Nvidia DGX Spark, mis on 273 GB/s, mälu ribalaius mängib olulist rolli suurte närvivõrkude treeninguaja määramisel. Siin on üksikasjalik selgitus selle kohta, kuidas see mõju mõjutab:
Mälu ribalaius ja närvivõrgu koolitus
Mälu ribalaius on andmete ülekandmise kiirus GPU mälu ja töötlemisüksuste vahel. Neuraalvõrgu koolituse kontekstis on suur mälu ribalaius hädavajalik, et käsitleda paljusid andmeid. Suured närvivõrgud vajavad sagedasi andmete edastamist mälu ja töötlemisüksuste vahel, mis võib põhjustada kitsaskohti, kui mälu ribalaius on ebapiisav.
Mõju treeninguajale
1. Andmeliikumine Üle pea: suurte närvivõrkude koolitamine hõlmab suurte andmekogumite, gradientide ja vahearvutuste liikumist mälu ja töötlemisüksuste vahel. Kui mälu ribalaius on piiratud, võib see protsess märkimisväärselt aeglustada, suurendades kogu treeninguaega. DGX Sparki 273 GB/S ribalaius, ehkki märkimisväärne, võib siiski silmitsi seista eriti suurte mudelitega või kui mitu kasutajat jagavad ressursse pilvekeskkonnas [2] [3].
2. mudeli suurus ja keerukus: kui närvivõrkude suurus ja keerukus kasvab, vajavad need jõudluse säilitamiseks rohkem mälu ja suuremat ribalaiust. DGX Sparki ribalaius võib olla piisav väiksemate ja keskmise suurusega mudelite jaoks, kuid võib saada kitsaskohaks väga suurte mudelite jaoks, mis nõuavad kõrgemat ribalaiust, näiteks HBM3E mäluga andmekeskustes leiduvateks ribalaiustega andmekeskustes (nt kuni 1,6 TB/s DGX GH200) [1] [1].
3. Segatud täppisõpe: sellised tehnikad nagu segatud täppis treenimine, mis kasutavad arvutamiseks vähendatud täpsusvorminguid, nõuavad kihtide vahelist sujuvat andmevoogu suure mälu ribalaiuse. DGX -säde toetab FP4, mis võib jõudlust suurendada, kuid mälu ribalaius on selliste toimingute ajal tõhususe säilitamisel kriitiline tegur [9].
Lahendused ja kaalutlused
Mälu ribalaiuse kitsaskohtade leevendamiseks saab kasutada mitmeid strateegiaid:
- Suure ribalaiusega mälu (HBM): HBM-iga varustatud GPU-de kasutamine võib oluliselt parandada mälu ribalaiust. Kuid DGX Spark ei kasuta HBM -i, mis piirab selle ribalaiust võrreldes selliste süsteemidega nagu DGX GH200 [2] [7].
- Mälu optimeerimise tehnikad: sellised tehnikad nagu gradiendi akumuleerumine ja kihiline mälu mahalaadimine võivad vähendada suurte mudelite mälu jalajälge, aidates leevendada ribalaiuse piiranguid [2].
- Mudeli kokkusurumine: sellised tehnikad nagu pügamine ja kvantimine võivad vähendada mälu kasutamist, vähendades ribalaiuse pinget ja võimaldades kiiremat treeninguaega [2].
Kokkuvõtlikult võib öelda, et kuigi DGX Spark pakub oma 273 GB/S mälu ribalaiusega AI -arvutamiseks tugevat platvormi, võib see väga suurte närvivõrkude treenimisel silmitsi seista piirangutega võrreldes kõrgema ribalaiusega süsteemidega. Mälu kasutamise optimeerimine ja täiustatud mälutehnoloogiate võimendamine aitab neid väljakutseid leevendada.
Tsitaadid:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=KRBH0von-2A
]
]
]
]
[6] https://developer.nvidia.com/blog/optimizise-dlrm-on-nvidia-gpus/
[7] https://www.fibermall.com/blog/dgx-gh200.htm
[8] https://www.digitalocean.com/community/tutorials/gpu-memory-bandwidth
]