Qu’est-ce que le parallélisme des modèles ?

Les réseaux neuronaux , qui imitent le cerveau humain, sont passés à la pointe de la recherche scientifique. Leur problème principal ? Elles nécessitent une tonne de puissance de traitement et de stockage, plus que ce qu’un appareil moyen peut fournir. C’est là que le parallélisme du modèle entre en jeu. 

Le parallélisme des modèles distribue les modèles d’apprentissage machine qui alimentent les réseaux neuronaux sur plusieurs appareils, ce qui permet une utilisation plus efficace de la mémoire disponible et permet d’entraîner des modèles plus grands qui pourraient dépasser la capacité des appareils individuels.

Voyons ce qu’est le parallélisme du modèle, ses avantages et comment le mettre en œuvre. Nous verrons également quelques exemples concrets. 

Qu’est-ce que le parallélisme des modèles ?

Le parallélisme des modèles est une technique d’apprentissage machine qui consiste à répartir la charge de travail informatique d’un réseau neuronal sur plusieurs périphériques ou processeurs. Contrairement au parallélisme des données, dans lequel différents lots de données entraînent indépendamment des copies de modèles, le parallélisme du modèle implique de diviser un seul réseau neuronal sur de nombreux appareils, chacun étant responsable du calcul d’une partie des opérations du modèle. Considérez-le comme une attaque d’un problème sous cinq angles différents ou de multiples équipes, chacune avec ses propres forces et capacités, afin de résoudre le problème aussi efficacement que possible. 

Avantages du parallélisme du modèle

En résumé, le parallélisme des modèles accélère l’apprentissage machine à grande échelle. À un niveau légèrement plus granulaire, il :

Flexibilité dans la conception des modèles
Grâce au parallélisme des modèles, les chercheurs ont plus de flexibilité dans la conception d’architectures de réseaux neuronaux complexes. Cela inclut les architectures avec des couches et des structures complexes, ainsi que des modèles qui impliquent différents types d’opérations. 

Réduit les goulets d’étranglement
En distribuant la charge de travail, le parallélisme du modèle permet d’atténuer les goulets d’étranglement informatiques qui peuvent survenir pendant l’entraînement. Cela est particulièrement important pour les ensembles de données volumineux ou les modèles dotés d’architectures complexes.

Mais en fin de compte, les avantages du parallélisme des modèles se résument à « diviser et conquérir ». 

Mise en œuvre du parallélisme des modèles

Voici quelques-unes des étapes fondamentales de la mise en œuvre du parallélisme du modèle :

1. Identifier les composants du modèle : Examinez l’architecture du réseau neuronal et identifiez les composants pouvant être répartis entre les différents périphériques. Il peut s’agir de couches, de sous-réseaux ou d’opérations spécifiques.
2. Divisez le modèle : divisez les composants identifiés en segments pouvant être alloués à différents périphériques. Tenez compte de la charge de calcul de chaque segment pour garantir une distribution équilibrée.
3. Allouer des périphériques : Attribuez chaque segment à un périphérique spécifique. Il peut s’agir d’utiliser plusieurs GPU, TPU ou autres accélérateurs. Des frameworks comme TensorFlow et PyTorch fournissent des API pour le placement des périphériques.
4. Gérer le flux de données : Mettre en œuvre des mécanismes de gestion du flux de données entre les périphériques. Assurez-vous que les données d’entrée sont correctement partitionnées et distribuées aux périphériques qui traitent différents segments du modèle.
5. Affiner les processus : Modifier le processus d’entraînement pour effectuer des opérations en parallèle sur différents périphériques. Cela peut inclure la parallélisation des passages avant et arrière, les mises à jour des dégradés et la synchronisation du poids.
6. Optimiser : Mettre en œuvre des techniques d’optimisation spécifiques au parallélisme du modèle, telles que l’accumulation de gradients, pour garantir un entraînement efficace. Ces techniques aident à gérer le flux de gradients entre les appareils.
7. Paramètres de mise à jour : Synchronisez les paramètres du modèle entre les périphériques après chaque étape d’entraînement. Cela implique de mettre à jour les pondérations de l’ensemble du modèle en fonction des dégradés agrégés.

N’oubliez pas non plus les difficultés courantes liées à la mise en œuvre du parallélisme du modèle, notamment :

• Équilibrage des charges : Assurer une répartition équilibrée de la charge de calcul entre les appareils peut être difficile. Assurez-vous de surveiller et d’ajuster le partitionnement des composants du modèle pour maintenir l’équilibre de la charge.
• Frais de communication : La communication entre les périphériques peut entraîner des frais généraux. Optimisez les schémas de communication, explorez des techniques telles que les mises à jour asynchrones et minimisez les transferts de données inutiles.
• Dépendance des données : Gérer les dépendances entre les lots de données et les segments de modèle peut s’avérer difficile. Mettre en œuvre des mécanismes de gestion des dépendances de données, comme le chevauchement des calculs et des communications.
• Débogage et profilage : Utilisez les outils de débogage et de profilage fournis par le framework et surveillez les indicateurs de performance pour identifier les goulets d’étranglement.
• Prise en charge du cadre : Il peut y avoir des différences spécifiques au cadre dans le parallélisme du modèle. Choisissez une structure qui prend en charge le parallélisme des modèles et tenez-vous informé des nouvelles fonctionnalités et améliorations.
• Compatibilité avec les optimiseurs : Les problèmes de compatibilité avec certains optimiseurs dans une configuration parallélisée sont courants. Choisissez des optimiseurs compatibles avec l’entraînement parallèle ou modifiez ceux existants pour s’adapter au parallélisme du modèle.

Exemples de parallélisme du modèle en action

Examinons quelques applications concrètes réussies du parallélisme des modèles. Tous les exemples ci-dessous utilisent le parallélisme des modèles pour distribuer les modèles d’apprentissage machine sur plusieurs GPU afin de gérer efficacement une charge de calcul massive.

GPT-3 par OpenAI
Aujourd’hui, la plupart des gens ont entendu parler de ChatGPT, s’il n’est pas utilisé. GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) est un modèle de langage de pointe conçu pour les tâches de traitement du langage naturel. GPT-3 est un modèle massif avec 175 milliards de paramètres. 

Le modèle wav2vec 2.0 de Facebook AI
Wav2vec 2.0 est un modèle de reconnaissance vocale développé par Facebook AI pour convertir le langage parlé en texte écrit. 

DeepSpeech 2 par Baidu
DeepSpeech 2 est un modèle de deep learning pour la reconnaissance vocale automatique développé par Baidu Research. Il utilise le parallélisme des modèles pour répartir la charge de travail sur plusieurs GPU, facilitant ainsi l’entraînement de modèles à grande échelle pour la reconnaissance vocale.

Transformateurs de vision (ViT)
Les transformateurs de vision ont gagné en popularité pour les tâches de classification d’images, remplaçant dans certains cas les réseaux neuronaux convolutifs traditionnels. 

Megatron par NVIDIA
Megatron est une bibliothèque de parallélisme de modèles d’deep learning développée par NVIDIA, conçue pour faire évoluer l’entraînement de modèles linguistiques massifs.

Tous ces exemples montrent en quoi le parallélisme des modèles joue un rôle essentiel dans la gestion de l’entraînement de modèles volumineux et complexes, ce qui permet d’améliorer les performances, l’évolutivité et l’efficacité de diverses applications d’apprentissage machine.

Conclusion

Le parallélisme des modèles est une technique de « division et de conquête » qui permet aux systèmes d’appliquer plus facilement d’énormes modèles d’apprentissage machine. Mais pour que le parallélisme des modèles fonctionne, vous avez toujours besoin d’une infrastructure de stockage de données puissante, flexible et efficace. 

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