DGXのTensorflowは、複雑なAIモデルのリアルタイム推論を処理することができます

##環境のセットアップ

DGX SparkでTensorFlowを使用してリアルタイム推論を実行するには、環境が適切にセットアップされていることを確認する必要があります。これには、トレーニング環境に一致する互換性のあるDataBricks MLランタイムバージョンの使用が含まれます。モデルの要件は、トレーニング環境と推論環境間の一貫性を確保するために、 `requastion.txt`ファイルからインストールできます[1]。

##データの読み込みとモデル推論

1。データの読み込み：データ型(画像、CSVファイルなど)に基づいて適切なメソッドを使用して、データフレームにデータをロードします。このステップは、リアルタイム推論のために入力データを準備するために重要です[1]。

2。モデル推論：MLFLOWを使用して、TensorFlowモデルのSpark UDF(ユーザー定義関数)を作成します。このUDFは、Sparkデータフレームに適用して予測を実行できます。 Pandas UDFは、Apache ArrowとPandas [1]を使用した効率的なデータ転送と処理に推奨されます。

3.リアルタイム推論：リアルタイム推論のために、Sparkの分散コンピューティング機能を活用して、バッチまたはストリームでデータを処理できます。これにより、複数のノードにワークロードを分散することにより、複雑なAIモデルを効率的に処理できます。

##最適化手法

GPU加速

DGXシステムには、Tensorflowの推論タスクの加速に最適なNVIDIA GPUが装備されています。 GPU加速度を活用することにより、リアルタイム推論の速度と効率を大幅に改善できます。

-Tensort：NvidiaのTensortを使用して、推論時間を速くするためにTensorflowモデルを最適化します。これには、層の融合と精度を最適化することが含まれます[2]。
- 精度の混合：精度を低下させるために混合精度を採用し、精度を損なうことなくスループットを増加させます[2]。
- バッチ：複数の入力を同時に処理して、GPUの使用率を最大化し、遅延を減らします[2]。

###分散推論

大規模なアプリケーションの場合、Sparkを使用した分散推論を使用できます。これには次のことが含まれます。

- データの並列性：複数のGPUまたはノードに入力データを配布して、推論タスクを並列化します[2]。
- モデル並列性：単一のGPUのメモリに適合できない場合、複数のGPUに大きなモデルを分割します[2]。

###パフォーマンスチューニング

パフォーマンスを最適化するには、GPUの使用率を監視し、それに応じてバッチサイズを調整します。 GPUの利用が継続的に高くない場合、データ入力パイプラインのボトルネックを示している可能性があります。これは、データの負荷と前処理手順を最適化することで対処できます[1]。

＃＃ 結論

DGX SparkのTensorflowは、GPU加速度、分散コンピューティング、および効率的なデータ処理技術を活用することにより、複雑なAIモデルのリアルタイム推論を効果的に処理できます。モデルとデータパイプラインを最適化することにより、アプリケーションを要求するのに適した高性能リアルタイム推論機能を実現できます。

引用：
[1] https://docs.databricks.com/aws/en/machine-learning/model-inference/dl-model-inference
[2] https://www.restack.io/p/real-time-ai-inference-answer-tensorflow-cat-ai
[3] https://www.databricks.com/blog/2016/01/25/deep-learning-with-apache-spark-and-tensorflow.html
[4] https://developer.nvidia.com/blog/distributed-deep-learning-made-easy-with-spark-3-4/
[5] https://www.tensorflow.org
[6] https://www.snowflake.com/guides/what-spark-tensorflow
[7] https://stackoverflow.com/questions/56849900/how-to-deploy-tensorflow-model-on-spark-to-do-inferenceのみ
[8] https://www.hophr.com/tutorial-page/optimize-tensorflow-models-for-real-time-inference-on-eded-devices