NVIDIA графикалық процессорларын жасанды интеллект оқыту үшін қалай пайдалануға болады

NVIDIA графикалық процессорларын жасанды интеллект оқыту үшін қалай пайдалануға болады

Қысқа жауап: nvidia-smi арқылы көрінетінін растаңыз , содан кейін үйлесімді фреймворк/CUDA стегін орнатыңыз және кішкентай «модель + cuda-дағы топтама» сынағын іске қосыңыз. Егер жадыңыз таусылса, топтама өлшемін азайтып, аралас дәлдікті пайдаланыңыз, сонымен қатар пайдалануды, жадты және температураны бақылаңыз.

Негізгі қорытындылар:

Бастапқы тексерулер nvidia-smi- ден бастаңыз ; фреймворктерді орнатпас бұрын драйвердің көрінуін түзетіңіз.

Стек үйлесімділігі : Драйверді, CUDA орындау уақытын және фреймворк нұсқаларын сәйкестендіріп, апаттарды және тұрақсыз орнатуларды болдырмауға болады.

Кішкентай сәттілік : Тәжірибелерді үлкейтпес бұрын, CUDA-да бір алға өтудің орындалуын растаңыз.

VRAM пәні : Үлкенірек модельдерге сәйкес келу үшін аралас дәлдікке, градиент жинақтауына және бақылау нүктелеріне сүйеніңіз.

Бақылау әдеті : Кедергілерді ерте анықтау үшін пайдалануды, жад үлгілерін, қуатты және температураны бақылаңыз.

Осыдан кейін оқуға болатын мақалалар:

🔗 Жасанды интеллект агентін қалай құруға болады
Агентіңіздің жұмыс процесін, құралдарын, жадын және қауіпсіздік қоршауларын жасаңыз.

🔗 Жасанды интеллект модельдерін қалай орналастыруға болады
Орталарды, пакет модельдерін орнатыңыз және өндіріске сенімді түрде жеткізіңіз.

🔗 AI өнімділігін қалай өлшеуге болады
Метрикаларды таңдаңыз, бағалауларды орындаңыз және уақыт өте келе өнімділікті бақылаңыз.

🔗 Жасанды интеллект көмегімен тапсырмаларды қалай автоматтандыруға болады
Сұраулармен, жұмыс процестерімен және интеграциялармен қайталанатын жұмысты автоматтандырыңыз.

1) Жалпы көрініс - «GPU-да жаттыққанда» не істейсіз 🧠⚡

Жасанды интеллект модельдерін жаттықтырған кезде, сіз көбінесе матрицалық математикамен айналысасыз. GPU-лар осындай параллель жұмыс үшін жасалған, сондықтан PyTorch, TensorFlow және JAX сияқты фреймворктер ауыр жұмысты GPU-ға жүктей алады. ( PyTorch CUDA құжаттары , TensorFlow орнату (pip) , JAX Quickstart )

Іс жүзінде, «жаттығу үшін NVIDIA GPU пайдалану» әдетте мынаны білдіреді:

  • Модель параметрлеріңіз (көбінесе) GPU VRAM-да сақталады

  • Сіздің партияларыңыз әр қадам сайын жедел жадтан VRAM-ға ауыстырылады

  • CUDA ядроларында алға өту және артқы проп жұмыс істейді ( CUDA бағдарламалау нұсқаулығы )

  • Оңтайландырғыш жаңартулары GPU-да орындалады (идеал жағдайда)

  • Сіз ештеңе пісірмеу үшін температураны, жадты, пайдалануды бақылайсыз 🔥 ( NVIDIA nvidia-smi құжаттары )

Егер бұл көп болып көрінсе, алаңдамаңыз. Бұл негізінен тексеру тізімі және уақыт өте келе қалыптастыратын бірнеше әдеттер.

2) NVIDIA GPU AI оқыту жүйесінің жақсы нұсқасын не құрайды 🤌

Бұл «желе үстіне үй салмаңыз» бөлімі. NVIDIA графикалық процессорларын жасанды интеллект жаттығулары үшін қалай пайдалану керектігі - төмен драмалы. Төмен драмалы - тұрақты. Тұрақты - жылдам. Жылдам - ​​бұл... иә, жылдам 😄

Әдетте, мықты жаттығу кешені мыналарды қамтиды:

  • Партия өлшемі + модель + оңтайландырғыш күйлері үшін жеткілікті VRAM

    • VRAM чемодан кеңістігі сияқты. Сіз ақылды түрде жинай аласыз, бірақ шексіз жинай алмайсыз.

  • Сәйкес келетін бағдарламалық жасақтама стегі (драйвер + CUDA орындау уақыты + құрылымдық үйлесімділік) ( PyTorch Get Start (CUDA таңдаушысы) , TensorFlow орнату (pip) )

  • Жылдам сақтау (NVMe үлкен деректер жиынтығы үшін өте пайдалы)

  • Деректерді жүктеу графикалық процессорды аш қалдырмайтындай етіп, жақсы процессор + жедел жад PyTorch өнімділігін реттеу нұсқаулығы )

  • Салқындату және қуатты үнемдеу (бағаланбағанша бағаланбайды 😬)

  • Жаңартулар хаосқа айналмауы үшін қайталанатын орта NVIDIA Container Toolkit шолуы )

Және адамдар өткізіп жіберетін тағы бір нәрсе:

  • Бақылау әдеті - көлік жүргізу кезінде айнаны тексергендей, графикалық процессор жады мен оның пайдаланылуын тексересіз. ( NVIDIA nvidia-smi құжаттары )

3) Салыстыру кестесі - NVIDIA GPU-ларымен жаттығудың танымал тәсілдері (ерекшеліктерімен) 📊

Төменде «қайсысы сәйкес келеді?» деген қысқаша анықтама берілген. Бағалар шамамен бірдей (шындық әртүрлі болғандықтан), және иә, бұл ұяшықтардың бірі әдейі аздап сандырақталған.

Құрал / тәсіл Ең жақсысы Бағасы Неліктен ол жұмыс істейді (көбінесе)
PyTorch (ванильді) PyTorch көпшілік адамдар, көп жобалар Тегін Икемді, үлкен экожүйе, оңай жөндеу - сонымен қатар әркімнің өз пікірі бар
PyTorch найзағайы найзағай құжаттары топтар, құрылымдық оқыту Тегін Қалыпты ілмектерді азайтады, ілмектерді тазалайды; кейде «сиқыр» сияқты сезіледі, бірақ олай болмағанша
Құшақтасатын бет трансформерлері + жаттықтырушы туралы құжаттар NLP + LLM дәл баптауы Тегін Батареялары бар жаттығу, керемет әдепкі параметрлер, жылдам жеңістер 👍
Жеделдету Құжаттарды жеделдету ауырсынусыз көп графикалық процессор Тегін DDP-ны тітіркендіргіш емес етеді, барлығын қайта жазбай-ақ масштабтауға жақсы
DeepSpeed ​​ZeRO құжаттары үлкен модельдер, есте сақтау трюктері Тегін Zero, жүктемені азайту, масштабтау - қиын болуы мүмкін, бірақ басылған кезде қанағаттанарлық болуы мүмкін
TensorFlow + Keras TF орнату өндірістік құбырлар Тегін Күшті құрал-жабдықтар, жақсы орналастыру тарихы; кейбіреулерге ұнайды, ал кейбіреулерге ұнамайды
JAX + Flax JAX жылдам бастау / Flax құжаттары зерттеу + жылдамдық мамандары Тегін XLA компиляциясы өте жылдам болуы мүмкін, бірақ отладка жасау...абстрактілі сезім тудыруы мүмкін
NVIDIA NeMo NeMo шолуы сөйлеу + LLM жұмыс процестері Тегін NVIDIA-мен оңтайландырылған стек, жақсы рецепттер - сәнді пеште пісіргендей сезім 🍳
Docker + NVIDIA Container Toolkit Toolkit шолуы қайталанатын орталар Тегін «Менің құрылғымда жұмыс істейді» «біздің құрылғыларымызда жұмыс істейді» болып өзгереді (көбінесе тағы да)

4) Бірінші қадам - ​​GPU дұрыс көрінетінін растаңыз 🕵️♂️

Ондаған нәрсені орнатпас бұрын, негізгі мәліметтерді тексеріңіз.

Шындыққа айналғыңыз келетін нәрселер:

  • Құрылғы графикалық процессорды көреді

  • NVIDIA драйвері дұрыс орнатылған

  • GPU басқа нәрсемен айналысып жатқан жоқ

  • Сіз оны сенімді түрде сұрай аласыз

Классикалық тексеру келесідей:

Сіз іздеген нәрсе:

  • GPU атауы (мысалы, RTX, A-сериясы және т.б.)

  • Драйвер нұсқасы

  • Жадты пайдалану

  • Іске қосылған процестер ( NVIDIA nvidia-smi құжаттары )

Егер nvidia-smi істен шықса, тоқтаңыз. Фреймворктерді әлі орнатпаңыз. Бұл пешіңіз қосылмаған кезде нан пісіруге тырысумен бірдей. ( NVIDIA жүйелік басқару интерфейсі (NVSMI) )

Адамға арналған шағын ескерту: кейде nvidia-smi жұмыс істейді, бірақ сіздің жаттығуларыңыз әлі де сәтсіз аяқталады, себебі сіздің фреймворкіңіз пайдаланатын CUDA жұмыс уақыты драйвердің күткендеріне сәйкес келмейді. Бұл сіздің ақымақ екеніңіз емес. Міне... дәл солай 😭 ( PyTorch-ты бастау (CUDA таңдаушысы) , TensorFlow орнату (pip) )

5) Бағдарламалық жасақтама стегін құрыңыз - драйверлер, CUDA, cuDNN және «үйлесімділік биі» 💃

Міне, осы жерде адамдар сағаттарын жоғалтады. Мәселе мынада: жолды таңдап, соған жабысыңыз .

А нұсқасы: Framework-жинақталған CUDA (көбінесе ең оңай)

Көптеген PyTorch өздерінің CUDA жұмыс уақытымен кеме жасайды, яғни сізге жүйе бойынша орнатылған толық CUDA құралдар жинағының қажеті жоқ. Сізге негізінен үйлесімді NVIDIA драйвері қажет. ( PyTorch-ты бастау (CUDA таңдаушысы) , PyTorch-тың алдыңғы нұсқалары (CUDA дөңгелектері) )

Артықшылықтары:

  • Қозғалмалы бөлшектер аз

  • Оңай орнатулар

  • Әр орта үшін қайталанатындығы жоғары

Кемшіліктері:

  • Егер сіз қоршаған ортаны кездейсоқ араластырсаңыз, шатасуға болады

B нұсқасы: Жүйелік CUDA құралдар жинағы (көбірек басқару)

Сіз жүйеге CUDA құралдар жинағын орнатасыз және барлығын соған сәйкестендіресіз. ( CUDA құралдар жинағының құжаттары )

Артықшылықтары:

  • Арнайы құрастыруларды басқарудың көбірек мүмкіндіктері, кейбір арнайы құралдар

  • Белгілі бір операцияларды компиляциялау үшін ыңғайлы

Кемшіліктері:

  • Нұсқаларды сәйкессіздендірудің және ақырын жылаудың көбірек жолдары

cuDNN және NCCL, адами тұрғыдан алғанда

  • cuDNN терең оқытудың қарапайым тәсілдерін (конволюциялар, RNN биттері және т.б.) жылдамдатады ( NVIDIA cuDNN құжаттары )

  • NCCL - көп GPU оқытуға арналған жылдам «GPU-дан GPU-ға байланыс» кітапханасы ( NCCL шолуы )

Егер сіз бірнеше графикалық процессормен жұмыс істейтін болсаңыз, NCCL сіздің ең жақын досыңыз, кейде мінезі өзгермейтін бөлмелесіңіз болады. ( NCCL-ге шолу )

6) GPU-мен алғашқы жаттығуыңыз (PyTorch ойлау тәсілінің мысалы) ✅🔥

NVIDIA GPU-ларын жасанды интеллект оқыту үшін қалай пайдалану керектігін оқу үшін алдымен үлкен жоба қажет емес. Сізге кішкентай табыс қажет.

Негізгі идеялар:

  • Құрылғыны анықтау

  • Модельді графикалық процессорға жылжыту

  • Тензорларды GPU-ға жылжыту

  • Алға қарай өтуді растаңыз ( PyTorch CUDA құжаттары )

Мен әрқашан ерте тексеретін ақыл-ойымның жай-күйі:

«Неге баяу?» деген жиі кездесетін қателіктер

  • Деректерді жүктеу құралыңыз тым баяу (GPU күтуде) ( PyTorch өнімділігін реттеу нұсқаулығы )

  • Деректерді GPU-ға жылжытуды ұмытып кеттіңіз (ой)

  • Партия көлемі аз (GPU толық пайдаланылмайды)

  • Сіз жаттығу кезеңінде CPU-ны алдын ала өңдеудің ауыр түрін жасап жатырсыз

Сонымен қатар, иә, егер мәселе деректерде болса, сіздің графикалық процессорыңыз көбінесе «онша көп емес» болып көрінеді. Бұл жарыс көлігінің жүргізушісін жалдап, оларды әр айналым сайын жанармай күттіруге ұқсайды.

7) VRAM ойыны - партия көлемі, аралас дәлдік және жарылмайды 💥🧳

Көптеген практикалық жаттығулар есте сақтауға байланысты. Егер сіз бір дағдыны үйренсеңіз, VRAM басқаруды үйреніңіз.

Жадты пайдалануды азайтудың жылдам жолдары

«Мен тоқтағаннан кейін де VRAM неге толы?» сәті

Фреймворктер көбінесе кэш жадын сақтайды . Бұл қалыпты жағдай. Бұл қорқынышты көрінеді, бірақ әрқашан ағып кету емес. Сіз үлгілерді оқуды үйренесіз. ( PyTorch CUDA семантикасы: кэштеу бөлгіші )

Тәжірибелік әдет:

8) GPU-ны шынымен жұмыс істетіңіз - уақытыңызды жұмсауға тұрарлық өнімділікті баптау 🏎️

«GPU оқытуын жұмысқа енгізу» бірінші қадам. Оны тездету екінші қадам.

Жоғары әсерлі оңтайландырулар

  • Ауырғанша мөлшерін көбейтіңіз , содан кейін аздап азайтыңыз

  • бекітілген жадты пайдалану (хосттан құрылғыға жылдамырақ көшірмелер) ( PyTorch өнімділігін реттеу нұсқаулығы , PyTorch pin_memory/block_non_study )

  • Деректерді жүктеуші жұмысшыларын көбейтіңіз (абай болыңыз, тым көп болса, кері нәтиже беруі мүмкін) ( PyTorch өнімділігін реттеу нұсқаулығы )

  • GPU бос тұрмауы үшін топтамаларды алдын ала жүктеп алыңыз

  • Қолжетімді болған кезде біріктірілген операцияларды/оңтайландырылған ядроларды пайдаланыңыз

  • Аралас дәлдікті пайдаланыңыз (тағы да, бұл жақсы) ( PyTorch AMP құжаттары )

Ең көп назардан тыс қалған кедергі

Сақтау және алдын ала өңдеу құбыры. Егер деректер жинағыңыз үлкен болса және баяу дискіде сақталса, сіздің графикалық процессорыңыз қымбат кеңістік жылытқышына айналады. Өте озық, өте жылтыр кеңістік жылытқышы.

Сонымен қатар, кішкене мойындау: Мен модельді бір сағатқа «оңтайландырдым», бірақ кейіннен журнал жүргізу қиындық тудыратынын түсіндім. Тым көп басып шығару оқытуды баяулатуы мүмкін. Иә, солай болуы мүмкін.

9) Бірнеше графикалық процессормен оқыту - DDP, NCCL және хаоссыз масштабтау 🧩🤝

Егер сізге жылдамдық жоғарырақ немесе үлкенірек модельдер қажет болса, сіз көп графикалық процессорды таңдайсыз. Міне, осы кезде бәрі қыза түседі.

Жалпы тәсілдер

  • Деректер параллельділігі (DDP)

    • GPU бойынша партияларды бөліңіз, градиенттерді синхрондаңыз

    • Әдетте әдепкі «жақсы» опциясы ( PyTorch DDP құжаттары )

  • Модель параллель / тензор параллель

    • Модельді GPU-ларға бөліңіз (өте үлкен модельдер үшін)

  • Құбырдың параллельді бөлігі

    • Модель қабаттарын кезеңдерге бөлу (жинау желісі сияқты, бірақ тензорлар үшін)

Егер сіз жаңадан бастап жатсаңыз, DDP стиліндегі жаттығу - ең жақсы нұсқа. ( PyTorch DDP оқулығы )

Көп графикалық процессорлы практикалық кеңестер

  • GPU-лардың да осындай қабілетті екеніне көз жеткізіңіз (араластыру кедергі келтіруі мүмкін)

  • Интерконнектті көріңіз: NVLink және PCIe синхрондауды қажет ететін жұмыс жүктемелері үшін маңызды ( NVIDIA NVLink шолуы , NVIDIA NVLink құжаттары )

  • Әрбір GPU партиясының өлшемдерін теңгерімді ұстаңыз

  • CPU мен сақтау орнын елемеңіз - көп графикалық процессор деректердегі кедергілерді күшейте алады

Иә, NCCL қателері «неге қазір» деген жұмбақпен оралған жұмбақ сияқты сезілуі мүмкін. Сіз қарғысқа ұшыраған жоқсыз. Мүмкін. ( NCCL-ге шолу )

10) Бақылау және профильдеу - сізге бірнеше сағат үнемдейтін көріксіз нәрсе 📈🧯

Бастау үшін сізге сәнді басқару тақталарының қажеті жоқ. Бірдеңе дұрыс жұмыс істемей тұрғанда байқауыңыз керек.

Бақылауға болатын негізгі сигналдар

  • GPU пайдалану : ол үнемі жоғары ма, әлде күрт пе?

  • Есте сақтау қабілетін пайдалану : тұрақты ма, өсіп келе жатқан ба, әлде ерекше ме?

  • Қуатты тұтыну : әдеттен тыс төмен қуат жеткіліксіз пайдаланылуын білдіруі мүмкін

  • Температура : тұрақты жоғары температура өнімділікті төмендетуі мүмкін

  • CPU пайдалануы : деректер құбырының мәселелері осында көрсетіледі ( PyTorch өнімділігін реттеу нұсқаулығы )

Профильдеу ойлау тәсілі (қарапайым нұсқа)

  • Егер GPU аз пайдаланылса - деректер немесе CPU кедергісі

  • Егер GPU жоғары, бірақ баяу болса - ядро ​​тиімсіздігі, дәлдігі немесе модель архитектурасы

  • Егер жаттығу жылдамдығы кездейсоқ төмендесе - термиялық дроссельдеу, фондық процестер, енгізу/шығару кідірістері

Білемін, бақылау қызықсыз естіледі. Бірақ бұл тіс жібімен тазалаумен бірдей. Тітіркендіргіш, сосын кенеттен өміріңіз жақсарады.

11) Ақаулықтарды жою - әдеттегі күдіктілер (және сирек кездесетіндер) 🧰😵💫

Бұл бөлім негізінен: «мәңгілікке сол бес мәселе»

Мәселе: CUDA жады таусылды

Түзетулер:

Мәселе: Оқыту кездейсоқ түрде CPU-да орындалады

Түзетулер:

  • Кудаға көшірілгеніне көз жеткізіңіз

  • Кудаға жылжытылғанына көз жеткізіңіз

  • құрылымдық құрылғы конфигурациясын тексеру ( PyTorch CUDA құжаттары )

Мәселе: ерекше апаттар немесе жадқа заңсыз кіру

Түзетулер:

  • драйвер + жұмыс уақыты үйлесімділігін растау ( PyTorch Get Start (CUDA селекторы) , TensorFlow орнату (pip) )

  • таза ортаны қолданып көріңіз

  • арнайы операцияларды азайту

  • қайталау үшін детерминирленген параметрлермен қайта іске қосыңыз

Мәселе: Күтілгеннен баяу

Түзетулер:

Мәселе: Бірнеше графикалық процессор қатып қалады

Түзетулер:

  • дұрыс сервер параметрлерін растаңыз ( PyTorch таратылған құжаттары )

  • NCCL ортасының конфигурацияларын тексеріңіз (абай болыңыз) ( NCCL шолуы )

  • алдымен бір графикалық процессорды сынап көріңіз

  • желінің/интерфейстің сау екеніне көз жеткізіңіз

Кері бағыттағы шағын ескертпе: кейде түзету сөзбе-сөз қайта жүктеу болып табылады. Бұл ақымақтық сияқты. Ол жұмыс істейді. Компьютерлер де солай.

12) Бағасы мен практикалықтығы - артық ойланбай дұрыс NVIDIA графикалық процессорын таңдау және орнату 💸🧠

Әрбір жобаға ең үлкен графикалық процессор қажет емес. Кейде сізге жеткілікті графикалық процессор қажет болады.

Егер сіз орташа үлгілерді дәл баптап жатсаңыз

Егер сіз үлкен модельдерді нөлден бастап оқытып жатсаңыз

Егер сіз эксперимент жүргізіп жатсаңыз

  • Сізге жылдам итерация қажет

  • Барлық ақшаңызды графикалық процессорға жұмсап, содан кейін сақтау орны мен жедел жадты аш қалдырмаңыз

  • Теңгерімді жүйе бір жақты жүйені жеңеді (көп күндері)

Шын мәнінде, сіз «мінсіз» жабдықты таңдау үшін бірнеше апта бойы уақытыңызды босқа өткізуіңіз мүмкін. Жұмыс істейтін нәрсе жасаңыз, өлшеңіз, содан кейін реттеңіз. Нағыз жау - кері байланыс циклінің болмауы.

Қорытынды жазбалар - NVIDIA GPU-ларын есіңізді жоғалтпай жасанды интеллект жаттығулары үшін қалай пайдалануға болады 😌✅

NVIDIA GPU-ларын жасанды интеллект жаттығулары үшін қалай пайдалану керектігі туралы осы нұсқаулықтан басқа ештеңе алмасаңыз , мынаны алыңыз:

NVIDIA графикалық процессорларында жаттығу қорқынышты болып көрінетін дағдылардың бірі, бірақ кенеттен бұл қалыпты жағдайға айналады. Көлік жүргізуді үйрену сияқты. Алдымен бәрі шулы және түсініксіз болады, сіз рульді тым қатты ұстайсыз. Содан кейін бір күні сіз көлікпен жүріп, кофе ішіп, партия көлемі мәселесін онша маңызды емес сияқты шешесіз ☕😄

Жиі қойылатын сұрақтар

NVIDIA графикалық процессорында жасанды интеллект моделін оқыту нені білдіреді

NVIDIA GPU-да жаттығу дегеніміз, сіздің модель параметрлеріңіз бен жаттығу топтарыңыз GPU VRAM-да сақталады, ал ауыр математикалық операциялар (алға өту, артқы тіреуіш, оңтайландыру қадамдары) CUDA ядролары арқылы орындалады. Іс жүзінде бұл көбінесе модель мен тензорлардың cuda , содан кейін жадты, пайдалануды және температураны бақылауға байланысты, осылайша өткізу қабілеті тұрақты болып қалады.

Басқа ештеңені орнатпас бұрын NVIDIA GPU жұмыс істеп тұрғанын қалай тексеруге болады

nvidia-smi -ден бастаңыз . Онда GPU атауы, драйвер нұсқасы, ағымдағы жадты пайдалану және кез келген іске қосылған процестер көрсетілуі керек. Егер nvidia-smi істен шықса, PyTorch/TensorFlow/JAX функциясын өшіріңіз - алдымен драйвердің көрінуін түзетіңіз. Бұл GPU оқытуын тексеру үшін «пештің қосылғанын» тексерудің негізгі жолы.

CUDA жүйесі мен PyTorch-пен бірге келетін CUDA арасында таңдау жасау

Жалпы тәсіл - фреймворкпен біріктірілген CUDA (көптеген PyTorch дөңгелектері сияқты) пайдалану, себебі ол қозғалмалы бөлшектерді азайтады - сізге негізінен үйлесімді NVIDIA драйвері қажет. Толық жүйелік CUDA құралдар жинағын орнату көбірек басқаруды ұсынады (арнайы құрастырулар, компиляция операциялары), бірақ сонымен қатар нұсқалардың сәйкес келмеуі және жұмыс уақытындағы шатастыратын қателер үшін көбірек мүмкіндіктер тудырады.

Неліктен NVIDIA GPU-мен де жаттығу баяу болуы мүмкін

Көбінесе, графикалық процессор кіріс құбырынан зардап шегеді. Кідіріс жасайтын деректер жүктеушілері, оқыту кезеңінде процессорды алдын ала өңдеудің ауыр болуы, партиялардың аз мөлшері немесе сақтаудың баяу болуы қуатты графикалық процессордың бос орын жылытқышы сияқты жұмыс істеуіне әкелуі мүмкін. Дерек жүктеуші жұмысшыларын көбейту, бекітілген жадты қосу, алдын ала жүктеуді қосу және журналды қысқарту модельді кінәламас бұрын жиі кездесетін алғашқы қадамдар болып табылады.

NVIDIA GPU оқыту кезінде «CUDA жадының таусылуы» қателерін қалай болдырмауға болады

Көптеген түзетулер VRAM тактикасына қатысты: партия өлшемін азайту, аралас дәлдікті қосу (FP16/BF16), градиент жинақтауын пайдалану, тізбек ұзындығын/кесу өлшемін қысқарту немесе белсендіруді бақылау нүктесін пайдалану. Сондай-ақ, жадты тұтынатын басқа GPU процестерін тексеріңіз. Кейбір сынақтар мен қателіктер қалыпты жағдай - VRAM бюджеттеу практикалық GPU оқытуында негізгі әдетке айналады.

Неліктен жаттығу сценарийі аяқталғаннан кейін де VRAM толық болып көрінуі мүмкін

Фреймворктер көбінесе жылдамдық үшін GPU жадын кэштейді, сондықтан бөлінген жад азайған кезде де резервтелген жад жоғары болып қалуы мүмкін. Бұл ағып кетуге ұқсауы мүмкін, бірақ көбінесе кэштеу бөлгіші жобаланғандай әрекет етеді. Тәжірибелік әдет - бір ғана дабыл қағатын суретке назар аудармай, уақыт өте келе үлгіні бақылау және «бөлінген және резервтелген» арақатынасты салыстыру.

Модельдің CPU-да тыныш жаттығу жасамайтынын қалай растауға болады

Санитарлық тексеруді ертерек жасаңыз: torch.cuda.is_available() функциясының True функциясын қайтаратынын , келесі (model.parameters()) функциясының құрылғыда cuda функциясы көрсетілгенін және қатесіз бір алға өтуді орындаңыз. Егер өнімділік күдікті түрде баяу болып көрінсе, топтамаларыңыздың GPU-ға жылжытылып жатқанын растаңыз. Модельді жылжытып, кездейсоқ деректерді қалдырып кету жиі кездеседі.

Көп графикалық процессормен оқытудың ең қарапайым жолы

Деректерді параллельдеу (DDP стиліндегі оқыту) көбінесе ең жақсы алғашқы қадам болып табылады: GPU бойынша партияларды бөлу және синхрондау градиенттері. Accelerate сияқты құралдар толық қайта жазбай-ақ көп GPU-ны аз ауыртпалықсыз ете алады. Қосымша айнымалыларды күтіңіз - NCCL байланысы, өзара байланыс айырмашылықтары (NVLink және PCIe) және күшейтілген деректер кедергілері - сондықтан бір GPU-мен жұмыс істегеннен кейін біртіндеп масштабтау жақсырақ болады.

NVIDIA GPU оқыту кезінде мәселелерді ерте анықтау үшін нені бақылау керек

Графикалық процессорды пайдалануды, жадты пайдалануды (тұрақты немесе жоғары), қуат тұтынуды және температураны бақылаңыз - дроссельдеу жылдамдықты баяу төмендетуі мүмкін. Деректер құбырындағы ақаулар көбінесе сол жерден пайда болатындықтан, процессорды пайдалануды да бақылаңыз. Егер пайдалану күрт немесе төмен болса, енгізу/шығару немесе деректер жүктеушілеріне күмәнданыңыз; егер ол жоғары болса, бірақ қадам уақыты әлі де баяу болса, профиль ядролары, дәлдік режимі және қадам уақыты бөлінуі.

Сілтемелер

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

  2. NVIDIA - NVIDIA жүйелік басқару интерфейсі (NVSMI) - developer.nvidia.com

  3. NVIDIA - NVIDIA NVLink шолуы - nvidia.com

  4. PyTorch - PyTorch бағдарламасын бастау (CUDA таңдаушысы) - pytorch.org

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

  6. TensorFlow - TensorFlow орнату (pip) - tensorflow.org

  7. JAX - JAX жылдам бастау - docs.jax.dev

  8. Құшақтасу бет-әлпеті - Жаттықтырушы құжаттары - huggingface.co

  9. Найзағай жасанды интеллекті - Найзағай құжаттары - lightning.ai

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

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

  12. PyTorch форумдары - PyTorch форумы: CUDA-да модельді тексеру - discuss.pytorch.org

Ресми AI көмекші дүкенінен ең соңғы AI-ді табыңыз

Біз туралы

Блогқа оралу