كيف تؤثر TPU على تنفيذ عقوبة التدرج في Wgan-GP

TPU Architecture and tasalitism تأثيرات

TPUs هي مسرعات الأجهزة المتخصصة المصممة لإنتاجية عالية من حسابات المصفوفة النموذجية في التدريب على الشبكة العصبية. أنها تعمل بدرجة عالية من التوازي عبر نوى وأجهزة TPU متعددة. عند تنفيذ عقوبة التدرج في WGAN-GP ، يؤدي ذلك إلى:

- حساب الموزع للتدرجات: تتطلب عقوبة التدرج في WGAN-GP حساب التدرجات من ناتج الناقد فيما يتعلق بالمدخلات المحرف. على TPU ، يتم توزيع هذه الحسابات التدرجية عبر النوى المتعددة. كل جوهر يحسب التدرجات الجزئية ، ويجب تجميعها بشكل صحيح لتقييم الدقة المعيار التدرج المستخدم في مصطلح العقوبة. يوزع نموذج التدريب المتزامن من TPU على دفعات عبر النوى ، لذلك يجب تقليل التدرجات والخسائر بشكل جماعي للحصول على القيمة العالمية الصحيحة.

- تأثيرات تقسيم الدُفعات: نظرًا لأن عمليات إعدام TPU تتضمن تقسيم دفعات عبر النوى المتعددة ، فإن كل أسوار تحسب معايير التدرج لمجموعتها الفرعية من الدفعة. تحتاج الخسائر والعقوبات المحسوبة بشكل مستقل على نوى TPU إلى تجميع (على سبيل المثال ، تلخيص أو متوسط) للحفاظ على الاتساق مع الصيغة النظرية لعقوبة التدرج ، وهو متوسط ​​على الدفعة.

حساب التدرج الفروق الدقيقة على TPU

يتضمن حساب عقوبة التدرج حساب تدرج الناتج العددي للناقد فيما يتعلق باستيفاء المدخلات بين العينات الحقيقية والمزيفة ، ثم إنفاذ أن هذه المعايير التدرجية قريبة من 1. على TPU:

- دقة أعلى واستقرار التدرج: استخدم TPUs دقة BFLOAT16 في المقام الأول ولكن دعم الدقة الكاملة عند الحاجة. تؤثر التدرجات الحاسوبية في الدقة المختلطة على الاستقرار ، لذلك عادة ما تضمن التطبيقات حساب عقوبة التدرج في الدقة كافية للحفاظ على الاستقرار العددي.

- تمايز التمييز التلقائي ورسم حساب حساب TPU: يعتمد TPU اعتمادًا كبيرًا على الرسوم البيانية للحساب الثابت المحسّن قبل التنفيذ. تتطلب عقوبة التدرج حسابات التدرج من الدرجة الثانية (تدرجات التدرجات). يتم تحسين TPUs للحصول على تدرجات من الدرجة الأولى ، لذلك فإن التنفيذ الفعال لهذه التدرجات من الدرجة الثانية أمر بالغ الأهمية. قد يتطلب ذلك تبعيات البناء والتحكم في الرسم البياني الدقيق لضمان تدفق تدرجات العقوبة بشكل صحيح للخلف.

- حساب المعيار التدرج: يتم حساب قاعدة التدرج عادة كقاعدة L2 للتدرجات التي تم إعادة تشكيلها في ناقلات لكل عينة. على TPU ، يتم تحسين عمليات إعادة التشكيل والخفض ولكن يجب ترميزها بشكل صريح وفعال لتجنب مشكلات النفقات العامة والمزامنة.

وظائف الخسارة واستراتيجية التوزيع

تتم إضافة عقوبة التدرج إلى خسارة التمييز (الناقد) لفرض قيود 1-Lipschitz الضرورية لتقارب Wgan-GP. في TPU ، تواجه حسابات الخسارة تحديات بسبب:

- تجميع الخسارة عبر نوى TPU: كل TPU Core يتعامل مع Shard من الدفعة ، وحساب الخسائر المحلية والعقوبات. تتطلب قيمة الخسارة النهائية إجراء عملية تخطيطي لتجميع هذه الخسائر المحلية. خطوات غير صحيحة أو محذوفة جميعها تؤدي إلى تحجيم خسارة غير صحيحة ، وزعزعة الاستقرار.

- التدريب المتزامن وسلوك الخسارة: تدريب TPU عادة ما يكون متزامنًا عبر النوى. هذا يعني أن جميع حسابات عقوبة التدرج وتحديثات الخسارة تحدث في LockStep ، والتي يمكن أن تكتشف التناقضات في التنفيذ حيث قد تبدو الخسارة أو العقوبة غير مستقرة مقارنة بتطبيقات GPU أو وحدة المعالجة المركزية.

- تحجيم عقوبة التدرج: يحتاج معامل (Lambda) المضاعف لمصطلح عقوبة التدرج إلى ضبط خاص لديناميات تدريب TPU. تميل أحجام دفعات TPU إلى أن تكون كبيرة بسبب التوازي ، مما يؤثر على حجم العقوبة الفعال عند تجميعه.

اعتبارات التنفيذ الخاصة بـ TPU

لاحظ الممارسون خصوصيات عند تنفيذ WGAN-GP على TPU التي تختلف عن تطبيقات GPU:

- قيم الخسارة وسلوك التقارب: قد لا تنخفض قيم الخسارة للمولد والتمييز في الأزياء السلسة المتوقعة من التدريب على وحدة معالجة الرسومات أحادية الجهاز. هذا يمكن أن ينبع من حساب الخسارة الموزعة ومتوسط ​​التدرج عبر النوى TPU.

- تصحيح الأخطاء حساب عقوبة التدرج: قد تختلف معايير التدرج المحسوبة لكل قلب TPU ، ويجب حساب عقوبة التدرج العالمية بعناية باستخدام العمليات الجماعية TPU. بدون التزامن المناسبة ، يمكن حساب عقوبة التدرج بشكل غير صحيح.

- تكيفات بنية الكود: تتطلب تطبيقات TPU غالبًا حسابات عقوبة التدرج المنفصلة وحسابات الخسارة المغطاة في استراتيجيات التوزيع الخاصة بـ TPU. توفر استراتيجية توزيع TENSORFLOW TPU APIs للتعامل مع التخفيضات والخسائر والتدرجات الإجمالية بشكل صحيح.

التحسين والأداء

- ومع ذلك ، فإن تحقيق التدريب المستقر يتطلب إدارة بحساب وتوسيع نطاق العقوبة بعناية.

- الذاكرة والحمل الحسابي: تتطلب عقوبة التدرج تدرجات الحوسبة فيما يتعلق بالمدخلات ، مما يؤدي إلى زيادة استهلاك الذاكرة وممرات إضافية للخلف. TPUS ، مع ذاكرتها الكبيرة والتوازي ، التعامل مع هذا بشكل أفضل ؛ ومع ذلك ، فإن تشذيب الرسم البياني الفعال وإدارة الذاكرة ضرورية لمنع الاختناقات.

ملخص تأثيرات TPU على عقوبة التدرج في Wgan-GP

- تفرض الطبيعة الموزعة لـ TPU تجميع حسابات الخسارة وحسابات عقوبة التدرج عبر نوى TPU لإنفاذها الدقيقة لقياس 1-lipschitz.
- يتأثر استقرار حسابات التدرج بدقة TPU المختلطة وتنفيذ الرسم البياني الثابت ، مما يتطلب بناء رسم بياني دقيق لمدة الجزاء التدرج.
- تؤثر اختلافات حجم الخسارة وحجم الدُفعة على TPU على الحجم الفعال لعقوبة التدرج ، مما يستلزم التعديلات الفائقة.
- يضمن مزامنة TPU عبر النوى أثناء التدريب تطبيق عقوبة ثابتة ولكن يمكن أن يسبب اختلافات ملحوظة في ديناميات الخسارة مقارنة مع GPU الفردية.
- يدمج التنفيذ الفعال استراتيجيات توزيع TPU للتعامل مع التجميع ومزامنة التدرجات والخسائر.

تشكل هذه العوامل مجتمعة التنفيذ الخاص بـ TPU وسلوك عقوبة التدرج في تدريب WGAN-GP ، مما يميزه عن وحدة المعالجة المركزية أو تطبيقات GPU.