Машинное обучение в масштабе параллелизм модели против параллелизма данных

Machine learning model parallelism vs. data parallelism

Расшифровка секретов масштабного машинного обучения

Сгенерировано Midjourney

Введение

По мере того, как модели становятся все более сложными, а наборы данных становятся гигантскими, необходимость в эффективных способах распределения вычислительных нагрузок становится более важной, чем когда-либо. Старомодные настройки с одним компьютером не могут справиться с потребностями современного машинного обучения.

Большой вопрос: Как можно эффективно распределить эти сложные задачи машинного обучения (обучение модели и вывод) по нескольким вычислительным ресурсам?

Схема: Проблемы масштабируемости в машинном обучении

Ответ лежит в двух ключевых техниках распределенного машинного обучения: Параллелизм модели и Параллелизм данных. У каждой из них есть свои преимущества, недостатки и идеальные сценарии использования. В этой статье мы подробно рассмотрим эти техники, изучим их нюансы и сравним их друг с другом.

Что такое параллелизм модели и параллелизм данных?

Сгенерировано Midjourney

Параллелизм модели

Этот метод предполагает распределение различных частей модели машинного обучения по нескольким вычислительным ресурсам, таким как GPU. Это идеальное средство для огромных моделей, которые не помещаются в память одного компьютера.

Параллелизм данных

С другой стороны, параллелизм данных сохраняет модель на каждом компьютере, но распределяет набор данных на более маленькие части или пакеты по нескольким ресурсам. Эта техника пригодится, когда у вас есть большие наборы данных, но модели легко помещаются в память.

Параллелизм модели: подробнее

Когда его использовать?

Когда-нибудь пытались загрузить большую нейронную сеть на свою видеокарту и получили ненавистную ошибку “нехватка памяти”? Это похоже на попытку впихнуть квадратный колышек в круглое отверстие. Это просто не сработает. Но не волнуйтесь, параллелизм модели здесь, чтобы помочь вам.

Как это работает?

Представьте себе, что ваша нейронная сеть похожа на многоэтажное здание, где каждый этаж является слоем сети. Теперь, что если бы вы могли разместить каждый этаж этого здания на разных участках земли (или в нашем случае, на разных GPU)? Таким образом, вы не пытаетесь стопорить весь небоскреб на крошечном участке. По техническим терминам, это означает разделение вашей модели и размещение разных частей на разных GPU.

Работа параллелизма модели

Проблемы

Но все не так просто. Когда вы разбиваете здание или нейронную сеть, вам все равно нужны лестницы и лифты (или пути данных), чтобы перемещаться между этажами (слоями). И иногда они могут забиться. Другими словами, основная проблема заключается в том, чтобы заставить разные части быстро и плавно общаться друг с другом. Если это общение медленное, это может замедлить весь процесс обучения модели.

Параллелизм данных: подробнее

Когда его использовать?

Представьте, что у вас есть очень большой объем данных, но ваша модель машинного обучения не слишком сложная. В этом случае параллелизм данных подобен вашему надежному кухонному блендеру; он может легко обрабатывать все ингредиенты, которые вы бросаете в него, не перегружаясь.

Как это работает?

Представьте каждый компьютер или графический процессор как отдельную кухню со своим блендером (моделью). Вы берете свою большую кучу данных и разделяете ее на меньшие порции. Каждая “кухня” получает небольшую порцию данных и свой собственный блендер для работы с этими данными. Таким образом, несколько кухонь одновременно готовят смузи (вычисляют градиенты).

После того, как каждая кухня заканчивает смешивание, вы собираете все смузи в одном месте. Затем вы смешиваете их вместе, чтобы получить один гигантский, идеально смешанный смузи (обновление модели на основе всех отдельных вычислений).

Работа параллелизма данных

Трудности

Сложная часть – последний шаг, а именно эффективное смешивание всех этих смузи. Если вы медленные или неаккуратные при их комбинировании, вы не только потратите время, но также можете получить не очень хороший конечный смузи (неэффективное обучение модели). Поэтому вызов состоит в том, чтобы собрать все вместе наиболее эффективным и быстрым образом.

В техническом плане это означает, что вам нужно найти быстрый способ собрать все рассчитанные градиенты с каждого графического процессора и обновить модель. Если вы сделаете это плохо, вашей модели может потребоваться больше времени для обучения, или она может плохо справляться при выполнении реальных задач.

Сводка различий

Почему бы и нет обоих?

В сложном мире машинного обучения редко подходит один и тот же подход. Часто для достижения оптимальных результатов используется синергетическое сочетание модельного и данных параллелизма. Например, вы можете разделить большую модель на несколько графических процессоров (модельный параллелизм), а затем распределить данные на каждую из этих параллельных настроек (параллелизм данных).

Пересечение модельного и данных параллелизма

Сочетание модельного и данных параллелизма часто является ключом к совершенствованию вашего “рецепта” для машинного обучения.

Аналогия с духовкой-плитой для машинного обучения

В этой аналогии духовка-плита похожа на один графический процессор или компьютер. Она имеет как духовку, так и плиту, которые можно использовать одновременно для различных кулинарных задач.

Духовка = Модельный параллелизм

Если у вас есть индейка, которая слишком большая, чтобы поместиться в духовку, вы можете разрезать ее на несколько кусков и готовить их отдельно – например, грудку в одной секции духовки, а ноги в другой. Это похоже на модельный параллелизм, когда большая модель разделена на несколько графических процессоров. В этом случае отсеки духовки одной духовки представляют собой части одного графического процессора или одного вычислительного ресурса.

Плита = Параллелизм данных

Теперь предположим, у вас есть разные гарниры, которые готовятся на плитке. Вы можете приготовить пюре на одной плите, а зеленые бобы на другой. Здесь каждая плитка представляет собой подход параллелизма данных, где разные части данных обрабатываются независимо, но в одной графической области или вычислительной среде.

Сгенерировано Midjourney

Сочетание двух для праздника

Наконец, чтобы завершить ваш праздник, вы будете использовать и духовку, и плиту одновременно. Части индейки находятся в духовке (модельный параллелизм), а гарниры на плите (параллелизм данных). После готовки вы соединяете все куски индейки и гарниры, чтобы подать полноценное блюдо. Аналогично, совмещение модельного параллелизма и параллелизма данных позволяет эффективно обрабатывать большие модели и большие наборы данных, в конечном итоге обеспечивая успешно обученную модель.

Используя как ‘духовку’, так и ‘газовую плиту’ в своей ‘кухне’ машинного обучения, вы можете эффективнее готовить ваши данные и модели, максимально используя все ресурсы, которыми располагаете.

Заключение

По мере развития области машинного обучения, важность таких техник, как параллелизм моделей и данных, будет только расти и становиться все более актуальными в повседневной работе с МО. Понимание тонкостей обоих аспектов является критическим для тех, кто хочет разрабатывать и развертывать масштабные модели машинного обучения, такие как LLM, Stable Diffusion и т.д.

Выбрав подходящую технику или их комбинацию, вы сможете преодолеть вызовы современного машинного обучения и получить масштабируемость и эффективность для ваших рабочих нагрузок с МО.

Интересуетесь самыми последними новостями в области машинного обучения? Следите за моим путешествием, чтобы быть в курсе свежих, передовых достижений в области искусственного интеллекта 👇

Свяжитесь со мной: LinkedIn | Twitter | Github

Если вам понравилась эта статья или она оказалась полезной, пожалуйста, потратите минуту и нажмите кнопку аплодисментов, это повысит видимость статьи для других пользователей VoAGI.