Почему важно масштабирование
Модели глубокого обучения часто требуют огромных вычислительных ресурсов для тренировки. Одна GPU обычно не справляется с такими нагрузками.
Поэтому используют кластеры из нескольких GPU, чтобы распараллелить обучение на них. Это позволяет значительно ускорить процесс.
Подходы к масштабированию
Есть два основных подхода:
- Масштабирование данных
- Масштабирование модели
Рассмотрим их подробнее.
Масштабирование данных
Здесь данные для обучения распределяются между узлами кластера. Каждый узел обрабатывает свою часть данных независимо.
Это простой подход, но может возникнуть проблема несбалансированности данных между узлами.
Масштабирование модели
В этом подходе модель делится на части, каждая из которых обучается на отдельном узле.
Так можно масштабировать очень большие модели, которые не помещаются в память одной GPU. Но реализация сложнее.
Распределенная тренировка
Для организации распределенной тренировки используют специальные фреймворки:
- Horovod
- PyTorch Distributed
- TensorFlow Distributed
Они автоматизируют распределение данных, синхронизацию весов между репликами модели и другие низкоуровневые операции.
Например, код на Horovod:
pythonCopy codeimport horovod.tensorflow as hvd
# инициализация
hvd.init()
# обертка для оптимизатора
opt = hvd.DistributedOptimizer(opt)
# обучение как обычно
for batch in dataset:
loss = model.train(batch)
opt.zero_grad()
loss.backward()
opt.step()
# среднее по репликам для метрик
avg_loss = hvd.avg(loss)
Это позволяет легко масштабировать скрипты обучения на большие кластеры.
Вопросы и ответы
Вопрос: Какие GPU лучше использовать для распределенного обучения?
Ответ: Лучше Nvidia, так как для них есть зрелые фреймворки и драйверы. Популярный выбор — карты серии Tesla V100 или A100.
Вопрос: Как синхронизировать параметры модели между узлами?
Ответ: Используются алгоритмы типа Ring-Allreduce. Они умеют эффективно суммировать градиенты по кольцу из всех узлов кластера.
Вопрос: Можно ли масштабировать обучение на облачных сервисах?
Ответ: Да, все популярные облака (AWS, GCP, Azure) предоставляют GPU инстансы и сервисы для организации кластеров, удобные для глубокого обучения.