人間の脳を模倣するニューラル・ネットワークは、科学研究の最前線に立ちました。主な問題は？ データ処理とストレージのパワーは、平均的なデバイスよりも多く必要になります。そこで登場するのが、モデル並列性です。
モデル並列性は、複数のデバイスにニューラル・ネットワークを供給する機械学習モデルを分散させ、利用可能なメモリをより効率的に使用できるようにし、個々のデバイスの容量を超える可能性のあるより大きなモデルのトレーニングを可能にします。
並列性モデルとは何か、そのメリット、実装方法について詳しく解説します。また、実例も見ていきます。
モデル並列性とは？
モデル並列性は、ニューラル・ネットワークの計算ワークロードが複数のデバイスやプロセッサに分散される機械学習の手法です。異なるデータバッチがモデルコピーを個別にトレーニングするデータ並列性とは異なり、モデル並列性には、単一のニューラル・ネットワークを多くのデバイス間で分割することが含まれ、それぞれがモデルの運用の一部を計算する責任があります。問題をできるだけ効率的に解決するために、5 つの異なる角度から、またはそれぞれが独自の長所と能力を持つ複数のチームから攻撃することだと考えてみてください。
モデル並列性のメリット
モデル並列性は、機械学習を大規模に加速させます。また、より詳細なレベルでは、次のような効果もあります。
モデル設計の柔軟性を提供
モデル並列性により、研究者は複雑なニューラル・ネットワーク・アーキテクチャを柔軟に設計できます。これには、複雑な層や構造を持つアーキテクチャや、さまざまな種類の操作を伴うモデルが含まれます。
ボトルネックを低減
ワークロードを分散させることで、モデル並列性は、トレーニング中に発生する可能性のある計算上のボトルネックを軽減します。これは、複雑なアーキテクチャを持つ大規模なデータセットやモデルを扱う場合に特に重要です。
しかし、モデル並列性のメリットは、「分割して制する」という一言に集約されます。
モデル並列性の導入
モデル並列性を実装する基本的なステップを以下に示します。
- モデル・コンポーネントの特定：ニューラル・ネットワーク・アーキテクチャを検証し、デバイス間で分割可能なコンポーネントを特定します。これには、レイヤー、サブネットワーク、または特定の操作が含まれます。
- モデルを分割：識別されたコンポーネントを、異なるデバイスに割り当てることができるセグメントに分割します。各セグメントの計算負荷を考慮して、分散のバランスを確保します。
- デバイスの割り当て：各セグメントを特定のデバイスに割り当てます。これには、複数の GPU、TPU、またはその他のアクセラレータの使用が含まれる場合があります。TensorFlow や PyTorch などのフレームワークは、デバイス配置のための API を提供します。
- データフローの管理：デバイス間のデータフローを管理するメカニズムを実装します。入力データが適切にパーティション化され、モデルの異なるセグメントを処理するデバイスに分散されていることを確認します。
- プロセスの微調整：トレーニング・プロセスを変更し、異なるデバイスで並行して操作を実行します。これには、順方向パスと逆方向パスの並列化、勾配の更新、重みの同期化が含まれます。
- 最適化：勾配の蓄積など、モデル並列性に特化した最適化技術を実装し、効率的なトレーニングを実現します。これらの技術は、デバイス間の勾配の流れを管理するのに役立ちます。
- パラメータの更新：各トレーニング・ステップ後に、デバイス間でモデル・パラメータを同期します。これには、集約された勾配に基づいてモデル全体の重みを更新することが含まれます。
また、モデル並列性の実装には、次のような共通の課題があることにも留意してください。
- 負荷分散：デバイス間で計算負荷のバランスの取れた分散を確保することは困難です。ロードバランスを維持するために、モデル・コンポーネントのパーティショニングの監視と調整を必ず行ってください。
- 通信オーバーヘッド：デバイス間の通信にはオーバーヘッドが発生する場合があります。通信パターンを最適化し、非同期更新などの技術を調査し、不要なデータ転送を最小限に抑えます。
- データ依存：データバッチとモデル・セグメント間の依存関係の処理は困難です。重複する計算や通信など、データの依存関係を管理するメカニズムを実装します。
- デバッグとプロファイリング：フレームワークが提供するデバッグやプロファイリング・ツールを使用し、性能メトリクスを監視してボトルネックを特定します。
- フレームワークのサポート：：モデル並列性のサポートには、フレームワーク固有の違いがあります。モデル並列性を適切にサポートするフレームワークを選択し、新機能や改善点に関する最新情報を入手してください。
- オプティマイザとの互換性：並列セットアップにおける特定のオプティマイザとの互換性の問題はよくあります。並列トレーニングと互換性のあるオプティマイザを選択するか、既存のオプティマイザを変更してモデル並列性に対応します。
モデル並列動作の例
モデル並列処理の成功例を見てみましょう。以下の例は全て、モデル並列性を使用して機械学習モデルを複数の GPU に分散し、膨大な計算負荷を効率的に処理します。
OpenAI による GPT-3
ChatGPT を使用したことはなくても、ほとんどの人が耳にしたことがあるでしょう。GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）は、自然言語処理タスク用に設計された最先端の言語モデルです。GPT-3 は、1,750 億のパラメータを持つ大規模なモデルです。
Facebook AI の wav2vec 2.0
Wav2vec 2.0 は、Facebook AI によって開発された音声認識モデルで、音声言語をテキストに変換します。
Baidu による DeepSpeech 2
DeepSpeech 2 は、Baidu Research が開発した自動音声認識のための深層学習モデルです。モデル並列性を使用してワークロードを複数の GPU に分散し、音声認識のための大規模モデルのトレーニングを容易にします。
Vision Transformers（ViT）
Vision Transformers は、従来の畳み込みニューラル・ネットワークに取って代わる画像分類タスクで、人気が高まっています。
NVIDIA の Megatron
Megatron は、NVIDIA が開発した深層学習モデルの並列ライブラリで、大規模な言語モデルのトレーニングを拡張するように設計されています。
これら全ての例は、モデル並列性が、大規模で複雑なモデルのトレーニングを処理する上でどのように役立つかを示しており、さまざまな機械学習アプリケーションの性能、スケーラビリティ、効率性の向上につながります。
まとめ
モデル並列性は、システムが大規模な機械学習モデルを容易に適用できるようにするための「分割と征服」技術です。しかし、モデル並列性が機能するには、強力で柔軟、かつ効率的なデータ・ストレージ・インフラが必要です。
ピュア・ストレージは、AI の展開を簡素化し、迅速かつ効率的に拡張できる認定 NVIDIA DGX BasePOD フルスタック・ソリューションである AIRI を提供しています。IT の管理ではなく、貴重な知見の提供にデータ・チームが集中できるようにします。機械学習の取り組みにどの程度役立つか、ぜひご覧ください。
