Привет, Хабр! В этом материале мы снова вернемся к теме GPU и машинного обучения, но на этот раз поговорим о параллельных вычислениях, видах параллелизма и типах архитектур, которые задействуют для эффективной тренировки и работы нейросетевых моделей. Глубокое обучение (DL) или глубокие нейронные сети (DNN) обрабатывают сложные и масштабные данные, используя несколько слоев для распознавания шаблонов. Используемые в классификации изображений, обнаружении объектов, распознавании речи и языковом переводе, эти сети со временем повышают точность за счет обучения на больших наборах данных. Их успех в решении ранее сложных задач привел к разработке специализированного оборудования и программного обеспечения, такого как графические процессоры и фреймворки глубокого обучения.
Нейронные сети по своей сути являются параллельными алгоритмами. Многоядерные процессоры, графические процессоры и кластеры компьютеров с несколькими CPU и GPU могут воспользоваться преимуществами этого параллелизма.
CPU обрабатывает задачи одна за другой, в строгом порядке. И хотя современные процессоры могут выполнять несколько потоков одновременно, каждый поток также обрабатывается последовательно. Подобный вариант подходит для простых типов вычислений, но в случае с процессами глубокого обучения и вывода нейросетей, где необходимо выполнить огромное количество однотипных операций одновременно, CPU теряют эффективность. GPU, наоборот, может распараллеливать задачи, распределяя их между сотнями ядер, что позволяет выполнить их за секунды. При этом количество ядер, объем памяти и эффективность скорости видеокарт увеличиваются с каждым новым поколением.
Как мы уже отмечали в прошлых публикациях, глубокое обучение (DL) основывается на математике, а точнее на фундаментальных функциях линейной алгебры. Эти операции включают такие задачи, как умножение матриц, сложение векторов и другие вычисления, которые эффективно решаются с помощью параллельных вычислений. А для их выполнения как раз и нужны GPU: например, когда нейросеть анализирует изображение, она преобразует его в тензоры (многомерные массивы данных) и выявляет закономерности, такие как наличие объекта. Если объект на картинке найден, нейросеть определяет его как «истинный», если нет — как «ложный».
У моделей DL и DNN (глубоких нейронных сетей) есть миллиарды параметров, при этом каждый из них должен быть учтен, поэтому процесс распознавания истинности/ложности требует запуска миллиардов итераций одних и тех же матричных вычислений. Итерации не связаны друг с другом, они выполняются параллельно. Так вот параллельное выполнение этих миллиардов итераций достигается за счет выделения большего количества транзисторов для обработки данных. Тут то на помощь приходят GPU, ведь они могут запускать параллельные вычисления на тысячи ядер, в отличие от CPU, которые работают последовательным образом.
1. Уровни параллельных вычислений
Одним из основных аспектов машинного обучения, особенно с большими наборами данных, является скорость, с которой происходит обработка и вывод информации. Параллельные вычисления — это метод обработки данных, при котором операции выполняются одновременно, а это в свою очередь ускоряет решение сложных задач. В зависимости от того, как организована параллельная обработка и как задачи разделяются между вычислительными единицами, параллельные вычисления можно разделить на несколько видов или уровней.
1.1. Параллелизм данных (Data-Level Parallelism, DLP)
DLP предполагает выполнение одной и той же операции над несколькими элементами данных одновременно, что характерно для архитектур типа SIMD (Single Instruction, Multiple Data), где одна инструкция применяется к множеству данных. В этом случае массив данных разделяется на части, которые могут быть обработаны параллельно ядрами GPU-ускорителей или вычислительными узлами с несколькими GPU. При этом каждое ядро выполняет одинаковую операцию над своей частью данных. Такой принцип параллельной обработки применяется, например, при манипуляциях с картинками, когда одно и то же вычисление (к примеру преобразование яркости фото) выполняется над каждым пикселем изображения.
Важно не путать параллелизм данных с параллелизмом моделей. В параллелизме моделей, также называемом межоперационным параллелизмом, сама модель делится между несколькими GPU: то есть части модели (например, слои нейронной сети или группы нейронов) распределяются по графическим процессорам. Вычисления в данном случае происходят последовательно для каждой части модели. А так как части входных данных должны обрабатываться вышеуказанными частями модели, находящимися на разных устройствах, то по мере прохождения данных через модель, происходит передача промежуточных выходов (активаций) между устройствами.
А еще стоит выделить такое понятие как распределенный параллелизм данных — это метод обучения моделей DL, который включает распределение как параметров модели, так и данных по нескольким процессорам или узлам. Если в традиционном параллелизме каждый GPU работает независимо с подмножеством данных, — здесь все происходит немного иначе: каждый узел отвечает за обработку части данных и вычисление градиентов для соответствующего подмножества параметров модели. Затем эти градиенты агрегируются по всем узлам, а параметры модели обновляются синхронно, чтобы отражать коллективную информацию из всего набора данных.
1.2. Параллелизм задач (Task-Level Parallelism, TLP)
TLP подразумевает выполнение нескольких независимых потоков одновременно. При использовании данного подхода одна вычислительная задача разделяется на отдельные (в том числе различные по типу), которые обрабатываются параллельно. Каждая задача выполняется на отдельном процессоре или ядре. При этом задачи не зависят друг от друга и могут быть выполнены одновременно, что позволяет эффективно использовать ресурсы многозадачных процессоров или многоядерных систем.
1.3. Параллелизм на уровне инструкций (Instruction-Level Parallelism, ILP)
Этот тип параллельных вычислений основан на одновременном выполнении инструкций внутри одного процесса и применяется для ускорения вычислений внутри одного потока или процесса, позволяя выполнить несколько инструкций в одном такте.
Параллелизм на уровне инструкций в серверных GPU достигается за счет применения различных подходов, моделей и технологий. К ним относятся многозадачность, конвейеризация, выполнение инструкций в произвольном порядке, использование модели SIMD (Single Instruction, Multiple Data).... Также применяются векторные и матричные инструкции, которые позволяют обрабатывать больше данных за один такт.
1.4. Параллелизм на уровне потоков (Thread-Level Parallelism, TLP)
Параллелизм на уровне инструкций (ILP) фокусируется на выполнении инструкций из одного потока, в то время как TLP использует мощь нескольких потоков, работающих одновременно. TLP предполагает разделение вычислительных задач на потоки и их параллельное выполнения на доступных вычислительных единицах. В контексте серверных GPU (таких, как NVIDIA A100 или AMD Instinct) TLP применяется в вычислительных задачах, требующих высокой производительности. Например, в области машинного обучения, вычислительной графики и обработки больших данных.
Одним из наиболее ощутимых воплощений TLP является появление многоядерных процессоров. Эти процессоры имеют несколько независимых ядер на одном чипе, каждое из которых способно выполнять потоки параллельно. GPU используют специфическую архитектуру исполнения, которая отличается от CPU, и тысячи ядер. Основные элементы архитектуры современных GPU — это потоковые мультипроцессоры (Streaming Multiprocessors, SM / многоядерные блоки, характерные для архитектуры GPU NVIDIA) и модель исполнения SIMT (Single Instruction, Multiple Threads).
В архитектуре SM ядра GPU организованы в блоки — потоковые мультипроцессоры, каждый из которых обрабатывает сотни потоков одновременно. Потоки объединяются в группы, называемые warp, каждая из которых состоит из 32 потоков (в GPU NVIDIA). Модель SIMT определяет способ выполнения задач: в одной группе warp каждый поток выполняет одну и ту же инструкцию, но обрабатывает разные данные (например, элементы векторов или пиксели изображений). Этот подход позволяет GPU эффективно справляться с параллельными вычислительными задачами, такими как обработка матриц, фильтрация изображений и выполнение операций в нейронных сетях.
1.5. Параллелизм на уровне узлов (Node-Level Parallelism, NLP)
В отличие от параллелизма на уровне инструкций, который ориентирован на выполнение инструкций или операций внутри одного процессора или GPU, параллелизм на уровне узлов подразумевает распределение работы между несколькими вычислительными единицами, такими как серверы, кластеры GPU или распределенные вычислительные системы. Это распределение может включать как обработку данных, так и выполнение вычислений, хранимых или передаваемых между узлами. Заметим, что взаимодействие между вычислительными узлами, как правило, происходит через высокоскоростные сети, такие как InfiniBand или Ethernet.
Когда приложение запускается на многосерверной системе, его выполнение разделяется на части, которые обрабатываются на разных узлах. Например, при обучении моделей машинного обучения, каждый узел будет обрабатывать различные подмножества данных или выполнять разные этапы вычислений, такие как forward и backward propagation для нейронных сетей.
На уровне узлов параллелизм реализуется через использование распределенных вычислительных моделей и библиотек, таких как CUDA Multi-Node, TensorFlow и PyTorch с поддержкой распределенного обучения. Они используют NLP для обучения нейронных сетей на большом количестве GPU, расположенных в доступных серверах. Для синхронизации вычислений и обмена данными между узлами могут использоваться специальные библиотеки: например, MPI (Message Passing Interface) и NCCL (NVIDIA Collective Communications Library), а также другие фреймворки, например, Horovod и Ray, которые обеспечивают минимизацию задержек при работе с GPU и вычислительными узлами в целом.
1.6. Гибридный параллелизм (Hybrid Parallelism, HP)
Под гибридизацией подразумевается комбинированное использование различных типов параллелизма, которые мы перечислили выше: от параллельного выполнения инструкций внутри одного GPU до распределенных вычислений между несколькими серверами.
На уровне одного сервера (или узла) применяются различные техники параллелизма: например, распределение работы между потоками или блоками потоков внутри GPU. Для этого можно использовать модель SIMT (Single Instruction, Multiple Threads), где одни и те же инструкции выполняются параллельно на разных потоках. Также большие массивы данных на одном узле GPU могут обрабатываться с помощью комбинации SIMD (Single Instruction, Multiple Data) и TLP (Thread-Level Parallelism), где SIMD выполняет одну инструкцию над множеством данных, а TLP параллелизует работу между потоками.
Допустим, что нам нужно обучить нейросеть на емком наборе научных данных, где модель слишком велика, чтобы поместиться в память одного GPU. В этом случае поможет гибридный параллелизм, который объединит между собой Node-Level Parallelism, Thread-Level Parallelism и Data-Level Parallelism для оптимизации обучения.
Параллелизм на уровне узлов (NLP): каждый сервер будет обрабатывать подмножество данных и обучать часть модели. То есть серверы разделят модель, и каждый узел будет отвечать за разные слои нейронной сети.
Параллелизм на уровне потоков и данных (TLP и DLP): GPU каждого сервера обрабатывает данные параллельно с помощью модели SIMT, а при использовании модели SIMD одна операция выполняется на множестве данных.
Синхронизация результатов: итоги отдельных вычислений синхронизируются (например, используя библиотеку NCCL) и агрегируются для получения цельного набора данных.
1.7. Параллелизм на уровне кооперации (Cooperative Parallelism, CP)
Такой тип параллелизма предполагает координированное выполнение потоков или задач, которые работают вместе для достижения общего результата. В этом случае ядра GPU (или даже несколько GPU на разных узлах) работают, разделяя задачи и данные, чтобы синхронно решать сложные вычислительные задачи. Этот тип параллелизма используется в распределенных обучениях нейронных сетей, сложных симуляциях и других вычислительных задачах, которые требуют слаженного взаимодействия между вычислительными единицами.
В серверных кластерах, где несколько узлов (и каждый с несколькими GPU) выполняют вычислительные задачи, каждый узел может работать над своей частью задачи. При этом узлы должны координировать действия и обмениваться данными для решения общей задачи. Для кооперации между узлами и синхронизации данных между ними используется MPI (Message Passing Interface), а для ускорения передачи данных и минимизации задержек требуется высокоскоростная сеть: например, InfiniBand.
1.8. Многоуровневый параллелизм (Multilevel Parallelism, MP)
Многоуровневый параллелизм заключается в комбинировании параллельных вычислений на разных уровнях, начиная от отдельных инструкций на уровне потоков и заканчивая параллельной обработкой данных на уровне серверов или кластеров. На серверных GPU такой тип параллелизма комбинирует несколько уровней параллельных вычислений, которые могут быть выполнены на разных уровнях архитектуры.
В качестве примера вернемся к нашей абстрактной нейросети, которую необходимо обучить на наборе научных данных. Как будет реализован многоуровневый параллелизм в этом случае?
На уровне команд (Instruction-Level): вычислительные операции (с использованием подходов SIMD/SIMT) над различными частями данных выполняются параллельно на каждом ядре GPU.
На уровне потоков (Thread-Level): каждый поток обрабатывает отдельную часть данных. Например, один поток выполняет операцию умножения матрицы для одного пакета данных. При этом потоки могут быть организованы в блоки, и каждый блок параллельно будет выполнять свою часть работы.
На уровне блоков (Block-Level): блоки потоков данных используются для обработки подмножеств данных или для выполнения параллельных операций в различных частях нейронной сети. Например, каждый блок может обрабатывать один слой сети или одну часть данных.
На уровне узлов (Node-Level): когда модель слишком велика для одного GPU, она распределяется между ускорителями на разных узлах. Например, один узел может обучать первые несколько слоев модели, а другой — следующие слои.
На уровне кластера (Cluster-Level): при обучении очень больших моделей несколько серверов с несколькими GPU начинают работать вместе. При этом каждый сервер будет обрабатывать разные части данных или части модели, а затем синхронизирует их с другими серверами, используя алгоритмы типа AllReduce (через NCCL или Horovod).
2. Архитектуры параллельных вычислений
Архитектуры параллельных вычислений описывают способы организации и распределения вычислений для одновременного выполнения нескольких задач, что позволяет ускорить обработку данных. Есть несколько типов архитектур параллельных вычислений, каждая из которых ориентирована на различные подходы к распределению и выполнению операций. Вот основные из них:
2.1. SIMD (Single Instruction, Multiple Data)
SIMD — это параллельная вычислительная архитектура, в которой одна и та же инструкция выполняется над несколькими наборами данных одновременно. Принцип работы заключается в том, что вычисления хоть и выполняются параллельно, но все данные обрабатываются с помощью одной и той же операции. А вот для выполнения разных операций над разными данными SIMD не будет эффективной. И еще, в отличие от некоторых других параллельных архитектур, SIMD не подходит для задач, где данные изменяются во время вычислений.
SIMD может значительно ускорить обучение моделей глубокого обучения путем распараллеливания таких операций, как умножение матриц и свертка. Также SIMD используется в задачах обработки данных: например, фильтрация, агрегация и преобразование больших наборов данных. А такие библиотеки, как NumPy и TensorFlow, используют инструкции SIMD для оптимизации производительности на современных центральных и графических процессорах.
Концепция SIMD восходит к 1960-м годам, с развитием векторных процессоров. Первой заметной реализацией стал ILLIAC IV, суперкомпьютер, разработанный в Университете Иллинойса. SIMD приобрел известность в 1980-х и 1990-х годах с появлением мультимедийных расширений в процессорах, таких как MMX и SSE от Intel, а позднее и AVX.
2.2. SIMT (Single Instruction, Multiple Threads)
SIMT — это параллельная вычислительная модель, используемая в современных GPU (в частности, в архитектуре NVIDIA) для эффективной обработки больших объемов данных. Она позволяет графическому процессору выполнять одну инструкцию в нескольких потоках одновременно. Это значит, что все потоки в группе могут выполнять одинаковые операции (например: сложение, умножение, или любую другую арифметическую операцию), но каждый поток работает с разными данными. SIMT оптимизирована для задач, включающих массовый параллелизм: например, глубокое обучение, рендеринг графики, финансовое моделирование и научные вычисления.
Вышеупомянутые потоки организуются в группы, называемые warp. Обычно в NVIDIA GPU один warp состоит из 32 потоков. Все потоки в одном warp выполняют одинаковую инструкцию одновременно, что позволяет эффективно использовать ресурсы GPU для параллельных вычислений. Когда потоки работают в warp, все они синхронизированы. Так, если задача состоит в обработке пикселей изображения, — каждый поток будет обрабатывать один пиксель. При этом алгоритм обработки (например, применение фильтра) будет одинаков для всех потоков.
Важно отметить, что если потоки в одном warp выполняют условную инструкцию (например, if), и они следуют разным ветвям, то происходит divergence (расхождение). В этом случае каждый поток будет обрабатывать свою ветвь инструкции поочередно, что может снизить эффективность ее выполнения.
2.3. MIMD (Multiple Instruction, Multiple Data)
MIMD — это одна из параллельных архитектур, которая позволяет нескольким процессорам одновременно выполнять различные последовательности инструкций на разных потоках данных. Это приводит к значительному повышению производительности приложений с интенсивными вычислениями. По сути MIMD является противоположностью архитектуре SIMD, где одна и та же инструкция применяется ко всем данным одновременно, в то время как MIMD позволяет выполнять различные классы инструкций.
MIMD не является основной для GPU, поскольку она предназначена для выполнения разных инструкций над различными данными, в то время как GPU ориентированы на SIMT (параллельное выполнение одной инструкции для множества потоков). Однако в определенных случаях (например, при использовании гибридных систем с CPU и GPU) архитектуры типа MIMD могут применяться для выполнения задач, которые требуют выполнения разных инструкций или управления сложными вычислительными процессами.
Однако стоит отметить, что разработка программного обеспечения для MIMD-систем, как правило, усложняется из-за необходимости координации и связи между процессорами.
2.4. SMP (Symmetric Multiprocessing)
SMP — архитектурная модель многозадачности, в которой все процессоры (или ядра) в системе имеют одинаковый доступ к общей памяти (DRAM или HBM) и устройствам ввода-вывода (I/O), и работают совместно над выполнением задач. Применительно к задачам, которые реализуются на многозадачных серверах и рабочих станциях, SMP используется для эффективного распределения вычислительных задач между несколькими ядрами GPU и серверными CPU, а также для улучшения масштабируемости и производительности при работе с большими вычислительными задачами.
В частности, серверы с несколькими GPU могут использовать SMP-модель для координации вычислений на разных уровнях, так как GPU могут работать над разными частями задачи или модели. В этом случае общая память позволяет эффективно обмениваться данными и синхронизировать работу. Также SMP используется для синхронизации параллельных вычислений между процессорами или ядрами. Например, на сервере с несколькими GPU каждый из них может обрабатывать отдельные части задачи, но результаты должны быть синхронизированы для достижения общего результата.
2.5. Massively Parallel Processing (MPP)
MPP — это архитектура, в которой используется большое количество независимых процессоров, работающих одновременно над отдельными частями задачи. А это в свою очередь напрямую влияет на скорость обработки сложных запросов, повышая производительность и масштабирование. В некоторых реализациях над одним и тем же приложением может работать до 200 и более процессоров.
MPP-системы типичны для обработки изображений и видео, глубокого обучения, научных вычислений и симуляций, анализа текстовых данных log-файлов и транзакций. Здесь от GPU требуется выполнение одинаковых операций над большими массивами данных, и эти задачи могут быть распараллелены между множеством ядер GPU, которые способны одновременно управлять десятками тысяч потоков. Также архитектуры MPP считаются лучшими, чем SMP, для приложений, которые позволяют выполнять поиск в нескольких базах данных параллельно. К ним относятся системы поддержки принятия решений и приложения хранилищ данных.
GPU подходят для применения в MPP-системах благодаря своей высокой степени параллелизма. Последнее делает их основным выбором для гетерогенных вычислительных систем, ориентированных на MPP. Говоря иначе, в рамках MPP CPU и GPU могут работать вместе, когда CPU управляет логикой и координирует обработку задач, а GPU выполняет интенсивные вычисления. В такой системе CPU отвечает за распределение данных между процессорами и управляет потоками выполнения, а GPU фокусируется на параллельной обработке данных.
2.6. Кластерные и распределенные системы
Эти два типа вычислительных архитектур обеспечивают масштабируемость и высокую производительность путем распределения задач между несколькими независимыми вычислительными узлами. Такие системы могут включать в себя множество серверов, рабочих станций или виртуальных машин, которые работают вместе, как единое целое, для решения более сложных задач. Поговорим о каждой подробнее.
2.5.1 Архитектура кластерных систем
Архитектура кластерных систем подразумевает объединение нескольких серверов через высокоскоростные сети. В кластере все узлы могут выполнять вычисления параллельно. Каждый узел может иметь свою собственную память и GPU, но при этом кластеры могут иметь общий доступ к данным или общую файловую систему. Кластеры можно расширить путем добавления новых узлов, что позволяет масштабировать вычислительные мощности системы. А главное — кластеры можно настроить так, чтобы при отказе одного узла задача автоматически перераспределялась на другие, что повышает надежность системы.
Кластерная архитектура применяется в суперкомпьютерах, облачных вычислениях и крупных вычислительных системах. Это позволяет решать сложные и ресурсоемкие задачи, такие как моделирование климата или анализ больших данных. В качестве примера можно привести системы, использующие MPI (Message Passing Interface) для обмена данными между узлами в кластере.
В кластере с несколькими GPU, обучающаяся нейронная сеть может быть разделена на несколько частей. Каждая часть обучается на отдельном GPU, а затем результаты объединяются. В некоторых случаях для синхронизации между GPU используется метод data parallelism, при котором каждый GPU обучает модель на своей части данных, а затем обновления весов модели с каждого GPU объединяются в центральном хранилище.
2.6.2. Архитектура распределенных систем
В распределенных системах GPU используются для выполнения вычислительных задач, которые распараллеливаются между географически удаленными узлами. В таких системах данные передаются через сеть, где каждый узел, как и в кластерных системах, использует свой GPU для обработки части данных. Главное чтобы сеть обеспечивала высокую пропускную способность и низкую задержку, так как распределенные системы, зачастую, собирают и анализируют информацию, поступающую с сенсоров, расположенных в разных местах, а также логи, видеопотоки или базы данных.
В распределенной облачной системе, использующейся для обучения нейросети, несколько виртуальных машин могут использовать свои GPU для параллельной обработки данных. Модели обучаются на каждом узле, а их обновления синхронизируются через распределенные фреймворки (такие, как Horovod или TensorFlow Distributed). Таким образом, облачные вычисления с GPU предоставляют мощную и гибкую платформу для масштабируемого обучения.
2.7. Гетерогенная архитектура
В области ИИ гетерогенные системы относятся к вычислительной среде, которая объединяет различные типы оборудования или процессоров для выполнения задач, связанных с ИИ и машинного обучения. Эти системы созданы для использования уникальных преимуществ каждого аппаратного компонента, тем самым повышая производительность и эффективность при управлении рабочими нагрузками ИИ. В гетерогенных системах встречаются комбинации традиционных CPU, GPU программируемых пользователем вентильных матриц (FPGA), специализированных интегральных схем (ASIC) и специализированных ускорителей ИИ.
Принцип работы гетерогенных вычислений заключается в том, что для каждого типа задачи выбирается наиболее подходящее вычислительное устройство. Такая архитектура используется в гибридных серверах, где CPU может обрабатывать общие задачи и управлять системой, в то время как более специализированные устройства, такие как GPU, могут быть использованы для выполнения ресурсоемких операций. В частности, на GPU возлагается обработка больших объемов информации (например, для анализа данных или симуляций), машинное обучение и глубокое обучение, где требуется огромная вычислительная мощность для обработки и обучения моделей на больших наборах данных, а также компьютерная графика и визуализация, где требуется высокая производительность в реальном времени.
К слову, в рамках гетерогенной архитектуры передача информации между вычислительными устройствами наиболее эффективно происходит через высокоскоростные интерфейсы, такие как PCIe и NVLink (для NVIDIA GPU), которые позволяют ускорителям получать и отправлять данные с минимальной задержкой.
2.8. CUDA (Compute Unified Device Architecture)
Технология CUDA, разработанная компанией NVIDIA, представляет собой параллельную вычислительную платформу и модель программирования, которая играет решающую роль в гетерогенных вычислительных системах, полагающихся на поддержку графического процессора. CUDA использует вычислительную мощность графического процессора для выполнения параллельной обработки обширных наборов данных, особенно в сценариях, где необходимо итеративно выполнять одну операцию по всем данным.
Эволюция CUDA сыграла ключевую роль в том, чтобы сделать программирование GPU более доступным и удобным, установив его как широко используемый инструмент для решения проблем в обработке изображений. В процессе работы с основными функциями CUDA, программисты могут управлять количеством потоков, которые должны быть инициированы. Эти потоки совместно образуют трехмерную структуру сетки. В ней все потоки организованы в блоки, а блоки далее также организованы в сетки. Каждому отдельному потоку назначается уникальный идентификатор, позволяющий ему точно указывать конкретные данные, которые ему поручено обрабатывать.
2.9. ROCm (Radeon Open Compute)
ROCm в противовес CUDA является платформой от AMD, разработанной для вычислений с ускорением на GPU и предлагающей открытый исходный код. Последнее дает разработчикам и организациям значительную гибкость в том, как они развертывают и используют платформу. Например, компании с крупными центрами обработки данных, оснащенными графическими процессорами AMD, могут монтировать приложения на нескольких серверах без необходимости индивидуальной загрузки.
Одним из основных преимуществ ROCm является его способность работать с существующими кодовыми базами CUDA. AMD разработала инструменты, которые позволяют компилировать и запускать код CUDA на ROCm, а это означает, что организации могут перейти с оборудования NVIDIA на AMD без необходимости переписывать всю свою кодовую базу. Эта простота миграции особенно привлекательна для компаний, которые хотят диверсифицировать аппаратную среду.
2.10. Архитектура OpenCL (Open Computing Language)
OpenCL — это универсальная платформа программирования, которая позволяет разработчикам создавать код, способный работать на различных вычислительных устройствах, включая CPU, GPU, FPGA и других ускорителях. И хотя OpenCL не предназначен для глубокого обучения, он оказывается ценным для ускорения вычислений глубокого обучения в спектре аппаратных конфигураций. Его применимость распространяется на повышение производительности задач в области глубокого обучения, способствуя эффективному выполнению таких операций, как умножение матриц на GPU.
OpenCL принимает параллелизм, используя рабочие группы и рабочие элементы, где рабочие группы состоят из нескольких рабочих элементов, выполняемых одновременно на ядрах устройства. Подобно CUDA, модель программирования OpenCL включает хост (CPU) и устройство (ускоритель), причем хост управляет данными, задачами и синхронизацией, в то время как устройство обрабатывает вычислительные задачи.
Хотя архитектура OpenCL не так широко используется в глубоком обучении, как CUDA, она может быть интегрирована в такие фреймворки глубокого обучения, как TensorFlow и PyTorch, для ускорения вычислений на совместимых устройствах. В результате платформа OpenCL обеспечивает гибкость, обслуживая широкий спектр аппаратных настроек для улучшения процессов глубокого обучения. Кроме того, такой подход, не зависящий от устройств, позволяет разработчикам писать код, который может выполняться на широком спектре вычислительных устройств.
2.11. Архитектура OpenMP (Open Multi-Processing)
В случаях, когда GPU недоступен, процессы обучения задействуют мощности CPU. И здесь на выручку приходит библиотека распараллеливания OpenMP, которая используется на устройствах без графического процессора или в гибридных системах, где работает связка из CPU и GPU. Да, графические процессоры обладают значительно большим количеством ядер по сравнению с новейшими процессорами. В то же время базовые вычисления в машинном обучении могут эффективно выполняться на центральном процессоре. Например, задачи, связанные с умножением матриц, часто включают повторение одних и тех же действий по значительному объему переработанных данных, что делает их поддающимися распараллеливанию во время обучения.
Заключение
Каждая из этих архитектур имеет свои особенности и применяется в зависимости от типа вычислительных задач и масштабируемости системы. Например, SIMD-архитектуры идеально подходят для задач с высокой параллельной нагрузкой, таких как обработка изображений и обучение нейросетей, в то время как MIMD и кластерные системы применяются в научных расчетах и распределенных вычислениях. Технология CUDA в свою очередь существенно облегчает параллельную обработку на нескольких вычислительных устройствах одновременно. Однако CUDA является эксклюзивной для графических процессоров NVIDIA. Мы рекомендуем использовать технологию OpenCL для гетерогенных систем, использующих GPU других производителей. Более того, для устройств без выделенного графического процессора станет оптимальным применение OpenMP, что приводит к повышению скорости вычислений на многоядерных CPU и улучшению общей производительности.
