როგორ გამოვიყენოთ NVIDIA GPU-ები ხელოვნური ინტელექტის ტრენინგისთვის

როგორ გამოვიყენოთ NVIDIA GPU-ები ხელოვნური ინტელექტის ტრენინგისთვის

მოკლე პასუხი: nvidia-smi-ის გამოყენებით დაადასტურეთ დრაივერის და გრაფიკული პროცესორის ხილვადობა , შემდეგ დააინსტალირეთ თავსებადი ჩარჩო/CUDA სტეკი და გაუშვით პატარა „მოდელი + პარტია CUDA-ზე“ ტესტი. თუ მეხსიერება ამოწურულია, შეამცირეთ პარტიის ზომა და გამოიყენეთ შერეული სიზუსტე, ამავდროულად აკონტროლეთ გამოყენება, მეხსიერება და ტემპერატურა.

ძირითადი დასკვნები:

საბაზისო შემოწმებები : დაიწყეთ nvidia-smi- ; ჩარჩოების ინსტალაციამდე შეასწორეთ დრაივერის ხილვადობა.

სტეკის თავსებადობა : დრაივერის, CUDA-ს გაშვების დროისა და ჩარჩოს ვერსიების შესაბამისობაში შენარჩუნება ავარიებისა და არასტაბილური ინსტალაციების თავიდან ასაცილებლად.

მცირე წარმატება : ექსპერიმენტების მასშტაბირებამდე დაადასტურეთ CUDA-ზე ერთი წინ გადასვლის გაშვება.

VRAM დისციპლინა : უფრო დიდი მოდელების მოსარგებად, გამოიყენეთ შერეული სიზუსტე, გრადიენტის დაგროვება და საკონტროლო პუნქტები.

მონიტორინგის ჩვევა : თვალყური ადევნეთ გამოყენებას, მეხსიერების შაბლონებს, სიმძლავრეს და ტემპერატურებს, რათა ადრეულ ეტაპზევე აღმოაჩინოთ შეფერხებები.

სტატიები, რომელთა წაკითხვაც შეიძლება მოგეწონოთ ამის შემდეგ:

🔗 როგორ შევქმნათ ხელოვნური ინტელექტის აგენტი
შეიმუშავეთ თქვენი აგენტის სამუშაო პროცესი, ხელსაწყოები, მეხსიერება და უსაფრთხოების ზომები.

🔗 როგორ განვათავსოთ ხელოვნური ინტელექტის მოდელები
საიმედოდ დააყენეთ გარემო, შეფუთეთ მოდელები და გაგზავნეთ წარმოებაში.

🔗 როგორ გავზომოთ ხელოვნური ინტელექტის მუშაობა
აირჩიეთ მეტრიკები, ჩაატარეთ შეფასებები და თვალყური ადევნეთ შესრულებას დროთა განმავლობაში.

🔗 როგორ ავტომატიზირდეს ამოცანები ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით
განმეორებადი სამუშაოს ავტომატიზაცია მოახდინეთ მოთხოვნების, სამუშაო პროცესებისა და ინტეგრაციების გამოყენებით.

1) ზოგადი სურათი - რას აკეთებთ, როდესაც „GPU-ზე ვარჯიშობთ“ 🧠⚡

ხელოვნური ინტელექტის მოდელების წვრთნისას, ძირითადად, მატრიცული მათემატიკის მთას ასრულებთ. გრაფიკული პროცესორები ამ ტიპის პარალელური სამუშაოსთვისაა შექმნილი, ამიტომ PyTorch-ის, TensorFlow-ის და JAX-ის მსგავს ჩარჩოებს შეუძლიათ მძიმე ტვირთის გადატანა გრაფიკულ პროცესორზე. ( PyTorch CUDA დოკუმენტები , TensorFlow ინსტალაცია (pip) , JAX სწრაფი დაწყება )

პრაქტიკაში, „NVIDIA გრაფიკული პროცესორების გამოყენება ტრენინგისთვის“ ჩვეულებრივ ნიშნავს:

  • თქვენი მოდელის პარამეტრები (ძირითადად) GPU VRAM-შია განთავსებული

  • თქვენი პარტიები ოპერატიული მეხსიერებიდან VRAM-ში ყოველ ნაბიჯზე გადადის

  • თქვენი წინ გადასვლისა და უკან გადასვლის ფუნქციები CUDA ბირთვებზე მუშაობს ( CUDA პროგრამირების სახელმძღვანელო )

  • ოპტიმიზატორის განახლებები (იდეალურ შემთხვევაში) GPU-ზე ხდება

  • თქვენ აკონტროლებთ ტემპერატურას, მეხსიერებას, გამოყენებას, რათა არაფერი მოამზადოთ 🔥 ( NVIDIA nvidia-smi დოკუმენტაცია )

თუ ეს ბევრს გეჩვენებათ, ნუ ღელავთ. ეს ძირითადად საკონტროლო სია და რამდენიმე ჩვევაა, რომელსაც დროთა განმავლობაში გამოიმუშავებთ.

2) რა ხდის NVIDIA GPU-ს ხელოვნური ინტელექტის სავარჯიშო სისტემის კარგ ვერსიას 🤌

ეს არის განყოფილება „არ ააშენოთ სახლი ჟელეზე“. NVIDIA-ს გრაფიკული პროცესორების ხელოვნური ინტელექტის ვარჯიშისთვის გამოყენების ისეთი, რომელიც დაბალი დრამატულობით ხასიათდება. დაბალი დრამატულობით სტაბილურობაა. სტაბილურობა სწრაფია. სწრაფი... უფრო სწორად, სწრაფია 😄

მყარი სავარჯიშო სისტემა, როგორც წესი, მოიცავს:

  • საკმარისი VRAM თქვენი პარტიის ზომის + მოდელის + ოპტიმიზატორის მდგომარეობებისთვის

    • VRAM ჩემოდნის ადგილს ჰგავს. შეგიძლიათ უფრო გონივრულად ჩაალაგოთ, მაგრამ უსასრულოდ ვერ ჩაალაგებთ.

  • შესაბამისი პროგრამული უზრუნველყოფის დასტა (დრაივერი + CUDA გაშვების დრო + ჩარჩოს თავსებადობა) ( PyTorch-ის დაწყება (CUDA selector) , TensorFlow-ის ინსტალაცია (pip) )

  • სწრაფი შენახვა (NVMe ძალიან ეხმარება დიდი მონაცემთა ნაკრებებს)

  • საკმაოდ კარგი პროცესორი + ოპერატიული მეხსიერება , ამიტომ მონაცემთა ჩატვირთვა გრაფიკულ პროცესორს არ აფერხებს ( PyTorch-ის შესრულების რეგულირების სახელმძღვანელო )

  • გაგრილების და სიმძლავრის სიმძლავრე (დაუფასებელია იმდენად, რამდენადაც არ არის 😬)

  • რეპროდუცირებადი გარემო (venv/conda ან კონტეინერები), რათა განახლებები ქაოსში არ გადაიზარდოს ( NVIDIA Container Toolkit-ის მიმოხილვა )

და კიდევ ერთი რამ, რასაც ხალხი გამოტოვებს:

  • მონიტორინგის ჩვევა - თქვენ ამოწმებთ GPU მეხსიერებას და დატვირთვას, ისევე როგორც სარკეებს ამოწმებთ მართვის დროს. ( NVIDIA nvidia-smi დოკუმენტაცია )

3) შედარების ცხრილი - NVIDIA გრაფიკული პროცესორებით ვარჯიშის პოპულარული მეთოდები (უცნაურობებით) 📊

ქვემოთ მოცემულია მოკლე ინსტრუქცია „რომელი ჯდება?“. ფასები უხეშია (რადგან რეალობა განსხვავებულია) და დიახ, ამ უჯრედებიდან ერთ-ერთი ცოტა უაზროა, განზრახ.

ინსტრუმენტი / მიდგომა საუკეთესოა ფასი რატომ მუშაობს (ძირითადად)
PyTorch (ვანილი) PyTorch ადამიანების უმეტესობა, პროექტების უმეტესობა უფასო მოქნილი, უზარმაზარი ეკოსისტემა, მარტივი გამართვა - ასევე ყველას აქვს მოსაზრებები
PyTorch Lightning-ის Lightning-ის დოკუმენტაცია გუნდები, სტრუქტურირებული ტრენინგი უფასო ამცირებს ტიპურ, სუფთა ციკლებს; ზოგჯერ „ჯადოქრობას“ ჰგავს, სანამ არ შეწყდება
ჩახუტებადი სახის ტრანსფორმერები + ტრენერი, ტრენერის დოკუმენტაცია NLP + LLM-ის დახვეწა უფასო ბატარეებით მომუშავე ვარჯიში, შესანიშნავი პარამეტრები, სწრაფი გამარჯვებები 👍
დააჩქარეთ დოკუმენტების დააჩქარეთ მრავალ GPU-ზე ტკივილის გარეშე უფასო DDP-ს ნაკლებად შემაწუხებელს ხდის, კარგია მასშტაბირებისთვის ყველაფრის გადაწერის გარეშე
DeepSpeed ​​ZeRO-ს დოკუმენტაცია დიდი მოდელები, მეხსიერების ხრიკები უფასო ZeRO, განტვირთვა, მასშტაბირება - შეიძლება იყოს უხერხული, მაგრამ დამაკმაყოფილებელი, როდესაც დაწკაპუნებას აკეთებს
TensorFlow + Keras TF ინსტალაცია წარმოების მსგავსი მილსადენები უფასო ძლიერი ხელსაწყოები, კარგი განლაგების ისტორია; ზოგიერთს მოსწონს, ზოგს კი - არა
JAX + Flax JAX სწრაფი დაწყება / Flax დოკუმენტები კვლევა + სიჩქარის მოყვარულები უფასო XLA კომპილაცია შეიძლება წარმოუდგენლად სწრაფი იყოს, მაგრამ გამართვა შეიძლება... აბსტრაქტულად გამოიყურებოდეს
NVIDIA NeMo NeMo-ს მიმოხილვა მეტყველების + LLM სამუშაო პროცესები უფასო NVIDIA-სთვის ოპტიმიზირებული სტეკი, კარგი რეცეპტები - ისეთი შეგრძნებაა, თითქოს ელეგანტურ ღუმელში ამზადებ 🍳
Docker + NVIDIA Container Toolkit-ის ინსტრუმენტარიუმის მიმოხილვა რეპროდუცირებადი გარემო უფასო „ჩემს მანქანაზე მუშაობს“ ხდება „ჩვენს მანქანაზე მუშაობს“ (ისევ და ისევ, ძირითადად)

4) ნაბიჯი პირველი - დაადასტურეთ, რომ თქვენი გრაფიკული პროცესორი სწორად ჩანს 🕵️♂️

ათეული ნივთის დაყენებამდე, გადაამოწმეთ საფუძვლები.

ისეთი რამ, რაც სიმართლედ უნდა ჩაითვალოს:

  • მანქანა ხედავს გრაფიკულ პროცესორს

  • NVIDIA დრაივერი სწორად არის დაინსტალირებული

  • გრაფიკული პროცესორი სხვა რამის კეთებით არ არის დაკავებული

  • შეგიძლიათ საიმედოდ მოითხოვოთ

კლასიკური შემოწმება ასეთია:

რას ეძებთ:

  • GPU-ს სახელი (მაგ., RTX, A-სერია და ა.შ.)

  • დრაივერის ვერსია

  • მეხსიერების გამოყენება

  • გაშვებული პროცესები ( NVIDIA nvidia-smi დოკუმენტები )

თუ nvidia-smi ვერ მოხერხდა, მაშინვე გაჩერდით. ჯერ ჩარჩოები არ დააინსტალიროთ. ეს იგივეა, რაც პურის გამოცხობა ღუმელის გარეშე. ( NVIDIA სისტემის მართვის ინტერფეისი (NVSMI) )

პატარა შენიშვნა ადამიანური თვალსაზრისით: ზოგჯერ nvidia-smi მუშაობს, მაგრამ თქვენი ტრენინგი მაინც ვერ ხერხდება, რადგან თქვენი ჩარჩოს მიერ გამოყენებული CUDA runtime არ აკმაყოფილებს დრაივერის მოლოდინებს. ეს თქვენი სისულელე არ არის. უბრალოდ ასეა 😭 ( PyTorch-ის დაწყება (CUDA selector) , TensorFlow ინსტალაცია (pip) )

5) შექმენით პროგრამული უზრუნველყოფის დასტა - დრაივერები, CUDA, cuDNN და „თავსებადობის ცეკვა“ 💃

სწორედ აქ კარგავენ ადამიანები საათებს. ხრიკი იმაში მდგომარეობს: აირჩიეთ გზა და მიჰყევით მას .

ვარიანტი A: ჩარჩოში შემავალი CUDA (ხშირად ყველაზე მარტივი)

PyTorch-ის ბევრი კონსტრუქცია აღჭურვილია საკუთარი CUDA გაშვებით, რაც იმას ნიშნავს, რომ არ გჭირდებათ CUDA-ს სრული ინსტრუმენტარიუმის ინსტალაცია მთელ სისტემაში. ძირითადად, მხოლოდ თავსებადი NVIDIA დრაივერი გჭირდებათ. ( PyTorch-ის დაწყება (CUDA selector) , PyTorch-ის წინა ვერსიები (CUDA wheels) )

დადებითი მხარეები:

  • ნაკლები მოძრავი ნაწილები

  • უფრო მარტივი ინსტალაცია

  • უფრო რეპროდუცირებადი გარემოს მიხედვით

უარყოფითი მხარეები:

  • თუ გარემოს შემთხვევით შეურიებთ, შეიძლება დაიბნეთ

ვარიანტი B: სისტემის CUDA ინსტრუმენტების ნაკრები (მეტი კონტროლი)

თქვენ სისტემაზე აინსტალირებთ CUDA ინსტრუმენტარიუმს და ყველაფერს მასთან აწყობთ. ( CUDA ინსტრუმენტარიუმების დოკუმენტაცია )

დადებითი მხარეები:

  • მეტი კონტროლი მორგებული კონსტრუქციებისთვის, სპეციალური ხელსაწყოები

  • მოსახერხებელია გარკვეული ოპერაციების კომპილაციისთვის

უარყოფითი მხარეები:

  • ვერსიების შეუსაბამობისა და ჩუმად ტირილის მეტი გზა

cuDNN და NCCL, ადამიანის თვალსაზრისით

  • cuDNN აჩქარებს ღრმა სწავლების პრიმიტივებს (კონვოლუციები, RNN ბიტები და ა.შ.) ( NVIDIA cuDNN დოკუმენტები )

  • NCCL არის სწრაფი „GPU-დან GPU-მდე კომუნიკაციის“ ბიბლიოთეკა მრავალ GPU-იანი ტრენინგისთვის ( NCCL-ის მიმოხილვა )

თუ მრავალ გრაფიკულ პროცესორზე ვარჯიშს გადიხართ, NCCL თქვენი საუკეთესო მეგობარია - და ზოგჯერ თქვენი ტემპერამენტიანი ოთახის თანაცხოვრებელიც. ( NCCL-ის მიმოხილვა )

6) თქვენი პირველი GPU ვარჯიში (PyTorch-ის მაგალითის აზროვნება) ✅🔥

იმისათვის, რომ გაიგოთ, თუ როგორ გამოიყენოთ NVIDIA GPU-ები ხელოვნური ინტელექტის ტრენინგისთვის , არ გჭირდებათ ჯერ მასშტაბური პროექტი. საჭიროა მცირე წარმატება.

ძირითადი იდეები:

  • მოწყობილობის აღმოჩენა

  • მოდელის გადატანა გრაფიკულ პროცესორზე

  • ტენსორების გადატანა გრაფიკულ პროცესორზე

  • დაადასტურეთ წინ გადასვლის სირბილი იქ ( PyTorch CUDA დოკუმენტები )

რაშიც ყოველთვის ადრე ვამოწმებ ჩემს საღი აზრის სისწორეს:

გავრცელებული კითხვები „რატომ არის ნელი?“

  • თქვენი მონაცემთა ჩამტვირთავი ძალიან ნელია (GPU უმოქმედოდ ელოდება) ( PyTorch-ის მუშაობის რეგულირების სახელმძღვანელო )

  • დაგავიწყდათ მონაცემების GPU-ში გადატანა (უი)

  • პარტიის ზომა მცირეა (GPU არასაკმარისად გამოიყენება)

  • ტრენინგის ეტაპზე თქვენ ინტენსიურად ახორციელებთ CPU-ს წინასწარი დამუშავებას

ასევე, დიახ, თქვენი გრაფიკული პროცესორი ხშირად „არც ისე დატვირთული“ ჩანს, თუ პრობლემა მონაცემებშია. ეს იგივეა, რომ დაიქირავო მრბოლელი და ყოველ წრეზე საწვავის მოლოდინი აიძულო.

7) VRAM თამაში - პარტიის ზომა, შერეული სიზუსტე და არა აფეთქება 💥🧳

პრაქტიკული სავარჯიშო ამოცანების უმეტესობა მეხსიერებაზეა დამოკიდებული. თუ ერთ უნარს ისწავლით, ისწავლეთ VRAM-ის მართვა.

მეხსიერების გამოყენების შემცირების სწრაფი გზები

მომენტი „რატომ არის VRAM ისევ სავსე გაჩერების შემდეგ?“

ფრეიმვორკები ხშირად ინახავენ მეხსიერებას შესრულებისთვის. ეს ნორმალურია. საშიშად გამოიყურება, მაგრამ ყოველთვის არ არის გაჟონვა. თქვენ სწავლობთ შაბლონების წაკითხვას. ( PyTorch CUDA სემანტიკა: ქეშირების allocator )

პრაქტიკული ჩვევა:

  • გამოყოფილი და დაჯავშნილი მეხსიერების შედარება (ჩარჩო-სპეციფიკური) ( PyTorch CUDA სემანტიკა: ქეშირების allocator )

  • პირველივე საშინელ ციფრზე პანიკაში ნუ ჩავარდებით 😅

8) GPU-ს რეალურად მუშაობის უზრუნველყოფა - შესრულების რეგულირება, რომელიც თქვენს დროს ღირს 🏎️

„GPU-ს ტრენინგის“ ამუშავება პირველი ნაბიჯია. მისი სწრაფად მეორე ნაბიჯია.

მაღალი ეფექტის მქონე ოპტიმიზაცია

ყველაზე უგულებელყოფილი შეფერხება

თქვენი შენახვისა და წინასწარი დამუშავების არხი. თუ თქვენი მონაცემთა ნაკრები უზარმაზარია და ნელ დისკზეა შენახული, თქვენი გრაფიკული პროცესორი ძვირადღირებულ გამათბობლად იქცევა. ძალიან მოწინავე, ძალიან ბრწყინვალე გამათბობლად.

ასევე, პატარა აღსარება: ერთი საათის განმავლობაში „ვაოპტიმიზებდი“ მოდელს, მხოლოდ იმისთვის, რომ მივხვდი, რომ ჟურნალირება შემაფერხებელი ფაქტორი იყო. ზედმეტად ბევრი ბეჭდვა შეიძლება შეანელოს ვარჯიში. დიახ, შეუძლია.

9) მრავალ GPU-ზე ვარჯიში - DDP, NCCL და მასშტაბირება ქაოსის გარეშე 🧩🤝

როგორც კი მეტი სიჩქარე ან უფრო დიდი მოდელები გსურთ, მრავალ გრაფიკულ პროცესორს იყენებთ. სწორედ აქ ხდება ყველაფერი უფრო პიკური.

საერთო მიდგომები

  • მონაცემთა პარალელური (DDP)

    • GPU-ებს შორის პარტიების გაყოფა, გრადიენტების სინქრონიზაცია

    • როგორც წესი, ნაგულისხმევი „კარგი“ ვარიანტი ( PyTorch DDP დოკუმენტები )

  • მოდელის პარალელური / ტენზორული პარალელური

    • მოდელის გაყოფა გრაფიკული პროცესორების მიხედვით (ძალიან დიდი მოდელებისთვის)

  • მილსადენის პარალელური

    • მოდელის ფენების ეტაპებად დაყოფა (როგორც ასაწყობი ხაზი, მაგრამ ტენსორებისთვის)

თუ დამწყები ხართ, DDP სტილის ვარჯიში საუკეთესო არჩევანია. ( PyTorch DDP სახელმძღვანელო )

პრაქტიკული რჩევები მრავალ GPU-სთან მუშაობისთვის

  • დარწმუნდით, რომ გრაფიკული პროცესორები მსგავსი შესაძლებლობების მქონეა (შერევამ შეიძლება გამოიწვიოს შეფერხება)

  • ნახეთ ურთიერთდაკავშირება: NVLink vs PCIe მნიშვნელოვანია სინქრონიზაციის მაღალი დატვირთვებისთვის ( NVIDIA NVLink-ის მიმოხილვა , NVIDIA NVLink-ის დოკუმენტაცია )

  • შეინარჩუნეთ GPU-ს ჯგუფების ზომების დაბალანსება

  • ნუ უგულებელყოფთ პროცესორს და მეხსიერებას - მრავალ გრაფიკულ პროცესორს შეუძლია გაამწვავოს მონაცემთა შეფერხება

და დიახ, NCCL-ის შეცდომები შეიძლება თავსატეხად მოგვეჩვენოს, რომელიც საიდუმლოებითაა მოცული და „რატომ ახლა“-შია გახვეული. თქვენ დაწყევლილი არ ხართ. ალბათ. ( NCCL-ის მიმოხილვა )

10) მონიტორინგი და პროფილირება - არამომხიბვლელი რამ, რაც საათებს გიზოგავთ 📈🧯

დასაწყებად არ გჭირდებათ მოდური დაფები. უნდა შეამჩნიოთ, როდის არის რაღაც რიგზე.

ძირითადი სიგნალები, რომლებიც უნდა დააკვირდეთ

  • გრაფიკული პროცესორის გამოყენება : მუდმივად მაღალია თუ მკვეთრი?

  • მეხსიერების გამოყენება : სტაბილური, აღმავალი თუ უცნაური?

  • ენერგიის მოხმარება : უჩვეულოდ დაბალი შეიძლება ნიშნავდეს არასაკმარის გამოყენებას

  • ტემპერატურა : მდგრადმა მაღალმა ტემპერატურამ შეიძლება შეამციროს მუშაობის ეფექტურობა

  • CPU-ს გამოყენება : მონაცემთა მილსადენის პრობლემები აქ ჩნდება ( PyTorch-ის შესრულების რეგულირების სახელმძღვანელო )

პროფილირების აზროვნება (მარტივი ვერსია)

  • თუ გრაფიკული პროცესორის გამოყენება დაბალია - ეს მონაცემები ან პროცესორის შეფერხებაა

  • თუ გრაფიკული პროცესორი მაღალია, მაგრამ ნელი - ბირთვის არაეფექტურობა, სიზუსტე ან მოდელის არქიტექტურა

  • თუ ვარჯიშის სიჩქარე შემთხვევით ეცემა - თერმული დათრგუნვა, ფონური პროცესები, შეყვანა/გამოყვანის შეფერხებები

ვიცი, მონიტორინგი არამხიარულურად ჟღერს. მაგრამ ეს ფლოსინგს ჰგავს. შემაწუხებელია, შემდეგ კი უცებ შენი ცხოვრება უმჯობესდება.

11) პრობლემების მოგვარება - ჩვეულებრივი (და ნაკლებად ჩვეულებრივი) ეჭვმიტანილები 🧰😵💫

ეს განყოფილება ძირითადად ასეთია: „იგივე ხუთი საკითხი, სამუდამოდ“

პრობლემა: CUDA-ს მეხსიერება ამოწურულია

შესწორებები:

პრობლემა: ტრენინგი შემთხვევით მუშაობს პროცესორზე

შესწორებები:

  • დარწმუნდით, რომ მოდელი გადატანილია CUDA-

  • დარწმუნდით, რომ ტენსორები CUDA-

  • შეამოწმეთ ჩარჩოს მოწყობილობის კონფიგურაცია ( PyTorch CUDA დოკუმენტები )

პრობლემა: უცნაური ავარიები ან მეხსიერებაზე უკანონო წვდომა

შესწორებები:

  • დრაივერის + გაშვების დროის თავსებადობის დადასტურება ( PyTorch-ის დაწყება (CUDA selector) , TensorFlow-ის ინსტალაცია (pip) )

  • სცადეთ სუფთა გარემო

  • შეამცირეთ მორგებული ოპერაციები

  • რეპროდუცირებისთვის დეტერმინისტული პარამეტრებით გაშვება

პრობლემა: მოსალოდნელზე ნელი

შესწორებები:

პრობლემა: მრავალ GPU-სთან შეფერხებები

შესწორებები:

პატარა შენიშვნა უკან გადახვევისთვის: ზოგჯერ გამოსწორება სიტყვასიტყვით გადატვირთვაა. სულელურად ჟღერს. მუშაობს. კომპიუტერები ასეთები არიან.

12) ფასი და პრაქტიკულობა - სწორი NVIDIA გრაფიკული პროცესორის არჩევა და დაყენება ზედმეტი ფიქრის გარეშე 💸🧠

საკმარისი კია საჭირო .

თუ საშუალო ზომის მოდელებს აუმჯობესებთ

თუ უფრო დიდ მოდელებს ნულიდან ავარჯიშებთ

თუ ექსპერიმენტებს ატარებთ

  • გსურთ სწრაფი გამეორება

  • ნუ დახარჯავ მთელ ფულს გრაფიკულ პროცესორზე და შემდეგ ნუ დაზოგავ მეხსიერებას და ოპერატიულ მეხსიერებას

  • დაბალანსებული სისტემა ცალმხრივ სისტემას აჯობებს (უმეტეს დღეებში)

სინამდვილეში, შეგიძლიათ კვირები დახარჯოთ „იდეალური“ აპარატურის არჩევანის ძიებაში. შექმენით რაიმე მოქმედი, გაზომეთ და შემდეგ შეცვალეთ. ნამდვილი მტერი უკუკავშირის მარყუჟის არქონაა.

დასკვნითი შენიშვნები - როგორ გამოვიყენოთ NVIDIA გრაფიკული პროცესორები ხელოვნური ინტელექტის ვარჯიშისთვის გონების დაკარგვის გარეშე 😌✅

NVIDIA GPU-ების გამოყენებას ხელოვნური ინტელექტის ტრენინგისთვის სხვა ვერაფერს გაიგებთ , გაითვალისწინეთ ეს:

NVIDIA გრაფიკულ პროცესორებზე ვარჯიში ერთ-ერთი იმ უნართაგანია, რომელიც დამაშინებლად ჟღერს, შემდეგ კი უცებ... ჩვეულებრივი ხდება. როგორც მანქანის მართვის სწავლა. თავიდან ყველაფერი ხმაურიანი და დამაბნეველია და საჭეს ზედმეტად ძლიერად უჭერ მხარს. შემდეგ კი ერთ დღესაც მანქანით მოძრაობ, ყავას წრუპავ და პარტიის ზომის პრობლემას ისე აგვარებ, თითქოს არაფერია ☕😄

ხშირად დასმული კითხვები

რას ნიშნავს ხელოვნური ინტელექტის მოდელის NVIDIA GPU-ზე წვრთნა

NVIDIA GPU-ზე ვარჯიში ნიშნავს, რომ თქვენი მოდელის პარამეტრები და ტრენინგის ჯგუფები ინახება GPU VRAM-ში, ხოლო მძიმე მათემატიკური ოპერაციები (წინ გადატანა, უკან გადატანა, ოპტიმიზატორის ნაბიჯები) სრულდება CUDA ბირთვების მეშვეობით. პრაქტიკაში, ეს ხშირად დამოკიდებულია იმაზე, რომ მოდელი და ტენზორები CUDA- , შემდეგ კი მეხსიერების, გამოყენებისა და ტემპერატურის მონიტორინგი, რათა გამტარუნარიანობა თანმიმდევრული დარჩეს.

როგორ დავრწმუნდეთ, რომ NVIDIA გრაფიკული პროცესორი მუშაობს სხვა რამის ინსტალაციამდე

დაიწყეთ nvidia-smi- . მასში უნდა იყოს ნაჩვენები გრაფიკული პროცესორის სახელი, დრაივერის ვერსია, მიმდინარე მეხსიერების გამოყენება და ნებისმიერი გაშვებული პროცესი. თუ nvidia-smi ვერ მოხერხდა, შეაჩერეთ PyTorch/TensorFlow/JAX-ის ჩართვა - ჯერ დრაივერის ხილვადობა გაასწორეთ. ეს არის GPU-ს ვარჯიშისთვის საბაზისო შემოწმება „ღუმელი ჩართულია თუ არა“.

სისტემურ CUDA-სა და PyTorch-თან ერთად შეფუთულ CUDA-ს შორის არჩევანის გაკეთება

გავრცელებული მიდგომაა ჩარჩოსთან ერთად გაერთიანებული CUDA-ს გამოყენება (როგორც ბევრი PyTorch ბორბალი), რადგან ის ამცირებს მოძრავ ნაწილებს - ძირითადად საჭიროა თავსებადი NVIDIA დრაივერი. სრული სისტემის CUDA ინსტრუმენტარიუმის ინსტალაცია მეტ კონტროლს გთავაზობთ (მორგებული აწყობა, ოპერაციების კომპილაცია), მაგრამ ასევე ქმნის ვერსიის შეუსაბამობების და გაუგებარი გაშვების შეცდომების მეტ შესაძლებლობას.

რატომ შეიძლება ვარჯიში ნელი იყოს NVIDIA GPU-ს გამოყენების შემთხვევაშიც კი

ხშირად, GPU-ს შეყვანის არხი შეზღუდული აქვს. მონაცემთა ჩამტვირთავები, რომლებიც ჩამორჩებიან, ტრენინგის ეტაპზე CPU-ს წინასწარი დამუშავების დიდი რაოდენობა, მცირე პარტიების ზომები ან ნელი მეხსიერება - ამ ყველაფრის გამო, ძლიერი GPU შეიძლება უმოქმედო სივრცის გამათბობლად იქცეს. მოდელზე დადანაშაულებამდე, მონაცემთა ჩამტვირთავი მუშაკების რაოდენობის გაზრდა, მიმაგრებული მეხსიერების ჩართვა, წინასწარი მოძიების დამატება და ჟურნალის შეკვეცა ჩვეულებრივი პირველი ნაბიჯებია.

როგორ ავიცილოთ თავიდან „CUDA მეხსიერების ამოწურვის“ შეცდომები NVIDIA GPU-ს ვარჯიშის დროს

უმეტესი გამოსწორება VRAM ტაქტიკაა: პარტიული ზომის შემცირება, შერეული სიზუსტის ჩართვა (FP16/BF16), გრადიენტის დაგროვების გამოყენება, თანმიმდევრობის სიგრძის/მოჭრის ზომის შემცირება ან გააქტიურების საკონტროლო პუნქტების გამოყენება. ასევე შეამოწმეთ მეხსიერებას მომხმარი სხვა GPU პროცესები. გარკვეული ცდა და შეცდომა ნორმალურია - VRAM-ის ბიუჯეტირება GPU-ს პრაქტიკული ვარჯიშის ძირითად ჩვევად იქცევა.

რატომ შეიძლება VRAM კვლავ სავსედ გამოიყურებოდეს სასწავლო სკრიპტის დასრულების შემდეგ

ფრეიმვორკები ხშირად ინახავენ GPU მეხსიერებას სიჩქარისთვის, ამიტომ რეზერვირებული მეხსიერება შეიძლება მაღალი დარჩეს მაშინაც კი, როდესაც გამოყოფილი მეხსიერება მცირდება. ეს შეიძლება გაჟონვას ჰგავდეს, მაგრამ ხშირად ქეშირების ალოკატორი მუშაობს ისე, როგორც დაგეგმილია. პრაქტიკული ჩვევაა დროთა განმავლობაში ნიმუშის თვალყურის დევნება და „გამოყოფილი და დაჯავშნილი“ მეხსიერების შედარება, ერთ საგანგაშო სურათზე ფოკუსირების ნაცვლად.

როგორ დავადგინოთ, რომ მოდელი ჩუმად არ ვარჯიშობს CPU-ზე

სათნოების ადრეული შემოწმება: დაადასტურეთ, რომ torch.cuda.is_available() აბრუნებს True-ს , დაადასტურეთ, რომ next(model.parameters()).device აჩვენებს cuda-ს და შეცდომების გარეშე შეასრულეთ ერთი წინ გადასასვლელი. თუ შესრულება საეჭვოდ ნელია, ასევე დაადასტურეთ, რომ თქვენი პაკეტები გადადის GPU-ში. საკმაოდ ხშირია მოდელის გადატანა და მონაცემების შემთხვევით დატოვება.

მრავალ გრაფიკული პროცესორის ტრენინგის უმარტივესი გზა

მონაცემთა პარალელური (DDP სტილის ტრენინგი) ხშირად საუკეთესო პირველი ნაბიჯია: GPU-ებს შორის პარტიების გაყოფა და გრადიენტების სინქრონიზაცია. Accelerate-ის მსგავს ინსტრუმენტებს შეუძლიათ მრავალ GPU-სთან მუშაობა უფრო მარტივი გახადონ სრული გადაწერის გარეშე. ველით დამატებით ცვლადებს - NCCL კომუნიკაციას, ურთიერთდაკავშირებულ განსხვავებებს (NVLink vs PCIe) და გაძლიერებულ მონაცემთა შეფერხებებს - ამიტომ, ერთი GPU-ს მყარი გაშვების შემდეგ თანდათანობით მასშტაბირება, როგორც წესი, უკეთესად მიმდინარეობს.

რა უნდა დავაკვირდეთ NVIDIA GPU-ს ვარჯიშის დროს პრობლემების ადრეულ ეტაპზე აღმოსაჩენად

დააკვირდით GPU-ს დატვირთვას, მეხსიერების გამოყენებას (სტაბილური ან აღმავალი), ენერგიის მოხმარებას და ტემპერატურას - დროის შეზღუდვამ შეიძლება სიჩქარის ნელი შემცირება გამოიწვიოს. ასევე, ყურადღება მიაქციეთ CPU-ს დატვირთვას, რადგან მონაცემთა მილსადენის პრობლემები ხშირად პირველ რიგში სწორედ იქ იჩენს თავს. თუ დატვირთვა მკვეთრი ან დაბალია, ეჭვი შეიტანეთ შეყვანა/გამოსვლაში ან მონაცემთა ჩამტვირთავებში; თუ ის მაღალია, მაგრამ ნაბიჯის დრო მაინც ნელია, პროფილური ბირთვები, ზუსტი რეჟიმი და ნაბიჯის დროით დაშლა.

ცნობები

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

  2. NVIDIA - NVIDIA სისტემის მართვის ინტერფეისი (NVSMI) - developer.nvidia.com

  3. NVIDIA - NVIDIA NVLink-ის მიმოხილვა - nvidia.com

  4. PyTorch - PyTorch-ის დაწყება (CUDA-ს სელექტორი) - pytorch.org

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

  6. TensorFlow - TensorFlow-ის ინსტალაცია (pip) - tensorflow.org

  7. JAX - JAX-ის სწრაფი დაწყება - docs.jax.dev

  8. ჩახუტებადი სახე - მწვრთნელის დოკუმენტაცია - huggingface.co

  9. Lightning AI - Lightning-ის დოკუმენტაცია - lightning.ai

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

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

  12. PyTorch ფორუმები - PyTorch ფორუმი: მოდელის შემოწმება CUDA-ზე - discuss.pytorch.org

იპოვეთ უახლესი ხელოვნური ინტელექტი ოფიციალურ ხელოვნური ინტელექტის ასისტენტების მაღაზიაში

ჩვენს შესახებ

ბლოგზე დაბრუნება