Kif tuża l-GPUs NVIDIA għat-Taħriġ tal-AI

Kif tuża l-GPUs NVIDIA għat-Taħriġ tal-AI

Tweġiba qasira: Uża l-GPUs NVIDIA għat-taħriġ tal-AI billi l-ewwel tikkonferma li d-drajver u l-GPU huma viżibbli b'nvidia-smi , imbagħad tinstalla framework/CUDA stack kompatibbli u tħaddem test żgħir ta' "model + batch on cuda". Jekk issib li l-memorja ma tispiċċax, naqqas id-daqs tal-batch u uża preċiżjoni mħallta, waqt li timmonitorja l-użu, il-memorja, u t-temperaturi.

Punti ewlenin:

Verifiki bażi : Ibda b'nvidia-smi ; irranġa l-viżibilità tas-sewwieq qabel ma tinstalla l-frameworks.

Kompatibilità tal-munzell : Żomm il-verżjonijiet tad-drajver, tar-runtime CUDA, u tal-framework allinjati biex tevita ħsarat u installazzjonijiet fraġli.

Suċċess żgħir : Ikkonferma li pass wieħed 'il quddiem jaħdem fuq CUDA qabel ma żżid l-esperimenti.

Dixxiplina tal-VRAM : Ibbaża ruħek fuq preċiżjoni mħallta, akkumulazzjoni ta' gradjenti, u checkpointing biex taqbel ma' mudelli akbar.

Drawwa ta' monitoraġġ : Segwi l-użu, ix-xejriet tal-memorja, il-qawwa, u t-temperaturi sabiex tidentifika l-konġestjonijiet kmieni.

Artikoli li forsi tixtieq taqra wara dan:

🔗 Kif tibni aġent tal-AI
Iddisinja l-fluss tax-xogħol, l-għodod, il-memorja, u l-gwardji tas-sigurtà tal-aġent tiegħek.

🔗 Kif tuża mudelli tal-AI
Issettja ambjenti, ippakkja mudelli, u ibgħathom għall-produzzjoni b'mod affidabbli.

🔗 Kif tkejjel il-prestazzjoni tal-AI
Agħżel metriċi, wettaq evalwazzjonijiet, u segwi l-prestazzjoni maż-żmien.

🔗 Kif tawtomatizza l-kompiti bl-AI
Awtomatizza x-xogħol ripetittiv permezz ta' prompts, flussi tax-xogħol, u integrazzjonijiet.

1) L-istampa ġenerali - x'qed tagħmel meta "titħarreġ fuq il-GPU" 🧠⚡

Meta tħarreġ mudelli tal-AI, fil-biċċa l-kbira tkun qed tagħmel muntanja ta' matematika matriċi. Il-GPUs huma mibnija għal dak it-tip ta' xogħol parallel, għalhekk oqfsa bħal PyTorch, TensorFlow, u JAX jistgħu jħallu x-xogħol tqil fuq il-GPU. ( Dokumenti ta' PyTorch CUDA , Installazzjoni ta' TensorFlow (pip) , JAX Quickstart )

Fil-prattika, “l-użu tal-GPUs NVIDIA għat-taħriġ” ġeneralment ifisser:

  • Il-parametri tal-mudell tiegħek jgħixu (l-aktar) fil-GPU VRAM

  • Il-lottijiet tiegħek jiġu mċaqalqa mir-RAM għall-VRAM f'kull pass

  • Il-forward pass u l-backprop tiegħek jaħdmu fuq kernels CUDA ( Gwida għall-Ipprogrammar CUDA )

  • L-aġġornamenti tal-ottimizzatur tiegħek iseħħu fuq il-GPU (idealment)

  • Timmonitorja t-temperaturi, il-memorja, l-użu sabiex ma ssajjar xejn 🔥 ( dokumenti ta' NVIDIA nvidia-smi )

Jekk dan jidher ħafna, tinkwetax. Huwa l-aktar lista ta' kontroll u ftit drawwiet li tibni maż-żmien.

2) X'jagħmel verżjoni tajba ta' setup ta' taħriġ tal-AI tal-GPU NVIDIA 🤌

Din hija t-taqsima "tibnix dar fuq il-ġelatina". Setup tajjeb għal Kif tuża l-GPUs NVIDIA għat-Taħriġ tal-AI huwa wieħed li ma fihx ħafna drama. Drama baxxa tfisser stabbli. Stabbli tfisser veloċi. Veloċi tfisser... sew, veloċi 😄

Setup ta' taħriġ solidu ġeneralment ikollu:

U ħaġa oħra li n-nies jaqbżuha:

3) Tabella ta' Paragun - modi popolari biex titħarreġ bil-GPUs NVIDIA (b'xi karatteristiċi partikolari) 📊

Hawn taħt hawn skeda qasira dwar "liema waħda taqbel?". Il-prezzijiet huma approssimattivi (għax ir-realtà tvarja), u iva waħda minn dawn iċ-ċelloli hija daqsxejn imħawda, apposta.

Għodda / Approċċ L-aħjar għal Prezz Għaliex jaħdem (l-aktar)
PyTorch (vanilla) PyTorch il-biċċa l-kbira tan-nies, il-biċċa l-kbira tal-proġetti B'xejn Flessibbli, ekosistema enormi, debugging faċli - kulħadd għandu wkoll l-opinjonijiet tiegħu
Dokumenti dwar PyTorch Lightning timijiet, taħriġ strutturat B'xejn Inaqqas il-boilerplate, loops aktar nodfa; xi kultant iħoss bħal "maġija", sakemm ma jibqax hekk
Trasformaturi tal-Wiċċ li Jgħannqu + Trejner Dokumenti tat- Irfinar tal-NLP + LLM B'xejn Taħriġ bil-batteriji inklużi, defaults tajbin ħafna, rebħiet malajr 👍
Aċċelera Aċċelera d-dokumenti multi-GPU mingħajr uġigħ B'xejn Jagħmel id-DDP inqas tedjanti, tajjeb biex jiżdied mingħajr ma terġa' tikteb kollox
DeepSpeed ​​ZeRO mudelli kbar, tricks tal-memorja B'xejn ZeRO, offload, skaljar - jista' jkun ikkumplikat imma sodisfaċenti meta tikklikkja
TensorFlow + Keras TF pipelines tal-produzzjoni B'xejn Għodda b'saħħitha, storja tajba ta' skjerament; xi nies iħobbuha, oħrajn bil-kwiet le
JAX + Flax JAX Quickstart / Dokumenti ta' Flax dilettanti tar-riċerka + veloċità B'xejn Il-kumpilazzjoni XLA tista' tkun veloċi b'mod esaġerat, iżda d-debugging jista' jħossu... astratt
NVIDIA NeMo Ħarsa ġenerali lejn NeMo flussi tax-xogħol tad-diskors + LLM B'xejn Munzell ottimizzat għall-NVIDIA, riċetti tajbin - tħossok qisek qed issajjar b'forn sofistikat 🍳
Ħarsa ġenerali lejn il- Toolkit ta' Docker + NVIDIA Container Toolkit ambjenti riproduċibbli B'xejn “Jaħdem fuq il-magna tiegħi” isir “jaħdem fuq il-magni tagħna” (l-aktar, għal darb'oħra)

4) L-ewwel pass - ikkonferma li l-GPU tiegħek qed tidher sew 🕵️♂️

Qabel ma tinstalla tużżana affarijiet, ivverifika l-affarijiet bażiċi.

Affarijiet li trid li jkunu veri:

  • Il-magna tara l-GPU

  • Is-sewwieq NVIDIA huwa installat b'mod korrett

  • Il-GPU mhix imwaħħla tagħmel xi ħaġa oħra

  • Tista' tistaqsiha b'mod affidabbli

Il-verifika klassika hija:

Dak li qed tfittex:

Jekk nvidia-smi ma jirnexxix, waqqaf hemm. Tinstallax frameworks s'issa. Huwa bħal li tipprova taħmi l-ħobż meta l-forn tiegħek mhux imdaħħal. ( NVIDIA System Management Interface (NVSMI) )

Nota żgħira dwar il-bniedem: xi kultant nvidia-smi jaħdem imma t-taħriġ tiegħek xorta jfalli għax ir-runtime CUDA użat mill-framework tiegħek ma jaqbilx mal-aspettattivi tas-sewwieq. Mhux qed tkun stupidu int. Hekk... sempliċement inhi s-sitwazzjoni 😭 ( Ibda PyTorch (selettur CUDA) , Installazzjoni ta' TensorFlow (pip) )

5) Ibni l-istack tas-softwer - id-drivers, CUDA, cuDNN, u ż-“żifna tal-kompatibbiltà” 💃

Hawnhekk in-nies jitilfu s-sigħat. Is-sigriet hu: agħżel triq u żomm magħha .

Għażla A: CUDA f'pakkett ta' qafas (spiss l-aktar faċli)

Ħafna builds ta' PyTorch jiġu bir-runtime CUDA tagħhom stess, jiġifieri m'għandekx bżonn toolkit CUDA sħiħ installat fis-sistema kollha. Ġeneralment ikollok bżonn biss sewwieq NVIDIA kompatibbli. ( Ibda PyTorch (selettur CUDA) , Verżjonijiet Preċedenti ta' PyTorch (roti CUDA) )

Vantaġġi:

  • Inqas partijiet li jiċċaqalqu

  • Installazzjonijiet aktar faċli

  • Aktar riproduċibbli għal kull ambjent

Żvantaġġi:

  • Jekk tħallat ambjenti b'mod każwali, tista' titħawwad

Għażla B: Toolkit tas-Sistema CUDA (aktar kontroll)

Tinstalla s-sett ta' għodod CUDA fuq is-sistema u tallinja kollox magħha. ( Dokumenti tas-CUDA Toolkit )

Vantaġġi:

  • Aktar kontroll għal bini apposta, xi għodda speċjali

  • Utli għall-kumpilazzjoni ta' ċerti operazzjonijiet

Żvantaġġi:

  • Aktar modi kif tqabbel il-verżjonijiet u tibki bil-kwiet

cuDNN u NCCL, f'termini umani

Jekk tagħmel taħriġ b'ħafna GPUs, NCCL huwa l-aqwa ħabib tiegħek - u, xi kultant, ir-roommate tiegħek li jkun temperamentali. ( Ħarsa ġenerali lejn NCCL )

6) L-ewwel ġirja ta' taħriġ tal-GPU tiegħek (eżempju ta' mentalità PyTorch) ✅🔥

Biex issegwi Kif tuża l-GPUs NVIDIA għat-Taħriġ tal-AI , m'għandekx bżonn proġett kbir l-ewwel. Għandek bżonn suċċess żgħir.

Ideat ewlenin:

  • Sejbien ta' apparat

  • Mexxi l-mudell għall-GPU

  • Mexxi t-tensuri għall-GPU

  • Ikkonferma li l-pass 'il quddiem jimxi hemm ( dokumenti ta' PyTorch CUDA )

Affarijiet li dejjem nivverifika kmieni kemm għandi bżonnhom:

Komuni "għaliex huwa bil-mod?" sibt

  • Id-dataloader tiegħek huwa bil-mod wisq (il-GPU qed tistenna wieqaf) ( Gwida għall-Irfinar tal-Prestazzjoni ta' PyTorch )

  • Insejt li ċċaqlaq id-dejta għall-GPU (ups)

  • Id-daqs tal-lott huwa żgħir (il-GPU mhux utilizzat biżżejjed)

  • Qed tagħmel preproċessar tqil tas-CPU fil-pass tat-taħriġ

Ukoll, iva, il-GPU tiegħek spiss tidher "mhux daqshekk okkupata" jekk l-ostaklu jkun id-dejta. Huwa bħal li tikri sewwieq ta' karozzi tat-tlielaq imbagħad iġġiegħlu jistenna għall-fjuwil f'kull dawra.

7) Il-logħba VRAM - daqs tal-lott, preċiżjoni mħallta, u li ma tisplodix 💥🧳

Il-biċċa l-kbira tal-problemi prattiċi tat-taħriġ jinżlu għall-memorja. Jekk titgħallem ħila waħda, tgħallem il-ġestjoni tal-VRAM.

Modi veloċi biex tnaqqas l-użu tal-memorja

Il-mument ta' "għaliex il-VRAM għadha mimlija wara li nieqaf?"

Il-frameworks spiss jaħżnu l-memorja fil-cache għall-prestazzjoni. Dan huwa normali. Jidher tal-biża' imma mhux dejjem ikun tnixxija. Titgħallem taqra l-mudelli. ( Semantika PyTorch CUDA: allokatur tal-caching )

Drawwa prattika:

8) Agħmel il-GPU taħdem tassew - irfinar tal-prestazzjoni li jiswa l-ħin tiegħek 🏎️

Li ġġib it-“taħriġ tal-GPU jaħdem” huwa l-ewwel pass. Li ġġibu malajr huwa t-tieni pass.

Ottimizzazzjonijiet ta' impatt għoli

L-aktar konġestjoni injorata

Il-pipeline tal-ħażna u l-preproċessar tiegħek. Jekk is-sett tad-dejta tiegħek huwa enormi u maħżun fuq diska bil-mod, il-GPU tiegħek isir heater tal-ispazju għali. Heater tal-ispazju avvanzat ħafna u tleqq ħafna.

Ukoll, konfessjoni żgħira: “ottimizzajt” mudell għal siegħa biss biex indunajt li l-logging kien il-konġestjoni. Li tipprintja wisq jista’ jnaqqas it-taħriġ. Iva, jista’.

9) Taħriġ b'ħafna GPUs - DDP, NCCL, u skalar mingħajr kaos 🧩🤝

Ladarba tkun trid aktar veloċità jew mudelli akbar, trid tuża aktar GPUs. Hawnhekk fejn l-affarijiet jibdew isiru aktar interessanti.

Approċċi komuni

  • Dejta Parallela (DDP)

    • Aqsam lottijiet bejn il-GPUs, sinkronizza l-gradjenti

    • Normalment l-għażla "tajba" awtomatika ( dokumenti ta' PyTorch DDP )

  • Mudell Parallel / Tensor Parallel

    • Aqsam il-mudell bejn il-GPUs (għal mudelli kbar ħafna)

  • Pajpijiet Paralleli

    • Aqsam is-saffi tal-mudell fi stadji (bħal linja ta' assemblaġġ, iżda għal tensuri)

Jekk qed tibda, it-taħriġ fl-istil DDP huwa l-aħjar għażla. ( Tutorja PyTorch DDP )

Pariri prattiċi dwar ħafna GPUs

  • Kun żgur li l-GPUs huma kapaċi bl-istess mod (it-taħlit jista' jikkawża konġestjoni)

  • Interkonnessjoni tal-għassa: NVLink vs PCIe huma importanti għal tagħbijiet tax-xogħol b'ħafna sinkronizzazzjoni ( ħarsa ġenerali lejn NVIDIA NVLink , dokumenti ta' NVIDIA NVLink )

  • Żomm id-daqsijiet tal-lott għal kull GPU bilanċjati

  • Tinjorax is-CPU u l-ħażna - il-multi-GPU jista' jamplifika l-konġestjonijiet tad-dejta

U iva, l-iżbalji tal-NCCL jistgħu jħossuhom bħal enigma mgeżwra f’misteru mdawwar f’“għaliex issa”. M’intix misħut. Probabbilment. ( Ħarsa ġenerali lejn l-NCCL )

10) Monitoraġġ u profiling - l-affarijiet mhux attraenti li jiffrankawlek sigħat 📈🧯

M'għandekx bżonn dashboards sofistikati biex tibda. Trid tinnota meta xi ħaġa tkun barra minn postu.

Sinjali ewlenin li għandek toqgħod attent għalihom

  • L-użu tal-GPU : huwa konsistentement għoli jew qawwi?

  • Użu tal-memorja : stabbli, tiela', jew stramb?

  • Konsum ta' enerġija : baxx b'mod mhux tas-soltu jista' jfisser użu insuffiċjenti

  • Temps : temperaturi għoljin sostnuti jistgħu jnaqqsu l-prestazzjoni

  • Użu tas-CPU : il-problemi tal-pipeline tad-dejta jidhru hawn ( Gwida għall-Irfinar tal-Prestazzjoni ta' PyTorch )

Mentalità ta' profiling (verżjoni sempliċi)

  • Jekk il-GPU juża ftit - konnessjoni mad-dejta jew mas-CPU

  • Jekk il-GPU hija għolja iżda bil-mod - ineffiċjenza tal-kernel, preċiżjoni, jew arkitettura tal-mudell

  • Jekk il-veloċità tat-taħriġ tinżel b'mod każwali - throttling termali, proċessi fl-isfond, problemi fl-I/O

Naf, il-monitoraġġ jinstema' mhux divertenti. Imma huwa bħall-użu tal-ħajta dentali. Tedjanti, imbagħad f'daqqa waħda ħajtek titjieb.

11) Issolvi l-problemi - is-suspettati tas-soltu (u dawk inqas tas-soltu) 🧰😵💫

Din it-taqsima hija bażikament: “l-istess ħames kwistjonijiet, għal dejjem.”

Kwistjoni: CUDA bla memorja

Tiswijiet:

Kwistjoni: It-taħriġ jaħdem fuq is-CPU aċċidentalment

Tiswijiet:

  • kun żgur li l-mudell ġie trasferit għal cuda

  • żgura li t-tensors jiġu trasferiti għal cuda

  • Iċċekkja l-konfigurazzjoni tal-apparat tal-qafas ( dokumenti ta' PyTorch CUDA )

Kwistjoni: Ħabtiet strambi jew aċċess illegali għall-memorja

Tiswijiet:

Kwistjoni: Aktar bil-mod milli mistenni

Tiswijiet:

Kwistjoni: Il-Multi-GPU tiddaħħal

Tiswijiet:

Nota żgħira ta' kif wieħed imur lura: xi kultant is-soluzzjoni hija litteralment li wieħed jerġa' jibda. Iħossu iblah. Jaħdem. Il-kompjuters huma hekk.

12) L-ispiża u l-prattiċità - l-għażla tal-GPU NVIDIA t-tajba u s-setup mingħajr ma taħseb iżżejjed 💸🧠

Mhux kull proġett jeħtieġ l-akbar GPU. Kultant ikollok bżonn biżżejjed GPU.

Jekk qed tirfina mudelli medji

Jekk qed tħarreġ mudelli akbar mill-bidu

Jekk qed tagħmel esperimentazzjoni

  • Trid iterazzjoni mgħaġġla

  • Tonfoqx flusek kollha fuq il-GPU u mbagħad titlef il-ħażna u r-RAM

  • Sistema bbilanċjata tegħleb waħda żbilanċjata (ħafna drabi)

U fil-verità, tista' taħli ġimgħat sħaħ tfittex għażliet ta' ħardwer "perfetti". Ibni xi ħaġa li taħdem, kejjel, imbagħad aġġusta. L-għadu veru huwa li ma jkollokx feedback loop.

Noti tal-għeluq - Kif tuża l-GPUs NVIDIA għat-Taħriġ tal-AI mingħajr ma titlef moħħok 😌✅

Jekk ma tieħu xejn aktar minn din il-gwida dwar Kif tuża l-GPUs NVIDIA għat-Taħriġ tal-AI , ħu dan:

It-taħriġ fuq il-GPUs NVIDIA huwa wieħed minn dawk il-ħiliet li jħossu intimidanti, imbagħad f'daqqa waħda jsir... normali. Bħal meta titgħallem issuq. Għall-ewwel kollox ikun storbjuż u konfuż u taqbad l-istering wisq iebes. Imbagħad ġurnata minnhom tkun qed issuq bil-karozza, tixrob kafè, u tirranġa problema tad-daqs tal-lott bħallikieku mhix xi ħaġa kbira ☕😄

Mistoqsijiet Frekwenti

Xi tfisser li tħarreġ mudell tal-AI fuq GPU NVIDIA

It-taħriġ fuq GPU NVIDIA jfisser li l-parametri tal-mudell tiegħek u l-lottijiet tat-taħriġ jgħixu fil-GPU VRAM, u l-matematika tqila (forward pass, backprop, passi tal-ottimizzatur) tiġi eżegwita permezz tal-kernels CUDA. Fil-prattika, dan ħafna drabi jinżel għal li jiġi żgurat li l-mudell u t-tensors joqogħdu fuq cuda , imbagħad li wieħed iżomm għajnejh fuq il-memorja, l-użu, u t-temperaturi sabiex it-throughput jibqa' konsistenti.

Kif tikkonferma li GPU NVIDIA qed taħdem qabel ma tinstalla xi ħaġa oħra

Ibda b'nvidia -smi . Għandha turi l-isem tal-GPU, il-verżjoni tas-sewwieq, l-użu attwali tal-memorja, u kwalunkwe proċess li jkun qed jaħdem. Jekk nvidia-smi tfalli, stenna bil-mod PyTorch/TensorFlow/JAX - irranġa l-viżibilità tas-sewwieq l-ewwel. Hija l-linja bażi ta' kontroll "il-forn hu pplaggjat" għat-taħriġ tal-GPU.

L-għażla bejn is-sistema CUDA u s-CUDA inkluża ma' PyTorch

Approċċ komuni huwa l-użu ta' CUDA f'pakkett ta' framework (bħal ħafna roti PyTorch) għax inaqqas il-partijiet li jiċċaqalqu - prinċipalment għandek bżonn sewwieq NVIDIA kompatibbli. L-installazzjoni tas-sett ta' għodod CUDA tas-sistema sħiħa toffri aktar kontroll (builds apposta, operazzjonijiet ta' kumpilazzjoni), iżda tintroduċi wkoll aktar opportunitajiet għal nuqqas ta' qbil fil-verżjonijiet u żbalji konfużi fir-runtime.

Għaliex it-taħriġ jista' jkun bil-mod anke b'NVIDIA GPU

Spiss, il-GPU ma tkunx tista' tuża l-input pipeline. Dataloaders li jieħdu dewmien, preproċessar tqil tas-CPU fil-pass tat-taħriġ, daqsijiet żgħar tal-lottijiet, jew ħażna bil-mod jistgħu kollha jġiegħlu GPU qawwija taġixxi bħal inattività. Iż-żieda tal-ħaddiema tad-dataloader, l-attivazzjoni tal-memorja mwaħħla, iż-żieda tal-prefetching, u t-tqattigħ tal-logging huma l-ewwel passi komuni qabel ma titqiegħed it-tort fuq il-mudell.

Kif tevita l-iżbalji ta' "CUDA barra mill-memorja" waqt it-taħriġ tal-GPU NVIDIA

Il-biċċa l-kbira tat-tiswijiet huma tattiċi tal-VRAM: naqqas id-daqs tal-lott, ippermetti preċiżjoni mħallta (FP16/BF16), uża l-akkumulazzjoni tal-gradjent, qassar it-tul tas-sekwenza/id-daqs tal-wiċċ tar-raba', jew uża checkpointing tal-attivazzjoni. Iċċekkja wkoll għal proċessi oħra tal-GPU li jikkunsmaw il-memorja. Xi prova u żball hija normali - il-ibbaġitjar tal-VRAM isir drawwa ewlenija fit-taħriġ prattiku tal-GPU.

Għaliex il-VRAM xorta tista' tidher mimlija wara li jintemm skript ta' taħriġ

Il-frameworks spiss jaħżnu l-memorja tal-GPU fil-cache għall-veloċità, għalhekk il-memorja riżervata tista' tibqa' għolja anke meta l-memorja allokata tonqos. Jista' jixbah tnixxija, iżda ta' spiss ikun l-allokatur tal-caching li qed jaġixxi kif iddisinjat. Id-drawwa prattika hija li jiġi traċċat il-mudell maż-żmien u jitqabbel "allokat vs riżervat" aktar milli jiġi ffissat fuq snapshot allarmanti wieħed.

Kif tikkonferma li mudell mhux qed jitħarreġ bil-kwiet fuq is-CPU

Verifika tas-sanità kmieni: ikkonferma li torch.cuda.is_available() tirritorna True , ivverifika li next(model.parameters()).device turi cuda , u mexxi pass wieħed 'il quddiem mingħajr żbalji. Jekk il-prestazzjoni tħossha suspettużjament bil-mod, ikkonferma wkoll li l-lottijiet tiegħek qed jiġu mċaqalqa għall-GPU. Huwa komuni li ċċaqlaq il-mudell u aċċidentalment tħalli d-dejta warajk.

L-aktar triq sempliċi għat-taħriġ b'ħafna GPUs

Data Parallel (taħriġ stil DDP) ħafna drabi huwa l-aħjar l-ewwel pass: aqsam lottijiet bejn il-GPUs u sinkronizza l-gradjenti. Għodod bħal Accelerate jistgħu jagħmlu l-multi-GPU inqas diffiċli mingħajr kitba mill-ġdid sħiħa. Stenna varjabbli żejda - komunikazzjoni NCCL, differenzi fl-interkonnessjoni (NVLink vs PCIe), u konġestjonijiet tad-dejta amplifikati - għalhekk l-iskalar gradwali wara ġirja solida ta' GPU waħda għandu t-tendenza li jmur aħjar.

X'għandek timmonitorja waqt it-taħriġ tal-GPU NVIDIA biex taqbad il-problemi kmieni

Oqgħod attent għall-użu tal-GPU, l-użu tal-memorja (stabbli vs tiela'), il-konsum tal-enerġija, u t-temperaturi - it-throttling jista' jnaqqas il-veloċità bil-kwiet. Żomm għajnejk fuq l-użu tas-CPU wkoll, peress li l-problemi tal-pipeline tad-dejta ħafna drabi jidhru hemm l-ewwel. Jekk l-użu huwa qawwi jew baxx, issuspetta I/O jew dataloaders; jekk huwa għoli iżda l-ħin tal-pass għadu bil-mod, ipprofila l-kernels, il-mod ta' preċiżjoni, u t-tqassim tal-ħin tal-pass.

Referenzi

  1. NVIDIA - NVIDIA nvidia-smi - docs.nvidia.com

  2. NVIDIA - Interfaċċja tal-Ġestjoni tas-Sistema NVIDIA (NVSMI) - developer.nvidia.com

  3. NVIDIA - Ħarsa ġenerali lejn NVIDIA NVLink - nvidia.com

  4. PyTorch - Ibda bl-użu ta' PyTorch (selettur CUDA) - pytorch.org

  5. PyTorch - Dokumenti ta' PyTorch CUDA - docs.pytorch.org

  6. TensorFlow - Installazzjoni ta' TensorFlow (pip) - tensorflow.org

  7. JAX - Bidu Mgħaġġel tal-JAX - docs.jax.dev

  8. Wiċċ li Jgħanniq - Dokumenti tat-Trejner - huggingface.co

  9. Lightning AI - Dokumenti dwar Lightning - lightning.ai

  10. DeepSpeed ​​- Dokumenti ta' ZeRO - deepspeed.readthedocs.io

  11. Riċerka tal-Microsoft - Riċerka tal-Microsoft: ZeRO/DeepSpeed ​​- microsoft.com

  12. Forums PyTorch - Forum PyTorch: iċċekkja l-mudell fuq CUDA - discuss.pytorch.org

Sib l-Aħħar AI fil-Ħanut Uffiċjali tal-Assistent tal-AI

Dwarna

Lura għall-blogg