່ຈະດຳເນີນການຝຶກອົບຮົມ AI.

  • ຄວາມສຳຄັນຂອງຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ຂອງໄດຣເວີ ແລະ ເຟຣມເວີກສຳລັບການຝຶກອົບຮົມໃນ NVIDIA GPU ແມ່ນຫຍັງ?

    ມັນເປັນສິ່ງສຳຄັນທີ່ຈະຕ້ອງຮັກສາໄດຣເວີ NVIDIA, ຣັນໄທມ໌ CUDA ແລະ ເວີຊັນເຟຣມເວີກໃຫ້ສອດຄ່ອງກັນເພື່ອປ້ອງກັນການຂັດຂ້ອງ ແລະ ຮັບປະກັນການຕິດຕັ້ງທີ່ໝັ້ນຄົງ. ເວີຊັນທີ່ບໍ່ເຂົ້າກັນໄດ້ສາມາດນຳໄປສູ່ຄວາມຜິດພາດທີ່ບໍ່ຄາດຄິດໃນລະຫວ່າງການຝຶກອົບຮົມ.

  • ຂ້ອຍຄວນປະຕິບັດຂັ້ນຕອນໃດແດ່ເພື່ອຈັດການ VRAM ຢ່າງມີປະສິດທິພາບໃນລະຫວ່າງການຝຶກອົບຮົມ?

    ເພື່ອຈັດການ VRAM ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ, ທ່ານສາມາດໃຊ້ເຕັກນິກຕ່າງໆເຊັ່ນ: ການໃຊ້ຄວາມແມ່ນຍໍາປະສົມ (FP16/BF16), ການສະສົມ gradient, ຂະໜາດ batch ທີ່ນ້ອຍກວ່າ, ແລະ activation checkpointing. ຍຸດທະສາດເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນການໃຊ້ໜ່ວຍຄວາມຈໍາ ແລະ ເຫມາະສົມກັບຮູບແບບຂະໜາດໃຫຍ່ກວ່າພາຍໃນ VRAM ທີ່ມີຢູ່.

  • ຂ້ອຍຈຳເປັນຕ້ອງພິຈາລະນາເງື່ອນໄຂເບື້ອງຕົ້ນອັນໃດແດ່ກ່ອນທີ່ຈະດຳເນີນການຝຶກອົບຮົມຫຼາຍ GPU?

    ກ່ອນການຝຶກອົບຮົມກັບ GPU ຫຼາຍອັນ, ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າ GPU ຂອງທ່ານມີຄວາມສາມາດຄ້າຍຄືກັນເພື່ອຫຼີກເວັ້ນບັນຫາຄໍຂວດ. ທ່ານຄວນຕິດຕາມຄວາມໄວໃນການເຊື່ອມຕໍ່ (NVLink ທຽບກັບ PCIe) ແລະຮັກສາຂະໜາດຂອງ batch ທີ່ສົມດຸນຕໍ່ GPU ເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບ.

  • ຂ້ອຍຈະແກ້ໄຂບັນຫາຄວາມຜິດພາດ CUDA ທົ່ວໄປໃນລະຫວ່າງການຝຶກອົບຮົມໄດ້ແນວໃດ?

    ສຳລັບຂໍ້ຜິດພາດ CUDA ທົ່ວໄປເຊັ່ນ 'ໝົດໜ່ວຍຄວາມຈຳ', ໃຫ້ຫຼຸດຂະໜາດຂອງ batch, ໃຊ້ຄວາມແມ່ນຍຳປະສົມ, ຫຼື ກວດສອບຂະບວນການອື່ນໆທີ່ໃຊ້ໜ່ວຍຄວາມຈຳ GPU. ເພື່ອແກ້ໄຂການຝຶກອົບຮົມທີ່ເຮັດວຽກໂດຍບັງເອີນໃນ CPU, ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າທັງໂມເດວ ແລະ tensors ຖືກຍ້າຍໄປທີ່ GPU.

  • ການຕິດຕາມກວດກາອັນໃດທີ່ແນະນຳໃຫ້ໃຊ້ໃນຂະນະທີ່ຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບ GPU NVIDIA?

    ມັນເປັນສິ່ງສຳຄັນທີ່ຈະຕ້ອງຕິດຕາມເບິ່ງການນຳໃຊ້ GPU, ການໃຊ້ໜ່ວຍຄວາມຈຳ, ການໃຊ້ພະລັງງານ ແລະ ອຸນຫະພູມ. ການຕິດຕາມຕົວຊີ້ວັດເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍໃນການລະບຸບັນຫາທີ່ອາດເກີດຂຶ້ນໄດ້ແຕ່ຫົວທີ, ຮັບປະກັນວ່າຂະບວນການຝຶກອົບຮົມຂອງທ່ານຍັງຄົງມີປະສິດທິພາບ.

  • ຂ້ອຍຈະຫຼີກລ່ຽງຄວາມໄວການຝຶກອົບຮົມທີ່ຊ້າໄດ້ແນວໃດເມື່ອໃຊ້ GPU NVIDIA?

    ເພື່ອຫຼີກເວັ້ນການຝຶກອົບຮົມທີ່ຊ້າ, ໃຫ້ກວດສອບທໍ່ສົ່ງຂໍ້ມູນຂອງທ່ານສຳລັບຕົວໂຫຼດຂໍ້ມູນທີ່ຊັກຊ້າ ແລະ ຮັບປະກັນວ່າທ່ານບໍ່ໄດ້ປະຕິບັດການປະມວນຜົນລ່ວງໜ້າຢ່າງໜັກໃນລະຫວ່າງການຝຶກອົບຮົມ. ພິຈາລະນາການເພີ່ມພະນັກງານຕົວໂຫຼດຂໍ້ມູນ, ການໃຊ້ໜ່ວຍຄວາມຈຳທີ່ຖືກປັກໝຸດໄວ້, ແລະ ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂະໜາດຂອງຊຸດຂໍ້ມູນ.