GPU मशीन सीखने की गति कैसे बढ़ाएं - नया ओपन सोर्स प्लेटफॉर्म पेश किया

एनवीडिया ने रैपिड्स ओपन सोर्स प्लेटफॉर्म पेश किया, जिसका मिशन GPU मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को गति देना है। हम उपकरण की विशेषताओं और इसके एनालॉग्स के बारे में बात करते हैं।


/ फोटो मार्टिन ब्रिगेडेन सी.सी.

तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण की समस्या

एनवीडिया की प्रौद्योगिकी सूची में CUDA समानांतर कंप्यूटिंग वास्तुकला शामिल है। इसका लक्ष्य सीपीयू के बजाय GPU कार्यों का हिस्सा स्थानांतरित करके कम्प्यूटेशन को गति देना है। कुछ मामलों में, यह आपको 18 बार अनुप्रयोगों और एल्गोरिदम के काम में तेजी लाने की अनुमति देता है ।

इस कारण से, इसने मशीन लर्निंग के क्षेत्र में व्यापक अनुप्रयोग पाया है। उदाहरण के लिए, फ्लोरिडा और उत्तरी कैरोलिना के विश्वविद्यालयों के शोधकर्ता क्वांटम सिमुलेशन के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क इंजन विकसित करने के लिए इसका उपयोग कर रहे हैं।

एमओ एल्गोरिदम को विकसित करने के लिए बड़ी संख्या में विभिन्न पुस्तकालयों का उपयोग किया जाता है। उनमें से कई पायथन में लिखे गए हैं । लेकिन उनमें से सभी CUDA के साथ काम करने का समर्थन नहीं करते हैं। मशीन लर्निंग स्किकिट-लर्न और पांडा के लिए पायथन उपकरण ऐसे उपकरणों के उदाहरण हैं। CUDA आर्किटेक्चर में Python कोड चलाने के लिए, शोधकर्ता अलग Numba या PyCUDA लाइब्रेरी का उपयोग करते हैं। इस मामले में, कुछ घटकों के कोड को मैन्युअल रूप से फिर से लिखना पड़ता है, जो कि मुश्किल है, क्योंकि आपको GPU के लिए प्रोग्रामिंग विशेषताओं को जानना आवश्यक है।

एनवीडिया समाधान

कोड पोर्टिंग को स्वचालित करने के प्रयास में, एनवीडिया ने नए खुले रैपिड्स प्लेटफॉर्म का अनावरण किया है। डेवलपर्स को विभिन्न पुस्तकालयों का सहारा लेने की आवश्यकता नहीं है: वे सिर्फ पायथन में कोड लिखते हैं, और रैपिड्स स्वचालित रूप से इसे GPU पर चलाने के लिए अनुकूलित करता है।

प्रक्रियाओं को मैप करने के लिए, रैपिड्स एक सामान्य डेटाबेस का उपयोग करता है, जो कि GPU की याद में निहित है। डेटा अपाचे एरो प्रारूप में संग्रहीत किया जाता है, जो सभी प्लेटफ़ॉर्म टूल के लिए सामान्य है। यह समाधान ग्राफिक्स और केंद्रीय प्रोसेसर दोनों का उपयोग करने वाले सिस्टम की तुलना में मशीन सीखने की प्रक्रिया को 50 गुना तेज करने में मदद करता है।

इसी समय, रैपिड्स प्लेटफ़ॉर्म पर उपकरण उपलब्ध हैं जिनकी सहायता से तंत्रिका नेटवर्क के साथ काम करने की पूरी प्रक्रिया को ग्राफिक चिप पर किया जा सकता है: डेटा तैयारी से लेकर परिणाम के आउटपुट तक।

GitHub Rapids रिपॉजिटरी में समाधानों की संख्या को सक्रिय रूप से फिर से भरना है। उदाहरण के लिए, एक तंत्रिका नेटवर्क के डेटा और प्रशिक्षण की तैयारी के लिए एक cuDF पुस्तकालय है, और cuML पुस्तकालय आपको CUDA के लिए प्रोग्रामिंग के विवरण में जाने के बिना मशीन लर्निंग एल्गोरिदम विकसित करने की अनुमति देता है।

प्लेटफॉर्म का विकास एनवीडिया करेगी। प्रोजेक्ट के निर्माता डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, ग्राफ़ विश्लेषण और रैपिड्स के लिए गहन सीखने के लिए उपकरण जोड़ने की योजना बनाते हैं। कार्यक्रम अपाचे स्पार्क ढांचे को भी एकीकृत करता है ।

वे मंच के बारे में क्या सोचते हैं

प्रौद्योगिकी समुदाय ने रैपिड्स की रिहाई का समर्थन किया, लेकिन इसके आगे के विकास ने विशेषज्ञों और उपयोगकर्ताओं से कई सवाल उठाए।

उदाहरण के लिए, सिस्को, डेल, नेटएप, लेनोवो और अन्य कंपनियों के प्रबंधकों ने नए समाधान के समर्थन में बात की। एनाकोंडा के सीईओ स्कॉट कॉलिसन ने कहा कि रैपिड्स जटिल एआई सिस्टम के प्रशिक्षण के लिए डेटा के संग्रह और तैयारी को सरल करेगा। अपाचे ऐरो और पांडा के निर्माता वेस मैककिनी उनसे सहमत हैं। उनके अनुसार, रैपिड्स सुविधाओं के निर्माण ( फीचर इंजीनियरिंग ) से संबंधित कार्यों में उत्पादकता में वृद्धि करेगा।


/ फोटो सैंडर वैन डेर वेलकम सीसी

हालाँकि, समुदाय की यह भी राय है कि रैपिड्स को वास्तव में ओपन सोर्स प्रोजेक्ट नहीं माना जा सकता है। सिस्टम केवल एनवीडिया कार्ड के साथ काम करता है, और नए ग्राहकों को आकर्षित करने के लिए प्लेटफ़ॉर्म की रिलीज़ एक मार्केटिंग चाल हो सकती है। कंपनी ने अभी तक यह निर्दिष्ट नहीं किया है कि मंच अन्य निर्माताओं के उपकरणों के साथ काम करेगा या नहीं।

जो पहले से ही रैपिड्स का उपयोग कर रहा है

आईबीएम ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम: पावरएआई, वॉटसन और आईबीएम क्लाउड के साथ काम करने के लिए प्लेटफॉर्म को लागू करने की योजना बनाई है। ओरेकल ने रैपिड्स के लिए समर्थन की भी घोषणा की - ओरेकल क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर पर उपलब्ध एक मंच।

एनवीडिया के नए उत्पाद का परीक्षण वॉलमार्ट और उबर द्वारा भी किया गया है। पहले रैपिड्स ने इन्वेंट्री प्रबंधन के लिए जिम्मेदार सिस्टम के एल्गोरिदम को बेहतर बनाने में मदद की । रिटेलर के प्रतिनिधियों के अनुसार, रैपिड्स ने मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की तैनाती को तेज किया है। उबेर के लिए, कंपनी मानवरहित वाहन प्रणालियों के विकास में रैपिड्स का उपयोग करती है।

वैकल्पिक समाधान

इतना ही नहीं एनवीडिया भी एमओ को गति देने के लिए एक मंच विकसित कर रहा है। उदाहरण के लिए, AMD ROCm (Radeon Open Compute) प्रोजेक्ट में शामिल है। यह GPU पर उच्च प्रदर्शन कंप्यूटिंग के लिए एक खुला मंच है।

आरओसीएम की एक विशेषता यह है कि यह प्रोग्रामिंग भाषा पर निर्भर नहीं करता है और लगभग किसी भी वीडियो कार्ड के साथ काम करने में सक्षम है। Nvidia कार्ड सहित। इसके लिए , HIP नामक एक विशेष C ++ बोली का उपयोग किया जाता है। यह CUDA अनुप्रयोगों के पोर्टेबल C ++ कोड में रूपांतरण को सरल करता है। कोड को विशेष रूप से हिपिफ़ सिस्टम द्वारा स्वचालित रूप से परिवर्तित किया जाता है।

इसी समय, आरओसीएम बड़ी संख्या में गणित त्वरण पुस्तकालयों का समर्थन करता है । उनमें से, बीएलएएस, एफएफटी, और टेंसर दृढ़ीकरण को प्रतिष्ठित किया जा सकता है।

आईटी उद्योग के विशेषज्ञ बताते हैं कि विषम और जीपीयू कंप्यूटिंग जैसे कि आरओसीएम और रैपिड्स को गति देने के लिए खुला स्रोत समाधान, डेवलपर्स को कंप्यूटिंग संसाधनों का अधिक कुशलता से उपयोग करने और उपलब्ध हार्डवेयर से अधिक प्रदर्शन प्राप्त करने का अवसर देता है।

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