O mundo da Inteligência Artificial está evoluindo a uma velocidade vertiginosa, pisque e você perderá o próximo avanço. Com os tamanhos dos modelos cada vez maiores, pesquisadores e desenvolvedores estão constantemente buscando maneiras de melhorar a eficiência e o desempenho dos modelos de IA. Uma das maneiras mais fáceis de conseguir isso é usar várias Unidades de Processamento Gráfico (GPUs) ou Unidades de Processamento Tensor (TPUs, mais sobre isso na próxima parte) para treinamento e inferência de IA.
O mundo da Inteligência Artificial está evoluindo a uma velocidade vertiginosa, pisque e você perderá o próximo avanço. Com os tamanhos dos modelos cada vez maiores, pesquisadores e desenvolvedores estão constantemente buscando maneiras de melhorar a eficiência e o desempenho dos modelos de IA. Uma das maneiras mais fáceis de conseguir isso é usar várias Unidades de Processamento Gráfico (GPUs) ou Unidades de Processamento Tensor (TPUs, mais sobre isso na próxima parte) para treinamento e inferência de IA.
Treinamento DNN no HP z8 G5 Fury
Construindo em nosso última parcela de IA no laboratório, fizemos uma análise profunda e prática dos benefícios da transição do uso de uma única GPU para o emprego de duas e, eventualmente, quatro dessas poderosas placas em nossa estação de trabalho HP Z8 G5 Fury, com foco específico no paralelismo do modelo PyTorch .
O poder do paralelismo de modelos
Antes de mergulharmos nos detalhes, é essencial entender o conceito de paralelismo. No contexto da IA, o paralelismo refere-se ao processo de executar vários cálculos simultaneamente. Isso é particularmente benéfico no treinamento e inferência de IA, onde grandes quantidades de dados precisam ser processadas. PyTorch, uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto que empregamos no laboratório, oferece paralelismo de modelo, que permite a distribuição de um modelo de IA em várias GPUs. Isso leva a tempos de treinamento mais rápidos, inferências mais eficientes e a capacidade de executar modelos maiores e mais complexos.
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Benefícios da Expansão
GPU única
Começando com uma única GPU, essa configuração fornece uma base sólida para treinamento e inferência de IA. A execução de uma única GPU moderna (ou mesmo de algumas gerações) em uma estação de trabalho para desenvolvimento é mais do que suficiente para o estágio POC. Ele é capaz de lidar com uma quantidade razoável de dados e pode fornecer resultados satisfatórios para modelos de IA menores. No entanto, à medida que a complexidade e o tamanho dos modelos aumentam, uma única GPU pode se esforçar rapidamente para acompanhar, levando a tempos de treinamento mais longos e inferências mais lentas.
Utilização de GPU única
Duas GPUs
Mudar para um par de GPUs pode aumentar notavelmente o desempenho dos modelos de IA. Pense nisso: o dobro do poder de processamento pode reduzir drasticamente o tempo de treinamento, abrindo caminho para iterações mais rápidas e uma jornada rápida para os resultados.
O estágio de inferência também se beneficia, tornando-se mais eficiente e capaz de processar lotes de dados maiores simultaneamente. Nesse ambiente, o paralelismo de modelo do PyTorch entra em ação. Ele distribui efetivamente a carga de trabalho entre as duas unidades, maximizando seu uso. É uma maneira inteligente de garantir que cada peça de hardware carregue seu peso para alcançar uma operação de IA altamente produtiva.
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Quatro GPUs
Escalar até quatro GPUs leva os benefícios da utilização de várias GPUs a outro nível. Com capacidade de processamento quádrupla, os modelos de IA podem ser treinados e inferidos em velocidades sem precedentes. Essa configuração é particularmente benéfica para modelos grandes e complexos que requerem recursos computacionais substanciais. O paralelismo de modelo do PyTorch pode distribuir o modelo em todas as quatro unidades, garantindo utilização e desempenho ideais.
Em uma estação de trabalho, a aplicação manual de valores de ventilador e relógio também pode resultar em aumentos de desempenho de treinamento.
Implementação no laboratório
A progressão de uma unidade solo para uma dupla e, eventualmente, para um quarteto de GPUs para treinamento e inferência de IA pode revelar vantagens consideráveis. Graças ao paralelismo de modelo do PyTorch, esses benefícios podem ser aproveitados de maneira ideal, gerando modelos de IA mais rápidos e eficientes.
Tentativa e erro, a paciência é fundamental com AI/ML/DL Training.
À medida que aumenta nossa sede por IA mais complexa e competente, a adoção de várias GPUs sem dúvida aumentará em importância. No próximo artigo, mostraremos as melhorias de complexidade à medida que você adiciona mais poder de processamento e distribui entre os sistemas.
Observação: este artigo é baseado no estado atual de AI e PyTorch em junho de 2023. Para obter as informações mais atualizadas, verifique nosso artigos de IA mais recentes.
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