Ako TPU ovplyvňuje implementáciu pokuty gradientu vo WGAN-GP

TPU architektúra a paralelizmus vplyvy

TPU sú špecializované hardvérové ​​urýchľovače určené pre vysokú priepustnosť výpočtov matrice typických pri výcviku neurónovej siete. Pracujú s vysokým stupňom paralelizmu vo viacerých jadrách a zariadeniach TPU. Pri implementácii pokuty gradientu vo WGAN-GP to vedie k:

- Distribuovaný výpočet gradientov: Trest gradientu vo WGAN-GP vyžaduje výpočet gradientov výstupu kritika vzhľadom na interpolované vstupy. Na TPU sú tieto výpočty gradientu distribuované vo viacerých jadrách. Každé jadro počíta čiastočné gradienty a tieto sa musia správne agregovať, aby sa presné vyhodnotilo normu gradientu používanú v termíne sankcie. Synchrónna výcviková paradigma TPU distribuuje šarže naprieč jadrami, takže ak, aby sa získala správna globálna hodnota, je potrebné kolektívne znížiť gradienty a straty.

- Účinky rozdelenia šarží: Keďže popravy TPU zahŕňajú štiepenie šarží vo viacerých jadrách, každé jadro vypočíta gradientné normy pre svoju podskupinu dávky. Straty a pokuty vypočítané nezávisle na jadrách TPU potrebujú agregáciu (napr. Sčítaním alebo spriemerovaním), aby sa udržala konzistentnosť s teoretickou formuláciou pokuty gradientu, čo je priemer nad dávkou.

Gradient Výpočtové nuansy na TPU

Výpočet pokuty za gradient zahŕňa výpočet gradientu skalárneho výstupu kritika s ohľadom na vstupné interpolácie medzi skutočnými a falošnými vzorkami, a potom vynútilo, že tieto gradientové normy sú blízko 1. Na TPU:

- Vyššia presnosť a stabilita gradientu: TPUS používajú predovšetkým presnosť BFLOAT16, ale podľa potreby podporujte plnú presnosť. Výpočtové gradienty v zmiešanej presnosti ovplyvňujú stabilitu, takže implementácie zvyčajne zabezpečujú, že výpočet pokuty gradientu sa vykonáva v presnosti dostatočne na udržanie numerickej stability.

- Automatická diferenciácia a výpočtový graf TPU: TPU sa pred vykonaním do značnej miery spolieha na statické výpočtové grafy optimalizované pred vykonaním. Trest gradientu vyžaduje výpočty gradientu druhého poriadku (gradienty gradientov). TPU sú optimalizované pre gradienty prvého poriadku, takže účinná implementácia týchto gradientov druhého poriadku je kritická. To môže vyžadovať starostlivé závislosti na konštrukcii a kontrole grafov, aby sa zabezpečilo, že pokuty sankcií správne tečú dozadu.

- Výpočet normy gradientu: Gradientová norma sa zvyčajne vypočíta ako norma L2 gradientov pretvorených do vektorov na vzorku. Na TPU sú operácie pretvárania a redukcie optimalizované, ale musia byť výslovne a efektívne kódované, aby sa predišlo problémom s režijnými a synchronizáciami.

Strata funkcie a distribučná stratégia

Trest gradientu sa pridá do straty diskriminátora (kritika) na vynútenie obmedzenia 1-Lipschitz pre konvergenciu WGAN-GP. Na TPU sa výpočty straty čelia výzvam v dôsledku:

- Strata agregácia na jadrách TPU: Každé jadro TPU spracúva úpadok dávky, počítajú miestne straty a pokuty. Konečná hodnota straty si vyžaduje, aby sa tieto miestne straty agregovali operácia všetkých redukcií. Nesprávne alebo vynechané kroky s úplnou redukciou vedú k nesprávnej škálovaniu straty, destabilizovaniu školenia.

- Synchrónne správanie tréningu a straty: Tréning TPU je zvyčajne synchrónny v celom jadrách. To znamená, že všetky výpočty sankcie a aktualizácie strát sa vyskytujú v LockStep, ktoré môžu zistiť nezrovnalosti pri implementácii, ak sa strata alebo trest môžu zdať nestabilné v porovnaní s implementáciami GPU alebo CPU.

- Škálovanie pokuty gradientu: Koeficient (lambda) Vynásobenie termínu sankčného gradientu je potrebné ladiť špecifický pre dynamiku tréningu TPU. Veľkosti šarží TPU majú tendenciu byť veľké v dôsledku paralelizmu, čo pri agregácii ovplyvňuje účinný rozsah trestu.

Implementačné úvahy špecifické pre TPU

Praktizujúci pozorovali zvláštnosti pri implementácii WGAN-GP na TPU, ktoré sa líšia od implementácií GPU:

- Hodnoty straty a konvergenčné správanie: Hodnoty straty pre generátor a diskriminátor sa nemusia plynulé znížiť očakávané z výcviku GPU s jedným zariadením. To môže prameniť z výpočtu distribuovaných strát a priemeru gradientu v jadrách TPU.

- Výpočet pokuty za ladenie gradientu: Normy gradientu vypočítané na jadro TPU sa môžu líšiť a globálny pokuta gradientu sa musí starostlivo vypočítať pomocou kolektívnych operácií TPU. Bez správnej synchronizácie by sa trest gradientu mohol nesprávne vypočítať.

- Úpravy štruktúry kódu: Implementácie TPU často vyžadujú samostatné výpočty sankcie gradientu a výpočty straty zapuzdrené do distribučných stratégií špecifických pre TPU. Distribučná stratégia TPU spoločnosti TensorFlow poskytuje API na manipuláciu so znížením a správnym stratám a agregátom a gradientom.

Optimalizácia a výkon

- Kompromis o rýchlosti verzus stabilita: Vysoký priepustnosť TPU uľahčuje výcvik na veľkých dávkach, ktoré dokážu urýchliť školenie WGAN-GP napriek výpočtovej režijnej réžii pokuty. Dosiahnutie stabilného školenia si však vyžaduje starostlivo riadenie výpočtu a škálovania trestného termínu.

- Pamäť a výpočtové zaťaženie: Trest gradientu vyžaduje výpočtové gradienty s ohľadom na vstupy, čo vedie k zvýšenej spotrebe pamäte a ďalším spätným prechodom. TPU, s ich veľkou pamäťou a paralelizmom, to zvládne lepšie; Na zabránenie problémom sú však potrebné účinné prerezávanie grafov a správa pamäte.

Zhrnutie účinkov TPU na pokutu gradientu v WGAN-GP

- Distribuovaná povaha TPU mandátov agregácie výpočtov straty a gradientov v jadrách TPU pre presné presadzovanie 1-lipschitzového obmedzenia.
- Stabilita výpočtov gradientov je ovplyvnená zmiešanou presnosťou a statickým grafom TPU, čo si vyžaduje starostlivú konštrukciu grafov pre termín sankcie gradientu.
- Zmeny škálovania a veľkosti šarže na TPU ovplyvňujú efektívnu veľkosť pokuty gradientu, čo si vyžaduje úpravy hyperparametra.
- Synchronizácia TPU naprieč jadrami počas tréningu zaisťuje konzistentné uplatňovanie trestu, ale môže spôsobiť pozorované rozdiely v dynamike straty v porovnaní s jedným GPU.
- Efektívna implementácia integruje distribučné stratégie TPU na zvládnutie agregácie a synchronizácie gradientov a strát.

Tieto faktory kolektívne formujú implementáciu a správanie pokuty gradientu špecifické pre TPU pri výcviku WGAN-GP, odlišujú ho od implementácií založených na CPU alebo GPU.