TPU (tensoro apdorojimo vieneto) naudojimas daro didelę įtaką gradiento bausmės įgyvendinimui WGAN-GP (Wasserstein Gan su gradiento bausme) dėl TPU architektūrinių ir veiklos charakteristikų, palyginti su GPU ar CPU. Šis poveikis pasireiškia aspektais, įskaitant paralelizmą, nuostolių skaičiavimo dinamiką, gradiento skaičiavimo ir paskirstymo strategijas, kurios visi daro įtaką WGAN-GP mokymo stabilumui ir našumui. Čia pateiktas išsamus paaiškinimas, kaip TPU daro įtaką gradiento bausmės įgyvendinimui WGAN-GP.
TPU architektūra ir paralelizmo poveikis
TPU yra specializuoti aparatūros greitintuvai, skirti dideliam matricos skaičiavimų pralaidumui, būdingam neuroninio tinklo mokymui. Jie veikia su aukštu paralelizmo laipsniu keliose TPU šerdyse ir prietaisuose. Įdiegus gradiento bausmę WGAN-GP, tai lemia:
- Paskirstytas gradientų apskaičiavimas: WGAN-GP gradiento bausmė reikalauja apskaičiuoti kritiko išvesties gradientus interpoliuotų įėjimų atžvilgiu. TPU šie gradiento skaičiavimai pasiskirsto keliose brandose. Kiekvienas šerdis apskaičiuoja dalinius gradientus, ir jie turi būti teisingai sujungti, kad būtų galima tiksliai įvertinti gradiento normą, naudojamą baudos terminu. TPU sinchroninė mokymo paradigma paskirsto partijas per branduolius, todėl norint gauti teisingą pasaulinę vertę, reikia bendrai sumažinti nuolydžius ir nuostolius.
- partijos padalijimo efektai: Kadangi TPU vykdymas apima partijų padalijimą per kelias šerdes, kiekviena šerdis apskaičiuoja partijos pogrupio gradiento normas. Nuostoliai ir baudos, apskaičiuotos savarankiškai TPU šerdims, reikia agregacijos (pvz., Summing ar vidurkio), kad būtų išlaikytas nuoseklumas su teorine gradiento bausmės formuluote, o tai yra vidurkis, palyginti su partija.
gradiento skaičiavimo niuansai TPU
Gradiento baudos apskaičiavimas apima kritiko skaliarinio išėjimo gradiento apskaičiavimą atsižvelgiant į įvestų interpoliacijų tarp realių ir netikrų mėginių, tada įgyvendinant, kad šios gradiento normos yra beveik 1. TPU:
- Didesnis tikslumas ir gradiento stabilumas: TPU naudoja BFLOAT16 tikslumą pirmiausia, tačiau palaiko visišką tikslumą, jei reikia. Skaičiavimo nuolydžiai, susiję su mišriu tikslumu, daro įtaką stabilumui, todėl įgyvendinimas paprastai užtikrina, kad gradiento baudos apskaičiavimas būtų atliktas tiksliai, kad būtų galima išlaikyti skaitinį stabilumą.
- Automatinė diferenciacija ir TPU skaičiavimo grafikas: TPU labai priklauso nuo statinių skaičiavimo grafikų, optimizuotų prieš vykdymą. Gradiento bausmei reikalingi antros eilės gradiento skaičiavimai (gradientų gradientai). TPU yra optimizuoti pirmosios eilės gradientams, todėl labai svarbu efektyviai įgyvendinti šiuos antrosios eilės gradientus. Tam gali prireikti kruopštaus grafiko konstrukcijos ir kontrolės priklausomybių, kad būtų užtikrinta, jog baudos akcijų gradientai teisingai teka atgal.
- Gradiento normos apskaičiavimas: Gradiento norma paprastai apskaičiuojama kaip gradientų, pertvarkytų į vektorius kiekviename mėginyje, L2 norma. TPU pertvarkymo ir mažinimo operacijos yra optimizuotos, tačiau jos turi būti aiškiai ir efektyviai koduojamos, kad būtų išvengta pridėtinių ir sinchronizacijos problemų.
praradimo funkcijos ir paskirstymo strategija
Gradiento bausmė pridedama prie diskriminatoriaus (kritiko) praradimo, kad būtų užtikrintas 1-lipschitz suvaržymas, būtinas WGAN-GP konvergencijai. Dėl TPU praradimo skaičiavimai susiduria su iššūkiais dėl:
- Praradimo agregacija TPU šerdyse: Kiekviena TPU branduolys tvarko partijos skardą, apskaičiuodama vietinius nuostolius ir baudas. Norint surinkti šiuos vietinius nuostolius, norint surinkti šiuos vietinius nuostolius, reikia galutinės nuostolių vertės. Neteisingi ar praleidžiami viso mažinimo žingsniai lemia neteisingą nuostolių mastelio keitimą, destabilizuodamas mokymus.
- Sinchroninis mokymas ir nuostolių elgesys: TPU treniruotės paprastai yra sinchroninės per branduolius. Tai reiškia, kad visi gradiento baudos skaičiavimai ir nuostolių atnaujinimai įvyksta „LockStep“, o tai gali aptikti įgyvendinimo neatitikimus, kai nuostoliai ar baudos gali atrodyti nestabilūs, palyginti su GPU ar CPU įgyvendinimais.
- Gradiento bausmės mastelio keitimas: koeficientas (lambda), padauginus gradiento baudos terminą, reikia derinimo, būdingo TPU treniruočių dinamikai. TPU partijos dydžiai paprastai būna dideli dėl paralelizmo, o tai daro įtaką veiksmingam baudos dydžiui, kai jis sujungtas.
Įgyvendinimo aspektai, būdingi TPU
Praktikuojantys asmenys stebėjo ypatumus įgyvendindami WGAN-GP TPU, kurie skiriasi nuo GPU diegimo:
- Nuostolių vertės ir konvergencijos elgsena: Generatoriaus ir diskriminatoriaus nuostolių vertės gali nesumažėti sklandžiai tikimasi iš vieno įrenginio GPU mokymo. Tai gali kilti dėl paskirstyto nuostolių skaičiavimo ir gradiento vidurkio TPU šerdyse.
- Derinimo gradiento baudos apskaičiavimas: GALI BŪTINAI SUSIKARĖKITE, SUSIJUSIOS GREVIJOS NORMOS, SUSIJUSIOS, KURIŲ BŪTINAI, KURIUOS BUMPAS BUMPAS, KURIASIS GLOBLIOSIOS GREVIJOS BUNAS turi būti atidžiai apskaičiuojamos naudojant TPU kolektyvines operacijas. Neturėdamas tinkamų sinchronizacijų, gradiento bausmė galėtų būti neteisingai apskaičiuota.
- Kodo struktūros adaptacijos: TPU įgyvendinimams dažnai reikia atskirų gradiento baudos skaičiavimų ir nuostolių skaičiavimų, įtrauktų į TPU specifines paskirstymo strategijas. „Tensorflow“ TPU paskirstymo strategija suteikia API tinkamai tvarkyti sumažinimus ir surinkti nuostolius bei nuolydžius.
optimizavimas ir našumas
- Greitis ir stabilumo kompromisas: TPU didelis pralaidumas palengvina didelių partijų mokymą, kuris gali pagreitinti WGAN-GP treniruotes, nepaisant skaičiavimo gradiento baudos pridėtinių išlaidų. Tačiau norint pasiekti stabilų mokymą reikia atidžiai valdyti baudos terminą skaičiavimui ir mastelio keitimui.
- Atminties ir skaičiavimo apkrovos: gradiento baudos reikalaujama skaičiavimo gradientų įėjimų atžvilgiu, todėl padidėja atminties sunaudojimas ir papildomi atgaliniai leidimai. TPU, turėdami didelę atmintį ir paralelizmą, tai geriau sutvarko; Tačiau norint išvengti kliūčių, būtina efektyvus grafiko genėjimas ir atminties valdymas.
TPU poveikio gradiento bausmei santrauka WGAN-GP
- Paskirstytas TPU pobūdis įgalioja prarastų nuostolių ir gradiento baudos skaičiavimų kaupimą TPU šerdyse, kad būtų galima tiksliai įgyvendinti 1-Lipschitz suvaržymą.
- Gradiento skaičiavimų stabilumui įtakos turi Mišrus TPU tikslumas ir statinis grafiko vykdymas, todėl gradiento baudos terminui reikia kruopštaus grafiko konstrukcijos.
- TPU nuostolių mastelio keitimas ir partijos dydžio pokyčiai daro įtaką efektyviam gradiento baudos dydžiui, todėl reikia pakoreguoti hiperparametrą.
- TPU sinchronizavimas per branduolius treniruotėse užtikrina nuoseklų baudos davimo taikymą, tačiau gali sukelti pastebėtus nuostolių dinamikos skirtumus, palyginti su pavieniu GPU.
- Efektyvus įgyvendinimas integruoja TPU paskirstymo strategijas, skirtas tvarkyti gradientų ir nuostolių agregaciją ir sinchronizavimą.
Šie veiksniai kartu formuoja TPU specifinį gradiento bausmės įgyvendinimą ir elgesį WGAN-GP mokymuose, išskiriant jį nuo CPU ar GPU pagrįstų įgyvendinimų.
Nuorodos:1. Diskusija apie TPU WGAN-GP įgyvendinimo iššūkius ir nuostolių skaičiavimus iš „Google AI“ kūrėjų forumo.
2. WGAN-GP gradiento baudos funkcijos kodo ir teorijos paaiškinimai ir antrosios eilės gradiento skaičiavimų sunkumai.
3. Pastebėjimai apie paskirstytus gradiento ir nuostolių skaičiavimus, darančius įtaką TPU treniruočių dinamikai.
4. Gradiento bausmės teorijos paaiškinimai ir jos praktinis skaičiavimas.