如何快速加载大模型需要的数据并进行训练?

本议题重点围绕:加速训练效率可以采用哪些技术手段?以及存储技术对加载数据减少GPU等待时间、降低训练耗时等方面的作用?

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朱向东朱向东  高级工程师 , 某银行
1、使用GPU进行并行计算,利用GPU多核优势加速矩阵操作,大幅提升训练速度。2、开启数据并行训练,利用多张GPU通过数据切分方式进行模型训练,实现几何级别的加速。3、使用分布式训练框架如Horovod、Tensorflow 分布式等,支持多个服务器多个GPU并行训练,线性地缩短训练时间...显示全部

1、使用GPU进行并行计算,利用GPU多核优势加速矩阵操作,大幅提升训练速度。
2、开启数据并行训练,利用多张GPU通过数据切分方式进行模型训练,实现几何级别的加速。
3、使用分布式训练框架如Horovod、Tensorflow 分布式等,支持多个服务器多个GPU并行训练,线性地缩短训练时间。
4、对模型结构和算法进行优化,如采用更轻量级的模型结构,使用最新优化算法等手段降低运算复杂度。
5、增量式训练、权重修剪等手段重用上一次训练结果,降低新一轮训练的 cost。
6、使用弹性布局的分布式存储系统,能够以最高sthroughput加载训练数据,减少GPU等待时间。
7、可利用缓存技术,将热点数据缓存在内存中,十分高速获取训练样本,缩短读取时间。

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银行 · 2024-01-16
浏览267
mxin辛旻mxin辛旻  资深工程师 , 上海宝信软件股份有限公司
为了快速加载大模型需要的数据并进行训练,可以采用并行化技术、数据预处理、优化数据加载方式和使用专业的存储技术等方法来提高效率。 对于如何快速加载大模型的数据并有效进行训练,一种常见且有效的策略是利用并行化技术。通过Data Parallelism(数据并行)将数据集分成多个...显示全部

为了快速加载大模型需要的数据并进行训练,可以采用并行化技术、数据预处理、优化数据加载方式和使用专业的存储技术等方法来提高效率。
对于如何快速加载大模型的数据并有效进行训练,一种常见且有效的策略是利用并行化技术。通过Data Parallelism(数据并行)将数据集分成多个子集,让不同的计算节点独立处理各自的任务,最终汇总结果。此外,Tensor Parallelism(张量并行)能够将大型矩阵乘法分解为更小的子矩阵计算,并使用多个GPU同时执行,以此减少节点间的通信开销。在硬件选择上,可以考虑使用具有高性能IO能力的设备,比如MacBook Pro (13-inch, M1, 2020)这样的设备,其快速的数据处理能力有助于提高加载效率。
提高训练效率的技术手段包括增加计算资源、优化单卡训练性能和使用混合精度训练方法。具体如下:

  1. 增加计算资源:扩展为多机多GPU训练,使用模型并行或数据并行来提升速度。
  2. 优化单卡训练性能:通过技术如精度训练、算子融合和梯度累加来加快训练速度。
  3. 使用混合精度训练方法:结合16位和32位浮点类型运算以减少内存使用,加快运行速度。
    存储技术在降低训练耗时方面发挥着重要作用,它可以显著减少GPU的等待时间。
    例如,某些技术能够支持超出GPU内存的大模型训练,并允许使用更大的batch size进行训练,同时节省主机CPU内存。混合精度AMP技术则能够在NVIDIA GPU上利用float16运算的优势,比使用float32运算快一倍多,从而大幅提升计算速率。
    综上所述,快速加载和训练大模型涉及到多种策略和技术的综合运用。从选择合适的硬件环境到采用先进的并行化技术和存储技术,每一步都可以根据具体的模型和数据特性进行细致的优化。
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系统集成 · 2024-02-08
浏览147
jillmejillme  CIO , 某大型银行
在训练开始之前,可以对数据进行预处理和压缩,以减小数据的体积并提高加载速度。例如将图像缩放,把高分辨率的图像缩放到较小的尺寸,将图像的像素值从0-255的整数范围转换到0-1的浮点数范围。帮助模型更快地收敛,提高模型的性能。检查损坏的图片,进行相应的修复和移除。我们也可...显示全部

在训练开始之前,可以对数据进行预处理和压缩,以减小数据的体积并提高加载速度。例如将图像缩放,把高分辨率的图像缩放到较小的尺寸,将图像的像素值从0-255的整数范围转换到0-1的浮点数范围。帮助模型更快地收敛,提高模型的性能。检查损坏的图片,进行相应的修复和移除。
我们也可以将训练样本数据分成多个批次进行加载,可以减少单次加载的数据量,从而数据加载到内存速度。小批量的数据,也能够比单个大样本处理更有效率。
我们也可以使用多线程或异步加载技术,在数据加载的同时进行其他计算或数据准备工作,从而提高整体的训练效率。例如加载新一批图像的同时预处理前一批图像数据。
此外选择轻量级的数据格式可以显著提升训练性能。举一个例子,假设我们有一个用于图像分类任务的数据集,原始的图像数据以JPEG或PNG格式存储,每个图像文件的大小可能从几KB到几十MB不等。这些图像在加载到内存中进行训练时,会占用大量的内存,为了提升训练性能,我们可以选择一种更轻量级的数据格式,如TFRecord或HDF5。这些格式将图像数据转换为紧凑的二进制格式,更快的高效的批量加载。

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银行 · 2024-02-01
浏览185
chinesezzqiangchinesezzqiang  信息技术经理 , M
要快速加载大模型需要的数据并进行训练,可以采取以下几种策略:使用适当的数据结构:选择适当的数据结构可以大大提高数据加载速度。例如,使用NumPy数组而不是Python列表,因为NumPy数组在处理数据时更加高效。使用数据加载库:使用专门用于加载和预处理数据的库,例如PyTorch的DataL...显示全部

要快速加载大模型需要的数据并进行训练,可以采取以下几种策略:

  1. 使用适当的数据结构:选择适当的数据结构可以大大提高数据加载速度。例如,使用NumPy数组而不是Python列表,因为NumPy数组在处理数据时更加高效。
  2. 使用数据加载库:使用专门用于加载和预处理数据的库,例如PyTorch的DataLoader。这些库通常提供了批量加载数据和并行处理的功能,可以提高数据加载速度。
  3. 缓存数据:如果数据不经常变化,可以将数据加载到内存中并缓存起来,以避免重复加载。在PyTorch中,可以使用torch.utils.data.dataset.Dataset的__getitem__和__len__方法来实现缓存数据。
  4. 使用分布式计算:分布式计算可以将数据和模型分发到多个GPU或多个节点上,从而实现并行处理和加速训练。PyTorch和TensorFlow等深度学习框架都支持分布式计算。
  5. 优化数据处理流程:简化数据处理流程,例如减少数据预处理步骤、优化数据增强方法等,可以减少处理时间并提高训练速度。
  6. 使用混合精度训练:混合精度训练是指同时使用32位浮点数(float32)和16位浮点数(float16)进行训练。由于float16所需的存储空间和计算资源都比float32少,因此可以提高训练速度。但是,在进行反向传播时,需要将梯度从float16转换为float32,以避免精度损失。
  7. 优化GPU内存管理:通过优化GPU内存管理,可以避免不必要的内存分配和释放,从而提高训练速度。例如,可以使用PyTorch的torch.utils.checkpoint模块来减少GPU内存占用。
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IT其它 · 2024-01-30
浏览203
jinhaibojinhaibo  技术管理 , 昆仑银行
快速加载大模型所需的数据并进行训练,可以从以下方面进行考虑:(1)使用高性能存储系统:选择具有低延迟、高带宽和高IOPS(每秒输入/输出操作数)的存储系统。这样的系统能够更快地读取和写入数据,减少数据加载时间。(2)数据预处理:在训练之前,对数据进行预处理,例如数据清洗、格式转换和...显示全部

快速加载大模型所需的数据并进行训练,可以从以下方面进行考虑:
(1)使用高性能存储系统:选择具有低延迟、高带宽和高IOPS(每秒输入/输出操作数)的存储系统。这样的系统能够更快地读取和写入数据,减少数据加载时间。
(2)数据预处理:在训练之前,对数据进行预处理,例如数据清洗、格式转换和归一化等。这可以减少在训练过程中进行这些操作所需的时间,并加速数据加载。
(3)并行加载数据:如果可能的话,使用并行加载技术将数据同时加载到多个处理单元或计算节点上。这可以充分利用计算资源,提高数据加载速度。
(4)数据缓存:对于经常访问的数据,可以将其缓存在内存中,以减少从存储系统读取数据的时间。这可以通过使用内存数据库、缓存服务器或分布式缓存系统来实现。

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银行 · 2024-01-30
浏览206
先生_许先生_许  算法专家 , 金融
为了加速训练效率,可以采用多种技术手段,其中包括但不限于并行计算、分布式训练、模型压缩和加速技术等。并行计算:通过将计算任务分割成多个部分,可以在多核CPU或GPU上同时进行,从而显著减少总体训练时间。分布式训练:利用多台计算机构建一个训练环境,每台机器负责处理模型的一...显示全部

为了加速训练效率,可以采用多种技术手段,其中包括但不限于并行计算、分布式训练、模型压缩和加速技术等。

  1. 并行计算:通过将计算任务分割成多个部分,可以在多核CPU或GPU上同时进行,从而显著减少总体训练时间。
  2. 分布式训练:利用多台计算机构建一个训练环境,每台机器负责处理模型的一部分,并通过高速网络进行通信。这种方法可以扩展到大量的计算资源,实现非常大规模模型的训练。
  3. 模型压缩和加速技术:包括参数剪枝、知识蒸馏、低秩分解等方法,这些方法可以减少模型的参数数量,使得模型更加轻量,同时还能保持较高的性能。
  4. 存储技术:在训练过程中,存储技术对加载数据减少GPU等待时间、降低训练耗时起着至关重要的作用。高效的存储解决方案可以显著减少数据加载时间,从而让GPU更加专注于计算而非等待缓慢的数据传输。
  5. 例如,使用高速缓存和内存可以加快数据的存取速度。在GPU架构中,引入了多级缓存层次结构,包括L1、L2缓存,以及共享内存,这些都是为了加速数据访问和提升计算效率。
  6. 另外,内存带宽优化也是提升训练效率的关键。通过使用更宽的内存总线和优化的数据访问模式,可以使得在同一时间内传输更多的数据,从而提升训练速度。
  7. 在分布式训练场景中,数据局部性也是一个重要的考虑因素。通过确保数据尽可能地靠近处理它的计算单元,可以减少远程内存访问,提高训练效率。
  8. 此外,存储系统的设计也应该考虑如何有效地支持深度学习训练工作负载。例如,使用NVMe等高速存储接口,结合固态硬盘(SSD)或RAMdisk等技术,可以显著提升存储系统的I/O性能。
    综上所述,通过综合运用多种加速技术和高效的存储解决方案,可以显著减少训练过程中的数据加载时间,提升GPU的使用效率,从而加速深度学习模型的训练过程。
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互联网服务 · 2024-01-29
浏览203
rechenrechen  云计算架构师 , 某银行
1、对大模型训练任务的加速训练效率有数据加速、存储加速和计算加速三种技术手段,此三种手段宜同时采用。2、存储技术对加载数据减少GPU等待时间、降低训练耗时是很关键的。大模型的训练任务中,需要有高带宽低时延的分布式并行文件系统的支撑,用于存取共享大模型参数、CHECK...显示全部

1、对大模型训练任务的加速训练效率有数据加速、存储加速和计算加速三种技术手段,此三种手段宜同时采用。
2、存储技术对加载数据减少GPU等待时间、降低训练耗时是很关键的。大模型的训练任务中,需要有高带宽低时延的分布式并行文件系统的支撑,用于存取共享大模型参数、CHECKPOINT中间结果和全量训练数据。

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银行 · 2024-01-27
浏览226

ChatGPT 回答

加速训练效率可以采用以下技术手段:

  1. 分布式训练:将训练数据分成多个部分,分配给多个GPU进行训练,从而加快训练速度。这需要使用分布式框架,如TensorFlow、PyTorch等。
  2. 梯度累积:将多个小批量数据的梯度累积起来,再进行一次参数更新,从而减少GPU内存的使用,提高训练效率。
  3. 自适应学习率:根据梯度的大小自动调整学习率,从而加快训练速度。
  4. 模型剪枝:通过删除不必要的神经元或连接,减少模型的大小和计算量,从而提高训练速度。

存储技术对加载数据减少GPU等待时间、降低训练耗时等方面的作用:

  1. SSD硬盘:相比传统的机械硬盘,SSD硬盘具有更快的读写速度,可以减少GPU等待时间,提高数据加载速度,从而加快训练速度。
  2. 数据压缩:将数据进行压缩,可以减少存储空间的占用,从而减少数据加载时间,提高训练速度。
  3. 数据分片:将数据分成多个部分,存储在不同的硬盘上,可以减少单个硬盘的读写负载,提高数据加载速度,从而加快训练速度。

总之,加速训练效率需要采用多种技术手段,而存储技术对于加载数据减少GPU等待时间、降低训练耗时等方面也有重要作用。银行行业可以根据自身需求和实际情况,选择适合自己的技术手段和存储方案,从而提高AI模型的训练效率和性能。

提问者

peima
peima0634
架构师某金融公司
擅长领域: 人工智能云计算灾备

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