Atlaisvinti mišrios tikslumo kompiuterijos galią: kaip sumažintas tikslumas revoliucionizuoja greitį, energiją ir mastelį šiuolaikinėse darbo krūvose
- Įvadas į mišrios tikslumo kompiuteriją
- Tikslumo lygių mokslas: nuo FP32 iki INT8
- Pagrindiniai pranašumai: greitis, energijos efektyvumas ir kaštų taupymas
- Programos AI, giliojo mokymosi ir mokslinės kompiuterijos srityse
- Įrenginių naujovės, leidžiančios mišrų tikslumą
- Iššūkiai ir kompromisai: tikslumas vs. našumas
- Geriausios praktikos diegiant mišraus tikslumo darbo eigas
- Ateities tendencijos ir tyrimų kryptys
- Šaltiniai ir nuorodos
Įvadas į mišrios tikslumo kompiuteriją
Mišrios tikslumo kompiuterija yra pažangi skaičiavimo strategija, kuri pasitelkia kelias skaičiuojamojo tikslumo formas – tokias kaip pusė, vieno ir dvigubo tikslumo – vienoje programoje ar darbo eigoje. Šis požiūris laimėjo didelį populiarumą didelio našumo kompiuterijoje (HPC), dirbtiniame intelekte (AI) ir mokslinėse simuliacijose dėl savo galimybių pagreitinti skaičiavimus ir sumažinti atminties naudojimą, nesumažinant tikslumo. Pasirinktinai taikydama mažesnio tikslumo formatus, kur viso tikslumo nereikia, mišri kompiuterija gali dramatiškai padidinti perdirbimo greitį ir energijos efektyvumą, ypač šiuolaikinėse aparatinėse architektūrose, optimizuotose tokioms operacijoms.
Mišrios tikslumo technikų priėmimą skatina besikeičiančios procesorių ir pagreitinimo įrenginių, tokių kaip GPU ir specializuoti AI lustai, galimybės, kurios dažnai užtikrina geresnį našumą mažesnio tikslumo aritmetikai. Pavyzdžiui, daugelis giliojo mokymosi modelių gali būti treniruojami ir numatyti naudojant 16 bitų plūduriuojančią kable (FP16) aritmetiką, o ne tradicinį 32 bitų (FP32), kas leidžia pasiekti greitesnį skaičiavimą ir sumažinti energijos suvartojimą. Tačiau kai kurie kritiniai skaičiavimai – tokie kaip gradientų kaupimas ar nuostolių skaičiavimas – vis dar gali reikalauti didesnio tikslumo, norint išlaikyti numerinę stabilumą ir modelio tikslumą. Šis pasirinktinio naudojimo tikslumas yra koordinuojamas per programinės įrangos sistemas ir aparatinę įrangą, leidžiančią sklandžiai integruoti į jau esamas darbo eigas.
Mišrios tikslumo kompiuterijos poveikis viršija AI, paveikdamas tokias sritis kaip skaitinė skysčių dinaminė teorija, orų modeliavimas ir kvantinė chemija, kur didelių masto simuliacijos mėgsta greičio ir tikslumo balansą. Kol tyrimai ir pramonė toliau stumia skaičiavimo našumo ribas, mišrios tikslumo kompiuterija yra pasiruošusi vaidinti esminį vaidmenį leidžiant efektyvesnius ir mastelio didinimo sprendimus NVIDIA, Intel.
Tikslumo lygių mokslas: nuo FP32 iki INT8
Mišrios tikslumo kompiuterija pasitelkia skirtingus skaičiavimo formatus – pirmiausia FP32 (vieno tikslumo plūduriuojanti kable), FP16 (pusė tikslumo), bfloat16 ir INT8 (8 bitų sveikasis) – optimizuojant skaičiavimo efektyvumą ir resursų panaudojimą šiuolaikinėje aparatinėje įrangoje. Mokslas, slypintis už šių tikslumo lygių, yra susijęs su kompromisu tarp numerinio tikslumo ir skaičiavimo našumo. FP32, tradicinis standartas, suteikia plačią dinaminę ribą ir aukštą tikslumą, todėl tinka užduotims, kurioms reikia smulkios skaičiavimo.
FP16 ir bfloat16 formatai sumažina plūduriuojančių kable skaičių bitų plotį, žymiai sumažindami atminties naudojimą ir padidindami perdirbimo greitį, ypač naudojant aparatinės įrangos pagreitintuvus, tokius kaip GPU ir TPU. Nors FP16 turi mažesnę dinaminę ribą ir gali patirti nepakankamumą ar perteklių, bfloat16 išlaiko tą patį eksponento diapazoną kaip FP32, sumažindama tam tikrą tikslumo praradimą, tuo pačiu pasiūlydama našumo privalumus. Šie formatai yra ypač veiksmingi giliame mokyme, kai daugelis operacijų yra atsparios sumažintam tikslumui, leidžiančios greičiau treniruoti ir numatyti be reikšmingo modelio tikslumo sumažėjimo.
INT8 kvantizacija tai stumia toliau, atvaizduodama reikšmes kaip 8 bitų sveikuosius skaičius, drastiškai sumažindama atminties ir skaičiavimo reikalavimus. Tai ypač naudinga numatymams kraštuose, kur ištekliai yra riboti. Tačiau iššūkis slypi informacijos praradimo minimizavime kvantizacijos metu, kas gali paveikti modelio tikslumą. Tokios technikos kaip kvantizacijai jautri treniruotė ir po-treniravimo kvantizacija buvo sukurtos šiems klausimams spręsti, leidžiančios patikimai diegti INT8 modelius gamybos aplinkose.
Mišrios tikslumo strategijų priėmimą remia aparatinės ir programinės įrangos pažanga, tokia kaip NVIDIA Tensor Cores ir TensorFlow Mišrios Tikslumo API, kurie automatizuoja tikslumo parinkimą ir skalavimą, kad maksimaliai padidintų našumą, išlaikydami priimtiną tikslumą.
Pagrindiniai pranašumai: greitis, energijos efektyvumas ir kaštų taupymas
Mišrios tikslumo kompiuterija siūlo didelių pranašumų greityje, energijos efektyvume ir kaštų taupyme, nors tai yra transformuojantis požiūris šiuolaikinėse skaičiavimo darbo krūvose. Pasirinktinai naudodama mažesnio tikslumo formatus (tokius kaip FP16 ar INT8) skaičiavimo dalims, kur pilnas tikslumas nereikalingas, sistemos gali greičiau apdoroti duomenis dėl sumažėjusio atminties pralaidumo ir paprastesnių aritmetinių operacijų. Šis pagreitis ypač pastebimas giliam mokymuisi ir mokslinėms simuliacijoms, kur mišrios tikslumo technikos gali suteikti iki 3 kartų greitesnį našumą, palyginti su tradiciniais vieno tikslumo (FP32) skaičiavimais, kaip tai demonstruoja NVIDIA ir kiti pramonės lyderiai.
Energijos efektyvumas yra dar vienas kritinis privalumas. Mažesnio tikslumo aritmetika sunaudoja mažiau energijos, tiek skaičiavime, tiek duomenų judėjime, kas yra svarbus veiksnys didelio masto duomenų centruose ir kraštiniuose įrenginiuose. Pavyzdžiui, Intel praneša, kad mišrus tikslumas gali sumažinti energijos suvartojimą iki 50 % tam tikrose AI darbo krūvose. Šis sumažėjimas ne tik mažina veiklos išlaidas, bet ir prisideda prie tvarumo tikslų, sumažinant aukšto našumo kompiuterių sistemų anglies pėdsaką.
Kaštų taupymas kyla tiek iš pagerinto perdirbimo greičio, tiek iš sumažėjusių energijos reikalavimų. Organizacijos gali pasiekti didesnį našumą, naudodamos esamą aparatūrą, atidėdamos ar sumažindamos poreikį brangiems infrastruktūros atnaujinimams. Be to, debesų teikėjai, tokie kaip Google Cloud, siūlo mišraus tikslumo palaikymą savo AI pagreitinimuose, leidžiančios vartotojams optimizuoti išteklių naudojimą ir sumažinti skaičiavimo išlaidas. Bendrai pirmenybės mišrios tikslumo kompiuterija yra patrauklus pasirinkimas daugybei taikymų.
Programos AI, giliojo mokymosi ir mokslinės kompiuterijos srityse
Mišrios tikslumo kompiuterija tapo pagrindu, skatinančiu programas, skirtas dirbtiniam intelektui (AI), giliajam mokymui ir mokslinės kompiuterijos. Pasinaudodama mažesnio tikslumo formatais (tokiais kaip FP16 arba bfloat16) kartu su tradicine didesnio tikslumo (FP32 arba FP64) aritmetika, mišrios tikslumo technikos leidžia reikšmingai pagerinti skaičiavimo perdirbimo greitį, atminties efektyvumą ir energijos suvartojimą, nesumažinant modelio tikslumo daugelyje atvejų.
Giliam mokymuisi mišrus tikslumas leidžia treniruoti neuroninius tinklus greičiau ir su sumažintais aparatiniais reikalavimais. Šiuolaikiniai GPU ir AI pagreitintuvai, tokie kaip NVIDIA ir Google, yra specialiai sukurti, kad išnaudotų mišraus tikslumo operacijas, siūlydami specializuotą aparatūrą (pvz., tensorines šerdeles) žemo tikslumo matricų dauginimui. Tai lėmė plačią naudojimąsi tokiose sistemose kaip TensorFlow ir PyTorch, kur automatinio mišraus tikslumo (AMP) funkcijos supaprastina procesą kūrėjams. Empiriniai tyrimai rodo, kad daugeliui šiuolaikinių modelių mišriu tikslumu treniruojama pasiekia panašų tikslumą kaip pilno tikslumo treniruotė, tuo pačiu sumažindama treniruočių laiką ir atminties apkrovą iki 50% arXiv.
Mokslinėje kompiuterijoje mišrios tikslumo algoritmai naudojami didelio masto simuliacijoms ir skaitiniams sprendėjams pagreitinti. Pavyzdžiui, iteracinio tobulinimo technikos gali naudoti mažo tikslumo aritmetiką daugelyje skaičiavimų, pereinant prie didesnio tikslumo tik tada, kai tai būtina norint išlaikyti numerinę stabilumą. Šis požiūris sėkmingai taikytas tokiose srityse kaip skaitinė skysčių dinaminė teorija, orų modeliavimas ir kvantinė chemija, kaip dokumentuota JAV Energetikos departamento Exascale Computing Project.
Bendrai mišrios tikslumo kompiuterija skatina pažangą tiek AI, tiek mokslinėse srityse, leidžiančia didelės, sudėtingos modelius ir simuliacijas vykdyti efektyviai šiuolaikinėje aparatinėje įrangoje.
Įrenginių naujovės, leidžiančios mišrų tikslumą
Naujausi aparatinės įrangos pasiekimai buvo esminiai skatinant plačią mišrios tikslumo kompiuterijos priėmimą, ypač tokiose srityse kaip giliųjų mokymasis ir mokslinės simuliacijos. Šiuolaikiniai procesoriai, įskaitant GPU ir specializuotus pagreitinimo įrenginius, dabar turi specializuotą palaikymą keliems skaičiavimo formatams – tokiais kaip FP32, FP16, bfloat16 ir net INT8 – leidžiant skaičiavimo operacijas dinamiškai perjungti tarp tikslų, atsižvelgiant į darbo krūvio reikalavimus. Pavyzdžiui, NVIDIA Tensor šerdys, pirmą kartą pristatytos Volta architektūroje, buvo specialiai sukurtos, kad pagreitintų mišraus tikslumo matricų operacijas, užtikrindamos reikšmingus greičio pranašumus AI treniruotėse ir prognozėse, išlaikant modelio tikslumą NVIDIA.
Panašiai, „Google“ tensoriniai apdorojimo įrenginiai (TPU) natūraliai palaiko bfloat16, formatą, kuris subalansuoja FP32 dinaminį diapazoną su sumažinta FP16 atminties užkrovą, optimizuodama tiek našumą, tiek energijos efektyvumą didelio masto mašininio mokymosi užduotims Google Cloud. AMD CDNA ir RDNA architektūros taip pat įtraukia mišraus tikslumo galimybes, plečiant aparatinės įrangos ekosistemą, galinčią efektyviai vykdyti tokius darbus AMD.
Be GPU ir TPU, CPU vis labiau integruoja vektoriaus instrukcijas ir aparatinės įrangos kelius mažesnio tikslumo aritmetikai, kaip matyti Intel Advanced Matrix Extensions (AMX) Intel. Šios naujovės bendrai sumažina atminties pralaidumo reikalavimus, mažina energijos suvartojimą ir pagreitina skaičiavimą, daro mišrios tikslumo kompiuteriją praktiniu ir mastelio didinimo sprendimu šiuolaikinėms didelio našumo programoms.
Iššūkiai ir kompromisai: tikslumas vs. našumas
Mišrios tikslumo kompiuterija siūlo reikšmingas našumo ir energijos efektyvumo naudą, pasitelkiant mažesnio tikslumo aritmetiką (tokias kaip FP16 ar INT8) tradicinių vieno ar dvigubo tikslumo formatų vietoje. Tačiau šiame požiūryje atsiranda esminis kompromisas tarp skaičiavimo greičio ir skaičiavimo tikslumo. Mažesnio tikslumo formatai sumažina atminties pralaidumą ir paspartina matricų operacijas, kas ypač naudinga giliam mokymuisi ir didelio našumo kompiuterijos užduotims. Tačiau šie pranašumai pasiekiami kainą sumažinus atstovavimo diapazoną ir tikslumą, kas gali sukelti tokių problemų kaip nepakankamumas, perteklius ir reikšmingų skaitmenų praradimas.
Viena iš pagrindinių problemų yra užtikrinti, kad sumažinimas tikslumo nesumažintų rezultatų kokybės už priimtinas ribas. Pavyzdžiui, mokslinėse simuliacijose ar finansiniame modeliavimo procese net smulkūs netikslumai gali plisti ir sustiprėti, iškraipydami rezultatus. Norint tai spręsti, mišrios tikslumo algoritmai dažnai taiko dinaminį praradimo skalavimą, pasirinktinį tikslumo priskyrimą arba iteratyvų tobulinimą, kur kritiniai skaičiavimai atliekami didesniu tikslumu, siekiant išlaikyti stabilumą ir tikslumą.
Kitas kompromisas susijęs su aparatinės įrangos palaikymu ir programinės įrangos sudėtingumu. Nors modernūs pagreitintuvai, tokie kaip NVIDIA Tensor šerdys, optimizuoti mišrioms tikslumo operacijoms, ne visos aparatinės platformos suteikia patikimą palaikymą, potencialiai ribodami nešamumą ir našumo pranašumus. Be to, kūrėjai turi atsargiai profilizuoti ir tinkinti savo programas, kad identifikuotų, kurios dalys skaičiavimo gali saugiai naudoti mažesnį tikslumą, didinant plėtros sudėtingumą.
Galiausiai, mišrios tikslumo kompiuterijos priėmimas reikalauja gilaus supratimo tiek dėl taikymo tolerancijos numeriniams klaidoms, tiek dėl pagrindinės aparatinės įrangos galimybių. Nuolatiniai tyrimai ir įrankių kūrimas, kuriuos vykdo tokios organizacijos kaip NVIDIA ir Intel, toliau sprendžia šiuos iššūkius, siekdamos maksimizuoti naudą, tuo pačiu minimalizuojant mažesnio tikslumo susijusius rizikus.
Geriausios praktikos diegiant mišrų tikslumo darbo eigas
Efektyvus mišrios tikslumo darbo eigų diegimas reikalauja atsargaus tiek aparatinės, tiek programinės įrangos aspektų svarstymo, kad maksimizuotų našumo laimėjimus, išlaikant numerinę stabilumą. Vienas iš pagrindinių geriausių praktikų yra pasinaudoti aparatine įranga, kuri natūraliai palaiko mišraus tikslumo operacijas, tokias kaip NVIDIA Tensor šerdys arba AMD Matrix Cores, kurios yra specialiai sukurtos, kad paspartintų mažo tikslumo skaičiavimus, neprarandant tikslumo daugumoje giliojo mokymosi užduočių (NVIDIA).
Programinės įrangos pusėje svarbu naudoti bibliotekas ir sistemas, kurios suteikia tvirtą mišraus tikslumo palaikymą, tokius kaip PyTorch torch.cuda.amp arba TensorFlow tf.keras.mixed_precision API. Šie įrankiai automatizuoja kintamųjų perdavimą ir valdo praradimo skalavimą, kas yra essential siekiant išvengti nepakankamumo ir perteklių treniruotės metu (PyTorch, TensorFlow).
Kita geriausia praktika yra profilizuoti ir atlikti našumo matavimus prieš ir po mišraus tikslumo diegimo, kad būtų užtikrinta, jog tikėtini greičio padidinimai yra pasiekiami ir kad modelio tikslumas nėra kompromituotas. Taip pat rekomenduojama pradėti nuo gerai išbandytų modelių ir pamažu įvesti mikroskopinę tikslumą, stebint bet kokias nestabilumo ar divergencijas treniravimo metu. Be to, išlaikyti atsarginę strategiją, kad galėtumėte grįžti prie viso tikslumo kritinėse darbo eigos vietose, gali padėti apsaugoti nuo retų numerinių problemų.
Galiausiai, svarbu būti informuotam apie naujausius tyrimus ir tiekėjų dokumentaciją, nes mišraus tikslumo technikos ir aparatinės įrangos galimybės greitai vystosi (NVIDIA Developer). Laikantis šių geriausių praktikų, praktikavai gali išnaudoti visą mišrios tikslumo kompiuterijos potencialą šiuolaikinėse AI ir mokslinėse darbo krūvose.
Ateities tendencijos ir tyrimų kryptys
Mišrios tikslumo kompiuterijos ateitį formuoja sparčiai besivystantys aparatinės, programinės įrangos ir algoritmų naujovės. Augant giliojo mokymosi ir mokslinės kompiuterijos darbo krūviams sudėtingumui, didėja poreikis efektyviems skaičiavimams su sumažintu energijos suvartojimu ir atminties užkrovą. Naujoviškos aparatinės architektūros, tokios kaip specializuoti pagreitinimo įrenginiai ir naujos kartos GPU, vis dažniau palaiko platesnį tikslumo formatų spektrą, įskaitant bfloat16, FP8 ir net adaptacinių tikslumo schemų. Šios naujovės leidžia labiau kontroliuoti numerinio tikslumo ir našumo kompromisą, skatinant naujus tyrimus dinaminio tikslumo skalavimo ir klaidų atsparumo algoritmų.
Programinės įrangos pusėje sistemos vystosi, kad suteiktų sklandų mišraus tikslumo operacijų palaikymą, automatinis praradimo skalavimas ir tikslumo valdymas tampa standartinėmis funkcijomis. Ši tendencija gerai iliustruota mišraus tikslumo API integracija didžiosiose mašininio mokymosi bibliotekose, leidžiančios svetainėms geriau priimti ir eksperimentuoti. Be to, kompiuterių ir veikimo sistemos yra tobulinamos, kad optimizuotų mišraus tikslumo vykdymą, dar labiau sumažindamos skirtumą tarp teorinių laimėjimų ir praktinio diegimo.
Žvelgdami į ateitį, tyrimai koncentruojasi į bendro dizaino požiūrius, kurie bendradarbiauja optimizuojant aparatinę, programinę ir algoritmus mišraus tikslumo aplinkose. Taip pat didėja susidomėjimas taikyti mišraus tikslumo technikas už giliojo mokymosi ribų, pavyzdžiui, didelio našumo mokslinėms simuliacijoms ir kraštiniams kompiuteriams, kur išteklių apribojimai yra labai svarbūs. Kai sritis subręsta, standartizacijos pastangos ir vertinimo iniciatyvos tikimasi atlikti svarbų vaidmenį formuojant geriausias praktikas ir užtikrinant reprodukciją. Išsamiai susipažinimui su šiuolaikinėmis ir būsimos tendencijomis, peržiūrėkite ataskaitas iš IEEE ir ACM.
Šaltiniai ir nuorodos
