Tại sao GPU cần thiết cho việc đào tạo các mô hình Deep Learning?

Hầu hết các bạn sẽ nghe thấy những điều thú vị xảy ra về deep learning. Bạn cũng sẽ nghe nói rằng Deep Learning đòi hỏi rất nhiều phần cứng. Tôi đã thấy mọi người đào tạo một mô hình deep learning đơn giản trong nhiều ngày trên máy tính laptop của họ (thường không có GPU) dẫn đến một ấn tượng rằng Deep Learning yêu cầu các hệ thống lớn để chạy thực thi.

Tuy nhiên, điều này chỉ đúng một phần và nó tạo ra một huyền thoại xung quanh việc deep learning tạo ra rào cản cho người mới bắt đầu. Nhiều người đã hỏi tôi rằng loại phần cứng nào sẽ tốt hơn cho việc deep learning. Với bài viết này, iRender hy vọng sẽ giúp bạn có được thông tin hữu ích nhất.

Khi tôi lần đầu tiên được biết đến deep learning, tôi đã nghĩ rằng deep learning cần nhất thiết phải có Datacenter lớn để chạy, và “các chuyên gia deep learning” sẽ ngồi trong phòng điều khiển của họ để vận hành các hệ thống này.

Tôi có suy nghĩ vậy là do mỗi cuốn sách mà tôi được giới thiệu hoặc mỗi bài nói chuyện mà tôi đã nghe, tác giả hoặc diễn giả luôn nói rằng deep learning đòi hỏi rất nhiều sức mạnh tính toán để chạy. Nhưng khi tôi xây dựng mô hình deep learning đầu tiên trêns ố lượng máy ít ỏi của mình, tôi cảm thấy nhẹ nhõm! Tôi không cần phải tiếp quản Google để trở thành một chuyên gia deep learning.

Đây là một quan niệm sai lầm phổ biến mà những ai mới bắt đầu tìm hiểu đi sâu vào deep learning. Mặc dù, sự thật là deep learning cần có phần cứng đáng kể để chạy hiệu quả, nhưng bạn không cần đến mức quá nhiều để thực hiện nhiệm vụ của mình. Bạn thậm chí có thể chạy các mô hình deep learning trên máy tính xách tay của bạn!

Câu trả lời rất đơn giản, deep learning là một thuật toán – một phần mềm xây dựng. Chúng tôi xác định một neural network nhân tạo bằng ngôn ngữ lập trình yêu thích của mình sau đó sẽ được chuyển đổi thành một tập lệnh chạy trên máy tính.

Một vài thành phần như là:

• Tiền xử lý đầu vào dữ liệu (Prepocessing input data)
• Đào tạo mô hình deep learning (Tranning deep learning model)
• Lưu trữ mô hình đào tạo deep learning
• Triển khai mô hình

Trong số này, đào tạo mô hình deep learning là nhiệm vụ chuyên sâu nhất. Hãy xem chi tiết tại sao lại như vậy.

Khi bạn đào tạo một mô hình deep learning, hai thao tác chính được thực hiện:

• Forward Pass
• Backward Pass

Trong forward pass, input được truyền qua neural network và sau khi xử lý input, output được tạo. Trong khi ở backward pass, chúng tôi cập nhật các trọng số của neural network trên cơ sở lỗi chúng tôi gặp phải ở forward pass.

Cả hai hoạt động này về cơ bản là nhân ma trận. Phép nhân ma trận đơn giản có thể được biểu diễn bằng hình ảnh bên dưới

Ở đây, chúng ta có thể thấy rằng mỗi phần tử trong một hàng của array đầu tiên được nhân với một cột của array thứ hai. Vì vậy, trong một neural network, chúng ta có thể coi array đầu tiên là input của neural network và array thứ hai có thể được coi là trọng số của network.

Chúng tôi đã thấy rằng phần tính toán chuyên sâu của neural network được tạo thành từ nhiều phép nhân ma trận. Vậy làm thế nào chúng ta có thể làm cho nó nhanh hơn?

Chúng ta chỉ đơn giản có thể làm điều này bằng cách thực hiện tất cả các hoạt động cùng một lúc thay vì thực hiện lần lượt từng thao tác. Đây là một lý do tại sao chúng ta sử dụng GPU (đơn vị xử lý đồ họa) thay vì CPU (đơn vị xử lý trung tâm) để đào tạo một neural network.

Điều này chứng mình rằng, sức mạnh GPU là rất cần thiết với đào tạo mô hình deep learning. Tuy nhiên, sức mạnh càng lớn thì cần đến lượng máy GPU càng nhiều và iRender ở đây để giúp giải quyết vấn đề đó, giảm tải cho máy tính của bạn bằng cách di chuyển mọi tác vụ Build & Train & Tune dự án AI/DeepLearning lên GPU Cloud của chúng tôi. Chỉ 5-10 click để bắt đầu sở hữu sức mạnh GPU Server của bạn ngay lập tức. Tìm kiếm tự do và niềm vui công việc với sức mạnh GPU Cloud trong chính máy tính cá nhân của bạn.

Nguồn từ tác giả: Faizan Shaikh