DGX Spark의 텐서 플로우는 실제로 복잡한 AI 모델에 대한 실시간 추론을 처리하여 Tensorflow 및 Apache Spark의 강점을 활용할 수 있습니다. 다음은이 통합이 실시간 추론을 지원하는 방법에 대한 자세한 개요입니다.
환경 설정
DGX Spark에서 텐서 플로우로 실시간 추론을 수행하려면 환경이 올바르게 설정되어 있는지 확인해야합니다. 여기에는 교육 환경과 일치하는 호환 데이터 사브릭 ML 런타임 버전 사용이 포함됩니다. 모델 요구 사항은 훈련과 추론 환경 간의 일관성을 보장하기 위해`re imponimal.txt` 파일에서 설치할 수 있습니다 [1].
데이터로드 및 모델 추론
1. 데이터로드 : 데이터 유형 (예 : 이미지, CSV 파일)을 기반으로 적절한 방법을 사용하여 데이터를 스파크 데이터 프레임에로드합니다. 이 단계는 실시간 추론을위한 입력 데이터를 준비하는 데 중요합니다 [1].
2. 모델 추론 : MLFLOW를 사용하여 TensorFlow 모델에 대한 Spark UDF (사용자 정의 함수)를 만듭니다. 이 UDF는 스파크 데이터 프레임에 적용하여 예측을 수행 할 수 있습니다. Apache Arrow 및 Pandas를 사용하여 효율적인 데이터 전송 및 처리를 위해서는 Pandas UDF가 권장됩니다 [1].
3. 실시간 추론 : 실시간 추론을 위해 Spark의 분산 컴퓨팅 기능을 활용하여 배치 또는 스트림으로 데이터를 처리 할 수 있습니다. 이를 통해 워크로드를 여러 노드에 배포하여 복잡한 AI 모델을 효율적으로 처리 할 수 있습니다.
최적화 기술
GPU 가속도
DGX 시스템에는 NVIDIA GPU가 장착되어있어 텐서 플로우 추론 작업을 가속화하는 데 이상적입니다. GPU 가속도를 활용하면 실시간 추론의 속도와 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
-Tensorrt : Nvidia의 Tensorrt를 사용하여 더 빠른 추론 시간을 위해 Tensorflow 모델을 최적화하십시오. 여기에는 층 융합 및 정밀도를 최적화하는 것이 포함됩니다 [2].
- 혼합 정밀도 : 혼합 정밀도를 사용하여 메모리 사용량을 줄이고 정확도를 손상시키지 않고 처리량을 증가시킵니다 [2].
- 배치 : 여러 입력을 동시에 처리하여 GPU 활용을 극대화하고 대기 시간을 줄입니다 [2].
분산 추론
대규모 응용 분야의 경우 스파크를 사용한 분산 추론을 사용할 수 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
- 데이터 병렬 처리 : 여러 GPU 또는 노드에 입력 데이터를 배포하여 추론 작업을 병렬화합니다 [2].
- 모델 병렬 처리 : 단일 GPU의 메모리에 맞지 않으면 여러 GPU에 대규모 모델을 분할 [2].
성능 튜닝
성능을 최적화하려면 GPU 사용률을 모니터링하고 그에 따라 배치 크기를 조정하십시오. GPU 사용률이 지속적으로 높지 않은 경우 데이터로드 및 전처리 단계를 최적화하여 해결할 수있는 데이터 입력 파이프 라인의 병목 현상을 나타낼 수 있습니다 [1].
결론
DGX Spark의 텐서 플로우는 GPU 가속도, 분산 컴퓨팅 및 효율적인 데이터 처리 기술을 활용하여 복잡한 AI 모델에 대한 실시간 추론을 효과적으로 처리 할 수 있습니다. 모델 및 데이터 파이프 라인을 최적화하면 까다로운 응용 프로그램에 적합한 고성능 실시간 추론 기능을 달성 할 수 있습니다.
인용 :
[1] https://docs.databricks.com/aws/en/machine-learning/model-inference/dl-model-inference
[2] https://www.restack.io/p/real-time-ai--iNferfice-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/diptributed-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-inference-folly
[8] https://www.hophr.com/tutorial-page/optimize-tensorflow-models-for-real- inference-on-ed-devices