Le monde de l'Intelligence Artificielle évolue à une vitesse vertigineuse, clignez des yeux, et vous manquerez la prochaine avancée. Avec des tailles de modèles de plus en plus grandes, les chercheurs et les développeurs recherchent constamment des moyens d'améliorer l'efficacité et les performances des modèles d'IA. L'un des moyens les plus simples d'y parvenir consiste à utiliser plusieurs unités de traitement graphique (GPU) ou unités de traitement de tenseur (TPU, plus à ce sujet dans le prochain article) pour la formation et l'inférence de l'IA.
Le monde de l'Intelligence Artificielle évolue à une vitesse vertigineuse, clignez des yeux, et vous manquerez la prochaine avancée. Avec des tailles de modèles de plus en plus grandes, les chercheurs et les développeurs recherchent constamment des moyens d'améliorer l'efficacité et les performances des modèles d'IA. L'un des moyens les plus simples d'y parvenir consiste à utiliser plusieurs unités de traitement graphique (GPU) ou unités de traitement de tenseur (TPU, plus à ce sujet dans le prochain article) pour la formation et l'inférence de l'IA.
Formation DNN sur le HP z8 G5 Fury
S'appuyant sur notre dernier volet de AI In the lab, nous avons approfondi et examiné de manière pratique les avantages de la transition de l'utilisation d'un seul GPU à l'utilisation de deux, et éventuellement de quatre, de ces puissantes cartes dans notre station de travail HP Z8 G5 Fury, avec un accent particulier sur le parallélisme du modèle PyTorch .
La puissance du parallélisme des modèles
Avant de plonger dans les détails, il est essentiel de comprendre le concept de parallélisme. Dans le contexte de l'IA, le parallélisme fait référence au processus d'exécution simultanée de plusieurs calculs. Ceci est particulièrement bénéfique dans la formation et l'inférence de l'IA, où de grandes quantités de données doivent être traitées. PyTorch, une bibliothèque d'apprentissage automatique open source que nous utilisons dans le laboratoire, offre le parallélisme des modèles, qui permet la distribution d'un modèle d'IA sur plusieurs GPU. Cela conduit à des temps de formation plus rapides, à une inférence plus efficace et à la possibilité d'exécuter des modèles plus grands et plus complexes.
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Avantages de la mise à l'échelle
GPU unique
Commençant avec un seul GPU, cette configuration fournit une base solide pour la formation et l'inférence de l'IA. Exécuter un seul GPU moderne (ou même vieux de quelques générations) sur une station de travail pour le développement est plus que suffisant pour l'étape POC. Il est capable de gérer une quantité raisonnable de données et peut fournir des résultats satisfaisants pour les modèles d'IA plus petits. Cependant, à mesure que la complexité et la taille des modèles augmentent, un seul GPU pourrait rapidement avoir du mal à suivre, ce qui entraînerait des temps de formation plus longs et une inférence plus lente.
Utilisation d'un seul GPU
Deux GPU
Le passage à une paire de GPU peut notamment améliorer les performances des modèles d'IA. Pensez-y : deux fois la puissance de traitement peut réduire considérablement les temps de formation, ouvrant la voie à des itérations plus rapides et à un parcours rapide vers les résultats.
L'étape d'inférence en profite également, devenant plus efficace et capable de traiter simultanément des lots de données plus importants. Dans un tel environnement, le parallélisme des modèles de PyTorch entre en jeu. Il répartit efficacement la charge de travail entre les deux unités, maximisant leur utilisation. C'est un moyen intelligent de s'assurer que chaque élément matériel porte son poids pour obtenir une opération d'IA hautement productive.
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Quatre GPU
La mise à l'échelle jusqu'à quatre GPU porte les avantages de l'utilisation multi-GPU à un autre niveau. Avec une puissance de traitement quadruplée, les modèles d'IA peuvent être entraînés et déduits à des vitesses sans précédent. Cette configuration est particulièrement bénéfique pour les grands modèles complexes qui nécessitent des ressources de calcul importantes. Le parallélisme des modèles de PyTorch peut distribuer le modèle sur les quatre unités, garantissant une utilisation et des performances optimales.
Dans un poste de travail, l'application de valeurs manuelles de ventilateur et d'horloge peut également entraîner une augmentation des performances d'entraînement.
Mise en œuvre en laboratoire
Passer d'une unité solo à un duo et éventuellement à un quatuor de GPU pour la formation et l'inférence de l'IA peut débloquer des avantages considérables. Grâce au parallélisme des modèles de PyTorch, ces avantages peuvent être exploités de manière optimale, produisant des modèles d'IA plus rapides et plus efficaces.
Essais et erreurs, la patience est la clé de la formation AI/ML/DL.
Alors que notre soif d'IA plus complexe et plus compétente augmente, l'adoption de plusieurs GPU prendra sans aucun doute de l'importance. Dans le prochain article, nous présenterons les améliorations de la complexité à mesure que vous ajoutez plus de puissance de traitement et que vous les distribuez sur les systèmes.
Remarque : Cet article est basé sur l'état actuel de l'IA et de PyTorch en juin 2023. Pour les informations les plus récentes, assurez-vous de consulter notre articles les plus récents sur l'IA.
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