NVIDIA GPU'larını Yapay Zeka Eğitiminde Nasıl Kullanabilirsiniz?

NVIDIA GPU'larını Yapay Zeka Eğitiminde Nasıl Kullanabilirsiniz?

Kısa cevap: nvidia-smi komutuyla sürücünün ve GPU'nun görünür olduğunu doğrulayarak , ardından uyumlu bir çerçeve/CUDA yığını kurarak ve küçük bir "model + cuda üzerinde toplu işlem" testi çalıştırarak yapay zeka eğitimi için NVIDIA GPU'ları kullanın. Bellek yetersizliği hatası alırsanız, toplu işlem boyutunu azaltın ve karma hassasiyet kullanın, bu sırada kullanım, bellek ve sıcaklıkları izleyin.

Önemli noktalar:

Temel kontroller : nvidia-smi ; framework'leri yüklemeden önce sürücü görünürlüğünü düzeltin.

Yığın uyumluluğu : Çökmeleri ve kırılgan kurulumları önlemek için sürücü, CUDA çalışma zamanı ve çerçeve sürümlerini uyumlu tutun.

Küçük bir başarı : Deneylerinizi ölçeklendirmeden önce CUDA üzerinde tek bir ileri geçiş işleminin çalıştığını doğrulayın.

VRAM disiplini : Daha büyük modelleri uyarlamak için karma hassasiyet, gradyan birikimi ve kontrol noktası oluşturma yöntemlerine güvenin.

İzleme alışkanlığı : Kullanım oranlarını, bellek kullanım şekillerini, güç tüketimini ve sıcaklıkları takip ederek darboğazları erken tespit edin.

Bu makaleden sonra okumak isteyebileceğiniz diğer makaleler:

🔗 Yapay zekâ ajanı nasıl oluşturulur?
Temsilcinizin iş akışını, araçlarını, belleğini ve güvenlik önlemlerini tasarlayın.

🔗 Yapay zeka modelleri nasıl devreye alınır?
Ortamları kurun, modelleri paketleyin ve güvenilir bir şekilde üretime gönderin.

🔗 Yapay zeka performansı nasıl ölçülür?
Ölçütleri seçin, değerlendirmeler yapın ve performansı zaman içinde takip edin.

🔗 Yapay zekâ ile görevler nasıl otomatikleştirilir?
Tekrarlayan işleri komut istemleri, iş akışları ve entegrasyonlarla otomatikleştirin.

1) Genel bakış - "GPU üzerinde eğitim" yaparken ne yapıyorsunuz? 🧠⚡

Yapay zekâ modellerini eğitirken, çoğunlukla çok miktarda matris matematiği yapıyorsunuz. GPU'lar bu tür paralel işler için tasarlanmıştır, bu nedenle PyTorch, TensorFlow ve JAX gibi çerçeveler ağır iş yükünü GPU'ya aktarabilir. ( PyTorch CUDA belgeleri , TensorFlow kurulumu (pip) , JAX Hızlı Başlangıç )

Pratikte, "eğitim için NVIDIA GPU'larını kullanmak" genellikle şu anlama gelir:

  • Model parametreleriniz (çoğunlukla) GPU VRAM'inde bulunur

  • İşlem gruplarınız her adımda RAM'den VRAM'e taşınır

  • İleri geçiş ve geri yayılım işlemleriniz CUDA çekirdekleri üzerinde çalışır ( CUDA Programlama Kılavuzu ).

  • Optimizasyon güncellemeleriniz (ideal olarak) GPU üzerinde gerçekleşir

  • Sıcaklıkları, belleği ve kullanımı izleyerek hiçbir şeyin aşırı ısınmasını önlersiniz 🔥 ( NVIDIA nvidia-smi belgeleri )

Eğer bu size çok fazla geliyorsa, endişelenmeyin. Çoğunlukla bir kontrol listesi ve zamanla edineceğiniz birkaç alışkanlıktan ibaret.

2) İyi bir NVIDIA GPU yapay zeka eğitim kurulumunu ne oluşturur? 🤌

Bu, "jöle üzerine ev inşa etmeyin" bölümü. NVIDIA GPU'larını Yapay Zeka Eğitimi için Nasıl Kullanılır , düşük drama içeren bir kurulumdur. Düşük drama, istikrarlı demektir. İstikrarlı, hızlı demektir. Hızlı ise... işte o zaman hızlı demektir 😄

İyi bir eğitim ortamı genellikle şunları içerir:

  • Toplu işlem boyutunuz, modeliniz ve optimizasyon durumlarınız için yeterli VRAM.

    • VRAM, bavulun içindeki boş alan gibidir. Daha akıllıca paketleme yapabilirsiniz, ancak sonsuz miktarda eşya paketleyemezsiniz.

  • Uyumlu bir yazılım yığını (sürücü + CUDA çalışma zamanı + çerçeve uyumluluğu) ( PyTorch Başlangıç ​​Kılavuzu (CUDA seçici) , TensorFlow kurulumu (pip) )

  • Hızlı depolama (NVMe, büyük veri kümeleri için çok yardımcı olur)

  • Yeterli işlemci ve RAM, veri yükleme sırasında GPU'nun aşırı yüklenmesini önler ( PyTorch Performans Ayarlama Kılavuzu ).

  • Soğutma ve güç kapasitesi (önceden hafife alınıyordu, sonradan anlaşıldı 😬)

  • Tekrarlanabilir ortam (venv/conda veya konteynerler) sayesinde yükseltmeler karmaşaya dönüşmez ( NVIDIA Konteyner Araç Seti genel bakışı ).

Ve insanların atladığı bir şey daha:

  • Bir izleme alışkanlığı - tıpkı araba kullanırken aynaları kontrol ettiğiniz gibi GPU belleğini ve kullanımını kontrol edersiniz. ( NVIDIA nvidia-smi belgeleri )

3) Karşılaştırma Tablosu - NVIDIA GPU'larla eğitim yapmanın popüler yolları (bazı tuhaflıklarıyla birlikte) 📊

Aşağıda "hangisi uygun?" sorusuna hızlı bir cevap kılavuzu bulunmaktadır. Fiyatlar yaklaşık değerlerdir (çünkü gerçeklik değişebilir) ve evet, bu hücrelerden biri bilerek biraz dağınık yazılmıştır.

Araç / Yaklaşım En iyisi Fiyat Neden (çoğunlukla) işe yarıyor?
PyTorch (standart) PyTorch çoğu insan, çoğu proje Özgür Esnek, geniş ekosistem, kolay hata ayıklama - ayrıca herkesin görüşü var
PyTorch Lightning Lightning dokümanları takımlar, yapılandırılmış eğitim Özgür Gereksiz tekrarları azaltır, döngüleri temizler; bazen "sihir" gibi gelir, ta ki işe yaramayana kadar
Sarılma Yüzlü Transformers + Eğitmen Eğitmen belgeleri NLP + LLM ince ayarı Özgür Hazır eğitim, harika varsayılan ayarlar, hızlı kazanımlar 👍
Hızlandır Hızlandır belgeleri ağrısız çoklu GPU Özgür DDP'yi daha az can sıkıcı hale getiriyor, her şeyi yeniden yazmaya gerek kalmadan ölçeklendirme için ideal
DeepSpeed ​​Zero dokümanları büyük modeller, hafıza hileleri Özgür Sıfır yük, yük boşaltma, ölçeklendirme - karmaşık olabilir ama işler yoluna girdiğinde tatmin edici olur
TensorFlow + Keras TF kurulumu üretim benzeri boru hatları Özgür Güçlü araçlar, iyi bir uygulama hikayesi; kimileri bayılıyor, kimileri ise sessizce beğenmiyor
JAX + Flax JAX Hızlı Başlangıç ​​/ Flax belgeleri araştırma + hız meraklıları Özgür XLA derlemesi inanılmaz derecede hızlı olabilir, ancak hata ayıklaması... soyut gelebilir
NVIDIA NeMo NeMo'ya genel bakış konuşma + LLM iş akışları Özgür NVIDIA için optimize edilmiş işlemci yığını, harika tarifler - sanki lüks bir fırında yemek pişiriyormuşsunuz gibi hissettiriyor 🍳
Docker + NVIDIA Container Toolkit Araç Setine Genel Bakış tekrarlanabilir ortamlar Özgür “Benim bilgisayarımda çalışıyor” ifadesi (çoğunlukla yine) “bizim bilgisayarlarımızda çalışıyor” haline geliyor

4) Birinci adım - GPU'nuzun doğru şekilde algılandığından emin olun 🕵️♂️

Bir düzine şey yüklemeden önce, temel şeyleri doğrulayın.

Gerçek olmasını istediğiniz şeyler:

  • Makine GPU'yu görüyor

  • NVIDIA sürücüsü doğru şekilde yüklendi

  • GPU başka bir şeyle meşgul olmuyor

  • Bunu güvenilir bir şekilde sorgulayabilirsiniz

Klasik kontrol yöntemi şöyledir:

Aradığınız şey:

Eğer nvidia-smi başarısız olursa, hemen orada durun. Henüz framework'leri yüklemeyin. Bu, fırınınız prize takılı değilken ekmek pişirmeye çalışmak gibidir. ( NVIDIA Sistem Yönetim Arayüzü (NVSMI) )

Küçük bir insan notu: Bazen nvidia-smi çalışır ancak eğitiminiz yine de başarısız olur çünkü çerçeve tarafından kullanılan CUDA çalışma zamanı sürücü beklentileriyle uyuşmaz. Bu sizin aptallığınızdan kaynaklanmıyor. Bu...işte böyle 😭 ( PyTorch Başlangıç ​​Kılavuzu (CUDA seçici) , TensorFlow kurulumu (pip) )

5) Yazılım yığınını oluşturun - sürücüler, CUDA, cuDNN ve "uyumluluk dansı" 💃

İnsanların saatlerce zaman kaybettiği yer burası. İşin püf noktası: bir yol seçin ve ona bağlı kalın .

Seçenek A: Çerçeveye entegre CUDA (genellikle en kolay olanı)

Birçok PyTorch sürümü kendi CUDA çalışma ortamıyla birlikte gelir; bu da sistem genelinde tam bir CUDA araç seti kurmanıza gerek olmadığı anlamına gelir. Çoğunlukla yalnızca uyumlu bir NVIDIA sürücüsüne ihtiyacınız vardır. ( PyTorch Başlangıç ​​Kılavuzu (CUDA seçici) , Önceki PyTorch Sürümleri (CUDA tekerlekleri) )

Artıları:

  • Daha az hareketli parça

  • Daha kolay kurulumlar

  • Ortam başına daha tekrarlanabilir

Dezavantajları:

  • Farklı ortamları rastgele bir şekilde karıştırırsanız, kafanız karışabilir

Seçenek B: Sistem CUDA araç seti (daha fazla kontrol)

Sisteme CUDA araç setini kurup her şeyi ona göre hizalıyorsunuz. ( CUDA Araç Seti belgeleri )

Artıları:

  • Özel tasarımlar için daha fazla kontrol, bazı özel aletler

  • Bazı işlemleri derlemek için kullanışlı

Dezavantajları:

  • Versiyonları karıştırmanın ve sessizce ağlamanın daha fazla yolu

cuDNN ve NCCL, insan terimleriyle

  • cuDNN, derin öğrenme temel işlemlerini (konvolüsyonlar, RNN bitleri vb.) hızlandırır. ( NVIDIA cuDNN belgeleri )

  • NCCL, çoklu GPU eğitimi için hızlı bir "GPU'dan GPU'ya iletişim" kütüphanesidir ( NCCL'ye genel bakış ).

Çoklu GPU eğitimi yapıyorsanız, NCCL en iyi arkadaşınızdır - ve bazen de huysuz oda arkadaşınız. ( NCCL genel bakış )

6) İlk GPU eğitim çalışmanız (PyTorch örneği yaklaşımıyla) ✅🔥

NVIDIA GPU'larını Yapay Zeka Eğitiminde Nasıl Kullanılır konusunu takip etmek için öncelikle büyük bir projeye ihtiyacınız yok. Küçük bir başarıya ihtiyacınız var.

Temel fikirler:

  • Cihazı algıla

  • Modeli GPU'ya taşı

  • Tensorları GPU'ya taşı

  • İleri geçiş işlemlerinin orada çalıştığını doğrulayın ( PyTorch CUDA belgeleri ).

Her zaman önceden doğruluğunu kontrol ettiğim şeyler:

Sık karşılaşılan "neden yavaş?" soruları

  • Veri yükleyiciniz çok yavaş (GPU bekleme modunda) ( PyTorch Performans Ayarlama Kılavuzu )

  • Verileri GPU'ya taşımayı unuttunuz (hata!)

  • İşlem hacmi çok küçük (GPU yetersiz kullanılıyor)

  • Eğitim aşamasında yoğun CPU ön işlemesi yapıyorsunuz

Evet, darboğaz veri ise GPU'nuz genellikle "çok meşgul görünmüyor". Bu, bir yarış pilotu işe alıp her turda yakıt beklemesini sağlamaya benziyor.

7) VRAM oyunu - toplu işlem boyutu, karma hassasiyet ve patlamama 💥🧳

Pratik eğitim sorunlarının çoğu hafızayla ilgilidir. Eğer tek bir beceri öğrenecekseniz, VRAM yönetimini öğrenin.

Bellek kullanımını azaltmanın hızlı yolları

  • Karma hassasiyet (FP16/BF16)

  • Eğim birikimi

  • Daha küçük dizi uzunluğu / kırpma boyutu

    • Acımasız ama etkili

  • Etkinleştirme kontrol noktası

    • Bellek için işlem gücü takası (geriye doğru işlem sırasında aktivasyonları yeniden hesaplama) ( torch.utils.checkpoint )

  • Daha hafif bir optimizatör kullanın

    • Bazı optimizasyon algoritmaları, VRAM'i tüketen fazladan durum dosyaları depolar

"Programı durdurduktan sonra VRAM neden hala dolu?" anı

Çerçeveler genellikle belleği önbelleğe alır . Bu normaldir. Korkutucu görünse de her zaman bir bellek sızıntısı anlamına gelmez. Desenleri okumayı öğrenirsiniz. ( PyTorch CUDA semantiği: önbellekleme ayırıcısı )

Pratik alışkanlık:

8) GPU'nun gerçekten çalışmasını sağlayın - zaman ayırmaya değer performans ayarlamaları 🏎️

"GPU eğitimini çalıştırmak" birinci adım. Bunu hızlı bir şekilde ise ikinci adım.

Yüksek etkili optimizasyonlar

En çok göz ardı edilen darboğaz

Depolama ve ön işleme hattınız. Veri kümeniz çok büyükse ve yavaş bir diskte depolanıyorsa, GPU'nuz pahalı bir ısıtıcıya dönüşür. Hem de çok gelişmiş, çok parlak bir ısıtıcıya.

Ayrıca küçük bir itiraf: Bir modeli bir saat boyunca "optimize ettim" ve sonunda asıl darboğazın loglama olduğunu fark ettim. Çok fazla çıktı almak eğitimi yavaşlatabilir. Evet, yavaşlatabilir.

9) Çoklu GPU eğitimi - DDP, NCCL ve kaos olmadan ölçeklendirme 🧩🤝

Daha fazla hız veya daha büyük modeller istediğinizde, çoklu GPU'ya geçersiniz. İşte işler burada kızışıyor.

Ortak yaklaşımlar

  • Veri Paralelliği (DDP)

    • GPU'lar arasında veri gruplarını böl, gradyanları senkronize et

    • Genellikle varsayılan "iyi" seçenektir ( PyTorch DDP belgeleri ).

  • Model Paralel / Tensor Paralel

    • (Çok büyük modeller için) Modeli GPU'lar arasında bölün

  • Boru Hattı Paralel

    • Model katmanlarını aşamalara ayırın (bir montaj hattı gibi, ancak tensörler için)

Eğer yeni başlıyorsanız, DDP tarzı eğitim en uygunudur. ( PyTorch DDP eğitim kılavuzu )

Çoklu GPU kullanımıyla ilgili pratik ipuçları

  • GPU'ların benzer yeteneklere sahip olduğundan emin olun (karıştırma darboğaza neden olabilir)

  • Saat bağlantısı: Senkronizasyon yoğun iş yükleri için NVLink ve PCIe arasındaki farklar ( NVIDIA NVLink genel bakış , NVIDIA NVLink belgeleri )

  • GPU başına işlem gruplarının boyutlarını dengede tutun

  • İşlemci ve depolama alanını göz ardı etmeyin - çoklu GPU kullanımı veri darboğazlarını artırabilir

Evet, NCCL hataları, gizemle dolu bir bilmece ve "neden şimdi?" sorusuyla sarmalanmış gibi gelebilir. Lanetli değilsiniz. Muhtemelen. ( NCCL genel bakış )

10) İzleme ve profil oluşturma - size saatler kazandıran, pek de göz alıcı olmayan işler 📈🧯

Başlamak için gösterişli kontrol panellerine ihtiyacınız yok. Bir şeylerin ters gittiğini fark etmeniz yeterli.

İzlenmesi gereken önemli sinyaller

  • GPU kullanımı : Sürekli yüksek mi yoksa ani yükselişler mi gösteriyor?

  • Bellek kullanımı : istikrarlı mı, artıyor mu yoksa garip mi?

  • Güç tüketimi : alışılmadık derecede düşük olması, kapasitenin yetersiz kullanıldığı anlamına gelebilir.

  • Sıcaklık : Sürekli yüksek sıcaklıklar performansı düşürebilir.

  • CPU kullanımı : Veri işlem hattı sorunları burada ortaya çıkıyor ( PyTorch Performans Ayarlama Kılavuzu )

Profilleme zihniyeti (basit versiyon)

  • GPU kullanımı düşükse - veri veya CPU darboğazı söz konusudur

  • GPU gücü yüksek ancak yavaşsa - bunun nedeni çekirdek verimsizliği, hassasiyet veya model mimarisi olabilir

  • Eğitim hızı rastgele düşüyorsa - termal kısıtlama, arka plan işlemleri, G/Ç aksaklıkları olabilir

Biliyorum, sürekli izlemek eğlenceli değil. Ama diş ipi kullanmak gibi. Can sıkıcı, sonra birden hayatınız düzeliyor.

11) Sorun Giderme - Her zamanki şüpheliler (ve daha az bilinenler) 🧰😵💫

Bu bölümün özü şu: "Aynı beş sorun, sonsuza dek."

Sorun: CUDA belleği yetersiz

Düzeltmeler:

Sorun: Eğitim yanlışlıkla CPU üzerinde çalışıyor

Düzeltmeler:

  • CUDA'ya taşındığından emin olun.

  • CUDA'ya taşındığından emin olun.

  • Çerçeve aygıt yapılandırmasını kontrol edin ( PyTorch CUDA belgeleri )

Sorun: Garip çökmeler veya yasa dışı bellek erişimi

Düzeltmeler:

Sorun: Beklenenden daha yavaş

Düzeltmeler:

Sorun: Çoklu GPU donmaları

Düzeltmeler:

  • Arka uç ayarlarının doğru olduğundan emin olun ( PyTorch dağıtım belgeleri ).

  • NCCL ortam yapılandırmalarını (dikkatlice) kontrol edin ( NCCL genel bakış )

  • Önce tek GPU'yu test edin

  • Ağ/bağlantının sağlıklı olduğundan emin olun

Küçük bir geri dönüş notu: Bazen çözüm kelimenin tam anlamıyla yeniden başlatmaktır. Kulağa saçma geliyor. Ama işe yarıyor. Bilgisayarlar böyledir işte.

12) Maliyet ve pratiklik - fazla düşünmeden doğru NVIDIA GPU ve kurulumunu seçmek 💸🧠

Her proje en büyük GPU'ya ihtiyaç duymaz. Bazen yeterli GPU'ya ihtiyaç duyarsınız.

Orta ölçekli modellerde ince ayar yapıyorsanız

Eğer sıfırdan daha büyük modeller eğitiyorsanız

Eğer deneme yapıyorsanız

  • Hızlı yineleme istiyorsunuz

  • Tüm paranızı ekran kartına harcayıp sonra depolama ve RAM'i yetersiz bırakmayın

  • Dengeli bir sistem, dengesiz bir sistemden (çoğu zaman) daha iyidir

Doğrusu, "mükemmel" donanım seçimlerinin peşinde haftalarca zaman kaybedebilirsiniz. Çalışır bir şey inşa edin, ölçün, sonra ayarlayın. Asıl düşman, geri bildirim döngüsüne sahip olmamaktır.

Kapanış notları - NVIDIA GPU'larını yapay zeka eğitimi için aklınızı kaybetmeden nasıl kullanabilirsiniz 😌✅

NVIDIA GPU'larını Yapay Zeka Eğitiminde Nasıl Kullanılır başlıklı bu kılavuzdan başka hiçbir şey almasanız bile , şunu aklınızda tutun:

NVIDIA GPU'lar üzerinde eğitim almak, ilk başta göz korkutucu gelen, sonra birdenbire normalleşen becerilerden biri. Tıpkı araba kullanmayı öğrenmek gibi. İlk başta her şey gürültülü ve kafa karıştırıcı, direksiyonu çok sıkı tutuyorsunuz. Sonra bir gün, kahvenizi yudumlarken, sanki hiçbir şey olmamış gibi, parti boyutu sorununu rahatça çözüyorsunuz ☕😄

SSS

Bir yapay zeka modelini NVIDIA GPU üzerinde eğitmenin anlamı

NVIDIA GPU üzerinde eğitim yapmak, model parametrelerinizin ve eğitim verilerinizin GPU VRAM'inde bulunması ve ağır matematiksel işlemlerin (ileri geçiş, geri yayılım, optimizasyon adımları) CUDA çekirdekleri aracılığıyla yürütülmesi anlamına gelir. Pratikte bu, genellikle modelin ve tensörlerin CUDA ve ardından verimliliğin tutarlı kalması için bellek, kullanım ve sıcaklıkları takip etmek anlamına gelir.

NVIDIA GPU'nun başka bir şey yüklemeden önce çalıştığını nasıl doğrulayabilirsiniz?

Öncelikle nvidia-smi . Bu komut, GPU adını, sürücü sürümünü, mevcut bellek kullanımını ve çalışan işlemleri göstermelidir. Eğer nvidia-smi başarısız olursa, PyTorch/TensorFlow/JAX'ı şimdilik erteleyin - önce sürücü görünürlüğünü düzeltin. Bu, GPU eğitimi için temel "fırın prize takılı mı" kontrolüdür.

Sistem CUDA'sı ile PyTorch ile birlikte gelen CUDA arasında seçim yapmak

Yaygın bir yaklaşım, hareketli parçaları azalttığı için çerçeveyle birlikte gelen CUDA'yı (birçok PyTorch paketi gibi) kullanmaktır; esas olarak uyumlu bir NVIDIA sürücüsüne ihtiyacınız vardır. Tam sistem CUDA araç setini kurmak daha fazla kontrol sağlar (özel derlemeler, derleme işlemleri), ancak aynı zamanda sürüm uyumsuzlukları ve kafa karıştırıcı çalışma zamanı hataları için daha fazla fırsat yaratır.

NVIDIA GPU'ya sahip olsanız bile eğitim neden hala yavaş olabilir?

Genellikle, GPU giriş işlem hattı tarafından yetersiz kalır. Gecikmeli veri yükleyiciler, eğitim adımı içindeki yoğun CPU ön işleme, küçük toplu işlem boyutları veya yavaş depolama, güçlü bir GPU'nun boşta çalışan bir ısıtıcı gibi davranmasına neden olabilir. Veri yükleyici çalışanlarını artırmak, sabitlenmiş belleği etkinleştirmek, önceden yükleme eklemek ve günlük kaydını azaltmak, modeli suçlamadan önce atılacak yaygın ilk adımlardır.

NVIDIA GPU eğitimi sırasında "CUDA bellek yetersizliği" hatalarının önlenmesi

Çoğu çözüm VRAM taktikleriyle ilgilidir: toplu işlem boyutunu küçültmek, karma hassasiyeti (FP16/BF16) etkinleştirmek, gradyan birikimini kullanmak, dizi uzunluğunu/kırpma boyutunu kısaltmak veya aktivasyon kontrol noktası kullanmak. Ayrıca bellek tüketen diğer GPU işlemlerini de kontrol edin. Deneme yanılma normaldir - VRAM bütçelemesi, pratik GPU eğitiminde temel bir alışkanlık haline gelir.

Eğitim senaryosu bittikten sonra VRAM neden hala dolu görünebilir?

Çerçeveler genellikle hız için GPU belleğini önbelleğe alır, bu nedenle ayrılan bellek azalsa bile ayrılmış bellek yüksek kalabilir. Bu bir bellek sızıntısına benzeyebilir, ancak çoğu zaman önbellekleme ayırıcısının tasarlandığı gibi davranmasından kaynaklanır. Pratik yaklaşım, tek bir endişe verici anlık görüntüye odaklanmak yerine, zaman içindeki örüntüyü izlemek ve "ayrılmış ve ayrılmış" bellek miktarlarını karşılaştırmaktır.

Bir modelin sessizce CPU üzerinde eğitilmediğini nasıl teyit edebilirim?

Öncelikle sağlamlık kontrolü yapın: `torch.cuda.is_available()`' `True` döndürdüğünü , `next(model.parameters()).device`'ın `cuda` gösterdiğini ve hatasız tek bir ileri geçiş çalıştırın. Performans şüpheli derecede yavaş geliyorsa, toplu işlemlerinizin GPU'ya taşındığını da doğrulayın. Modeli taşırken verileri yanlışlıkla geride bırakmak yaygın bir durumdur.

Çoklu GPU eğitimine giden en basit yol

Veri paralel (DDP tarzı eğitim) genellikle en iyi ilk adımdır: veri kümelerini GPU'lar arasında bölün ve gradyanları senkronize edin. Accelerate gibi araçlar, tam bir yeniden yazma işlemine gerek kalmadan çoklu GPU kullanımını daha az zahmetli hale getirebilir. Ek değişkenler bekleyin - NCCL iletişimi, ara bağlantı farklılıkları (NVLink ve PCIe) ve artan veri darboğazları - bu nedenle sağlam bir tek GPU çalışmasının ardından kademeli olarak ölçeklendirme genellikle daha iyi sonuç verir.

NVIDIA GPU eğitiminde sorunları erken tespit etmek için nelere dikkat edilmeli?

GPU kullanımını, bellek kullanımını (sabit mi yoksa artıyor mu), güç tüketimini ve sıcaklıkları izleyin; performans düşüşü sessizce meydana gelebilir. Veri işlem hattı sorunları genellikle ilk olarak CPU kullanımında ortaya çıktığı için, CPU kullanımını da takip edin. Kullanım ani yükselişler gösteriyorsa veya düşükse, G/Ç veya veri yükleyicilerinden şüphelenin; kullanım yüksek ancak adım süresi hala yavaşsa, çekirdekleri, hassasiyet modunu ve adım süresi dağılımını profilleştirin.

Referanslar

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

  2. NVIDIA - NVIDIA Sistem Yönetim Arayüzü (NVSMI) - developer.nvidia.com

  3. NVIDIA - NVIDIA NVLink'e genel bakış - nvidia.com

  4. PyTorch - PyTorch'a Başlangıç ​​Kılavuzu (CUDA seçici) - pytorch.org

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

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

  7. JAX - JAX Hızlı Başlangıç ​​- docs.jax.dev

  8. Hugging Face - Eğitmen belgeleri - huggingface.co

  9. Lightning AI - Lightning belgeleri - lightning.ai

  10. DeepSpeed ​​- Sıfır doküman - deepspeed.readthedocs.io

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

  12. PyTorch Forumları - PyTorch Forumu: CUDA'da modeli kontrol etme - discuss.pytorch.org

En Yeni Yapay Zeka Ürünlerini Resmi Yapay Zeka Asistanı Mağazasında Bulun

Hakkımızda

Bloga geri dön