AI பயிற்சிக்கு NVIDIA GPU-களை எவ்வாறு பயன்படுத்துவது

செயற்கை நுண்ணறிவுப் பயிற்சிக்கு என்விடியா ஜிபியூக்களைப் பயன்படுத்துவது எப்படி [காணொளி மற்றும் வினாவிடை]

சுருக்கமான பதில்: AI பயிற்சிக்கு என்விடியா ஜிபியூக்களைப் பயன்படுத்த, முதலில் nvidia-smi மூலம் டிரைவரும் ஜிபியூவும் தெரிகின்றனவா என்பதை உறுதிசெய்து கொள்ளுங்கள் . பின்னர், இணக்கமான ஒரு ஃபிரேம்வொர்க்/CUDA ஸ்டேக்கை நிறுவி, ஒரு சிறிய “model + batch on cuda” சோதனையை இயக்கவும். நினைவகப் பற்றாக்குறை ஏற்பட்டால், பேட்ச் அளவைக் குறைத்து, கலப்புத் துல்லியத்தைப் (mixed precision) பயன்படுத்துங்கள். அதே நேரத்தில், பயன்பாடு, நினைவகம் மற்றும் வெப்பநிலைகளைக் கண்காணிக்கவும்.

முக்கிய குறிப்புகள்:

அடிப்படை சரிபார்ப்புகள்: nvidia-smi; கட்டமைப்புகளை நிறுவுவதற்கு முன் இயக்கி தெரிவுநிலையை சரிசெய்யவும்.

அடுக்கு இணக்கத்தன்மை: செயலிழப்புகள் மற்றும் உடையக்கூடிய நிறுவல்களைத் தடுக்க இயக்கி, CUDA இயக்க நேரம் மற்றும் கட்டமைப்பு பதிப்புகளை சீரமைக்கவும்.

சிறிய வெற்றி: சோதனைகளை அதிகரிப்பதற்கு முன், CUDA-வில் ஒற்றை முன்னோக்கி பாஸ் ஓட்டங்களை உறுதிப்படுத்தவும்.

VRAM துறை: பெரிய மாதிரிகளைப் பொருத்துவதற்கு கலப்பு துல்லியம், சாய்வு குவிப்பு மற்றும் சோதனைச் சாவடி ஆகியவற்றில் சாய்ந்து கொள்ளுங்கள்.

கண்காணிப்பு பழக்கம்: பயன்பாடு, நினைவக முறைகள், சக்தி மற்றும் வெப்பநிலைகளைக் கண்காணிக்கவும், இதன் மூலம் நீங்கள் தடைகளை முன்கூட்டியே கண்டறியலாம்.

இதற்குப் பிறகு நீங்கள் படிக்க விரும்பக்கூடிய கட்டுரைகள்:

🔗 ஒரு AI முகவரை எவ்வாறு உருவாக்குவது
உங்கள் முகவரின் பணிப்பாய்வு, கருவிகள், நினைவகம் மற்றும் பாதுகாப்புக் காவலர்கள் ஆகியவற்றை வடிவமைக்கவும்.

🔗 AI மாதிரிகளை எவ்வாறு பயன்படுத்துவது
சூழல்கள், தொகுப்பு மாதிரிகள் ஆகியவற்றை அமைத்து, நம்பகத்தன்மையுடன் உற்பத்திக்கு அனுப்பவும்.

🔗 AI செயல்திறனை எவ்வாறு அளவிடுவது
அளவீடுகளைத் தேர்வுசெய்து, மதிப்பீடுகளை இயக்கி, காலப்போக்கில் செயல்திறனைக் கண்காணிக்கவும்.

🔗 AI உடன் பணிகளை தானியக்கமாக்குவது எப்படி
அறிவுறுத்தல்கள், பணிப்பாய்வுகள் மற்றும் ஒருங்கிணைப்புகள் மூலம் மீண்டும் மீண்டும் வேலை செய்யும் வேலையை தானியங்குபடுத்துங்கள்.

1) பெரிய படம் - நீங்கள் "GPU-வில் பயிற்சி" செய்யும்போது என்ன செய்கிறீர்கள் 🧠⚡

நீங்கள் AI மாடல்களுக்குப் பயிற்சி அளிக்கும்போது, ​​பெரும்பாலும் மலை போன்ற அணி கணிதத்தைச் செய்கிறீர்கள். GPU-க்கள் அந்த வகையான இணைப் பணிகளுக்காகவே உருவாக்கப்பட்டுள்ளன, எனவே PyTorch, TensorFlow மற்றும் JAX போன்ற கட்டமைப்புகள் கடினமான வேலையை GPU-விடம் ஒப்படைக்க முடியும். (PyTorch CUDA ஆவணங்கள், TensorFlow நிறுவுதல் (pip), JAX விரைவுத் தொடக்கம்)

நடைமுறையில், "பயிற்சிக்காக NVIDIA GPUகளைப் பயன்படுத்துதல்" என்பது பொதுவாக:

  • உங்கள் மாதிரி அளவுருக்கள் (பெரும்பாலும்) GPU VRAM இல் உள்ளன

  • உங்கள் தொகுதிகள் ஒவ்வொரு படியிலும் RAM இலிருந்து VRAM க்கு நகர்த்தப்படும்

  • உங்கள் முன்னோக்கி பாஸ் மற்றும் பேக்ப்ராப் CUDA கர்னல்களில் இயங்குகின்றன (CUDA நிரலாக்க வழிகாட்டி)

  • உங்கள் ஆப்டிமைசர் புதுப்பிப்புகள் GPU-வில் நடக்கும் (சிறந்தது)

  • நீங்கள் வெப்பநிலை, நினைவகம், பயன்பாடு ஆகியவற்றைக் கண்காணிப்பதால் எதுவும் அதிக வெப்பமடைந்துவிடாது 🔥 (என்விடியா nvidia-smi ஆவணங்கள்)

அது அதிகமாகத் தோன்றினால், கவலைப்பட வேண்டாம். இது பெரும்பாலும் ஒரு சரிபார்ப்புப் பட்டியல் மற்றும் காலப்போக்கில் நீங்கள் உருவாக்கும் சில பழக்கவழக்கங்கள்.

2) NVIDIA GPU AI பயிற்சி அமைப்பின் நல்ல பதிப்பை உருவாக்குவது எது 🤌

இது "ஜெல்லி மீது வீடு கட்டாதீர்கள்" பகுதி. செயற்கை நுண்ணறிவுப் பயிற்சிக்கு என்விடியா ஜிபியூக்களைப் பயன்படுத்துவதற்கான , சிக்கல்கள் குறைவாக உள்ள ஒன்றாகும். சிக்கல்கள் குறைவாக இருப்பது நிலைத்தன்மை கொண்டது. நிலைத்தன்மை என்பது வேகம். வேகம் என்பது... சரி, வேகம்தான் 😄

ஒரு திடமான பயிற்சி அமைப்பு பொதுவாக பின்வருவனவற்றைக் கொண்டுள்ளது:

  • உங்கள் தொகுதி அளவு + மாதிரி + உகப்பாக்கி நிலைகளுக்கு போதுமான VRAM.

    • VRAM என்பது சூட்கேஸ் இடம் போன்றது. நீங்கள் புத்திசாலித்தனமாக பேக் செய்யலாம், ஆனால் நீங்கள் எல்லையற்றதாக பேக் செய்ய முடியாது.

  • பொருந்தக்கூடிய மென்பொருள் அடுக்கு (இயக்கி + CUDA இயக்க நேரம் + கட்டமைப்பு இணக்கத்தன்மை) (PyTorch தொடங்கு (CUDA தேர்வி), TensorFlow நிறுவல் (pip))

  • வேகமான சேமிப்பு (பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுக்கு NVMe நிறைய உதவுகிறது)

  • போதுமான CPU மற்றும் RAM இருந்தால், தரவு ஏற்றம் GPU-வின் செயல்திறனைப் பாதிக்காது (PyTorch செயல்திறன் சரிசெய்தல் வழிகாட்டி).

  • குளிரூட்டல் மற்றும் ஆற்றல் திறன் கூடுதல் வரம்பு (மதிப்பீடு செய்யப்படும் வரை குறைத்து மதிப்பிடப்படுகிறது 😬)

  • மேம்படுத்தல்கள் குழப்பமடையாமல் இருக்க, மீண்டும் உருவாக்கக்கூடிய சூழல் (venv/conda அல்லது கண்டெய்னர்கள்) ( என்விடியா கண்டெய்னர் டூல்கிட் கண்ணோட்டம் )

மக்கள் தவிர்க்கும் இன்னொரு விஷயம்:

  • ஒரு கண்காணிப்பு பழக்கம் - வாகனம் ஓட்டும்போது கண்ணாடிகளைச் சரிபார்ப்பது போல GPU நினைவகம் மற்றும் பயன்பாட்டைச் சரிபார்க்கிறீர்கள். (NVIDIA nvidia-smi ஆவணங்கள்)

3) ஒப்பீட்டு அட்டவணை - NVIDIA GPUகளுடன் பயிற்சி பெறுவதற்கான பிரபலமான வழிகள் (சிக்கனங்களுடன்) 📊

கீழே ஒரு விரைவான “எது பொருந்தும்?” ஏமாற்றுத் தாள் உள்ளது. விலைகள் தோராயமானவை (ஏனெனில் யதார்த்தம் மாறுபடும்), ஆம், இந்த செல்களில் ஒன்று வேண்டுமென்றே கொஞ்சம் சீரற்றதாக உள்ளது.

கருவி / அணுகுமுறை சிறந்தது விலை இது ஏன் வேலை செய்கிறது (பெரும்பாலும்)
பைடார்ச் (வெண்ணிலா) பைடார்ச் பெரும்பாலான மக்கள், பெரும்பாலான திட்டங்கள் இலவசம் நெகிழ்வான, மிகப்பெரிய சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு, எளிதான பிழைத்திருத்தம் - மேலும் அனைவருக்கும் கருத்துகள் உள்ளன
PyTorch மின்னல் மின்னல் ஆவணங்கள் அணிகள், கட்டமைக்கப்பட்ட பயிற்சி இலவசம் பாய்லர்பிளேட்டைக் குறைக்கிறது, சுழல்களை சுத்தம் செய்கிறது; சில நேரங்களில் அது "மாயாஜாலம்" போல உணர்கிறது, அது உணராத வரை
கட்டிப்பிடிக்கும் முக மின்மாற்றிகள் + பயிற்சியாளர் பயிற்சி ஆவணங்கள் NLP + LLM ஃபைன்-ட்யூனிங் இலவசம் பேட்டரிகள் உள்ளிட்ட பயிற்சி, சிறந்த தவறுகள், விரைவான வெற்றிகள் 👍
ஆக்சிலரேட் ஆக்சிலரேட் டாக்ஸ் வலியற்ற பல-GPU இலவசம் DDP-ஐ குறைவான எரிச்சலூட்டும் தன்மையுடையதாக்குகிறது, எல்லாவற்றையும் மீண்டும் எழுதாமல் அளவை அதிகரிப்பதற்கு நல்லது
டீப்ஸ்பீட் ஜீரோ ஆவணங்கள் பெரிய மாதிரிகள், நினைவக தந்திரங்கள் இலவசம் ZeRO, ஆஃப்லோட், அளவிடுதல் - கிளிக் செய்யும்போது சற்று சிரமமாக இருந்தாலும் திருப்திகரமாக இருக்கும்
டென்சர்ஃப்ளோ + கெராஸ் TF நிறுவல் உற்பத்தி குழாய்வழிகள் இலவசம் வலுவான கருவி, நல்ல வரிசைப்படுத்தல் கதை; சிலர் இதை விரும்புகிறார்கள், சிலர் அமைதியாக விரும்புவதில்லை
JAX + Flax JAX விரைவுத் தொடக்கம் / Flax ஆவணங்கள் ஆராய்ச்சி + வேக வெறியர்கள் இலவசம் XLA தொகுப்பு மிக வேகமாக இருக்கலாம், ஆனால் பிழைத்திருத்தம் செய்வது... சுருக்கமாக உணரலாம்
NVIDIA NeMo NeMo கண்ணோட்டம் பேச்சு + எல்.எல்.எம் பணிப்பாய்வுகள் இலவசம் NVIDIA- உகந்த ஸ்டாக், நல்ல சமையல் குறிப்புகள் - ஒரு ஆடம்பரமான அடுப்பில் சமைப்பது போன்ற உணர்வு 🍳
டாக்கர் + என்விடியா கொள்கலன் கருவித்தொகுப்பு கருவித்தொகுப்பு கண்ணோட்டம் மீண்டும் உருவாக்கக்கூடிய சூழல்கள் இலவசம் “என் கணினியில் வேலை செய்கிறது” என்பது “எங்கள் கணினிகளில் வேலை செய்கிறது” (பெரும்பாலும், மீண்டும்) ஆகிறது

4) முதல் படி - உங்கள் GPU சரியாகத் தெரிகிறதா என்பதை உறுதிப்படுத்தவும் 🕵️♂️

ஒரு டஜன் விஷயங்களை நிறுவுவதற்கு முன், அடிப்படைகளைச் சரிபார்க்கவும்.

நீங்கள் உண்மையாக இருக்க விரும்பும் விஷயங்கள்:

  • இயந்திரம் GPU-வைப் பார்க்கிறது

  • NVIDIA இயக்கி சரியாக நிறுவப்பட்டுள்ளது

  • GPU வேறு ஏதாவது செய்வதில் சிக்கிக் கொள்ளவில்லை

  • நீங்கள் அதை நம்பகத்தன்மையுடன் வினவலாம்

கிளாசிக் சரிபார்ப்பு:

நீங்கள் தேடுவது:

  • GPU பெயர் (எ.கா., RTX, A-தொடர், முதலியன)

  • இயக்கி பதிப்பு

  • நினைவக பயன்பாடு

  • இயங்கும் செயல்முறைகள் (NVIDIA nvidia-smi ஆவணங்கள்)

nvidia-smi தோல்வியடைந்தால் , அத்துடன் நிறுத்திவிடுங்கள். இப்போதைக்கு ஃபிரேம்வொர்க்குகளை நிறுவ வேண்டாம். அது, உங்கள் அடுப்பு மின்சாரத்தில் இணைக்கப்படாதபோது ரொட்டி சுட முயற்சிப்பதைப் போன்றது. ( என்விடியா சிஸ்டம் மேனேஜ்மென்ட் இன்டர்ஃபேஸ் (NVSMI) )

ஒரு சிறிய மனிதக் குறிப்பு: சில நேரங்களில் nvidia-smi வேலை செய்தாலும், உங்கள் ஃபிரேம்வொர்க் பயன்படுத்தும் CUDA ரன்டைம் டிரைவரின் எதிர்பார்ப்புகளுடன் பொருந்தாததால் உங்கள் பயிற்சி தோல்வியடையும். அது நீங்கள் முட்டாள்தனமாக இருப்பதனால் அல்ல. அது அப்படித்தான்... அதன் இயல்பு 😭 (PyTorch Get Started (CUDA selector), TensorFlow install (pip))

5) மென்பொருள் அடுக்கை உருவாக்குங்கள் - இயக்கிகள், CUDA, cuDNN, மற்றும் “பொருந்தக்கூடிய நடனம்” 💃

இங்குதான் மக்கள் மணிநேரத்தை இழக்கிறார்கள். தந்திரம் என்னவென்றால்: ஒரு பாதையைத் தேர்ந்தெடுத்து அதில் ஒட்டிக்கொள்.

விருப்பம் A: கட்டமைப்பு-தொகுக்கப்பட்ட CUDA (பெரும்பாலும் எளிதானது)

பல PyTorch பதிப்புகள் அவற்றின் சொந்த CUDA ரன்டைமுடன் வருகின்றன, அதாவது கணினி முழுவதும் ஒரு முழுமையான CUDA கருவித்தொகுப்பை நிறுவ வேண்டிய அவசியமில்லை. உங்களுக்கு பெரும்பாலும் இணக்கமான ஒரு NVIDIA டிரைவர் மட்டும் போதுமானது. (PyTorch தொடங்குதல் (CUDA தேர்வி), முந்தைய PyTorch பதிப்புகள் (CUDA வீல்கள்))

நன்மை:

  • குறைவான நகரும் பாகங்கள்

  • எளிதான நிறுவல்கள்

  • சூழலுக்கு ஏற்ப அதிகமாக மீண்டும் உருவாக்கக்கூடியது

பாதகம்:

  • நீங்கள் சூழல்களை சாதாரணமாக கலந்தால், நீங்கள் குழப்பமடையலாம்

விருப்பம் B: சிஸ்டம் CUDA கருவித்தொகுப்பு (கூடுதல் கட்டுப்பாடு)

நீங்கள் கணினியில் CUDA கருவித்தொகுப்பை நிறுவி, அதனுடன் அனைத்தையும் சீரமைக்கவும். (CUDA கருவித்தொகுப்பு ஆவணங்கள்)

நன்மை:

  • தனிப்பயன் கட்டமைப்புகளுக்கு கூடுதல் கட்டுப்பாடு, சில சிறப்பு கருவிகள்

  • சில செயல்பாடுகளைத் தொகுப்பதற்கு வசதியானது

பாதகம்:

  • பதிப்புகளைப் பொருத்தாமல் அமைதியாக அழுவதற்கான கூடுதல் வழிகள்

மனித சொற்களில், cuDNN மற்றும் NCCL

  • cuDNN ஆழமான கற்றல் பழமையானவற்றை (சுழற்சிகள், RNN பிட்கள், முதலியன) துரிதப்படுத்துகிறது (NVIDIA cuDNN ஆவணங்கள்)

  • NCCL என்பது பல-GPU பயிற்சிக்கான வேகமான “GPU-க்கு-GPU தொடர்பு” நூலகம் ஆகும் (NCCL கண்ணோட்டம்)

நீங்கள் பல-GPU பயிற்சி பெற்றால், NCCL உங்கள் சிறந்த நண்பர் - சில சமயங்களில், உங்கள் மனநிலை மாற்றும் அறைத் தோழரும். (NCCL கண்ணோட்டம்)

6) உங்கள் முதல் GPU பயிற்சி ஓட்டம் (PyTorch உதாரண மனநிலை) ✅🔥

'செயற்கை நுண்ணறிவுப் பயிற்சிக்கு என்விடியா ஜிபியூக்களைப் பயன்படுத்துவது எப்படி' என்பதைப் பின்பற்றுவதற்கு , உங்களுக்கு முதலில் ஒரு பிரம்மாண்டமான திட்டம் தேவையில்லை. உங்களுக்குத் தேவையெல்லாம் ஒரு சிறிய வெற்றிதான்.

முக்கிய யோசனைகள்:

  • சாதனத்தைக் கண்டறி

  • மாதிரியை GPU க்கு நகர்த்தவும்

  • டென்சர்களை GPU க்கு நகர்த்தவும்

  • முன்னோக்கி பாஸ் ஓட்டங்களை அங்கு உறுதிப்படுத்தவும் (PyTorch CUDA ஆவணங்கள்)

நான் எப்போதும் சீக்கிரமே நல்லறிவைச் சரிபார்க்கும் விஷயங்கள்:

"ஏன் மெதுவாக இருக்கிறது?" என்ற பொதுவான கேள்வி

  • உங்கள் டேட்டாலோடர் மிகவும் மெதுவாக உள்ளது (GPU செயலற்ற நிலையில் காத்திருக்கிறது) (PyTorch செயல்திறன் சரிப்படுத்தும் வழிகாட்டி)

  • நீங்கள் தரவை GPU-க்கு நகர்த்த மறந்துவிட்டீர்கள் (அச்சச்சோ)

  • தொகுதி அளவு சிறியது (GPU குறைவாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது)

  • பயிற்சிப் படியில் நீங்கள் அதிக CPU முன் செயலாக்கத்தைச் செய்கிறீர்கள்

மேலும், ஆம், டேட்டா பிரச்சனையாக இருந்தால் உங்கள் GPU பெரும்பாலும் "அவ்வளவு பரபரப்பாக இல்லை" என்று தோன்றும். இது ஒரு ரேஸ் கார் டிரைவரை வேலைக்கு அமர்த்தி, ஒவ்வொரு சுற்றும் எரிபொருளுக்காக காத்திருக்க வைப்பது போன்றது.

7) VRAM விளையாட்டு - தொகுதி அளவு, கலப்பு துல்லியம், வெடிக்காமல் இருப்பது 💥🧳

பெரும்பாலான நடைமுறை பயிற்சி சிக்கல்கள் நினைவாற்றலுடன் தொடர்புடையவை. நீங்கள் ஒரு திறமையைக் கற்றுக்கொண்டால், VRAM மேலாண்மையைக் கற்றுக்கொள்ளுங்கள்.

நினைவக பயன்பாட்டைக் குறைப்பதற்கான விரைவான வழிகள்

  • கலப்பு துல்லியம் (FP16/BF16)

  • சாய்வு குவிப்பு

  • சிறிய வரிசை நீளம் / பயிர் அளவு

    • கொடூரமானது ஆனால் பயனுள்ளது

  • செயல்படுத்தல் சோதனைச் சாவடி

    • நினைவகத்திற்கான வர்த்தகக் கணக்கீடு (பின்னோக்கிய செயல்பாட்டின் போது செயல்படுத்தல்களை மீண்டும் கணக்கிடுதல்) (torch.utils.checkpoint)

  • இலகுவான உகப்பாக்கியைப் பயன்படுத்தவும்

    • சில உகப்பாக்கிகள் VRAM ஐ மெல்லும் கூடுதல் நிலைகளைச் சேமிக்கின்றன

"நான் நிறுத்திய பிறகும் VRAM ஏன் இன்னும் நிரம்பியுள்ளது?" என்ற தருணம்

ஃபிரேம்வொர்க்குகள் பெரும்பாலும் நினைவகத்தை தற்காலிகமாகச் சேமித்து வைக்கின்றன . இது இயல்பானது. இது அச்சமூட்டுவதாகத் தோன்றினாலும், இது எப்போதும் ஒரு நினைவகக் கசிவாக இருப்பதில்லை. நீங்கள் அதன் வடிவங்களைப் புரிந்துகொள்ளக் கற்றுக்கொள்வீர்கள். (PyTorch CUDA செமான்டிக்ஸ்: கேச்சிங் அலோகேட்டர்)

நடைமுறைப் பழக்கம்:

8) GPU-வை உண்மையாகவே செயல்பட வைக்கவும் - உங்கள் நேரத்திற்கு மதிப்புள்ள செயல்திறன் சரிசெய்தல் 🏎️

GPU பயிற்சியைச் செயல்பட வைப்பது முதல் படி. அதை வேகமாகச் இரண்டாம் படி.

உயர்-தாக்க மேம்படுத்தல்கள்

  • தொகுதி அளவை அதிகரிக்கவும் (வலி வரும் வரை, பின்னர் சிறிது பின்வாங்கவும்)

  • டேட்டாலோடர்களில் பின் செய்யப்பட்ட நினைவகத்தைப் பயன்படுத்தவும் (ஹோஸ்ட்-டு-சாதன நகல்கள் வேகமாக) ( PyTorch செயல்திறன் சரிப்படுத்தும் வழிகாட்டி , PyTorch pin_memory/non_blocking பயிற்சி )

  • டேட்டாலோடர் பணியாளர்களை அதிகரிக்கவும் (கவனமாக இருங்கள், அதிகமானவை பின்வாங்கக்கூடும்) (PyTorch செயல்திறன் சரிப்படுத்தும் வழிகாட்டி)

  • GPU சும்மா இருக்காமல் இருப்பதற்காக, தொகுதிகளை முன்கூட்டியே எடுக்கவும்.

  • கிடைக்கும்போது இணைக்கப்பட்ட செயல்பாடுகள் / உகந்ததாக்கப்பட்ட கர்னல்களைப் பயன்படுத்தவும்.

  • கலப்புத் துல்லியத்தைப் பயன்படுத்துங்கள் (மீண்டும், அது அந்த அளவுக்குச் சிறந்தது) (PyTorch AMP ஆவணங்கள்)

மிகவும் கவனிக்கப்படாத சிக்கல்

உங்கள் சேமிப்பு மற்றும் முன் செயலாக்க குழாய். உங்கள் தரவுத்தொகுப்பு மிகப்பெரியதாகவும், மெதுவான வட்டில் சேமிக்கப்பட்டதாகவும் இருந்தால், உங்கள் GPU ஒரு விலையுயர்ந்த விண்வெளி ஹீட்டராக மாறும். மிகவும் மேம்பட்ட, மிகவும் பளபளப்பான விண்வெளி ஹீட்டராகும்.

மேலும், ஒரு சிறிய ஒப்புதல் வாக்குமூலம்: நான் ஒரு மாதிரியை ஒரு மணி நேரத்திற்கு "உகந்ததாக்கினேன்", அப்போதுதான் பதிவு செய்வது ஒரு தடையாக இருந்தது என்பதை உணர்ந்தேன். அதிகமாக அச்சிடுவது பயிற்சியை மெதுவாக்கும். ஆம், அது முடியும்.

9) மல்டி-ஜிபியு பயிற்சி - டிடிபி, என்சிசிஎல் மற்றும் குழப்பம் இல்லாமல் அளவிடுதல் 🧩🤝

அதிக வேகம் அல்லது பெரிய மாடல்களை நீங்கள் விரும்பினால், நீங்கள் பல-GPU-வைத் தேர்வுசெய்யத் தொடங்குவீர்கள். இங்குதான் விஷயங்கள் காரமாகின்றன.

பொதுவான அணுகுமுறைகள்

  • தரவு இணை (DDP)

    • GPU-களில் தொகுப்புகளைப் பிரித்து, சாய்வுகளை ஒத்திசைக்கவும்

    • வழக்கமாக இயல்புநிலை “நல்ல” விருப்பம் (PyTorch DDP ஆவணங்கள்)

  • மாதிரி இணை / டென்சர் இணை

    • மாதிரியை GPU-களில் பிரிக்கவும் (மிகப் பெரிய மாடல்களுக்கு)

  • குழாய் இணை

    • மாதிரி அடுக்குகளை நிலைகளாகப் பிரிக்கவும் (அசெம்பிளி லைன் போல, ஆனால் டென்சர்களுக்கு)

நீங்கள் புதிதாகத் தொடங்குகிறீர்கள் என்றால், DDP பாணிப் பயிற்சியே மிகச் சிறந்த தேர்வாகும். (PyTorch DDP பயிற்சி)

பல-GPU-க்களுக்கான நடைமுறை குறிப்புகள்

  • GPU-களும் இதேபோல் திறன் கொண்டவை என்பதை உறுதிப்படுத்திக் கொள்ளுங்கள் (கலப்பது தடையாக இருக்கும்)

  • இன்டர்கனெக்டைப் பாருங்கள்: ஒத்திசைவு-கனமான பணிச்சுமைகளுக்கு NVLink vs PCIe முக்கியமானது (NVIDIA NVLink கண்ணோட்டம், NVIDIA NVLink ஆவணங்கள்)

  • ஒவ்வொரு GPU தொகுதி அளவுகளையும் சமநிலையில் வைத்திருங்கள்

  • CPU மற்றும் சேமிப்பிடத்தைப் புறக்கணிக்காதீர்கள் - பல-GPU தரவு இடையூறுகளைப் பெருக்கும்

ஆம், NCCL பிழைகள், 'ஏன் இப்போது?' என்ற கேள்விக்குள் பொதிந்த ஒரு மர்மத்திற்குள் இருக்கும் ஒரு புதிரைப் போலத் தோன்றலாம். நீங்கள் சபிக்கப்பட்டவர் அல்ல. ஒருவேளை. (NCCL கண்ணோட்டம்)

10) கண்காணிப்பு மற்றும் விவரக்குறிப்பு - உங்கள் நேரத்தை மிச்சப்படுத்தும் கவர்ச்சியற்ற விஷயங்கள் 📈🧯

தொடங்குவதற்கு உங்களுக்கு ஆடம்பரமான டேஷ்போர்டுகள் தேவையில்லை. ஏதாவது செயலிழந்தால் நீங்கள் கவனிக்க வேண்டும்.

கவனிக்க வேண்டிய முக்கிய சமிக்ஞைகள்

  • GPU பயன்பாடு: இது தொடர்ந்து அதிகமாக உள்ளதா அல்லது கூர்மையாக உள்ளதா?

  • நினைவக பயன்பாடு: நிலையானதா, ஏறும் வேகமா அல்லது விசித்திரமா?

  • மின் நுகர்வு: வழக்கத்திற்கு மாறாக குறைவாக இருப்பது குறைவான பயன்பாட்டைக் குறிக்கும்.

  • வெப்பநிலை: நீடித்த அதிக வெப்பநிலை செயல்திறனைத் தடுக்கலாம்.

  • CPU பயன்பாடு: தரவு குழாய் சிக்கல்கள் இங்கே காட்டப்படும் (PyTorch செயல்திறன் சரிப்படுத்தும் வழிகாட்டி)

சுயவிவர மனநிலை (எளிய பதிப்பு)

  • GPU பயன்பாடு குறைவாக இருந்தால் - தரவு அல்லது CPU சிக்கல்

  • GPU அதிகமாக இருந்தாலும் மெதுவாக இருந்தால் - கர்னல் திறமையின்மை, துல்லியம் அல்லது மாதிரி கட்டமைப்பு

  • பயிற்சி வேகம் சீரற்ற முறையில் குறைந்தால் - வெப்ப த்ரோட்லிங், பின்னணி செயல்முறைகள், I/O விக்கல்கள்

எனக்குத் தெரியும், கண்காணிப்பது வேடிக்கையாகத் தெரியவில்லை. ஆனால் அது பல் பல் துலக்குவது போன்றது. எரிச்சலூட்டும், பின்னர் திடீரென்று உங்கள் வாழ்க்கை மேம்படும்.

11) சரிசெய்தல் - வழக்கமான சந்தேக நபர்கள் (மற்றும் குறைவான வழக்கத்திற்கு மாறானவர்கள்) 🧰😵💫

இந்தப் பகுதி அடிப்படையில்: "எப்போதும் அதே ஐந்து இதழ்கள்."

சிக்கல்: CUDA நினைவகத்தில் இல்லை

திருத்தங்கள்:

சிக்கல்: பயிற்சி தற்செயலாக CPU-வில் இயங்குகிறது

திருத்தங்கள்:

  • மாதிரி cuda க்கு நகர்த்தப்படுவதை உறுதிசெய்க.

  • டென்சர்கள் cuda க்கு நகர்த்தப்படுவதை உறுதிசெய்க.

  • கட்டமைப்பு சாதன கட்டமைப்பைச் சரிபார்க்கவும் (PyTorch CUDA ஆவணங்கள்)

சிக்கல்: வித்தியாசமான செயலிழப்புகள் அல்லது சட்டவிரோத நினைவக அணுகல்

திருத்தங்கள்:

  • இயக்கி + இயக்க நேர இணக்கத்தன்மையை உறுதிப்படுத்தவும் (PyTorch தொடங்கு (CUDA தேர்வி), TensorFlow நிறுவல் (pip))

  • சுத்தமான சூழலை முயற்சிக்கவும்

  • தனிப்பயன் செயல்பாடுகளைக் குறைக்கவும்

  • மீண்டும் உருவாக்க, நிர்ணயிக்கும்-இஷ் அமைப்புகளுடன் மீண்டும் இயக்கவும்

பிரச்சினை: எதிர்பார்த்ததை விட மெதுவாக

திருத்தங்கள்:

சிக்கல்: மல்டி-ஜிபியு செயலிழந்தது

திருத்தங்கள்:

  • சரியான பின்தள அமைப்புகளை உறுதிப்படுத்தவும் (PyTorch விநியோகிக்கப்பட்ட ஆவணங்கள்)

  • NCCL சூழல் உள்ளமைவுகளைச் சரிபார்க்கவும் (கவனமாக) (NCCL கண்ணோட்டம்)

  • முதலில் ஒற்றை GPU-வை சோதிக்கவும்

  • நெட்வொர்க் / இன்டர்கனெக்ட் ஆரோக்கியமாக இருப்பதை உறுதி செய்யவும்

ஒரு சிறிய பின்னோட்டக் குறிப்பு: சில நேரங்களில் பிழைத்திருத்தம் உண்மையில் மறுதொடக்கம் செய்வதாகும். இது முட்டாள்தனமாகத் தெரிகிறது. இது வேலை செய்கிறது. கணினிகள் அப்படித்தான்.

12) செலவு மற்றும் நடைமுறை - சரியான NVIDIA GPU-வைத் தேர்ந்தெடுத்து, அதிகமாக யோசிக்காமல் அமைத்தல் 💸🧠

ஒவ்வொரு திட்டத்திற்கும் மிகப்பெரிய GPU தேவையில்லை. சில நேரங்களில் உங்களுக்கு போதுமான GPU தேவைப்படும்.

நீங்கள் நடுத்தர மாடல்களை நன்றாகச் சரிசெய்கிறீர்கள் என்றால்

நீங்கள் புதிதாக பெரிய மாடல்களைப் பயிற்சி செய்தால்

நீங்கள் பரிசோதனை செய்து கொண்டிருந்தால்

  • உங்களுக்கு வேகமான மறு செய்கை வேண்டும்

  • உங்கள் பணத்தை எல்லாம் GPU-வில் செலவழித்துவிட்டு, சேமிப்பகத்தையும் RAM-ஐயும் இழக்காதீர்கள்

  • ஒரு சமநிலையான அமைப்பு ஒரு சாய்வான அமைப்பை (பெரும்பாலான நாட்களில்) வெல்லும்

உண்மையில், நீங்கள் "சரியான" வன்பொருள் தேர்வுகளைத் துரத்தி வாரங்களை வீணடிக்கலாம். செயல்படக்கூடிய ஒன்றை உருவாக்குங்கள், அளவிடுங்கள், பின்னர் சரிசெய்யவும். உண்மையான எதிரி பின்னூட்ட வளையத்தைக் கொண்டிருக்கவில்லை.

இறுதிக் குறிப்புகள் - உங்கள் மனதை இழக்காமல் AI பயிற்சிக்கு NVIDIA GPU-களை எவ்வாறு பயன்படுத்துவது 😌✅

AI பயிற்சிக்கு என்விடியா GPU-க்களைப் பயன்படுத்துவது எப்படி என்பது குறித்த இந்த வழிகாட்டியிலிருந்து நீங்கள் வேறு எதையும் எடுத்துக்கொள்ளாவிட்டாலும் , இதை எடுத்துக்கொள்ளுங்கள்:

என்விடியா ஜிபியூக்களில் பயிற்சி பெறுவது என்பது, முதலில் அச்சமூட்டுவதாகத் தோன்றும் திறன்களில் ஒன்றாகும்; பின்னர் திடீரென்று அது மிகவும் இயல்பானதாகிவிடும். வாகனம் ஓட்டக் கற்றுக்கொள்வதைப் போல. ஆரம்பத்தில் எல்லாம் சத்தமாகவும் குழப்பமாகவும் இருக்கும், மேலும் நீங்கள் ஸ்டீயரிங்கை மிகவும் இறுக்கமாகப் பிடிப்பீர்கள். பிறகு ஒரு நாள், நீங்கள் நிதானமாக வாகனம் ஓட்டிக்கொண்டே, காபியைப் பருகிக்கொண்டு, ஒரு பேட்ச் அளவு சிக்கலை அது ஒரு பெரிய விஷயமே இல்லை என்பது போல சாதாரணமாகச் சரிசெய்துகொண்டிருப்பீர்கள்.

நிஜ உலக உதாரணம்: ஒரு என்விடியா ஜிபியு-வில் ஒரு சிறிய பட வகைப்படுத்தியைப் பயிற்றுவித்தல் 🧪🖼️

சூழ்நிலை

ஒரு சிறிய இணையவழி வர்த்தகக் குழு, தயாரிப்புப் புகைப்படங்களை காலணிகள், பைகள், ஜாக்கெட்டுகள், கைக்கடிகாரங்கள் மற்றும் அணிகலன்கள் என ஐந்து வகைகளாகப் பிரிக்கும் ஒரு பட வகைப்படுத்தியைப் பயிற்றுவிக்க விரும்புவதாகக் கற்பனை செய்து பாருங்கள்.

அவர்கள் ஒரு பிரம்மாண்டமான மாடலை புதிதாகப் பயிற்றுவிக்கவில்லை. அவர்கள், முன்பே பயிற்சி அளிக்கப்பட்ட ஒரு விஷன் மாடலை ஒரே ஒரு என்விடியா ஜிபியூவில் நுணுக்கமாகச் சரிசெய்கிறார்கள். இதன் மூலம், இந்த யோசனையை பெரிய அளவில் விரிவுபடுத்துவது மதிப்புள்ளதா என்பதை அந்தக் குழுவால் விரைவாகச் சோதிக்க முடியும்.

நோக்கம் எளிமையானது: பெரிய வன்பொருள் அல்லது கிளவுட் இயக்கங்களுக்காகப் பணம் செலவழிப்பதற்கு முன், GPU அமைப்பு செயல்படுகிறது என்பதை நிரூபிப்பது, CUDA குழப்பங்களைத் தவிர்ப்பது, மற்றும் மீண்டும் மீண்டும் செய்யக்கூடிய ஒரு பயிற்சிச் சுழற்சியை உருவாக்குவது.

அமைப்பிற்கு என்ன தேவை

இந்த வகையான சோதனைக்கு, உங்களுக்குத் தேவைப்படுவது:

ஒரு என்விடியா ஜிபியு மற்றும் பேட்ச் அளவிற்குப் போதுமான வி-ரேம் கொண்ட ஒரு இயந்திரம்

nvidia-smi மூலம் செயல்படும் என்விடியா டிரைவர் உறுதிசெய்யப்பட்டது

PyTorch, TensorFlow அல்லது JAX-க்கான ஒரு தூய்மையான பைதான் சூழல்

பெயரிடப்பட்ட ஒரு சிறிய படத் தரவுத்தொகுப்பு, பயிற்சி, சரிபார்ப்பு மற்றும் சோதனை கோப்புறைகளாகப் பிரிக்கப்பட்டிருப்பது சிறந்தது

ஒப்பீட்டிற்கான ஒரு அடிப்படை CPU நேரச் சோதனை

படிநிலை நேரம், GPU நினைவகம், GPU பயன்பாடு, வெப்பநிலை மற்றும் சரிபார்ப்புத் துல்லியம் ஆகியவற்றை உள்ளடக்கிய ஒரு எளிய பதிவுத் தாள்

முறையாகப் பயிற்சி அளிப்பதற்கு முன், குழு ஒரு சிறிய CUDA சோதனை ஓட்டத்தை நடத்த வேண்டும்: ஒரு தொகுதியை ஏற்றி, மாடலையும் தொகுதியையும் CUDA-விற்கு நகர்த்தி, ஒரு முன்னோக்கிய ஓட்டத்தை இயக்கி, nvidia-smi-இல் GPU நினைவக அதிகரிப்புகளை உறுதிப்படுத்த வேண்டும்.

எடுத்துக்காட்டு அறிவுறுத்தல்

ஒரு செய்முறைத் திட்ட அறிவுறுத்தல் பின்வருமாறு இருக்கலாம்:

முன்னரே பயிற்சி அளிக்கப்பட்ட ResNet-பாணி மாதிரியைப் பயன்படுத்தி ஒரு சிறிய தயாரிப்புப் பட வகைப்படுத்தியைப் பயிற்றுவிக்கவும். முதலில், nvidia-smi-ஆல் GPU-வைக் காண முடிகிறதா என்பதை உறுதிப்படுத்தவும். பின்னர், முழுப் பயிற்சிக்கு முன் ஒரு தொகுதி CUDA சோதனையை இயக்கவும். ஆதரிக்கப்பட்டால், கலப்புத் துல்லியத்தைப் பயன்படுத்தவும். தொகுதி அளவு 32-இல் தொடங்கவும், GPU நினைவகம் நிலையாக இருந்தால் மட்டுமே அதை அதிகரிக்கவும், மேலும் ஒவ்வொரு இயக்கத்திற்குப் பிறகும் படி நேரம், GPU நினைவகப் பயன்பாடு, GPU பயன்பாட்டுநிலை, வெப்பநிலை மற்றும் சரிபார்ப்புத் துல்லியம் ஆகியவற்றைப் பதிவு செய்யவும். CUDA நினைவகப் பற்றாக்குறை ஏற்பட்டால், மாதிரியை மாற்றுவதற்கு முன் தொகுதி அளவைக் குறைக்கவும்.

அதை எப்படி சோதிப்பது

ஒரு விவேகமான சோதனைத் திட்டம் பின்வருமாறு அமையும்:

  1. nvidia-smi-ஐ இயக்கி, GPU பெயர், டிரைவர் பதிப்பு, செயலற்ற நினைவகப் பயன்பாடு மற்றும் வெப்பநிலை ஆகியவற்றைப் பதிவு செய்யவும்.

  2. தரவுத்தொகுப்பும் மாதிரி குறியீடும் செயல்படுவதை உறுதிசெய்ய, ஒரு தொகுதி CPU சோதனையை இயக்கவும்.

  3. அதே ஒற்றைத் தொகுதி சோதனையை குடாவில் இயக்கவும்.

  4. 32 பேர் கொண்ட தொகுதி அளவில் 200 படிகளுக்குப் பயிற்சி அளிக்கவும்.

  5. கலப்புத் துல்லியம் இயக்கப்பட்ட நிலையில் மீண்டும் செய்யவும்.

  6. முதல் சுற்றில் போதுமான VRAM இடவசதி இருந்தால் மட்டுமே, 64 என்ற தொகுதி அளவை முயற்சித்துப் பாருங்கள்.

  7. சரிபார்ப்புத் துல்லியம், சராசரி படிநிலை நேரம், உச்சபட்ச VRAM மற்றும் GPU வெப்பநிலை ஆகியவற்றை ஒப்பிடுக.

ஒரு நல்ல முடிவு என்பது வெறும் “அது பயிற்சி பெற்றது” என்பது மட்டுமல்ல. ஒரு நல்ல முடிவு என்பது, “அது GPU-வில் பயிற்சி பெற்றது, வேகம் மேம்பட்டது, நினைவகம் நிலையாக இருந்தது, மேலும் எல்லாவற்றையும் மீண்டும் நிறுவத் தேவையில்லாமல் நாளை இந்தச் சோதனையை மீண்டும் செய்ய முடியும்” என்பதாகும்.

முடிவு

பயிற்சியை CPU-விலிருந்து ஒரு NVIDIA GPU-க்கு மாற்றுவதற்கு முன்னும் பின்னும், 200 படிகளைக் கொண்ட மூன்று சிறிய சோதனை ஓட்டங்களின் நேரத்தைக் கணக்கிட்டதன் அடிப்படையில் கிடைத்த விளக்கமான முடிவு:

CPU-மட்டுமேயான அடிப்படை நிலை: ஒவ்வொரு பயிற்சிப் படிக்கும் 3.4 வினாடிகள்

FP32 உடனான GPU: ஒவ்வொரு பயிற்சி படிநிலைக்கும் 0.42 வினாடிகள்

கலப்புத் துல்லியத்தன்மை கொண்ட GPU: ஒவ்வொரு பயிற்சிப் படிக்கும் 0.28 வினாடிகள்

பேட்ச் அளவு 32 உடன் உச்சபட்ச GPU நினைவகம்: 5.8 GB

பேட்ச் அளவு 64 உடன் உச்சபட்ச GPU நினைவகம்: 10.9 GB

தொகுதி அளவு 96: CUDA நினைவகப் பற்றாக்குறையால் தோல்வியடைந்தது

நிலையான இயக்கங்களின் போது GPU பயன்பாடு: 76% முதல் 91% வரை

நிலையான சோதனைகளின் போது வெப்பநிலை: 67°C முதல் 73°C வரை

குறுகிய சோதனைக்குப் பிறகான சரிபார்ப்புத் துல்லியம்: FP32 உடன் 82%, கலப்புத் துல்லியத்துடன் 82.4%

இந்த எடுத்துக்காட்டு மதிப்பீட்டில், FP32 GPU இயக்கத்துடன் ஒப்பிடும்போது, ​​கலப்புத் துல்லியம் படி நேரத்தை சுமார் 33% குறைத்தது, அதே நேரத்தில் சரிபார்ப்புத் துல்லியத்தை ஏறக்குறைய அப்படியே வைத்திருந்தது. ஒவ்வொரு பயிற்சிப் படியின் நேரத்தைக் கணக்கிடுவதன் மூலமும், இயக்கத்தின் போது nvidia-smi-ஐச் சரிபார்ப்பதன் மூலமும், ஒவ்வொரு சோதனைக்குப் பிறகும் சரிபார்ப்புத் துல்லியத்தைச் சேமிப்பதன் மூலமும் குழுவால் இந்த எண்களைச் சரிபார்க்க முடிந்தது.

என்ன தவறு நடக்கக்கூடும்?

மிகப் பொதுவான தவறு, மிக விரைவில் அளவை அதிகரிப்பதுதான். ஒரே தொகுதி CUDA சோதனை தோல்வியுற்றால், ஒரு முழுமையான பயிற்சி ஓட்டம் அதை மாயாஜாலமாகச் சரிசெய்துவிடாது.

மற்ற எளிதான பொறிகள்:

பல்வேறு CUDA பதிப்புகளை நிறுவும்போது, ​​கட்டமைப்பு எந்தப் பதிப்பைப் பயன்படுத்துகிறது என்று தெரியாமல் இருப்பது

மாடலை CUDA-விற்கு மாற்றுவது, ஆனால் பேட்ச்களை CPU-விலேயே விட்டுவிடுவது

ஒருமுறை பொருந்தக்கூடிய ஆனால் பல படிகளுக்குப் பிறகு செயலிழக்கச் செய்யும் தொகுதி அளவைத் தேர்ந்தெடுப்பது

ஏற்கனவே VRAM-ஐப் பயன்படுத்தும் பிற செயல்முறைகளைப் புறக்கணித்தல்

டேட்டா லோடர் மிகவும் மெதுவாக இருக்கும்போது GPU-ஐக் குறை கூறுவது

ஒரே தரவுத்தொகுப்பு, தொகுதி அளவு மற்றும் மாதிரியைப் பயன்படுத்தாமல் CPU மற்றும் GPU இயக்கங்களை ஒப்பிடுதல்

முதல் சில கணிப்புகளையும் ஒரு மனிதர் மதிப்பாய்வு செய்ய வேண்டும். லேபிள்கள் தெளிவற்று இருந்தாலோ, வகுப்புகள் சமநிலையற்று இருந்தாலோ, அல்லது தயாரிப்பு வகைக்குப் பதிலாகப் பின்னணி நிறம் போன்ற குறுக்குவழிகளை மாடல் கற்றுக்கொண்டாலோ, வேகமான பயிற்சியால் பெரிய மதிப்பு இல்லை.

நடைமுறைப் பாடம்

ஒரு நம்பகமான என்விடியா ஜிபியு பயிற்சிப் பணிப்பாய்வு சிறியதாகத் தொடங்குகிறது: டிரைவர் செயல்படுகிறது என்பதை நிரூபிக்கவும், CUDA செயல்படுகிறது என்பதை நிரூபிக்கவும், ஒரு பேட்ச் செயல்படுகிறது என்பதை நிரூபிக்கவும், பின்னர் பேட்ச் அளவையும் பயிற்சி நேரத்தையும் படிப்படியாக அதிகரிக்கவும். காகிதத்தில் மிகவும் ஈர்க்கக்கூடிய ஜிபியுவைக் கொண்டிருப்பது வேகமான அமைப்பு அல்ல - தவிர்க்கக்கூடிய பதிப்பு, VRAM மற்றும் டேட்டா லோடர் சிக்கல்களில் மணிநேரங்களை வீணாக்காமல், உங்களுக்கு நிலையான, அளவிடக்கூடிய சோதனைகளை வழங்குவதே வேகமான அமைப்பாகும்.

அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள்

NVIDIA GPU-வில் AI மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பது என்றால் என்ன?

NVIDIA GPU இல் பயிற்சி என்பது உங்கள் மாதிரி அளவுருக்கள் மற்றும் பயிற்சி தொகுதிகள் GPU VRAM இல் வாழ்கின்றன, மேலும் கனமான கணிதம் (முன்னோக்கி பாஸ், பேக்ப்ராப், ஆப்டிமைசர் படிகள்) CUDA கர்னல்கள் மூலம் இயங்குகிறது. நடைமுறையில், இது பெரும்பாலும் மாதிரி மற்றும் டென்சர்கள் cuda, பின்னர் நினைவகம், பயன்பாடு மற்றும் வெப்பநிலைகளைக் கண்காணித்து, செயல்திறன் சீராக இருக்கும்.

வேறு எதையும் நிறுவுவதற்கு முன் NVIDIA GPU செயல்படுவதை எவ்வாறு உறுதிப்படுத்துவது

nvidia-smi உடன் தொடங்குங்கள் . அது GPU பெயர், டிரைவர் பதிப்பு, தற்போதைய நினைவகப் பயன்பாடு மற்றும் இயங்கிக்கொண்டிருக்கும் செயல்முறைகள் ஆகியவற்றைக் காட்ட வேண்டும். nvidia-smi தோல்வியுற்றால், PyTorch/TensorFlow/JAX-ஐத் தவிர்த்து, முதலில் டிரைவர் தெரிவுநிலையைச் சரிசெய்யுங்கள். GPU பயிற்சிக்கு, "அடுப்பு மின்சாரத்தில் செருகப்பட்டுள்ளதா" என்பதைச் சரிபார்க்கும் அடிப்படைச் சோதனை இதுவாகும்.

CUDA அமைப்புக்கும் PyTorch உடன் இணைக்கப்பட்ட CUDA க்கும் இடையே தேர்வு செய்தல்

ஒரு பொதுவான அணுகுமுறை கட்டமைப்பு-தொகுக்கப்பட்ட CUDA ஐப் பயன்படுத்துவதாகும் (பல PyTorch சக்கரங்களைப் போல) ஏனெனில் இது நகரும் பாகங்களைக் குறைக்கிறது - உங்களுக்கு முக்கியமாக இணக்கமான NVIDIA இயக்கி தேவை. முழு அமைப்பு CUDA கருவித்தொகுப்பை நிறுவுவது அதிக கட்டுப்பாட்டை வழங்குகிறது (தனிப்பயன் உருவாக்கங்கள், தொகுத்தல் செயல்பாடுகள்), ஆனால் இது பதிப்பு பொருந்தாத தன்மைகள் மற்றும் குழப்பமான இயக்க நேர பிழைகளுக்கு அதிக வாய்ப்புகளை அறிமுகப்படுத்துகிறது.

NVIDIA GPU இருந்தாலும் பயிற்சி ஏன் மெதுவாக இருக்க முடியும்?

பெரும்பாலும், GPU உள்ளீட்டு குழாய்த்திட்டத்தால் பட்டினி கிடக்கிறது. தாமதமாக வரும் டேட்டாலோடர்கள், பயிற்சி படிநிலைக்குள் அதிக CPU முன் செயலாக்கம், சிறிய தொகுதி அளவுகள் அல்லது மெதுவான சேமிப்பு அனைத்தும் ஒரு சக்திவாய்ந்த GPU ஐ செயலற்ற இடத்தை சூடாக்கி போல செயல்பட வைக்கும். டேட்டாலோடர் பணியாளர்களை அதிகரிப்பது, பின் செய்யப்பட்ட நினைவகத்தை இயக்குவது, முன்கூட்டியே பெறுவதைச் சேர்ப்பது மற்றும் பதிவை ஒழுங்கமைப்பது ஆகியவை மாதிரியைக் குறை கூறுவதற்கு முன் பொதுவான முதல் நகர்வுகள் ஆகும்.

NVIDIA GPU பயிற்சியின் போது "CUDA நினைவகத்தில் இல்லை" பிழைகளைத் தடுப்பது எப்படி?

பெரும்பாலான திருத்தங்கள் VRAM தந்திரோபாயங்களாகும்: தொகுதி அளவைக் குறைத்தல், கலப்பு துல்லியத்தை (FP16/BF16) இயக்குதல், சாய்வு குவிப்பைப் பயன்படுத்துதல், வரிசை நீளம்/பயிர் அளவைக் குறைத்தல் அல்லது செயல்படுத்தல் சோதனைச் சாவடியைப் பயன்படுத்துதல். நினைவகத்தை உட்கொள்ளும் பிற GPU செயல்முறைகளையும் சரிபார்க்கவும். சில சோதனை மற்றும் பிழை இயல்பானது - நடைமுறை GPU பயிற்சியில் VRAM பட்ஜெட் ஒரு முக்கிய பழக்கமாகிறது.

பயிற்சி ஸ்கிரிப்ட் முடிந்த பிறகும் VRAM ஏன் முழுதாகத் தெரிகிறது?

கட்டமைப்புகள் பெரும்பாலும் வேகத்திற்காக GPU நினைவகத்தை கேச் செய்கின்றன, எனவே ஒதுக்கப்பட்ட நினைவகம் குறைந்தாலும் கூட ஒதுக்கப்பட்ட நினைவகம் அதிகமாக இருக்கும். இது ஒரு கசிவை ஒத்திருக்கலாம், ஆனால் இது பெரும்பாலும் கேச்சிங் ஒதுக்கீட்டாளர் வடிவமைக்கப்பட்டபடி செயல்படுவதாகும். நடைமுறை பழக்கம் என்னவென்றால், காலப்போக்கில் பேட்டர்னைக் கண்காணித்து, ஒரு ஆபத்தான ஸ்னாப்ஷாட்டில் நிலைநிறுத்துவதற்குப் பதிலாக “ஒதுக்கப்பட்ட vs ஒதுக்கப்பட்ட” என்பதை ஒப்பிடுவதாகும்.

ஒரு மாடல் CPU-வில் அமைதியாக பயிற்சி பெறவில்லை என்பதை எவ்வாறு உறுதிப்படுத்துவது

ஆரம்பத்திலேயே சரிபார்க்கவும்: torch.cuda.is_available() என்பது True எனத் திருப்பியளிக்கிறதா என்பதை உறுதிப்படுத்தவும் , next(model.parameters()).device என்பது cuda-வைக் காட்டுகிறதா எனச் சரிபார்க்கவும் , மேலும் பிழைகள் இல்லாமல் ஒரு ஃபார்வர்டு பாஸை இயக்கவும். செயல்திறன் சந்தேகத்திற்குரிய வகையில் மெதுவாக இருப்பதாகத் தோன்றினால், உங்கள் பேட்ச்கள் GPU-க்கு நகர்த்தப்படுகின்றனவா என்பதையும் உறுதிப்படுத்தவும். மாடலை நகர்த்தும்போது தற்செயலாகத் தரவை விட்டுவிடுவது சாதாரணமாக நிகழக்கூடியது.

பல-GPU பயிற்சிக்கான எளிய பாதை

டேட்டா பேரலல் (DDP-பாணி பயிற்சி) பெரும்பாலும் சிறந்த முதல் படியாகும்: GPU-களில் தொகுதிகளைப் பிரித்தல் மற்றும் ஒத்திசைவு சாய்வுகள். ஆக்சிலரேட் போன்ற கருவிகள் முழுமையாக மீண்டும் எழுதப்படாமல் பல-GPU-ஐ குறைவான வலிமிகுந்ததாக மாற்றும். கூடுதல் மாறிகளை எதிர்பார்க்கலாம் - NCCL தொடர்பு, ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்ட வேறுபாடுகள் (NVLink vs PCIe), மற்றும் பெருக்கப்பட்ட தரவு தடைகள் - எனவே ஒரு திடமான ஒற்றை-GPU இயக்கத்திற்குப் பிறகு படிப்படியாக அளவிடுதல் சிறப்பாகச் செல்லும்.

NVIDIA GPU பயிற்சியின் போது சிக்கல்களை முன்கூட்டியே கண்டறிய என்ன கண்காணிக்க வேண்டும்

GPU பயன்பாடு, நினைவக பயன்பாடு (நிலையானது vs ஏறுதல்), பவர் டிரா மற்றும் வெப்பநிலைகளைப் பாருங்கள் - த்ரோட்டில் செய்வது அமைதியாக வேகத்தைக் குறைக்கும். CPU பயன்பாட்டையும் கவனியுங்கள், ஏனெனில் டேட்டா பைப்லைன் பிரச்சனை பெரும்பாலும் முதலில் அங்கு தோன்றும். பயன்பாடு கூர்மையாகவோ அல்லது குறைவாகவோ இருந்தால், I/O அல்லது டேட்டாலோடர்களை சந்தேகிக்கவும்; அது அதிகமாக இருந்தாலும் படி நேரம் இன்னும் மெதுவாக இருந்தால், சுயவிவர கர்னல்கள், துல்லிய பயன்முறை மற்றும் படி-நேர முறிவு.

குறிப்புகள்

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

  2. NVIDIA - NVIDIA சிஸ்டம் மேனேஜ்மென்ட் இன்டர்ஃபேஸ் (NVSMI) - developer.nvidia.com

  3. NVIDIA - NVIDIA NVLink கண்ணோட்டம் - nvidia.com

  4. PyTorch - PyTorch தொடங்கு (CUDA தேர்வி) - pytorch.org

  5. பைடார்ச் - பைடார்ச் CUDA ஆவணங்கள் - docs.pytorch.org

  6. டென்சர்ஃப்ளோ - டென்சர்ஃப்ளோ நிறுவல் (பிப்) - டென்சர்ஃப்ளோ.ஆர்.ஜி.

  7. JAX - JAX விரைவு தொடக்கம் - docs.jax.dev

  8. கட்டிப்பிடிக்கும் முகம் - பயிற்சியாளர் ஆவணங்கள் - huggingface.co

  9. மின்னல் AI - மின்னல் ஆவணங்கள் - lightning.ai

  10. டீப்ஸ்பீட் - ஜீரோ டாக்ஸ் - deepspeed.readthedocs.io

  11. மைக்ரோசாஃப்ட் ஆராய்ச்சி - மைக்ரோசாஃப்ட் ஆராய்ச்சி: ZeRO/DeepSpeed ​​- microsoft.com

  12. PyTorch மன்றங்கள் - PyTorch மன்றம்: CUDA இல் மாதிரியைச் சரிபார்க்கவும் - discuss.pytorch.org

அதிகாரப்பூர்வ AI உதவியாளர் கடையில் சமீபத்திய AI ஐக் கண்டறியவும்

எங்களை பற்றி

என்விடியா ஜிபியு ஏஐ பயிற்சி வினாவிடை
1. ஃபிரேம்வொர்க்குகளை நிறுவும் முன், உங்கள் GPU தென்படுகிறதா என்பதைச் சரிபார்க்கும் முதன்மை அடிப்படைச் சோதனையாக எந்தக் கட்டளை செயல்படுகிறது?

2. அமைப்பு முழுவதற்குமான கருவித்தொகுப்பு நிறுவலைக் காட்டிலும், கட்டமைப்புடன் இணைக்கப்பட்ட CUDA உள்ளமைப்புகளைப் பயன்படுத்துவதில் உள்ள முதன்மை நன்மை என்ன?

3. ஒரு AI மாதிரி பயிற்சி ஓட்டத்தின் போது "CUDA out of memory" என்ற பிழை ஏற்பட்டால், எந்த சரிசெய்தலை முதலில் முயற்சிக்க வேண்டும்?

4. ஒரு உயர் ரக என்விடியா ஜிபியு (NVIDIA GPU) பயிற்சி அளிக்கும்போது குறைந்த, சீரற்ற, அல்லது மோசமான பயன்பாட்டு அளவீடுகளைக் காட்டினால், அதற்குக் காரணமாக இருக்க அதிக வாய்ப்புள்ள காரணி என்ன?

5. ஒரு நிர்வாகப் பயிற்சிச் சுழற்சி நிறைவடைந்த பிறகும், VRAM அளவீடுகள் ஏன் அதிக அளவில் நிரம்பியிருக்கக்கூடும்?


வலைப்பதிவிற்குத் திரும்பு

கூடுதல் கேள்விகள்

  • AI பயிற்சிக்கு எனது என்விடியா GPU தென்படுவதை நான் எப்படி உறுதி செய்வது?

    டெர்மினலில் 'nvidia-smi' என்ற கட்டளையைப் பயன்படுத்தி உங்கள் என்விடியா ஜிபியூ (NVIDIA GPU) தென்படுகிறதா என்பதை நீங்கள் சரிபார்க்கலாம். இந்தக் கட்டளை, ஜிபியூவின் பெயர், டிரைவர் பதிப்பு, நினைவகப் பயன்பாடு மற்றும் இயங்கிக்கொண்டிருக்கும் செயல்முறைகள் போன்ற விவரங்களைக் காண்பிக்கும். அது தோல்வியுற்றால், ஏஐ பயிற்சியைத் தொடர்வதற்கு முன், டிரைவர் நிறுவலில் உள்ள சிக்கல்களை நீங்கள் சரிசெய்ய வேண்டும்.

  • என்விடியா ஜிபியூக்களில் பயிற்சி அளிப்பதற்கு, டிரைவர் மற்றும் ஃபிரேம்வொர்க் இணக்கத்தன்மையின் முக்கியத்துவம் என்ன?

    செயலிழப்புகளைத் தடுக்கவும், நிலையான நிறுவல்களை உறுதிப்படுத்தவும், என்விடியா டிரைவர், கூடா ரன்டைம் மற்றும் ஃபிரேம்வொர்க் பதிப்புகளைச் சீராகப் பராமரிப்பது மிகவும் அவசியம். பொருந்தாத பதிப்புகள், பயிற்சியின் போது எதிர்பாராத பிழைகளுக்கு வழிவகுக்கலாம்.

  • பயிற்சியின் போது VRAM-ஐ திறம்பட நிர்வகிக்க நான் என்னென்ன நடவடிக்கைகளை எடுக்க வேண்டும்?

    VRAM-ஐ திறம்பட நிர்வகிக்க, கலப்புத் துல்லியம் (FP16/BF16), கிரேடியன்ட் அக்குமுலேஷன், சிறிய பேட்ச் அளவுகள் மற்றும் ஆக்டிவேஷன் செக்பாயிண்டிங் போன்ற நுட்பங்களை நீங்கள் பயன்படுத்தலாம். இந்த உத்திகள் நினைவகப் பயன்பாட்டைக் குறைக்கவும், கிடைக்கக்கூடிய VRAM-க்குள் பெரிய மாடல்களைப் பொருத்தவும் உதவுகின்றன.

  • மல்டி-ஜிபியு பயிற்சியை மேற்கொள்வதற்கு முன் நான் என்னென்ன முன்நிபந்தனைகளைக் கருத்தில் கொள்ள வேண்டும்?

    பல GPU-க்களைக் கொண்டு பயிற்சி அளிப்பதற்கு முன், செயல்திறன் தடைகளைத் தவிர்க்க உங்கள் GPU-க்கள் ஒரே மாதிரியான திறன்களைக் கொண்டிருப்பதை உறுதிப்படுத்திக் கொள்ளுங்கள். செயல்திறனை மேம்படுத்த, நீங்கள் இணைப்பு வேகத்தையும் (NVLink மற்றும் PCIe) கண்காணிக்க வேண்டும், மேலும் ஒவ்வொரு GPU-விற்கும் சமச்சீரான தொகுதி அளவுகளைப் பராமரிக்க வேண்டும்.

  • பயிற்சியின் போது ஏற்படும் பொதுவான CUDA பிழைகளை நான் எவ்வாறு சரிசெய்வது?

    'நினைவகம் போதவில்லை' போன்ற பொதுவான CUDA பிழைகளுக்கு, தொகுதி அளவைக் குறைக்கவும், கலப்புத் துல்லியத்தைப் பயன்படுத்தவும், அல்லது GPU நினைவகத்தைப் பயன்படுத்தும் பிற செயல்முறைகளைச் சரிபார்க்கவும். பயிற்சி தற்செயலாக CPU-வில் இயங்குவதைத் தடுக்க, மாடல் மற்றும் டென்சர்கள் இரண்டும் GPU-விற்கு மாற்றப்படுவதை உறுதிசெய்யவும்.

  • என்விடியா ஜிபியூக்களில் பயிற்சி அளிக்கும்போது, ​​என்னென்ன கண்காணிப்பு நடைமுறைகள் பரிந்துரைக்கப்படுகின்றன?

    GPU பயன்பாடு, நினைவகப் பயன்பாடு, மின் நுகர்வு மற்றும் வெப்பநிலை ஆகியவற்றைக் கண்காணிப்பது அவசியம். இந்த அளவீடுகளைக் கண்காணிப்பது, ஏற்படக்கூடிய தடைகளை முன்கூட்டியே கண்டறிய உதவுவதோடு, உங்கள் பயிற்சிச் செயல்முறை திறமையாக இருப்பதை உறுதிசெய்யவும் உதவுகிறது.

  • என்விடியா ஜிபியூக்களைப் பயன்படுத்தும்போது, ​​மெதுவான பயிற்சி வேகத்தை நான் எவ்வாறு தவிர்க்கலாம்?

    மெதுவான பயிற்சியைத் தவிர்க்க, உங்கள் தரவுப் பாதையில் (data pipeline) மெதுவாகச் செயல்படும் டேட்டா லோடர்களை (dataloaders) சரிபார்க்கவும், மேலும் பயிற்சியின் போது அதிகப்படியான முன்செயலாக்கத்தை (preprocessing) நீங்கள் செய்யவில்லை என்பதை உறுதிப்படுத்தவும். டேட்டா லோடர் பணியாளர்களை (dataloader workers) அதிகரிப்பது, நிலைப்படுத்தப்பட்ட நினைவகத்தைப் (pinned memory) பயன்படுத்துவது மற்றும் தொகுதி அளவுகளை (batch sizes) உகந்ததாக்குவது ஆகியவற்றைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்.