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并行技术总结深度学习中的并行计算实践深度学习中的并行计算实践随着大数据、互联网以及等领域的迅猛发展,计算机在解决大规模数据计算上面面临巨大挑战并行计算作为提高计算机并发程度的途径,已经成为解决这类问题的主要手段之一其中,在深度学习领域中,由于深度神经网络的训练需要大规模的数据计算和参数调整,因此并行计算能够很好地提升其训练速度和准确性本文将总结目前深度学习领域中使用的并行计算技术及其实践效果
一、并行计算技术深度学习的并行计算有两种方式数据并行和模型并行数据并行方法将训练数据划分为多个部分,每个部分分配给单独的设备进行计算,同时使用同样的模型更新结果而模型并行方法是将单个神经网络模型拆分为多个部分,不同的部分分配到不同的设备中进行计算
(一)数据并行
1.靜態数据划分静态数据划分方法是最常见的数据并行方法,将训练数据划分为多个部分进行分布式训练每个设备都有一份相同的模型,并对不同的数据部分进行计算分布式训练结束后,通过收集每个设备的权重和偏差,使用平均值来更新全局模型静态数据划分方法可使用的设备数受训练数据量和可用内存限制常用的工具有TensorFlow和PyTorch
2.動態數據划分动态数据划分方法是一种改进的数据并行方法,它基于动态负载平衡概念,支持可调整训练时间和模型训练效率的自适应方法动态数据划分解决了静态分区中的数据不平衡问题随着训练的进行,数据被重新分布给空闲资源这个分区方式可以通过TensorFlow中的tf.data.Dataset或PyTorch中的DataLoader实现
(二)模型并行
1.网络划分网络分割是将单个大型神经网络划分为小型神经网络的方法,以便将计算负载分配到多个设备上执行在网络分割之前,可以使用特定的方法,例如遗传算法或反向自动微分来了解网络中可分割的最佳位置在神经网络分割后,每个设备中都有一部分神经网络执行,分配到每个设备的部分由上下文(前后相邻层输出)和计算负载平衡确定PyTorch中的nn.Sequential模块和TensorFlow中的tf.keras序列化模型可用于神经网络分割
2.路由-RepartitionRepartition方法与网络分割方法不同它使用线性代数运算来对大型网络进行分区或者实现模型并行化处理这种方法通常适用于超大规模的网络模型Repartition的本质是切换节点到新的GPU,以便维护正确性,将tensor在MPI环境中以重叠方式表示TensorFlow中的Parallelism模块实现了这种算法
二、实践效果
1.数据并行实践效果数据并行的训练速度和准确性实验结果取决于设备数、分区方式和批处理大小采用静态数据划分方法,如果增加设备数则训练速度会提升,但设备数超过一定值后会出现数据并行效益无法提高的情况动态数据划分方法可以解决静态分区中的数据不平衡问题,提升训练速度和准确性另外,批处理大小也是影响训练速度的一个重要因素如果批处理大小较小时,训练速度会变慢,但准确性会提高反之,如果批处理大小较大,则训练速度会变快,但准确性会下降
2.模型并行实践效果在模型并行运算领域上,实验结果表明,通过网络分割技术,可以将单个大规模神经网络转化为小型神经网络,提高训练速度;使用路由技术(Repartition)可以利用超大规模的设备集群进行深度神经网络的训练,大幅提高计算效率
三、总结并行计算技术在深度学习领域中具有广泛的应用背景,已成为提高大规模数据计算性能的重要手段之一在数据并行方面,静态数据划分和动态数据划分是实现大规模深度神经网络训练的主要手段,可以高效地利用设备资源,提升训练速度和准确性在模型并行方面,通过网络划分和路由技术(Repartition)可以将超大规模的深度神经网络转化为小型神经网络,从而大幅提高计算效率当前,并行计算技术在深度学习领域还有许多未发掘的应用方向,随着技术的不断进步,必将进一步发挥其优势,取得更好的效果第PAGE页共NUMPAGES页。