Hướng dẫn toàn diện về Horovod dùng cho cụm GPU

Horovod, một framework deep learning phân tán nguồn mở, đã trở nên phổ biến trong những năm gần đây nhờ khả năng mở rộng quy mô các mô hình deep learning trên nhiều GPU và các nút điện toán.

• Giới thiệu về Kỹ thuật thiết kế mạch di truyền dựa trên AI
• Khám phá lợi ích của việc chuẩn hoá nhóm AI trong Deep learning
• Tìm hiểu các khái niệm cơ bản về hệ thống thông tin AI
• Tìm hiểu việc chuẩn hóa nhóm AI trong các mô hình deep learning
• Framework và thư viện là gì? Khác biệt giữa framework và thư viện

Được phát triển bởi Uber, Horovod được thiết kế để dễ sử dụng, hiệu quả và linh hoạt, khiến nó trở thành lựa chọn hấp dẫn cho các tổ chức muốn tận dụng sức mạnh của các cụm GPU cho khối lượng công việc deep learning của họ.

Ưu điểm của Horovod

Một trong những ưu điểm chính của Horovod là hỗ trợ nhiều loại framework deep learning, bao gồm TensorFlow, Keras, PyTorch và Apache MXNet. Điều này có nghĩa là các nhà phát triển có thể tiếp tục sử dụng framework ưa thích của họ trong khi hưởng lợi từ những cải tiến về hiệu suất và khả năng mở rộng do Horovod cung cấp. Hơn nữa, sự tích hợp của Horovod với các thư viện máy học phổ biến như NCCL của NVIDIA và Gloo đảm bảo giao tiếp hiệu quả giữa GPU và các nút tính toán, dẫn đến thời gian đào tạo nhanh hơn và độ chính xác của mô hình được cải thiện.

Bắt đầu với Horovod

Bạn có thể thực hiện các bước bắt đầu với Horovod như sau:

Cài đặt framework

Để bắt đầu với Horovod, trước tiên người dùng phải cài đặt framework trên cụm GPU của họ. Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các trình quản lý gói phổ biến như pip hoặc conda hoặc bằng cách xây dựng Horovod từ nguồn. Sau khi cài đặt, người dùng có thể sửa đổi các tập lệnh deep learning hiện có của họ để sử dụng API của Horovod, được thiết kế để ít xâm lấn và chỉ yêu cầu một vài dòng thay đổi mã. Ví dụ: người dùng có thể chỉ cần thay thế trình tối ưu hóa của họ bằng trình tối ưu hóa được phân phối của Horovod, đảm nhiệm việc đồng bộ hóa độ dốc và cập nhật các tham số mô hình trên tất cả các GPU.

Khởi chạy công việc

Sau khi sửa đổi tập lệnh của mình, người dùng có thể khởi chạy khối lượng công việc deep learning hỗ trợ Horovod bằng cách sử dụng lệnh horovodrun, lệnh này đảm nhiệm việc thiết lập các biến môi trường cần thiết và khởi chạy số lượng quy trình thích hợp trên mỗi nút tính toán. Horovod cũng cung cấp hỗ trợ cho nhiều trình quản lý cụm khác nhau, chẳng hạn như Slurm, Kubernetes và Apache Mesos, cho phép người dùng dễ dàng tích hợp Horovod vào cơ sở hạ tầng hiện có của họ.

Giao tiếp tập thể

Một trong những thách thức trong việc nhân rộng các mô hình deep learning trên nhiều GPU và các nút điện toán là đảm bảo rằng mô hình hội tụ thành một giải pháp tốt trong một khoảng thời gian hợp lý. Horovod giải quyết vấn đề này bằng cách triển khai một kỹ thuật gọi là allreduce, đây là một hoạt động giao tiếp tập thể kết hợp độ dốc từ tất cả các GPU và phân phối kết quả trở lại từng GPU. Điều này đảm bảo rằng tất cả các GPU đang hoạt động với cùng một thông số mô hình được cập nhật, dẫn đến khả năng hội tụ nhanh hơn và độ chính xác của mô hình được cải thiện.

Hỗ trợ kỹ thuật tối ưu hoá

Ngoài allreduce, Horovod cũng cung cấp hỗ trợ cho các kỹ thuật tối ưu hóa khác nhau có thể cải thiện hơn nữa hiệu suất của khối lượng công việc deep learning phân tán. Ví dụ: Horovod hỗ trợ hợp nhất tensor, kết hợp nhiều tensor gradient nhỏ thành một tensor lớn duy nhất, giúp giảm số lượng thao tác giao tiếp và cải thiện hiệu suất tổng thể. Horovod cũng hỗ trợ đào tạo độ chính xác hỗn hợp, cho phép người dùng đào tạo mô hình của họ bằng cách sử dụng các loại dữ liệu có độ chính xác thấp hơn, chẳng hạn như FP16, trong khi vẫn duy trì cùng mức độ chính xác của mô hình như các loại dữ liệu có độ chính xác cao hơn.

Tích hợp tính năng dòng thời gian

Để giúp người dùng theo dõi hiệu suất của khối lượng công việc deep learning hỗ trợ Horovod của họ, Horovod cung cấp tính năng dòng thời gian tích hợp để tạo ra biểu diễn trực quan về quy trình đào tạo. Dòng thời gian này có thể được xem bằng các công cụ lập hồ sơ phổ biến như Nsight của NVIDIA hoặc TensorBoard của Google, cho phép người dùng xác định các nút cổ chai hiệu suất và tối ưu hóa khối lượng công việc của họ cho phù hợp.

Kết luận

Tóm lại, Horovod cung cấp một giải pháp thiết thực và hiệu quả để nhân rộng các mô hình deep learning trên các cụm GPU. Sự hỗ trợ của nó đối với các framework deep learning phổ biến, thư viện giao tiếp hiệu quả và các kỹ thuật tối ưu hóa nâng cao khiến nó trở thành lựa chọn hấp dẫn cho các tổ chức muốn tận dụng sức mạnh của cụm GPU cho khối lượng công việc deep learning của họ. Bằng cách làm theo hướng dẫn thiết thực này, người dùng có thể nhanh chóng bắt đầu với Horovod và bắt đầu gặt hái những lợi ích của deep learning phân tán.

Quỳnh Anh (dịch từ Ts2.space: https://ts2.space/en/horovod-for-gpu-clusters-a-practical-guide/)

Tin liên quan:

• Tận dụng AIOps nâng cao DevOps và Agile trong phát triển phần mềm
• Microsoft Azure Machine Learning và AutoML: Hợp lý hóa quy trình máy học (machine learning)
• 3 lý do nên học lập trình trước tuổi 18
• Những hoạt động giúp trẻ em học cách đặt mục tiêu
• Trẻ em thỏa sức sáng tạo với ngôn ngữ lập trình Scratch
• Trẻ em học FUNiX: Cơ hội và hướng dẫn để chinh phục IT
• Độ tuổi nên cho trẻ em học lập trình và cách để trẻ học CNTT hiệu quả