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人工智能的世界正在以極快的速度發(fā)展，眨眼，你就會錯過下一個進步。 隨著模型規(guī)模越來越大，研究人員和開發(fā)人員不斷尋求提高 AI 模型效率和性能的方法。 實現(xiàn)這一目標的最簡單方法之一是使用多個圖形處理單元 (GPU) 或張量處理單元（TPU，下一期將詳細介紹）進行 AI 訓練和推理。
HP z8 G5 Fury 上的 DNN 培訓
建立在我們的 人工智能在實驗室的最后一部分，我們深入研究并實際動手研究了在我們的 HP Z8 G5 Fury 工作站中從使用單個 GPU 過渡到使用兩個，最終四個這些強大的卡的好處，特別關(guān)注 PyTorch 模型并行性.
在我們深入細節(jié)之前，了解并行性的概念至關(guān)重要。 在 AI 的上下文中，并行性是指同時運行多個計算的過程。 這在需要處理大量數(shù)據(jù)的 AI 訓練和推理中特別有用。 PyTorch 是我們在實驗室中使用的開源機器學習庫，它提供模型并行性，允許跨多個 GPU 分布 AI 模型。 這會導致更快的訓練時間、更高效的推理以及運行更大、更復雜模型的能力。
確保禁用 SLI 至關(guān)重要
從單個 GPU 開始，此設置為 AI 訓練和推理提供了堅實的基礎。 在用于開發(fā)的工作站中運行單個現(xiàn)代（甚至是幾代以前的）GPU 對于 POC 階段來說綽綽有余。 它能夠處理合理數(shù)量的數(shù)據(jù)，并且可以為較小的 AI 模型提供令人滿意的結(jié)果。 然而，隨著模型的復雜性和規(guī)模的增加，單個 GPU 可能很快難以跟上，從而導致更長的訓練時間和更慢的推理。
單 GPU 利用率
切換到一對 GPU 可以顯著提高 AI 模型的性能。 想一想：兩倍的處理能力可以顯著縮短訓練時間，為更快的迭代和快速獲得結(jié)果鋪平道路。
推理階段也受益，變得更加高效并且能夠同時處理更大的數(shù)據(jù)批次。 在這樣的環(huán)境中，PyTorch 的模型并行性開始發(fā)揮作用。 它有效地分配了兩個單元之間的工作量，最大限度地利用它們。 這是確保每件硬件都承載其重量以實現(xiàn)高效 AI 操作的明智方法。
3 倍的樂趣，NVIDIA A6000
擴展到四個 GPU 可將多 GPU 利用率的優(yōu)勢提升到另一個層次。 憑借四倍的處理能力，人工智能模型可以以前所未有的速度進行訓練和推理。 此設置特別有利于需要大量計算資源的大型復雜模型。 PyTorch 的模型并行性可以將模型分布在所有四個單元中，確保最佳利用率和性能。
在工作站中，應用手動風扇和時鐘值也可以提高訓練性能。
從一個單獨的單元發(fā)展為兩個 GPU，并最終發(fā)展為用于 AI 訓練和推理的四重 GPU 可以釋放出相當大的優(yōu)勢。 由于 PyTorch 的模型并行性，這些優(yōu)勢可以得到最佳利用，從而產(chǎn)生更快、更高效的 AI 模型。
反復試驗，耐心是 AI/ML/DL 培訓的關(guān)鍵。
隨著我們對更復雜、更強大的 AI 的渴望不斷膨脹，采用多個 GPU 的重要性無疑會增加。 未來，我們將展示隨著您添加更多處理能力和跨系統(tǒng)分布所帶來的復雜性改進。
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