Kuidas kasutada NVIDIA GPU-sid tehisintellekti treenimiseks?

Kuidas kasutada NVIDIA GPU-sid tehisintellekti treenimiseks [video ja viktoriin]

Lühike vastus: Kasutage tehisintellekti treenimiseks NVIDIA GPU-sid, veendudes esmalt nvidia-smi abil, et draiver ja GPU on nähtavad , seejärel installige ühilduv raamistik/CUDA stack ja käivitage väike „mudel + partii CUDA-s”. Kui mälu on otsas, vähendage partii suurust ja kasutage segatud täpsust, jälgides samal ajal kasutust, mälu ja temperatuure.

Peamised järeldused:

Baaskontrollid: alusta käsuga nvidia-smi; paranda draiveri nähtavus enne raamistike installimist.

Stack-ühilduvus: Hoidke draiveri, CUDA käituskeskkonna ja raamistiku versioonid joondatud, et vältida krahhe ja hapraid installimisi.

Väike edu: Enne katsete skaleerimist veenduge, et CUDA-s töötab üks edasiliikumise etapp.

VRAM-i distsipliin: Suuremate mudelite sobitamiseks toetuge segatud täpsusele, gradiendi akumuleerimisele ja kontrollpunktidele.

Harjumuste jälgimine: jälgige kasutust, mälumustreid, võimsust ja tempot, et saaksite kitsaskohti varakult märgata.

Artiklid, mida võiksite pärast seda lugeda:

🔗 Kuidas luua tehisintellekti agenti
Kujundage oma agendi töövoog, tööriistad, mälu ja turvameetmed.

🔗 Kuidas tehisintellekti mudeleid juurutada
Looge keskkonnad, pakkimismudelid ja saatke need usaldusväärselt tootmisse.

🔗 Kuidas tehisintellekti jõudlust mõõta
Valige mõõdikud, tehke hindamisi ja jälgige toimivust aja jooksul.

🔗 Kuidas tehisintellekti abil ülesandeid automatiseerida
Automatiseeri korduvat tööd viipade, töövoogude ja integratsioonide abil.

1) Suur pilt – mida sa teed, kui sa „GPU-ga treenid“ 🧠⚡

Tehisintellekti mudelite treenimisel tehakse enamasti tohutult maatriksmatemaatika arvutusi. Graafikaprotsessorid on loodud just sellise paralleelse töö jaoks, seega saavad sellised raamistikud nagu PyTorch, TensorFlow ja JAX raske töö GPU-le üle anda. (PyTorch CUDA dokumentatsioon, TensorFlow installimine (pip), JAX kiirjuhend)

Praktikas tähendab „NVIDIA GPU-de kasutamine treenimiseks” tavaliselt järgmist:

  • Sinu mudeli parameetrid asuvad (enamasti) GPU VRAM-is

  • Teie partiid teisaldatakse iga sammuga RAM-ist videomälusse

  • Sinu edasiliikumine ja tagasiliikumine töötavad CUDA kernelidel (CUDA programmeerimisjuhend)

  • Optimeerija värskendused toimuvad GPU-l (ideaalis)

  • Sa jälgid tempot, mälu ja kasutust, et mitte midagi tarbida 🔥 (NVIDIA nvidia-smi dokumentatsioon)

Kui see kõlab palju, siis ära muretse. See on enamasti kontroll-leht ja mõned harjumused, mille aja jooksul välja kujundad.

2) Mis teeb NVIDIA GPU AI treeningseadistusest hea versiooni 🤌

See on jaotis „Ära ehita maja tarretisele”. Hea seadistus NVIDIA GPU-de kasutamiseks tehisintellekti treenimiseks on selline, mis on vähese dramaatilisusega. Vähene dramaatilisus on stabiilne. Stabiilne on kiire. Kiire on… noh, kiire 😄

Hea treeningsüsteem sisaldab tavaliselt järgmist:

  • Piisavalt videomälu teie partii suuruse + mudeli + optimeerija olekute jaoks

    • Videomälu on nagu kohvri ruum. Pakkida saab nutikamalt, aga lõputult mitte.

  • Sobiv tarkvarapakk (draiver + CUDA käituskeskkond + raamistiku ühilduvus) (PyTorch Get Started (CUDA valija), TensorFlow installimine (pip))

  • Kiire salvestusruum (NVMe on suurte andmekogumite puhul väga abiks)

  • Korralik protsessor + muutmälu , et andmete laadimine graafikakaarti ei kurnaks (PyTorchi jõudluse häälestamise juhend)

  • Jahutus- ja võimsusruumi (alahinnatud seni, kuni see enam pole 😬)

  • Reprodutseeritav keskkond (venv/conda või konteinerid), et uuendused ei muutuks kaoseks (NVIDIA Container Toolkiti ülevaade)

Ja veel üks asi, mida inimesed kahe silma vahele jätavad:

3) Võrdlustabel – populaarsed viisid NVIDIA GPU-dega treenimiseks (oma eripäradega) 📊

Allpool on kiire spikker küsimusele „milline sobib?“. Hinnad on ligikaudsed (sest tegelikkus on erinev) ja jah, üks neist elementidest on meelega pisut konarlik.

Tööriist/lähenemisviis Parim Hind Miks see toimib (enamasti)
PyTorch (vanill) PyTorch enamik inimesi, enamik projekte Tasuta Paindlik, tohutu ökosüsteem, lihtne vigade otsimine – ka kõigil on oma arvamus
PyTorch Lightning Lightningi dokumendid meeskonnad, struktureeritud koolitus Tasuta Vähendab standardset lähenemist, puhtamad tsüklid; tundub vahel "maagiana", kuni see enam ei toimi
Kallistava Näo Transformerid + Treener Treeneri dokumendid NLP + LLM peenhäälestus Tasuta Patareidega treening, suurepärased vaikesätted, kiired võidud 👍
Kiirenda Kiirenda dokumente mitme GPU-ga ilma valuta Tasuta Muudab DDP vähem tüütuks, sobib hästi skaleerimiseks ilma kõike ümber kirjutamata
DeepSpeed ​​ZeRO dokumendid suured mudelid, mälutrikkid Tasuta Null RO, koormuse mahavõtmine, skaleerimine – võib olla tülikas, aga rahuldust pakkuv, kui see klõpsuga toimib
TensorFlow + Keras TF installimine tootmistasemel torujuhtmed Tasuta Tugevad tööriistad, hea juurutamise lugu; mõnele meeldib see, mõnele vaikselt mitte
JAX + Flax JAX kiirjuhend / Lina dokumendid uurimistöö + kiirusenohikud Tasuta XLA kompileerimine võib olla meeletult kiire, aga veatuvastus võib tunduda…abstraktne
NVIDIA NeMo NeMo ülevaade kõne + LLM töövood Tasuta NVIDIA-optimeeritud pakk, head retseptid – tunne nagu küpsetaks uhke ahjuga 🍳
Docker + NVIDIA Container Toolkit tööriistakomplekti ülevaade reprodutseeritavad keskkonnad Tasuta „Töötab minu masinal” saab „töötab meie masinatel” (enamasti jälle)

4) Esimene samm – veenduge, et teie graafikakaart on õigesti nähtav 🕵️♂️

Enne tosina asja paigaldamist kontrollige põhitõdesid.

Asjad, mis peaksid tõeks saama:

  • Masin näeb graafikakaarti

  • NVIDIA draiver on õigesti installitud

  • GPU ei ole millegi muu tegemisega jänni jäänud

  • Saate seda usaldusväärselt küsida

Klassikaline kontroll on järgmine:

Mida sa otsid:

Kui nvidia-smi ebaõnnestub, siis lõpeta kohe. Ära veel raamistikke installi. See on nagu leiva küpsetamine, kui ahi pole vooluvõrku ühendatud. (NVIDIA System Management Interface (NVSMI))

Väike inimlik märkus: vahel nvidia-smi töötab, aga treenimine ikkagi ebaõnnestub, sest raamistiku kasutatav CUDA käituskeskkond ei vasta draiveri ootustele. See pole sinu rumal olemine. Nii see lihtsalt on 😭 (PyTorchi alustamine (CUDA valija), TensorFlow installimine (pip))

5) Tarkvarapaketi loomine – draiverid, CUDA, cuDNN ja „ühilduvusdants“ 💃

Siin kaotavad inimesed tunde. Nipp on selles: vali tee ja pea sellest kinni.

Variant A: Raamistikuga komplekteeritud CUDA (sageli kõige lihtsam)

Paljud PyTorchi versioonid on varustatud oma CUDA käituskeskkonnaga, mis tähendab, et te ei vaja täielikku CUDA tööriistakomplekti kogu süsteemi installimiseks. Enamasti vajate vaid ühilduvat NVIDIA draiverit. (PyTorchi alustamine (CUDA valija), PyTorchi eelmised versioonid (CUDA kettad))

Plussid:

  • Vähem liikuvaid osi

  • Lihtsam paigaldamine

  • Keskkonnati paremini reprodutseeritav

Miinused:

  • Kui keskkondi juhuslikult segada, võib tekkida segadus

Variant B: Süsteemi CUDA tööriistakomplekt (rohkem kontrolli)

Sa paigaldad süsteemi CUDA tööriistakomplekti ja joondad kõik sellega. (CUDA tööriistakomplekti dokumentatsioon)

Plussid:

  • Rohkem kontrolli kohandatud versioonide üle, mõned spetsiaalsed tööriistad

  • Kasulik teatud operatsioonide kompileerimiseks

Miinused:

  • Rohkem viise versioonide mittevastavuse ja vaikselt nutmise vahel

cuDNN ja NCCL inimese mõistes

  • cuDNN kiirendab süvaõppe primitiivide (konvolutsioonide, RNN-bittide jne) töötlemist (NVIDIA cuDNN-i dokumendid)

  • NCCL on kiire „GPU-devahelise suhtluse” teek mitme GPU treenimiseks (NCCL ülevaade)

Kui teed mitme GPU-ga koolitust, on NCCL sinu parim sõber – ja vahel ka temperamentne toakaaslane. (NCCL-i ülevaade)

6) Sinu esimene GPU treeningkäik (PyTorchi näidismõtteviis) ✅🔥

NVIDIA GPU-de kasutamise tehisintellekti treenimiseks juhendi järgimiseks ei ole vaja esmalt suurt projekti. Teil on vaja väikest edu.

Põhiideed:

Asjad, mille mõistust ma alati varakult kontrollin:

Levinud küsimused „miks see aeglane on?“, aga sain aru

  • Teie andmelaadur on liiga aeglane (GPU ootab jõudeolekus) (PyTorchi jõudluse häälestamise juhend)

  • Unustasid andmed GPU-sse teisaldada (ups)

  • Partii suurus on väike (GPU alakasutatud)

  • Treeninguetapis teed sa palju protsessori eeltöötlust

Samuti, jah, teie graafikaprotsessor näeb sageli välja "mitte nii hõivatud", kui pudelikaelaks on andmed. See on nagu võidusõiduautojuhi palkamine ja tema iga ringi järel kütuse ootamine.

7) VRAM-i mäng - partii suurus, segatud täpsus ja plahvatusohtlikkuse puudumine 💥🧳

Enamik praktilisi treeningprobleeme taandub mälule. Kui õpid ühe oskuse, siis õpi videomälu haldamist.

Kiired viisid mälukasutuse vähendamiseks

Hetk „Miks on videomälu pärast seiskamist ikka veel täis?“

Raamistikud salvestavad jõudluse tagamiseks sageli mälu vahemällu . See on normaalne. See näeb hirmutav välja, aga see pole alati leke. Õpid mustreid lugema. (PyTorch CUDA semantika: vahemällu salvestamise jaotaja)

Praktiline harjumus:

8) Pane graafikaprotsessor päriselt tööle – jõudluse häälestamine, mis on sinu aega väärt 🏎️

„GPU-treeningu toimima saamine“ on esimene samm. Selle kiireks on teine ​​samm.

Suure mõjuga optimeerimised

Kõige tähelepanuta jäetud kitsaskoht

Sinu salvestus- ja eeltöötluskanal. Kui sinu andmestik on tohutu ja salvestatud aeglasele kettale, muutub sinu graafikaprotsessorist kallis ruumikütteseade. Väga arenenud ja väga läikiv ruumikütteseade.

Ja väike ülestunnistus: ma olen tund aega mudelit „optimeerinud“, et siis aru saada, et kitsaskohaks oli logimine. Liigne printimine võib treenimist aeglustada. Jah, võib küll.

9) Mitme GPU treenimine - DDP, NCCL ja skaleerimine ilma kaoseta 🧩🤝

Kui tahad suuremat kiirust või suuremaid mudeleid, siis lähed üle mitme graafikakaardiga protsessorile. Siin lähevad asjad vürtsikaks.

Levinud lähenemisviisid

  • Andmete paralleelsus (DDP)

  • Mudelparalleel / Tensorparalleel

    • Jaga mudel GPU-de vahel (väga suurte mudelite puhul)

  • Torujuhtme paralleelne

    • Jaga mudeli kihid etappideks (nagu konveieriliin, aga tensorite jaoks)

Alustajatel on DDP-stiilis treening ideaalne valik. (PyTorch DDP õpetus)

Praktilised mitme GPU näpunäited

  • Veenduge, et GPU-d oleksid sarnase võimekusega (segamine võib olla kitsaskoht)

  • Vaata ühendust: NVLink vs PCIe on olulised sünkroniseerimismahukate töökoormuste korral (NVIDIA NVLinki ülevaade, NVIDIA NVLinki dokumendid)

  • Hoidke GPU-põhised partiide suurused tasakaalus

  • Ära ignoreeri protsessorit ja salvestusruumi – mitme graafikaprotsessori kooslus võib andmeside kitsaskohti võimendada

Ja jah, NCCL-i vead võivad tunduda nagu mõistatus, mis on mähitud müsteeriumisse, mis on mähitud küsimusele „miks just nüüd“. Sa pole neetud. Tõenäoliselt. (NCCL-i ülevaade)

10) Jälgimine ja profileerimine – need ebaglamuursed asjad, mis aitavad sul tunde kokku hoida 📈🧯

Alustamiseks pole vaja uhkeid armatuurlaudu. Sa pead märkama, kui midagi on valesti.

Peamised signaalid, mida jälgida

  • GPU kasutus: kas see on püsivalt kõrge või hüppeliselt tõusev?

  • Mälukasutus: stabiilne, roniv või veider?

  • Energiatarve: ebatavaliselt madal võib tähendada alakasutamist

  • Temperatuurid: püsivalt kõrge temperatuur võib jõudlust piirata

  • Protsessori kasutus: andmekanali probleemid kuvatakse siin (PyTorchi jõudluse häälestamise juhend)

Profileerimise mõtteviis (lihtsustatud versioon)

  • Kui graafikakaarti kasutatakse vähe – andmete või protsessori kitsaskoht

  • Kui GPU on kiire, aga aeglane - kerneli ebaefektiivsus, täpsus või mudeli arhitektuur

  • Kui treeningkiirus langeb juhuslikult - termiline piiramine, taustaprotsessid, sisend-/väljundhäired

Ma tean, et jälgimine kõlab ebameeldivalt. Aga see on nagu hambaniidi kasutamine. Tüütu ja siis järsku su elu paraneb.

11) Veaotsing - tavalised kahtlusalused (ja vähem tavalised) 🧰😵💫

See osa on põhimõtteliselt: „samad viis probleemi, igavesti“

Probleem: CUDA-l pole mälu piisavalt

Parandused:

Probleem: Treening töötab kogemata protsessori peal

Parandused:

  • Veenduge, et mudel teisaldati Cudasse

  • Veenduge, et tensorid liigutatakse cudasse

  • kontrollige raamistiku seadme konfiguratsiooni (PyTorch CUDA dokumentatsioon)

Probleem: Imelikud krahhid või ebaseaduslik mälule juurdepääs

Parandused:

Probleem: Oodatust aeglasem

Parandused:

Probleem: Mitme GPU hangub

Parandused:

  • kinnita õiged taustaprogrammi sätted (PyTorchi hajusdokumendid)

  • kontrollige NCCL-i keskkonna konfiguratsioone (ettevaatlikult) (NCCL-i ülevaade)

  • testi esmalt ühte GPU-d

  • veenduge, et võrk/ühendus on terve

Väike tagasipööramise märkus: mõnikord on lahendus sõna otseses mõttes taaskäivitamine. See tundub tobe. See toimib. Arvutid on sellised.

12) Hind ja praktilisus – õige NVIDIA GPU ja seadistuse valimine ilma ülemõtlemata 💸🧠

Mitte iga projekt ei vaja suurimat graafikakaarti. Mõnikord on vaja piisavalt graafikakaarti.

Kui te täpsustate keskmise suurusega mudeleid

Kui treenite suuremaid mudeleid nullist

Kui teete eksperimente

  • Sa tahad kiiret iteratsiooni

  • Ära kuluta kogu oma raha graafikakaardile ja seejärel salvestusruumi ja muutmälu näljuta

  • Tasakaalustatud süsteem võidab ebaühtlase (enamasti päevadel)

Ja tegelikult võite raisata nädalaid „täiusliku“ riistvaravaliku tagaajamisele. Ehitage midagi toimivat, mõõtke ja seejärel kohandage. Tegelik vaenlane on tagasisideahela puudumine.

Lõppsõna - Kuidas kasutada NVIDIA GPU-sid tehisintellekti treenimiseks ilma hulluks minemata 😌✅

Kui te sellest juhendist NVIDIA GPU-de kasutamise kohta tehisintellekti treenimiseks, siis võtke see:

NVIDIA GPU-dega treenimine on üks neist oskustest, mis tundub hirmutav, aga siis äkki on see lihtsalt... normaalne. Nagu autojuhtimise õppimine. Alguses on kõik vali ja segane ning sa hoiad rooli liiga kõvasti. Siis ühel päeval sõidad juba ringi, rüüpad kohvi ja lahendad juhuslikult partii suuruse probleemi, nagu poleks see suur asi.

Reaalse maailma näide: väikese pildiklassifikaatori treenimine ühel NVIDIA GPU-l 🧪🖼️

Stsenaarium

Kujutage ette, et väike e-kaubanduse meeskond soovib treenida piltide klassifikaatorit, mis sorteerib tootefotod viide kategooriasse: kingad, kotid, jakid, kellad ja aksessuaarid.

Nad ei treeni hiiglaslikku mudelit nullist. Nad peenhäälestavad eeltreenitud nägemismudelit ühel NVIDIA GPU-l, et meeskond saaks kiiresti testida, kas ideed tasub skaleerida.

Eesmärk on lihtne: tõestada GPU seadistuse toimimist, vältida CUDA kaost ja luua korduv treeningtsükkel enne raha kulutamist suuremale riistvarale või pilvepõhistele töödele.

Mida seadistus vajab

Sellise testi jaoks oleks vaja:

Masin ühe NVIDIA GPU-ga ja piisavalt videomäluga partii suuruse jaoks

Töötav NVIDIA draiver on kinnitatud nvidia-smi abil

Puhas Pythoni keskkond PyTorchi, TensorFlow' või JAX-i jaoks

Väike märgistatud pildiandmestik, mis ideaalis on jagatud rongi-, valideerimis- ja testikaustadeks

Võrdluseks baasprotsessori ajastuse käivitamine

Lihtne logimisleht sammuaja, GPU mälu, GPU kasutuse, temperatuuri ja valideerimise täpsusega

Enne korralikku treenimist peaks meeskond tegema väikese CUDA suitsutesti: laadima ühe partii (batch), viima mudeli ja partii (batch) CUDA-sse, tegema ühe edasiliikumise ja kinnitama GPU mälu suurenemist nvidia-smi-s.

Näidisjuhis

Praktilise projekti juhend võiks välja näha selline:

Treeni väikest tootekujutiste klassifikaatorit eelnevalt treenitud ResNet-stiilis mudeli abil. Kõigepealt veendu, et nvidia-smi näeb GPU-d. Seejärel käivita enne täielikku treenimist ühe partiiga CUDA-test. Kasuta segatud täpsust, kui see on toetatud. Alusta partii suurusega 32, suurenda seda ainult siis, kui GPU mälu püsib stabiilsena, ja logi pärast iga käivitamist sammuaeg, GPU mälukasutus, GPU kasutus, temperatuur ja valideerimise täpsus. Kui ilmub CUDA mälu otsa saamise teade, vähenda enne mudeli muutmist partii suurust.

Kuidas seda testida

Mõistlik testimisplaan oleks järgmine:

  1. Käivita nvidia-smi ja salvesta GPU nimi, draiveri versioon, jõudeoleku mälukasutus ja temperatuur.

  2. Andmestiku ja mudelikoodi toimimise kinnitamiseks käivitage ühe partiiga protsessori test.

  3. Käivita sama ühe partii test Cuda-s.

  4. Treeni 200 sammu 32 osalejaga partii ulatuses.

  5. Korda segatud täpsusega.

  6. Proovige partii suurust 64 ainult siis, kui esimene käivitamine jätab piisavalt videomälu vaba ruumi.

  7. Võrdle valideerimise täpsust, keskmist sammuaega, videomälu tippvõimsust ja graafikakaardi temperatuuri.

Hea tulemus ei ole lihtsalt „see treenis“. Hea tulemus on ka „see treenis graafikakaardil, kiirus paranes, mälu püsis stabiilsena ja käivitamist saab homme korrata ilma kõike uuesti installimata“.

Tulemus

Illustreeriv tulemus, mis põhineb kolme väikese 200-astmelise testi ajastuse mõõtmisel enne ja pärast treeningu üleviimist protsessorilt ühele NVIDIA GPU-le:

Ainult protsessori baaskiirus: 3,4 sekundit treeninguetapi kohta

GPU FP32-ga: 0,42 sekundit treeninguetapis

Segatud täpsusega GPU: 0,28 sekundit treeninguetapi kohta

GPU mälu tippmaht partii suurusega 32: 5,8 GB

GPU mälu tippmaht partii suurusega 64: 10,9 GB

Partii suurus 96: ebaõnnestus CUDA mälu otsa saamise tõttu

Graafikaprotsessori kasutus stabiilsete töökordade ajal: 76% kuni 91%

Temperatuur stabiilsete jooksude ajal: 67 °C kuni 73 °C

Valideerimise täpsus pärast lühikest testi: 82% FP32-ga, 82,4% segatud täpsusega

Selles näitehinnangus vähendas segatud täpsus sammuaega umbes 33% võrreldes FP32 GPU käivitamisega, hoides samal ajal valideerimise täpsuse ligikaudu samaks. Meeskond sai neid numbreid kontrollida iga treeninguetapi ajastamise, nvidia-smi kontrollimise ajal ja valideerimise täpsuse salvestamise teel pärast iga testi.

Mis võib valesti minna

Kõige levinum viga on liiga varane skaleerimine. Kui ühe partiiga CUDA-test ebaõnnestub, siis täielik treeningkäivitus seda maagiliselt ei paranda.

Muud lihtsad lõksud:

Mitme CUDA versiooni installimine ja teadmata, millist raamistik kasutab

Mudeli teisaldamine Cudasse, kuid partiide jätmine protsessorile

Partii suuruse valimine, mis sobib ühe korra, aga jookseb pärast mitut sammu kokku

Ignoreerides teisi protsesse, mis juba kasutavad VRAM-i

GPU süüdistamine, kui andmelaadur on liiga aeglane

Protsessori ja graafikakaardi käituskäikude võrdlemine ilma sama andmekogumit, partii suurust ja mudelit kasutamata

Ka inimene peaks esimesed ennustused üle vaatama. Kiirel treenimisel on vähe väärtust, kui sildid on lärmakad, klassid on tasakaalustamata või kui mudel õpib tootetüübi asemel otseteid, näiteks taustavärvi.

Praktiline kaasavõetav toit

Usaldusväärne NVIDIA GPU treenimise töövoog algab väikesest: tõesta draiveri toimimist, tõesta CUDA toimimist, tõesta ühe partii toimimist ja seejärel skaleeri partii suurust ja treeningu pikkust järk-järgult. Kiireim seadistus ei ole see, millel on paberil kõige muljetavaldavam GPU - see on see, mis annab sulle stabiilsed ja mõõdetavad töötsüklid ilma tunde raiskamata välditavatele versiooni-, videomälu- ja andmelaaduri probleemidele.

KKK

Mida tähendab tehisintellekti mudeli treenimine NVIDIA GPU-l

NVIDIA GPU-l treenimine tähendab, et teie mudeli parameetrid ja treeningpartiid asuvad GPU VRAM-is ning keeruline matemaatika (edasisuunamine, tagasiprop, optimeerimise sammud) teostatakse CUDA tuumade kaudu. Praktikas taandub see sageli sellele, et tagada mudeli ja tensorite asukoht CUDA-sning seejärel jälgida mälu, kasutust ja temperatuure, et läbilaskevõime püsiks ühtlane.

Kuidas enne muu installimist veenduda, et NVIDIA GPU töötab?

Alusta käsuga nvidia-smi. See peaks näitama GPU nime, draiveri versiooni, praegust mälukasutust ja kõiki töötavaid protsesse. Kui nvidia-smi ebaõnnestub, oota PyTorch/TensorFlow/JAX-i pealt - paranda esmalt draiveri nähtavus. See on GPU treenimise baaskontroll, mis kontrollib, kas ahi on vooluvõrku ühendatud.

Süsteemi CUDA ja PyTorchiga kaasasoleva CUDA vahel valimine

Levinud lähenemisviis on raamistikuga integreeritud CUDA kasutamine (nagu paljud PyTorchi kettad), kuna see vähendab liikuvate osade arvu – vaja läheb peamiselt ühilduvat NVIDIA draiverit. Täieliku süsteemi CUDA tööriistakomplekti installimine pakub suuremat kontrolli (kohandatud versioonid, kompileerimisoperatsioonid), kuid see tekitab ka rohkem võimalusi versioonide mittevastavuse ja segadust tekitavate käitusaja vigade tekkeks.

Miks võib treenimine isegi NVIDIA GPU-ga aeglane olla

Tihti kannatab GPU sisendkanali koormust. Mahajäävad andmelaadurid, raske protsessori eeltöötlus treeninguetapis, väikesed partiide suurused või aeglane salvestusruum võivad kõik panna võimsa GPU käituma nagu jõudeolev ruumikütteseade. Enne mudeli süüdistamist on tavalised esimesed sammud andmelaadurite töötajate arvu suurendamine, kinnitatud mälu lubamine, eeltoomise lisamine ja logimise kärpimine.

Kuidas vältida NVIDIA GPU treenimise ajal vigu „CUDA mälust otsas”

Enamik parandusi on VRAM-taktikad: partii suuruse vähendamine, segatäpsuse lubamine (FP16/BF16), gradiendi akumuleerimise kasutamine, järjestuse pikkuse/kärpimise suuruse lühendamine või aktiveerimise kontrollpunktide kasutamine. Samuti kontrollige teisi mälu tarbivaid GPU protsesse. Mõningane katse-eksituse meetod on normaalne - VRAM-i eelarvestamine saab praktilises GPU-koolituses põhiharjumuseks.

Miks VRAM võib pärast treeningskripti lõppu ikka täis tunduda?

Raamistikud salvestavad kiiruse tagamiseks sageli GPU mälu vahemällu, seega võib reserveeritud mälu jääda suureks isegi siis, kui eraldatud mälu väheneb. See võib meenutada leket, kuid sageli käitub vahemällu salvestav eraldaja ettenähtud viisil. Praktiline harjumus on jälgida mustrit aja jooksul ja võrrelda „eraldatud ja reserveeritud” mälu, mitte keskenduda ühele murettekitavale hetktõmmisele.

Kuidas kinnitada, et mudel ei treeni vaikselt protsessoril

Kontrolli varakult toimivust: confirm torch.cuda.is_available() tagastab True, verify next(model.parameters()).device näitab cudaja tee üks edasiliikumine ilma vigadeta. Kui jõudlus tundub kahtlaselt aeglane, veendu ka, et sinu partiid liigutatakse GPU-sse. On tavaline, et mudelit liigutades unustatakse kogemata andmed maha.

Lihtsaim tee mitme GPU-ga treenimiseks

Andmeparalleel (DDP-stiilis treenimine) on sageli parim esimene samm: jaga partiid GPU-de vahel ja sünkroniseeri gradiendid. Tööriistad nagu Accelerate võivad muuta mitme GPU-ga töötamise vähem vaevaliseks ilma täieliku ümberkirjutamiseta. Arvesta lisamuutujatega – NCCL-side, ühenduste erinevused (NVLink vs PCIe) ja võimendunud andmete kitsaskohad –, seega kipub järkjärguline skaleerimine pärast kindlat ühe GPU-ga töötamist paremini minema.

Mida jälgida NVIDIA GPU treeningu ajal, et probleeme varakult avastada

Jälgi GPU kasutust, mälukasutust (stabiilne vs tõusev), energiatarvet ja temperatuure – kiiruse piiramine võib vaikselt kiirust kurnata. Jälgi ka protsessori kasutust, kuna andmevoo probleemid ilmnevad sageli esimesena just seal. Kui kasutus on järsk või madal, kahtlusta sisend-/väljund- või andmelaadureid; kui see on kõrge, aga sammuaeg on ikkagi aeglane, siis profiili kerneleid, täppisrežiimi ja sammuaja jaotust.

Viited

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

  2. NVIDIA - NVIDIA süsteemihaldusliides (NVSMI) - developer.nvidia.com

  3. NVIDIA - NVIDIA NVLinki ülevaade - nvidia.com

  4. PyTorch - PyTorchi alustamine (CUDA valija) - pytorch.org

  5. PyTorch - PyTorchi CUDA dokumentatsioon - docs.pytorch.org

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

  7. JAX - JAX-i kiirjuhend - docs.jax.dev

  8. Näo kallistamine - treeneri dokumendid - huggingface.co

  9. Lightningi tehisintellekt – Lightningi dokumendid – lightning.ai

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

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

  12. PyTorchi foorumid - PyTorchi foorum: mudeli kontrollimine CUDA-s - discuss.pytorch.org

Leia uusim tehisintellekt ametlikust tehisintellekti abilise poest

Meist

NVIDIA GPU tehisintellekti koolitusviktoriin
1. Milline käsk on peamine baaskontroll, et veenduda GPU nähtavuses enne raamistike installimist?

2. Mis on raamistikuga komplekteeritud CUDA konfiguratsioonide kasutamise peamine eelis süsteemiülese tööriistakomplekti installimise ees?

3. Kui tehisintellekti mudeli treeningkäivitusel ilmneb tõrge „CUDA mälu on otsas”, millist korrigeerimist tuleks kõigepealt proovida?

4. Mis on kõige tõenäolisem süüdlane, kui tipptasemel NVIDIA GPU näitab treenimise ajal madalaid, kõikuvaid või kehvi kasutusnäitajaid?

5. Miks võivad VRAM-i mõõdikud jääda tugevalt hõivatuks isegi pärast juhtide koolitustsükli lõppu?


Tagasi blogisse

Lisaküsimused

  • Kuidas saan tagada, et minu NVIDIA GPU on tehisintellekti treenimiseks nähtav?

    Saate kontrollida, kas teie NVIDIA GPU on nähtav, kasutades terminalis käsku 'nvidia-smi'. See käsk kuvab teile üksikasju, nagu GPU nimi, draiveri versioon, mälukasutus ja kõik töötavad protsessid. Kui see ebaõnnestub, peate enne tehisintellekti treenimisega jätkamist draiveri installimise tõrkeotsingut tegema.

  • Kui oluline on draiverite ja raamistiku ühilduvus NVIDIA GPU-del treenimiseks?

    NVIDIA draiveri, CUDA käituskeskkonna ja raamistiku versioonide ühtlustamine on ülioluline, et vältida krahhe ja tagada stabiilne installimine. Ühildamatud versioonid võivad treenimise ajal põhjustada ootamatuid vigu.

  • Milliseid samme peaksin astuma, et VRAM-i treeningu ajal tõhusalt hallata?

    Videomälu tõhusaks haldamiseks võite kasutada selliseid tehnikaid nagu segatäpsus (FP16/BF16), gradientakumuleerimine, väiksemad partiisuurused ja aktiveerimise kontrollpunktid. Need strateegiad aitavad minimeerida mälukasutust ja mahutada saadaolevasse videomälusse suuremaid mudeleid.

  • Milliseid eeltingimusi pean enne mitme GPU-ga koolituse läbiviimist arvestama?

    Enne mitme GPU-ga treenimist veenduge, et teie GPU-d oleksid sarnase võimekusega, et vältida kitsaskohti. Samuti peaksite jälgima ühenduskiirust (NVLink vs PCIe) ja hoidma GPU-de vahel tasakaalustatud partiide suurust, et optimeerida jõudlust.

  • Kuidas ma saan treeningu ajal levinud CUDA vigu lahendada?

    Levinud CUDA vigade (nt „mälu otsas“) korral vähendage partii suurust, kasutage segatud täpsust või kontrollige muid protsesse, mis tarbivad GPU mälu. Juhuslikult protsessori peal töötava treenimise parandamiseks veenduge, et nii mudel kui ka tensorid teisaldatakse GPU-sse.

  • Milliseid jälgimispraktikaid on NVIDIA GPU-del treenimisel soovitatav jälgida?

    Oluline on jälgida graafikaprotsessori kasutamist, mälukasutust, energiatarbimist ja temperatuure. Nende näitajate jälgimine aitab varakult tuvastada võimalikke kitsaskohti, tagades teie treeningprotsessi tõhususe.

  • Kuidas vältida aeglast treeningkiirust NVIDIA GPU-de kasutamisel?

    Aeglase treenimise vältimiseks kontrollige oma andmekanalit mahajäävate andmelaadurite suhtes ja veenduge, et te ei teosta treeningu ajal ulatuslikku eeltöötlust. Kaaluge andmelaaduri töötajate arvu suurendamist, kinnitatud mälu kasutamist ja partiide suuruse optimeerimist.