Sut i ddefnyddio GPUau NVIDIA ar gyfer Hyfforddiant AI

Sut i ddefnyddio GPUau NVIDIA ar gyfer Hyfforddiant AI

Yr ateb byr: Defnyddiwch GPUau NVIDIA ar gyfer hyfforddiant AI trwy gadarnhau yn gyntaf bod y gyrrwr a'r GPU yn weladwy gydag nvidia-smi , yna gosod fframwaith/pentwr CUDA cydnaws a rhedeg prawf bach "model + swp ar cuda". Os byddwch chi'n taro allan o gof, lleihewch faint y swp a defnyddiwch gywirdeb cymysg, wrth fonitro defnydd, cof a thymheredd.

Prif bethau i'w cymryd:

Gwiriadau sylfaenol : Dechreuwch gydag nvidia-smi ; trwsiwch welededd y gyrrwr cyn i chi osod fframweithiau.

Cydnawsedd pentwr : Cadwch fersiynau'r gyrrwr, amser rhedeg CUDA, a'r fframwaith wedi'u halinio i atal damweiniau a gosodiadau brau.

Llwyddiant bach : Cadarnhewch fod un pas ymlaen yn rhedeg ar CUDA cyn i chi raddio arbrofion.

Disgyblaeth VRAM : Pwyso ar gywirdeb cymysg, cronni graddiant, a phwyntiau gwirio i ffitio modelau mwy.

Arfer monitro : Traciwch ddefnydd, patrymau cof, pŵer a thymheredd fel eich bod chi'n sylwi ar dagfeydd yn gynnar.

Erthyglau y gallech fod eisiau eu darllen ar ôl yr un hon:

🔗 Sut i adeiladu asiant AI
Dyluniwch lif gwaith, offer, cof a gwarchodwyr diogelwch eich asiant.

🔗 Sut i ddefnyddio modelau AI
Sefydlu amgylcheddau, pecynnu modelau, a chludo i gynhyrchu yn ddibynadwy.

🔗 Sut i fesur perfformiad AI
Dewiswch fetrigau, cynhaliwch werthusiadau, ac olrhain perfformiad dros amser.

🔗 Sut i awtomeiddio tasgau gyda deallusrwydd artiffisial
Awtomeiddio gwaith ailadroddus gydag awgrymiadau, llifau gwaith ac integreiddiadau.

1) Y darlun mawr - beth rydych chi'n ei wneud pan fyddwch chi'n "hyfforddi ar GPU" 🧠⚡

Pan fyddwch chi'n hyfforddi modelau AI, rydych chi'n gwneud mynydd o fathemateg matrics yn bennaf. Mae GPUs wedi'u hadeiladu ar gyfer y math yna o waith cyfochrog, felly gall fframweithiau fel PyTorch, TensorFlow, a JAX symud y gwaith trwm i'r GPU. ( dogfennau PyTorch CUDA , gosod TensorFlow (pip) , Cychwyn Cyflym JAX )

Yn ymarferol, mae “defnyddio GPUs NVIDIA ar gyfer hyfforddiant” fel arfer yn golygu:

  • Mae paramedrau eich model yn byw (gan mwyaf) yn GPU VRAM

  • Mae eich sypiau'n cael eu symud o RAM i VRAM bob cam

  • Mae eich pas ymlaen a'ch prop cefn yn rhedeg ar gnewyllyn CUDA ( Canllaw Rhaglennu CUDA )

  • Mae eich diweddariadau optimeiddiwr yn digwydd ar y GPU (yn ddelfrydol)

  • Rydych chi'n monitro tymereddau, cof, defnydd fel nad ydych chi'n coginio dim byd 🔥 ( dogfennau NVIDIA nvidia-smi )

Os yw hynny'n swnio fel llawer, peidiwch â phoeni. Mae'n rhestr wirio yn bennaf ac ychydig o arferion rydych chi'n eu hadeiladu dros amser.

2) Beth sy'n gwneud fersiwn dda o drefniant hyfforddi AI GPU NVIDIA 🤌

Dyma'r adran "peidiwch ag adeiladu tŷ ar jeli". Mae gosodiad da ar gyfer Sut i ddefnyddio GPUau NVIDIA ar gyfer Hyfforddiant AI yn un sy'n isel mewn drama. Mae isel mewn drama yn sefydlog. Mae sefydlog yn gyflym. Mae cyflym yn...wel, cyflym 😄

Mae gan drefn hyfforddi gadarn fel arfer:

  • Digon o VRAM ar gyfer maint eich swp + model + cyflyrau optimeiddiwr

    • Mae VRAM fel lle mewn cês dillad. Gallwch bacio'n ddoethach, ond ni allwch bacio'n ddiddiwedd.

  • Pentwr meddalwedd cyfatebol (gyrrwr + amser rhedeg CUDA + cydnawsedd fframwaith) ( Dechrau PyTorch (dewisydd CUDA) , gosod TensorFlow (pip) )

  • Storio cyflym (mae NVMe yn helpu tunnell ar gyfer setiau data mawr)

  • CPU + RAM gweddus fel nad yw llwytho data yn llwgu'r GPU ( Canllaw Tiwnio Perfformiad PyTorch )

  • Oeri a lle pen pŵer (heb ei werthfawrogi'n ddigonol nes nad yw 😬)

  • Amgylchedd atgynhyrchadwy (venv/conda neu gynwysyddion) fel nad yw uwchraddiadau'n dod yn anhrefn ( trosolwg o Becyn Cymorth Cynwysyddion NVIDIA )

Ac un peth arall mae pobl yn ei hepgor:

3) Tabl Cymharu - ffyrdd poblogaidd o hyfforddi gyda GPUs NVIDIA (gyda manylion rhyfedd) 📊

Isod mae taflen dwyllo gyflym “pa un sy'n ffitio?”. Mae prisiau'n fras (oherwydd bod realiti yn amrywio), ac ie, mae un o'r celloedd hyn ychydig yn afreolus, yn fwriadol.

Offeryn / Dull Gorau ar gyfer Pris Pam mae'n gweithio (yn bennaf)
PyTorch (fanila) PyTorch y rhan fwyaf o bobl, y rhan fwyaf o brosiectau Am ddim Ecosystem hyblyg, enfawr, dadfygio hawdd - mae gan bawb farn hefyd
Dogfennau PyTorch Lightning timau, hyfforddiant strwythuredig Am ddim Yn lleihau'r patrwm arferol, yn glanhau dolenni; weithiau mae'n teimlo fel "hud", nes nad yw'n gwneud hynny
Dogfennau Hyfforddwr Trawsnewidyddion Wyneb Cofleidio + Hyfforddwr Mireinio NLP + LLM Am ddim Hyfforddiant gyda batris yn rhan ohono, rhagosodiadau gwych, enillion cyflym 👍
Cyflymu Dogfennau Cyflymu aml-GPU heb boen Am ddim Yn gwneud DDP yn llai blino, yn dda ar gyfer graddio i fyny heb ailysgrifennu popeth
Dogfennau DeepSpeed modelau mawr, triciau cof Am ddim Dim, dadlwytho, graddio - gall fod yn anodd ond yn foddhaol pan mae'n clicio
TensorFlow + Keras TF piblinellau cynhyrchu Am ddim Offer cryf, stori dda o ran defnyddio; mae rhai pobl wrth eu bodd, mae rhai'n dawel eu meddwl ddim
JAX + Llin Cychwyn Cyflym JAX / Dogfennau Llin ymchwil + nerds cyflymder Am ddim Gall crynhoi XLA fod yn gyflym iawn, ond gall dadfygio deimlo'n…haniaethol
Trosolwg o NVIDIA NeMo llifau gwaith lleferydd + LLM Am ddim Pentwr wedi'i optimeiddio gan NVIDIA, ryseitiau da - mae'n teimlo fel coginio gyda ffwrn ffansi 🍳
Cymorth Cynwysyddion Docker + NVIDIA Trosolwg o'r Pecyn Cymorth amgylcheddau atgynhyrchadwy Am ddim Mae “Yn gweithio ar fy mheiriant” yn dod yn “yn gweithio ar ein peiriannau ni” (gan mwyaf, eto)

4) Cam un - cadarnhewch fod eich GPU i'w weld yn iawn 🕵️♂️

Cyn i chi osod dwsin o bethau, gwiriwch y pethau sylfaenol.

Pethau rydych chi eisiau iddyn nhw fod yn wir:

  • Mae'r peiriant yn gweld y GPU

  • Mae'r gyrrwr NVIDIA wedi'i osod yn gywir

  • Nid yw'r GPU yn sownd yn gwneud rhywbeth arall

  • Gallwch ei holi'n ddibynadwy

Y gwiriad clasurol yw:

Yr hyn rydych chi'n chwilio amdano:

Os nvidia-smi yn methu, stopiwch yno. Peidiwch â gosod fframweithiau eto. Mae fel ceisio pobi bara pan nad yw'ch popty wedi'i blygio i mewn. ( Rhyngwyneb Rheoli System NVIDIA (NVSMI) )

Nodyn dynol bach: weithiau nvidia-smi yn gweithio ond mae eich hyfforddiant yn dal i fethu oherwydd nad yw'r amser rhedeg CUDA a ddefnyddir gan eich fframwaith yn cyd-fynd â disgwyliadau'r gyrwyr. Nid dyna'r rheswm pam dy fod ti'n bod yn dwp. Dyna...felly mae hi 😭 ( PyTorch Dechrau (dewisydd CUDA) , TensorFlow install (pip) )

5) Adeiladu'r pentwr meddalwedd - gyrwyr, CUDA, cuDNN, a'r "ddawns gydnawsedd" 💃

Dyma lle mae pobl yn colli oriau. Y tric yw: dewis llwybr a glynu wrtho .

Opsiwn A: CUDA wedi'i fwndelu o ran fframwaith (yr hawsaf yn aml)

Mae llawer o adeiladau PyTorch yn dod gyda'u hamser rhedeg CUDA eu hunain, sy'n golygu nad oes angen pecyn cymorth CUDA llawn wedi'i osod ar draws y system. Yn bennaf, dim ond gyrrwr NVIDIA cydnaws sydd ei angen arnoch. ( Dechrau PyTorch (dewisydd CUDA) , Fersiynau PyTorch Blaenorol (olwynion CUDA) )

Manteision:

  • Llai o rannau symudol

  • Gosodiadau haws

  • Mwy atgynhyrchadwy fesul amgylchedd

Anfanteision:

  • Os ydych chi'n cymysgu amgylcheddau'n achlysurol, gallwch chi fynd yn ddryslyd

Opsiwn B: Pecyn cymorth CUDA system (mwy o reolaeth)

Rydych chi'n gosod y pecyn cymorth CUDA ar y system ac yn alinio popeth iddo. ( dogfennau Pecyn Cymorth CUDA )

Manteision:

  • Mwy o reolaeth ar gyfer adeiladwaith personol, rhywfaint o offer arbennig

  • Yn ddefnyddiol ar gyfer llunio rhai gweithrediadau

Anfanteision:

  • Mwy o ffyrdd i beidio â chymharu fersiynau a chrio'n dawel

cuDNN ac NCCL, mewn termau dynol

  • cuDNN yn cyflymu cyntefigion dysgu dwfn (cyfnewidiadau, bitiau RNN, ac ati) ( dogfennau cuDNN NVIDIA )

  • NCCL yw'r llyfrgell gyflym "cyfathrebu GPU-i-GPU" ar gyfer hyfforddiant aml-GPU ( trosolwg o NCCL )

Os ydych chi'n gwneud hyfforddiant aml-GPU, NCCL yw eich ffrind gorau - ac, ar adegau, eich cyd-letywr anwadal. ( Trosolwg o NCCL )

6) Eich rhediad hyfforddi GPU cyntaf (enghraifft o feddylfryd PyTorch) ✅🔥

I ddilyn Sut i ddefnyddio GPUau NVIDIA ar gyfer Hyfforddiant AI , nid oes angen prosiect enfawr arnoch yn gyntaf. Mae angen llwyddiant bach arnoch.

Syniadau craidd:

  • Canfod dyfais

  • Symud model i'r GPU

  • Symud tensorau i'r GPU

  • Cadarnhewch fod y pas ymlaen yn rhedeg yno ( dogfennau PyTorch CUDA )

Pethau rwy'n gwirio fy synnwyr cyffredin yn gynnar bob amser:

Syniad cyffredin o “pam ei fod yn araf?”

  • Mae eich llwythwr data yn rhy araf (GPU yn aros yn segur) ( Canllaw Tiwnio Perfformiad PyTorch )

  • Fe anghofioch chi symud data i'r GPU (oops)

  • Mae maint y swp yn fach iawn (GPU heb ei ddefnyddio'n ddigonol)

  • Rydych chi'n gwneud cyn-brosesu CPU trwm yn y cam hyfforddi

Hefyd, ie, bydd eich GPU yn aml yn edrych fel "ddim mor brysur" os yw'r tagfa yn ddata. Mae fel cyflogi gyrrwr car rasio ac yna gwneud iddyn nhw aros am danwydd bob lap.

7) Y gêm VRAM - maint y swp, cywirdeb cymysg, a pheidio â ffrwydro 💥🧳

Mae'r rhan fwyaf o broblemau hyfforddi ymarferol yn dibynnu ar y cof. Os ydych chi'n dysgu un sgil, dysgwch reoli VRAM.

Ffyrdd cyflym o leihau'r defnydd o gof

Y foment “pam mae VRAM yn dal yn llawn ar ôl i mi stopio?”

Mae fframweithiau'n aml yn storio cof mewn storfa dros dro er mwyn sicrhau perfformiad. Mae hyn yn normal. Mae'n edrych yn frawychus ond nid yw bob amser yn gollyngiad. Rydych chi'n dysgu darllen y patrymau. ( Semanteg CUDA PyTorch: dyrannwr storfa dros dro )

Arfer ymarferol:

8) Gwneud i'r GPU weithio mewn gwirionedd - tiwnio perfformiad sy'n werth eich amser 🏎️

Cael “hyfforddiant GPU i weithio” yw cam un. Ei gael yn gyflym yw cam dau.

Optimeiddiadau effaith uchel

Y tagfa a anwybyddir fwyaf

Eich piblinell storio a chyn-brosesu. Os yw eich set ddata yn enfawr ac wedi'i storio ar ddisg araf, mae eich GPU yn dod yn wresogydd gofod drud. Gwresogydd gofod datblygedig iawn, disglair iawn.

Hefyd, cyffes fach: rydw i wedi “optimeiddio” model am awr dim ond i sylweddoli mai logio oedd y tagfa. Gall argraffu gormod arafu hyfforddiant. Ydy, gall.

9) Hyfforddiant aml-GPU - DDP, NCCL, a graddio heb anhrefn 🧩🤝

Unwaith y byddwch chi eisiau mwy o gyflymder neu fodelau mwy, rydych chi'n mynd â GPU lluosog. Dyma lle mae pethau'n mynd yn sbeislyd.

Dulliau cyffredin

  • Data Cyfochrog (DDP)

    • Rhannwch sypiau ar draws GPUs, cydamserwch graddiannau

    • Fel arfer yr opsiwn "da" diofyn ( dogfennau PyTorch DDP )

  • Model Paralel / Tensor Paralel

    • Rhannwch y model ar draws GPUs (ar gyfer modelau mawr iawn)

  • Piblinell Gyfochrog

    • Rhannu haenau model yn gamau (fel llinell gydosod, ond ar gyfer tensorau)

Os ydych chi'n dechrau, hyfforddiant arddull DDP yw'r lle perffaith. ( Tiwtorial PyTorch DDP )

Awgrymiadau ymarferol ar gyfer aml-GPU

  • Gwnewch yn siŵr bod GPUs yn galluog yn yr un modd (gall cymysgu achosi tagfeydd)

  • Gwylio rhyng-gysylltu: Mae NVLink vs PCIe yn bwysig ar gyfer llwythi gwaith sy'n drwm ar gysoni ( trosolwg NVIDIA NVLink , dogfennau NVIDIA NVLink )

  • Cadwch meintiau swp fesul GPU yn gytbwys

  • Peidiwch ag anwybyddu'r CPU a'r storfa - gall aml-GPU chwyddo tagfeydd data

Ac ie, gall gwallau NCCL deimlo fel pos wedi'i lapio mewn dirgelwch wedi'i lapio mewn "pam nawr". Dydych chi ddim wedi'ch melltithio. Mae'n debyg. ( Trosolwg o NCCL )

10) Monitro a phroffilio - y pethau diflas sy'n arbed oriau i chi 📈🧯

Does dim angen dangosfyrddau ffansi arnoch i ddechrau. Mae angen i chi sylwi pan fydd rhywbeth o'i le.

Signalau allweddol i'w gwylio

  • Defnydd GPU : a yw'n gyson yn uchel neu'n anwadal?

  • Defnydd cof : sefydlog, yn dringo, neu'n rhyfedd?

  • Defnydd pŵer : gall anarferol o isel olygu tan-ddefnydd

  • Tymheredd : gall tymereddau uchel parhaus leihau perfformiad

  • Defnydd CPU : mae problemau gyda'r biblinell ddata yn ymddangos yma ( Canllaw Addasu Perfformiad PyTorch )

Meddylfryd proffilio (fersiwn syml)

  • Os yw'r GPU yn cael ei ddefnyddio'n isel - tagfa data neu CPU

  • Os yw'r GPU yn uchel ond yn araf - aneffeithlonrwydd y cnewyllyn, cywirdeb, neu bensaernïaeth y model

  • Os bydd cyflymder hyfforddi yn gostwng ar hap - cyfyngiad thermol, prosesau cefndir, problemau mewnbwn/allbwn

Dw i'n gwybod, mae monitro'n swnio'n ddi-hwyl. Ond mae fel fflosio. Yn blino, yna'n sydyn mae eich bywyd yn gwella.

11) Datrys Problemau - y rhai arferol (a'r rhai llai arferol) 🧰😵💫

Yn y bôn, yr adran hon yw: “yr un pum mater, am byth.”

Problem: CUDA allan o gof

Atgyweiriadau:

Problem: Mae hyfforddiant yn rhedeg ar y CPU ar ddamwain

Atgyweiriadau:

  • sicrhau bod y model wedi'i symud i CUDA

  • sicrhau bod tensorau wedi symud i cuda

  • gwirio ffurfweddiad dyfais y fframwaith ( dogfennau PyTorch CUDA )

Problem: Damweiniau rhyfedd neu fynediad anghyfreithlon i'r cof

Atgyweiriadau:

Problem: Arafach nag a ddisgwyliwyd

Atgyweiriadau:

Problem: Mae GPU lluosog yn hongian

Atgyweiriadau:

Nodyn bach yn ôl-droi: weithiau'r ateb yw ailgychwyn yn llythrennol. Mae'n teimlo'n hurt. Mae'n gweithio. Mae cyfrifiaduron fel 'na.

12) Cost ac ymarferoldeb - dewis y GPU NVIDIA cywir a'r gosodiad heb or-feddwl 💸🧠

Nid oes angen y GPU mwyaf ar bob prosiect. Weithiau mae angen digon o GPU arnoch chi.

Os ydych chi'n mireinio modelau canolig

Os ydych chi'n hyfforddi modelau mwy o'r dechrau

Os ydych chi'n gwneud arbrofion

  • Rydych chi eisiau iteriad cyflym

  • Peidiwch â gwario'ch holl arian ar GPU ac yna llwgu storfa a RAM

  • Mae system gytbwys yn curo un anghyson (y rhan fwyaf o ddyddiau)

Ac mewn gwirionedd, gallwch chi wastraffu wythnosau yn mynd ar ôl dewisiadau caledwedd “perffaith”. Adeiladu rhywbeth ymarferol, mesur, yna addasu. Y gelyn go iawn yw peidio â chael dolen adborth.

Nodiadau cloi - Sut i ddefnyddio GPUau NVIDIA ar gyfer Hyfforddiant AI heb golli eich meddwl 😌✅

Os nad oes gennych unrhyw beth arall o'r canllaw hwn ar Sut i ddefnyddio GPUau NVIDIA ar gyfer Hyfforddiant AI , cymerwch hwn:

Mae hyfforddi ar GPUs NVIDIA yn un o'r sgiliau hynny sy'n teimlo'n frawychus, yna'n sydyn mae'n...normal. Fel dysgu gyrru. Ar y dechrau mae popeth yn swnllyd ac yn ddryslyd ac rydych chi'n gafael yn rhy galed yn y llyw. Yna un diwrnod rydych chi'n teithio, yn sipian coffi, ac yn dadfygio problem maint swp yn achlysurol fel pe bai'n ddim byd mawr ☕😄

Cwestiynau Cyffredin

Beth mae'n ei olygu i hyfforddi model AI ar GPU NVIDIA

Mae hyfforddi ar GPU NVIDIA yn golygu bod paramedrau eich model a'ch sypiau hyfforddi yn byw yn GPU VRAM, ac mae'r mathemateg drwm (pasio ymlaen, backprop, camau optimeiddio) yn gweithredu trwy gnewyllyn CUDA. Yn ymarferol, mae hyn yn aml yn dibynnu ar sicrhau bod y model a'r tensorau yn eistedd ar cuda , yna cadw llygad ar gof, defnydd, a thymheredd fel bod y trwybwn yn aros yn gyson.

Sut i gadarnhau bod GPU NVIDIA yn gweithio cyn gosod unrhyw beth arall

Dechreuwch gydag nvidia-smi . Dylai ddangos enw'r GPU, fersiwn y gyrrwr, y defnydd cof cyfredol, ac unrhyw brosesau sy'n rhedeg. Os yw nvidia-smi yn methu, oediwch ar PyTorch/TensorFlow/JAX - trwsiwch welededd y gyrrwr yn gyntaf. Dyma'r gwiriad sylfaenol "a yw'r popty wedi'i blygio i mewn" ar gyfer hyfforddiant GPU.

Dewis rhwng CUDA system a'r CUDA sydd wedi'i fwndelu gyda PyTorch

Dull cyffredin yw defnyddio CUDA wedi'i fwndelu â fframwaith (fel llawer o olwynion PyTorch) oherwydd ei fod yn lleihau rhannau symudol - mae angen gyrrwr NVIDIA cydnaws arnoch yn bennaf. Mae gosod pecyn cymorth CUDA y system lawn yn cynnig mwy o reolaeth (adeiladweithiau personol, gweithrediadau llunio), ond mae hefyd yn cyflwyno mwy o gyfleoedd ar gyfer anghydweddiadau fersiynau a gwallau amser rhedeg dryslyd.

Pam y gall hyfforddiant fod yn araf hyd yn oed gyda GPU NVIDIA

Yn aml, mae'r GPU yn cael ei newynu gan y biblinell fewnbwn. Gall llwythwyr data sy'n oedi, prosesu CPU trwm o fewn y cam hyfforddi, meintiau swp bach, neu storio araf i gyd wneud i GPU pwerus ymddwyn fel gwresogydd gofod segur. Mae cynyddu gweithwyr llwythwr data, galluogi cof wedi'i binio, ychwanegu rhag-nôl, a thorri logio yn gamau cyntaf cyffredin cyn beio'r model.

Sut i atal gwallau “CUDA allan o gof” yn ystod hyfforddiant GPU NVIDIA

Tactegau VRAM yw'r rhan fwyaf o'r atebion: lleihau maint y swp, galluogi manwl gywirdeb cymysg (FP16/BF16), defnyddio cronni graddiant, byrhau hyd dilyniant/maint y cnydau, neu ddefnyddio pwynt gwirio actifadu. Gwiriwch hefyd am brosesau GPU eraill sy'n defnyddio cof. Mae rhywfaint o dreial a chamgymeriad yn normal - mae cyllidebu VRAM yn dod yn arfer craidd mewn hyfforddiant GPU ymarferol.

Pam y gall VRAM edrych yn llawn o hyd ar ôl i sgript hyfforddi ddod i ben

Mae fframweithiau yn aml yn storio cof GPU mewn storfa dros dro er mwyn cyflymder, felly gall cof wedi'i gadw aros yn uchel hyd yn oed pan fydd y cof a ddyrannwyd yn gostwng. Gall fod yn debyg i ollyngiad, ond yn aml mae'n ddyrannwr y storfa dros dro yn ymddwyn fel y cynlluniwyd. Yr arfer ymarferol yw olrhain y patrwm dros amser a chymharu "wedi'i ddyrannu vs. wedi'i gadw" yn hytrach na chanolbwyntio ar un ciplun brawychus.

Sut i gadarnhau nad yw model yn hyfforddi'n dawel ar y CPU

Gwiriwch eich synnwyr cyffredin yn gynnar: cadarnhewch fod torch.cuda.is_available() yn dychwelyd True , gwiriwch fod next(model.parameters()).device yn dangos cuda , a rhedeg un pas ymlaen heb wallau. Os yw perfformiad yn teimlo'n amheus o araf, cadarnhewch hefyd fod eich sypiau'n cael eu symud i'r GPU. Mae'n gyffredin symud y model a gadael y data ar ôl ar ddamwain.

Y llwybr symlaf i hyfforddiant aml-GPU

Yn aml, Cyfochrog Data (hyfforddiant arddull DDP) yw'r cam cyntaf gorau: rhannu sypiau ar draws GPUs a chysoni graddiannau. Gall offer fel Accelerate wneud aml-GPU yn llai poenus heb ailysgrifennu llawn. Disgwyliwch newidynnau ychwanegol - cyfathrebu NCCL, gwahaniaethau rhyng-gysylltu (NVLink vs PCIe), a thagfeydd data wedi'u mwyhau - felly mae graddio'n raddol ar ôl rhediad GPU sengl cadarn yn tueddu i fynd yn well.

Beth i'w fonitro yn ystod hyfforddiant GPU NVIDIA i ganfod problemau'n gynnar

Cadwch lygad ar ddefnydd y GPU, defnydd y cof (sefydlog yn erbyn dringo), y defnydd pŵer, a'r tymereddau - gall cyfyngiad draenio cyflymder yn dawel. Cadwch lygad ar ddefnydd y CPU hefyd, gan fod problemau gyda'r biblinell ddata yn aml yn ymddangos yno gyntaf. Os yw'r defnydd yn ysgytwol neu'n isel, amheuwch I/O neu lwythwyr data; os yw'n uchel ond bod yr amser cam yn dal yn araf, proffiliwch y cnewyllyn, y modd manwl gywirdeb, a'r dadansoddiad amser cam.

Cyfeiriadau

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

  2. NVIDIA - Rhyngwyneb Rheoli System NVIDIA (NVSMI) - developer.nvidia.com

  3. NVIDIA - Trosolwg o NVIDIA NVLink - nvidia.com

  4. PyTorch - Dechrau arni gyda PyTorch (dewisydd CUDA) - pytorch.org

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

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

  7. JAX - Cychwyn Cyflym JAX - docs.jax.dev

  8. Wyneb Cwtsio - Dogfennau Hyfforddwr - huggingface.co

  9. Mellt AI - Dogfennau mellt - lightning.ai

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

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

  12. Fforymau PyTorch - Fforwm PyTorch: gwirio model ar CUDA - trafod.pytorch.org

Dewch o hyd i'r AI Diweddaraf yn y Siop Swyddogol ar gyfer Cynorthwywyr AI

Amdanom Ni

Yn ôl i'r blog