Как выбрать видеокарту для нейронных сетей и глубокого обучения

GPU для машинного обучения

Для задач, связанных с машинным обучением, необходимы большие вычислительные мощности. Грамотный выбор видеокарты для этих целей позволит с высокой скоростью вычислять оптимальные архитектуры и настройки глубоких сетей, выполнять эксперименты не за несколько месяцев, а за несколько дней и за минуты, вместо часов.

Нейронные сети (НС) стали мощным инструментом для решения различных задач в области распознавания образов, анализа данных, обработки текстов и многих других областей. Python, с его богатым набором библиотек, таких как TensorFlow, PyTorch и Keras, стал языком выбора для разработки и обучения нейронных сетей. В этой статье мы рассмотрим процесс обучения нейронных сетей на кластере видеокарт в Yandex Cloud с использованием Python.

Чипы карт могут иметь разное количество ядер CUDA, а также их архитектурой. GPU линии RTX имеют тензорные ядра, которые представляют собой блоки графического процессора для машинного обучения, благодаря которым ощутимо повышается скорость тренировки нейросетей.

Для повышения скорости обучения можно устанавливать несколько GPU. При обучении сверточных нейросетей можно получить ускорение в 1,9/2,8/3,5 раза, если использовать 2/3/4 GPU соответственно. Для рекуррентных сетей более важна длина последовательности. Для NLP ускорение будет примерно такое же, как для свёрточных, либо немного слабее.

Чтобы выполнять машинное обучение эффективно, важно учитывать количество ядер и размер памяти видеокарты. Так как глубокое обучение представляет собой множество линейных функций, много простых операций происходят одновременно, для него лучше подходят именно графические процессоры. Дело в том, что именно они предназначены для множества параллельных вычислений, в то время как центральные процессоры – для последовательных. В статье поговорим о том, как выбрать GPU для глубокого обучения.

Подготовьте данные и код для тренировок. Данные должны быть предварительно обработаны и разделены на тренировочный, валидационный и тестовый наборы. Код для нейротренинга должен быть написан на Python с использованием выбранной библиотеки (например, TensorFlow или PyTorch).

Обучение нейронных сетей на кластере видеокарт в Yandex Cloud

Начнем с краткого обзора нейронных сетей на Python. Нейронные сети представляют собой модели, вдохновленные работой человеческого мозга, способные обучаться на данных и делать прогнозы. Они состоят из нейронов, объединенных в слои, каждый из которых преобразует входные данные в выходные с помощью весов и функций активации.

Пропускная способность памяти имеет критическое значение для целей машинного обучения. Её влияние может быть даже выше, чем мощность графического процессора, например, при обучении распознаванию лиц. Данный параметр при необходимости можно самостоятельно рассчитать, умножив значение шины памяти на ее эффективную частоту, а потом разделив итоговое число на 8.

Ранее библиотеки для машинного обучения использовали технологию CUDA, которая встречалась только на картах NVIDIA. Это сделало GPU данного производителя ведущим в области обучения нейросетей. Спустя время популярные библиотеки стали поддерживать OpenCL, что позволило работать и на картах AMD, однако на данный момент NVIDIA предпочтительнее.

Для работы с нейронными сетями на Python часто используются библиотеки TensorFlow, PyTorch и Keras. Эти библиотеки предоставляют высокоуровневые абстракции для построения и тренинга нейронных сетей, а также оптимизированные алгоритмы для работы с графическими процессорами (GPU).

Yandex Cloud предоставляет облачные вычислительные ресурсы для разработки и развертывания приложений. В Yandex Cloud можно создать кластер видеокарт для обучения нейронных сетей, что позволяет ускорить процесс тренинга за счет параллельной обработки данных на нескольких GPU.

В этой статье мы рассмотрели процесс обучения нейронных сетей на кластере видеокарт в Yandex Cloud с использованием Python. Мы ознакомились с основами нейронных сетей, созданием кластера видеокарт, подготовкой данных и кода для обучения, а также запуском и мониторингом процесса. Этот подход позволяет эффективно использовать вычислительные ресурсы для ускорения процесса тренинга и создания более точных моделей нейронных сетей.