Utilizzo di GPU per l'addestramento di modelli nel cloud

Le GPU (Graphics Processing Unit) possono accelerare notevolmente il processo di addestramento per molti modelli di deep learning. L'addestramento di modelli per attività come la classificazione delle immagini, l'analisi dei video e l'elaborazione del linguaggio naturale prevede una moltiplicazione delle matrici ad alta intensità di calcolo e altre operazioni che possono sfruttare l'architettura a parallelismo massivo di una GPU.

L'addestramento di un modello di deep learning che prevede attività di calcolo intensive su set di dati di grandi dimensioni può richiedere giorni per essere eseguito su un singolo processore. Tuttavia, se progetti il tuo programma per trasferire queste attività a una o più GPU, puoi ridurre il tempo di addestramento a ore anziché in giorni.

Prima di iniziare

AI Platform Training consente di eseguire l'applicazione di addestramento TensorFlow su una macchina abilitata per GPU. Leggi la guida di TensorFlow all'utilizzo delle GPU e la sezione di questo documento sulla modifica del codice di addestramento per l'utilizzo delle GPU per assicurarti che la tua applicazione utilizzi le GPU disponibili.

Puoi anche utilizzare GPU con framework di machine learning diversi da TensorFlow, se usi un container personalizzato per l'addestramento.

Alcuni modelli non traggono vantaggio dall'esecuzione sulle GPU. Consigliamo le GPU per modelli complessi di grandi dimensioni con molte operazioni matematiche. Anche in questo caso, dovresti testare i vantaggi del supporto delle GPU eseguendo un piccolo campione di dati durante l'addestramento.

Richiesta di macchine abilitate per GPU

Per utilizzare le GPU nel cloud, configura il job di addestramento in modo da accedere alle macchine abilitate per GPU in uno dei seguenti modi:

  • Usa il livello di scalabilità BASIC_GPU.
  • Utilizza tipi di macchine Compute Engine e collega le GPU.
  • Utilizza tipi di macchine legacy abilitate per GPU.

Macchina di base abilitata per GPU

Se stai imparando a utilizzare AI Platform Training o a sperimentare con macchine abilitate per GPU, puoi impostare il livello di scalabilità su BASIC_GPU per ottenere una singola istanza worker con una GPU.

Tipi di macchina Compute Engine con collegamenti GPU

Se configuri il job di addestramento con tipi di macchine di Compute Engine, puoi collegare un numero personalizzato di GPU per accelerare il job:

  • Imposta il livello di scalabilità su CUSTOM.
  • Configura il tuo worker master e qualsiasi altro tipo di attività (worker, server dei parametri o valutatore) che fanno parte del tuo job per utilizzare tipi di macchine Compute Engine validi.
  • Aggiungi un campo acceleratorConfig con il tipo e il numero di GPU che vuoi masterConfig, workerConfig,parameterServerConfig o evaluatorConfig, a seconda delle istanze di macchine virtuali (VM) che vuoi accelerare. Puoi utilizzare i seguenti tipi di GPU:
    • NVIDIA_TESLA_A100
    • NVIDIA_TESLA_P4
    • NVIDIA_TESLA_P100
    • NVIDIA_TESLA_T4
    • NVIDIA_TESLA_V100

Per creare un acceleratorConfig valido, devi tenere conto di diverse limitazioni:

  1. Puoi utilizzare solo un determinato numero di GPU nella tua configurazione. Ad esempio, puoi collegare 2 o 4 NVIDIA Tesla T4, ma non 3. Per sapere quali conteggi sono validi per ogni tipo di GPU, consulta la tabella di compatibilità di seguito.

  2. Devi assicurarti che ciascuna delle configurazioni GPU fornisca CPU e memoria virtuali sufficienti per il tipo di macchina a cui la colleghi. Ad esempio, se utilizzi n1-standard-32 per i tuoi worker, ogni worker avrà 32 CPU virtuali e 120 GB di memoria. Poiché ogni NVIDIA Tesla V100 può fornire fino a 12 CPU virtuali e 76 GB di memoria, devi collegarne almeno 4 a ogni worker n1-standard-32 per supportarne i requisiti. (2 GPU forniscono risorse insufficienti e non è possibile specificare 3 GPU).

    Consulta l'elenco dei tipi di macchine per AI Platform Training e il confronto delle GPU per i carichi di lavoro di calcolo per determinare queste compatibilità oppure fai riferimento alla tabella di compatibilità riportata di seguito.

    Tieni presente le seguenti limitazioni aggiuntive sulle risorse GPU per AI Platform Training in casi specifici:

    • Una configurazione con 4 GPU NVIDIA Tesla P100 supporta solo fino a 64 CPU virtuali e fino a 208 GB di memoria in tutte le regioni e le zone.

  3. Devi inviare il job di addestramento a una regione che supporta la configurazione GPU. Scopri di più sul supporto per regione di seguito.

La tabella seguente fornisce un riferimento rapido del numero di acceleratori di ciascun tipo che puoi collegare a ciascun tipo di macchina Compute Engine:

Numeri validi di GPU per ciascun tipo di macchina
Tipo di macchina NVIDIA A100 NVIDIA Tesla K80 NVIDIA Tesla P4 NVIDIA Tesla P100 NVIDIA Tesla T4 NVIDIA Tesla V100
n1-standard-4 1, 2, 4, 8 1, 2, 4 1, 2, 4 1, 2, 4 1, 2, 4, 8
n1-standard-8 1, 2, 4, 8 1, 2, 4 1, 2, 4 1, 2, 4 1, 2, 4, 8
n1-standard-16 2, 4, 8 1, 2, 4 1, 2, 4 1, 2, 4 2, 4, 8
n1-standard-32 4, 8 2, 4 2, 4 2, 4 4, 8
n1-standard-64 4 4 8
n1-standard-96 4 4 8
n1-highmem-2 1, 2, 4, 8 1, 2, 4 1, 2, 4 1, 2, 4 1, 2, 4, 8
n1-highmem-4 1, 2, 4, 8 1, 2, 4 1, 2, 4 1, 2, 4 1, 2, 4, 8
n1-highmem-8 1, 2, 4, 8 1, 2, 4 1, 2, 4 1, 2, 4 1, 2, 4, 8
n1-highmem-16 2, 4, 8 1, 2, 4 1, 2, 4 1, 2, 4 2, 4, 8
n1-highmem-32 4, 8 2, 4 2, 4 2, 4 4, 8
n1-highmem-64 4 4 8
n1-highmem-96 4 4 8
n1-highcpu-16 2, 4, 8 1, 2, 4 1, 2, 4 1, 2, 4 2, 4, 8
n1-highcpu-32 4, 8 2, 4 2, 4 2, 4 4, 8
n1-highcpu-64 8 4 4 4 8
n1-highcpu-96 4 4 8
a2-highgpu-1g 1
a2-highgpu-2g 2
a2-highgpu-4g 4
a2-highgpu-8g 8
a2-megagpu-16g 16

Di seguito è riportato un esempio di invio di un job utilizzando tipi di macchine di Compute Engine con GPU collegate.

Tipi di macchina con GPU incluse

In alternativa, invece di utilizzare acceleratorConfig, puoi selezionare un tipo di macchina legacy che includa GPU:

  • Imposta il livello di scalabilità su CUSTOM.
  • Configura il tuo worker master e qualsiasi altro tipo di attività (worker, server dei parametri o valutatore) che vuoi accelerare per l'utilizzo di uno dei seguenti tipi di macchine abilitate per GPU, in base al numero di GPU e al tipo di acceleratore richiesto per l'attività:
    • standard_gpu: una singola GPU
    • complex_model_m_gpu: quattro GPU
    • complex_model_l_gpu: otto GPU
    • standard_p100: una singola GPU NVIDIA Tesla P100
    • complex_model_m_p100: quattro GPU NVIDIA Tesla P100
    • standard_v100: una singola GPU NVIDIA Tesla V100
    • large_model_v100: una singola GPU NVIDIA Tesla V100
    • complex_model_m_v100: quattro GPU NVIDIA Tesla V100
    • complex_model_l_v100: otto GPU NVIDIA Tesla V100

Di seguito è riportato un esempio di invio di un job con tipi di macchine abilitate per GPU utilizzando il comando gcloud.

Scopri di più sui tipi di macchine per AI Platform Training.

Regioni che supportano le GPU

Devi eseguire il job in una regione che supporta le GPU. Le seguenti regioni forniscono attualmente accesso alle GPU:

  • us-west1
  • us-west2
  • us-central1
  • us-east1
  • us-east4
  • northamerica-northeast1
  • southamerica-east1
  • europe-west1
  • europe-west2
  • europe-west4
  • asia-south1
  • asia-southeast1
  • asia-east1
  • asia-northeast1
  • asia-northeast3
  • australia-southeast1

Inoltre, alcune di queste regioni forniscono l'accesso solo a determinati tipi di GPU. Per comprendere appieno le regioni disponibili per i servizi di AI Platform Training, inclusi l'addestramento di modelli e la previsione online/batch, leggi la guida alle regioni.

Se il job di addestramento utilizza più tipi di GPU, devono essere tutti disponibili in un'unica zona nella tua regione. Ad esempio, non puoi eseguire un job in us-central1 con un master worker che utilizzano GPU NVIDIA Tesla T4, server dei parametri che utilizzano GPU NVIDIA Tesla K80 e worker che utilizzano GPU NVIDIA Tesla P100. Sebbene tutte queste GPU siano disponibili per i job di addestramento in us-central1, nessuna singola zona in quella regione fornisce tutti e tre i tipi di GPU. Per saperne di più sulla disponibilità delle zone delle GPU, consulta Confronto tra GPU per carichi di lavoro di calcolo.

Invio del job di addestramento in corso...

Puoi inviare il job di addestramento utilizzando il comando gcloud ai-platform jobs submit training.

  1. Definisci un file config.yaml che descriva le opzioni GPU desiderate. La struttura del file YAML rappresenta la risorsa job. Di seguito sono riportati due esempi di file config.yaml.

    Il primo esempio mostra un file di configurazione per un job di addestramento che utilizza tipi di macchine Compute Engine, alcuni dei quali con GPU collegate:

    trainingInput:
  scaleTier: CUSTOM
  # Configure a master worker with 4 T4 GPUs
  masterType: n1-highcpu-16
  masterConfig:
    acceleratorConfig:
      count: 4
      type: NVIDIA_TESLA_T4
  # Configure 9 workers, each with 4 T4 GPUs
  workerCount: 9
  workerType: n1-highcpu-16
  workerConfig:
    acceleratorConfig:
      count: 4
      type: NVIDIA_TESLA_T4
  # Configure 3 parameter servers with no GPUs
  parameterServerCount: 3
  parameterServerType: n1-highmem-8

    L'esempio successivo mostra un file di configurazione per un job con una configurazione simile a quella riportata sopra. Tuttavia, questa configurazione utilizza tipi di macchine legacy che includono GPU, invece di collegare GPU con un elemento acceleratorConfig:

    trainingInput:
  scaleTier: CUSTOM
  # Configure a master worker with 4 GPUs
  masterType: complex_model_m_gpu
  # Configure 9 workers, each with 4 GPUs
  workerCount: 9
  workerType: complex_model_m_gpu
  # Configure 3 parameter servers with no GPUs
  parameterServerCount: 3
  parameterServerType: large_model

  2. Usa il comando gcloud per inviare il job, incluso un argomento --config che rimanda al tuo file config.yaml. Nell'esempio seguente si presuppone che tu abbia configurato le variabili di ambiente, indicate dal segno $ seguito da lettere maiuscole, per i valori di alcuni argomenti:

    gcloud ai-platform jobs submit training $JOB_NAME \
        --package-path $APP_PACKAGE_PATH \
        --module-name $MAIN_APP_MODULE \
        --job-dir $JOB_DIR \
        --region us-central1 \
        --config config.yaml \
        -- \
        --user_arg_1 value_1 \
         ...
        --user_arg_n value_n

In alternativa, puoi specificare i dettagli di configurazione del cluster con flag della riga di comando, anziché in un file di configurazione. Scopri di più su come utilizzare questi flag.

L'esempio seguente mostra come inviare un job con la stessa configurazione del primo esempio (utilizzando tipi di macchine Compute Engine con GPU collegate), ma senza utilizzare un file config.yaml:

gcloud ai-platform jobs submit training $JOB_NAME \
        --package-path $APP_PACKAGE_PATH \
        --module-name $MAIN_APP_MODULE \
        --job-dir $JOB_DIR \
        --region us-central1 \
        --scale-tier custom \
        --master-machine-type n1-highcpu-16 \
        --master-accelerator count=4,type=nvidia-tesla-t4 \
        --worker-count 9 \
        --worker-machine-type n1-highcpu-16 \
        --worker-accelerator count=4,type=nvidia-tesla-t4 \
        --parameter-server-count 3 \
        --parameter-server-machine-type n1-highmem-8 \
        -- \
        --user_arg_1 value_1 \
         ...
        --user_arg_n value_n

Note

  • Se specifichi un'opzione sia nel file di configurazione (config.yaml) sia come flag della riga di comando, il valore nella riga di comando sostituisce il valore nel file di configurazione.
  • Il flag -- vuoto contrassegna la fine dei flag specifici di gcloud e l'inizio di USER_ARGS che vuoi passare all'applicazione.
  • I flag specifici dell'AI Platform Training, come --module-name, --runtime-version e --job-dir, devono precedere il flag -- vuoto. Il servizio AI Platform Training interpreta questi flag.
  • Il flag --job-dir, se specificato, deve precedere il flag -- vuoto, perché AI Platform Training utilizza --job-dir per convalidare il percorso.
  • La tua applicazione deve gestire anche il flag --job-dir, se specificato. Anche se il flag precede il carattere -- vuoto, --job-dir viene passato all'applicazione anche sotto forma di flag della riga di comando.
  • Puoi definire tutti gli elementi USER_ARGS che ti servono. AI Platform Training passa --user_first_arg, --user_second_arg e così via all'applicazione.

Per ulteriori dettagli sulle opzioni di invio dei job, consulta la guida per l'avvio di un job di addestramento.

Regolazione del codice di addestramento per l'utilizzo delle GPU

Se utilizzi Keras o Estimator per il job di addestramento TensorFlow e vuoi eseguire l'addestramento utilizzando una singola VM con una GPU, non devi personalizzare il codice per la GPU.

Se il cluster di addestramento contiene più GPU, utilizza l'API tf.distribute.Strategy nel codice di addestramento:

Per personalizzare il modo in cui TensorFlow assegna operazioni specifiche alle GPU, consulta la guida di TensorFlow all'utilizzo delle GPU. In questo caso, potrebbe anche essere utile scoprire in che modo AI Platform Training imposta la variabile di ambiente TF_CONFIG su ogni VM.

Stringhe relative ai dispositivi GPU

La singola GPU di una macchina standard_gpu è identificata come "/gpu:0". Le macchine con più GPU utilizzano gli identificatori che iniziano con "/gpu:0", poi "/gpu:1" e così via. Ad esempio, le macchine complex_model_m_gpu hanno quattro GPU identificate da "/gpu:0" a "/gpu:3".

Pacchetti Python su macchine abilitate per GPU

Nelle macchine abilitate per GPU sono preinstallati tensorflow-gpu, il pacchetto TensorFlow Python con supporto per GPU. Consulta l'elenco delle versioni di runtime per un elenco di tutti i pacchetti preinstallati.

Eventi di manutenzione

Le VM abilitate per GPU che eseguono job di AI Platform Training sono soggette occasionalmente alla manutenzione dell'host Compute Engine. Le VM sono configurate per il riavvio automatico dopo questi eventi di manutenzione, ma potresti dover svolgere delle attività aggiuntive per garantire che il job sia resiliente a questi arresti. Configura la tua applicazione di addestramento per salvare regolarmente i checkpoint del modello (di solito lungo il percorso di Cloud Storage specificato tramite l'argomento --job-dir in gcloud ai-platform jobs submit training) e per ripristinare il checkpoint più recente nel caso in cui esista già un checkpoint.

Gli strumenti di stima TensorFlow implementano questa funzionalità per te, a condizione di specificare un valore model_dir. Gli strumenti di stima salvano regolarmente i checkpoint nell'model_dir e tentano di caricarli dal checkpoint più recente, in modo da non doverti preoccupare degli eventi di manutenzione sui worker GPU.

Se sei in fase di addestramento con Keras, utilizza il callback di ModelCheckpoint per salvare regolarmente l'avanzamento dell'addestramento. Se utilizzi tf.distribute.Strategy con Keras, le tue VM utilizzano i checkpoint per il ripristino automatico dai riavvii. In caso contrario, aggiungi una logica al codice di addestramento per verificare l'esistenza di un checkpoint recente e ripristinalo dal checkpoint, se esistente.

Per casi più avanzati, leggi la guida ai checkpoint di TensorFlow.

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