隨著人工智能(AI)和機器學習(ML)模型的復雜性增長，訓練它們所需的計算資源呈指數(shù)增長。在龐大的數(shù)據(jù)集上培訓大型模型可能是一個耗時且資源密集的過程，通常需要數(shù)天甚至數(shù)周才能完成一臺機器。

這是分布式培訓發(fā)揮作用的地方。通過利用多個計算資源，分布式培訓可以進行更快的模型培訓，從而使團隊能夠更快地迭代。在本文中，我們將探討分布式培訓的概念，其重要性，關鍵策略和工具，以有效地擴展模型培訓。

分布式培訓

分布式培訓是指跨多個計算資源(通常是多個CPU或GPU，有時甚至是多個機器或簇)培訓機器學習模型的過程的技術。目的是加快訓練過程，處理較大的數(shù)據(jù)集，并將AI模型擴展到單個機器的功能之外。分布式培訓有幾種形式，每種培訓都采用了如何跨多個設備培訓模型的方法。最常見的策略是數(shù)據(jù)并行性，模型并行性和管道并行性。

1。數(shù)據(jù)并行性

數(shù)據(jù)并行性是分布式培訓最廣泛使用的形式。在數(shù)據(jù)并行性中，數(shù)據(jù)集分為較小的塊，并分布在不同的計算節(jié)點(例如GPU或機器)上。每個節(jié)點在數(shù)據(jù)的各自子集上訓練模型的副本，然后將結果同步以更新模型權重。每個節(jié)點都會處理一批數(shù)據(jù)，計算梯度，然后在所有節(jié)點上平均或求和梯度。這使模型可以通過每個小批量數(shù)據(jù)同時更新，從而減少了整體培訓時間。

優(yōu)點

· 輕松縮放到大量機器或GPU。

· 適用于大型數(shù)據(jù)集的培訓。

挑戰(zhàn)

· 跨多個節(jié)點的同步梯度可以引入溝通開銷，這可能會減慢訓練。

· 需要有效的算法來匯總不同節(jié)點的結果。

2。模型并行性

在模型并行性中，模型本身分為多個節(jié)點或設備。神經(jīng)網(wǎng)絡的不同層或部分放置在不同的GPU或機器上，每個設備并行處理模型的一部分。

例如，在深層神經(jīng)網(wǎng)絡中，前幾層可以由一個GPU處理，而中層則由另一個GPU處理，而最終層則由另一個GPU處理。該模型以每個設備僅需要計算向前通行證和梯度計算的一部分的方式進行劃分。

優(yōu)點

· 對于不適合單個設備內(nèi)存的極大型號很有用。

· 有助于在多個GPU或節(jié)點上分發(fā)計算。

挑戰(zhàn)

· 與數(shù)據(jù)并行性相比，實施更復雜。

· 引入了更多的設備間溝通，如果沒有有效處理，可以減慢訓練的速度。

· 需要對模型進行仔細的分區(qū)，以平衡跨設備的計算負載。

3。管道并行性

在管道并行性中，任務分為順序階段，每個階段都執(zhí)行了一部分計算。這些階段可以在不同的數(shù)據(jù)上并行工作，從而創(chuàng)建一個任務管道，其中一個階段的輸出成為下一個階段的輸入。這允許同時處理多個任務，因為一個階段可以在上一項完成之前開始處理新數(shù)據(jù)。

優(yōu)點

· 改進的吞吐量

· 有效的資源利用

挑戰(zhàn)

· 等待舞臺依賴之間的時間

· 復雜的實現(xiàn)

· 需要分布式培訓

分布式培訓優(yōu)勢

更快的訓練時間

通過在多個GPU或機器上劃分工作量，總訓練時間減少了，從而使數(shù)據(jù)科學家和機器學習工程師可以更頻繁地進行實驗，并更快地在模型上迭代。

處理大型數(shù)據(jù)集

現(xiàn)代的機器學習模型，尤其是深度學習模型，需要大量的數(shù)據(jù)進行訓練。分布式培訓允許數(shù)據(jù)集太大，無法在單臺計算機上放置內(nèi)存，可以通過并行分配數(shù)據(jù)和培訓來處理。

擴展大型模型

一些AI模型太大，無法適應單個GPU的記憶。分布式培訓有助于將這些模型擴展到多個GPU中，從而可以訓練復雜的架構，例如基于變壓器的模型(例如，GPT，BERT)和大型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡。

優(yōu)化資源

利用多個GPU或節(jié)點，分布式培訓可以更好地利用可用的硬件，從而使組織能夠擴展其AI基礎架構，而無需添加太多開銷。

流行框架

這是支持分布式培訓的幾個深度學習框架中的一些。這些框架簡化了分布式培訓工作的設置和管理。

1。張量

TensorFlow通過其API提供了用于分布式培訓的內(nèi)置支持tf.distribute.Strategy。 TensorFlow的MirroredStrategy廣泛用于同步數(shù)據(jù)并行性，而在TPUStrategyGoogle的TPU上進行了擴展。

2。Pytorch

Pytorchtorch.nn.DataParallel和torch.nn.parallel.DistributedDataParallel模塊進行分布式培訓。 Pytorch還為多GPU和多節(jié)點培訓提供了本機支持，使其成為分布式培訓工作負載的流行選擇。

3。Horovod

Horovod最初是由Uber開發(fā)的，是針對Tensorflow，Keras和Pytorch的分布式深度學習訓練框架。它使用環(huán)艾爾德斯算法有效地同步了分布式GPU的梯度，并以其可擴展性和易用性而聞名。

4。深速

DeepSpeed由Microsoft開發(fā)，是另一個開源框架，旨在有效地擴展深度學習模型。它優(yōu)化了內(nèi)存使用和計算性能，并支持大規(guī)模的分布式培訓。

分布式培訓的挑戰(zhàn)

盡管分布式培訓提供了巨大的好處，但還有一些挑戰(zhàn)需要考慮。

溝通開銷

在不同設備之間同步模型參數(shù)和梯度的需求可以引入大量的通信開銷。在大型集群上訓練時，這可能是尤其有問題的。

容錯

在大規(guī)模分布式環(huán)境中，硬件故障或網(wǎng)絡問題可能會中斷培訓。通過檢查點和自動重試恢復等技術確保容忍度可以減輕這種風險。

復雜的設置

建立分布式培訓基礎設施可能很復雜。正確配置網(wǎng)絡，同步數(shù)據(jù)，管理資源和調(diào)試可能會耗時且容易出錯。

可伸縮性限制

隨著設備的數(shù)量的增加，縮放分布式培訓有效地變得具有挑戰(zhàn)性。正確優(yōu)化培訓過程和溝通策略對于保持系統(tǒng)尺度的性能至關重要。

結論

分布式培訓已成為訓練大規(guī)模機器學習模型的基石。通過在多個節(jié)點或GPU上分發(fā)計算任務，分布式培訓可以加速最先進的AI系統(tǒng)的開發(fā)，從而使數(shù)據(jù)科學家可以處理大型數(shù)據(jù)集，訓練更大的模型并更快地迭代。

隨著AI研究繼續(xù)推動可能的界限，分布式培訓將在實現(xiàn)下一代AI模型中發(fā)揮關鍵作用。通過了解基本面并利用正確的工具，組織可以釋放其AI基礎架構的全部潛力，并更快，更有效的AI模型開發(fā)。