February 25, 2021 huyennt

Sử dụng GPU để đào tạo mô hình trong Deep Learning

Đơn vị xử lý đồ họa (GPU) có thể tăng tốc đáng kể quá trình đào tạo cho nhiều mô hình học sâu. Các mô hình đào tạo cho các công việc như: phân loại hình ảnh, phân tích video và xử lý ngôn ngữ liên quan đến các phép nhân ma trận chuyên sâu về máy tính và các hoạt động khác có thể tận dụng kiến trúc song song lớn của GPU.

Việc đào tạo một mô hình học sâu liên quan đến các tác vụ tính toán chuyên sâu trên bộ dữ liệu cực lớn có thể mất nhiều ngày để chạy trên bộ xử lý. Tuy nhiên, nếu bạn thiết kế chương trình của mình có thể giảm tải các tác vụ đó xuống một hoặc nhiều GPU, bạn có thể giảm thời gian đào tạo xuống hàng giờ thay vì ngày.

Tại sao GPU phù hợp cho Deep Learning?

GPU là viết tắt của cụm từ Graphics Processing Unit, nó còn được gọi là bộ xử lý đồ họa ra đời từ rất sớm vào những năm 1980 dưới dạng chip đồ họa. GPU được biết đến rộng rãi khi Nvidia ra mắt sản phầm đầu tiên của mình. Mục đích của GPU trước khi được sử dụng vào trong Deep Learning xuất hiện chủ yếu là để hỗ trợ CPU trong việc đảm nhiệm vụ tái tạo hình ảnh, làm tươi và vẽ lại khung hình cho các thiết bị hiển thị lên màn hình.

Để làm được điều này thì GPU có cấu tạo rất khác so với CPU:

  • Trong khi CPU có rất ít core (4-12 core) thì GPU có đến ngàn cores, nếu so sánh 1-1, mặc dù mỗi 1 core của GPU yếu hơn rất nhiều so với CPU nhưng đổi lại chúng có số lượng lớn gấp hơn rất nhiều lần. 
  • Băng thông của GPU lớn hơn nhiều so với CPU

Sở dĩ GPU có cấu tạo như vậy nhằm mục đích có thể xử lý song song trong đồ họa nhiều công việc được thực hiện cùng một lúc thay vì xếp hàng chờ.

Deep Learning chỉ được biết đến rộng rãi trong vài năm trở lại đây bởi lý do duy nhất đó là thời đại dữ liệu bùng nổ và bộ xử lý máy tính đã đủ mạnh. Bởi vì khi thực hiện training dữ liệu, mô hình Deep Learning thực hiện hàng triệu đến hàng trăm triệu các phép toán tích chập, tích vô hướng,… trên ma trận này đều có thể chạy song song được.

GPU chỉ thật sự phát huy sức mạnh tính toán song song của nó để có thể che đi độ trễ khi dữ liệu tính toán thật sự lớn, đối với những dữ liệu nhỏ, CPU thậm chí có thể tính nhanh hơn nhiều so với GPU nhờ vào các core mạnh mẽ của nó. Cho nên, việc kết hợp giữa CPU và GPU trong training mạng Deep Learning là sự lựa chọn hoàn hảo.

Lựa chọn GPU với những thông số nào?

Để có thể lựa chọn được GPU, chúng ta cần quan tâm đến những thông số nào?Thông số nào của GPU liên quan đến việc thực hiện các phép tính của Deep Learning bao gồm: 

  • Băng thông bộ nhớ (Memory bandwidth) – GPU xử lý nhiều tính toán song song bằng hàng ngàn lõi với băng thông lớn. Vì vậy, thống số này là thông số quan trọng nhất, liên quan đến khối lượng dữ liệu mà GPU xử lý được.
  • Sức mạnh tính toán (Processing power) – cho biết tốc độ xử lý của GPU. Thông số này được tính bằng số lõi CUDA nhân với tốc độ xung nhịp của từng lõi.

Kích thước VRAM (Video RAM size) – nếu bạn đang làm việc với các mô hình Computer Vision hay các mô hình có lượng dữ liệu lớn, thông số này sẽ ảnh hưởng đến hiệu năng tính toán của GPU.

Gợi ý GPU dành cho bạn

Đọc đến đây chắc bạn đã có thể (hoặc chưa thể) chọn cho mình một GPU phù hợp. Mặc dù vậy, dù biết tất cả các thông số kỹ thuật các loại card GPU trên thế giới cũng không tác dụng nếu như ngân sách chi trả của bạn còn hạn chế. Và bạn đừng lo lắng, iRender ở đây để giúp bạn giải quyết điều đó!

Chúng tôi chuyên cung cấp hiệu suất máy tính có cầu hình cao để giúp bạn tăng tốc quá trình training AI trở nên nhanh hơn và hiệu quả hơn bao giờ hết. Với cấu hình máy:

  • GPU: GTX 1080Ti 11GB vRAM.
  • GPU : RTX 2080Ti 11GB vRAM.
  • GPU : RTX 3080 10 GB vRAM.
  • GPU : RTX 3090 24 GB vRAM.

Để sử dụng nó chỉ với vài bước cơ bản, bạn cần đăng ký một tài khoản, sau đó là tiến hành chọn cấu hình phù hợp và truy cập online vào máy đã thuê để sử dụng thông qua ứng dụng remote desktop. Mọi thao tác đều làm online, chỉ cần ngồi nhà và điều khiển máy từ xa và có toàn quyền sử dụng nó như chính máy tính cá nhân của bạn. Còn chần chừ gì mà không click vào đây để đăng ký tài khoản ngay hôm nay để được trải nghiệm nó ngay bây giờ!

Nếu bạn cần trợ giúp, đội ngũ hỗ trợ kỹ thuật và tư vấn trực tiếp 24/7 của chúng tôi luôn sẵn sàng hỗ trợ bất cứ khi nào bạn cần. Mọi thông tin cần tư vấn – liên hệ qua hotline: 0916017116 của chúng tôi để được hỗ trợ trực tiếp.

Nguồn: tham khảo từ internet
, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,
Contact

INTEGRATIONS

Autodesk Maya
Autodesk 3DS Max
Blender
Cinema 4D
Houdini
Maxwell
Nvidia Iray
Lumion
KeyShot
UE4
Twinmotion
Redshift
Octane
And many more…

iRENDER TEAM

MONDAY – SUNDAY
9:00 AM – 8:00 PM
Hotline: 0962 868 890
Zalo: 0962 868 890
Skype: iRender Việt Nam
Email: support@irender.vn
CÔNG TY CỔ PHẦN CÔNG NGHỆ IRENDER VIỆT NAM
MST:0108787752
Office: 22 Thành Công, Ba Đình, Hà Nội.

Contact
0962868890 support@irender.net