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斯坦福DAWNBench:华为云ModelArts深度学习训练全球最快

清淡在ImageNet数据集上训练ResNet-50模型,当Top-5精度≥93%或者Top-1 精度≥75%时即可认为模型拘谨。

对用户而言,终极关心的指标是拘谨时间,所以MoXing和ModelArts实现了全栈优化,极大缩幼了训练拘谨时间。在数据读取和预处理方面,MoXing经过行使众级并发输入流水线使得数据IO不会成为瓶颈;在模型计算方面,MoXing对表层模型挑供半精度和单精度构成的同化精度计算,经过自体面的尺度缩放减幼原由精度计算带来的亏损;在超参调优方面,采用动态超参策略(如momentum、batch size等)使得模型拘谨所需epoch个数降到最矮;在底层优化方面,MoXing与底层华为自研服务器和通信计算库相结相符,使得分布式添速进一步升迁。

近年来,深度学习已经普及行使于计算机视觉、语音识别、自然语言处理、视频分析等周围,可服务于视频监控、自动驾驶、搜索选举、对话机器人等场景,具有汜博的商业价值。

Jeremy Howard等几位教授领衔的fast.ai现在凝神于深度学习添速,在ImageNet数据集上用128块V100 GPU训练 ResNet-50模型的最短时间为18分钟。

在易用性方面,表层开发者仅需关注营业模型,无需关注基层分布式有关的API,仅需按照实际营业定义输入数据、模型以及响答的优化器即可,训练脚本与运走环境(单机或者分布式)无关,表层营业代码和分布式训练引擎不妨做到十足解耦。

下文将深入分析,华为云ModelArts如何做到性能极致——128块GPU,ImageNet训练时间10分钟。

5.测试终局对比,用数据言语

吞吐量清淡取决于服务器硬件(如更众、更大FLOPS处理能力的AI添速芯片,更大的通信带宽等)、数据读取懈弛存、数据预处理、模型计算(如卷积算法选择等)、通信拓扑等方面的优化,除了矮bit计算和梯度(或参数)压缩等,大片面技术在升迁吞吐量的同时,不会造成对模型精度的影响。为了达到最短的拘谨时间,必要在优化吞吐量的同时,在调参方面也做调优。倘若调参调的不好,那么吞吐量未必也很难优化上去,例如batch size这个超参不可以也许大时,模型训练的并走度就会较差,吞吐量难以经过增补计算节点个数而升迁。

后续,华为云ModelArts将进一步整相符柔硬一体化的上风,挑供从芯片(Ascend)、服务器(Atlas Server)、计算通信库(CANN)到深度学习引擎(MindSpore)和分布式优化框架(MoXing)全栈优化的深度学习训练平台。并且,ModelArts会逐步集成更众的数据标注工具,扩大行使周围,将不息服务于灵巧城市、智能制造、自动驾驶及其它新兴营业场景,在公有云上为用户挑供更普惠的AI服务。

1. 深度学习已普及行使,模型添大、数据添长,深度学习训练添速的需求日好剧添

2)拘谨时间,即达到肯定的拘谨精度所需的时间。

4.从两大指标看MoXing分布式添速关键技术

MoXing是华为云ModelArts团队自研的分布式训练添速框架,它构建于开源的深度学习引擎TensorFlow、MXNet、PyTorch、Keras之上,使得这些计算引擎分布式性能更高,同时易用性更好。

在衡量分布式深度学习的添速性能时,主要有如下2个主要指标:

3.分布式添速框架MoXing

易用:让开发者聚焦营业模型,无郁闷其他

2. 华为云ModelArts创造新纪录,“极致”的训练速度

吾们测试的模型训练拘谨弯线如下图所示。此处Top-1和Top-5精度为训练集上的精度,为了达到极致的训练速度,训练过程中采用了额外进程对模型进走验证,终极验证精度如外1所示(包含与fast.ai的对比)。图4(a)所对答的模型在验证集上Top-1 精度≥75%,训练耗时为10分06秒;图4(b)所对答的模型在验证集上Top-5 精度≥93%,训练耗时为10分28秒。

1)吞吐量,即单位时间内处理的数据量;

斯坦福大学DAWNBench是用来衡量端到端的深度学习模型训练和推理性能的国际权威基准测试平台,响答的排走榜逆映了现在全球业界深度学习平台技术的领先性。计算时间和成本是构建深度模型的关键资源,DAWNBench挑供了一套通用的深度学习评价指标,用于评估分歧优化策略、模型架构、柔件框架、云和硬件上的训练时间、训练成本、推理延宕以及推理成本。

在模型训练片面,ModelArts经过硬件、柔件和算法协同优化来实现训练添速。尤其在深度学习模型训练方面,华为将分布式添速层抽象出来,形成一套通用框架——MoXing(“模型”的拼音,意味着总计优化都围绕模型伸开)。采用与fast.ai相通的硬件、模型和训练数据,ModelArts可将训练时长可缩幼到10分钟,创造了新的纪录,为用户撙节44%的时间。

华为云ModelArts致力于为用户挑供更快的普惠AI开发体验,尤其在模型训练这方面,内置的MoXing框架使得深度学习模型训练速度有了很大的升迁。正如前所述,深度学习添速属于一个从底层硬件到表层计算引擎、再到更表层的分布式训练框架及其优化算法众方面协同优化的终局,具备全栈优化能力才能将用户训练成本降到最矮。

华为云ModelArts是一站式的AI开发平台,已经服务于华为公司内部各大产品线的AI模型开发,几年下来已经积累了跨场景、柔硬协同、端云一体等众方位的优化经验。ModelArts挑供了自动学习、数据管理、开发管理、训练管理、模型管理、推理服务管理、市场等众个模块化的服务,使得分歧层级的用户都不妨很快地开发出本身的AI模型。

6. 异日展看——更快的普惠AI开发平台

高性能

[1] 文中所指的ImageNet数据集包含1000类个类别,共128万张图片,是最常用、最经典的图像分类数据集,是原起的ImageNet数据的一个子集。

然而,近来BigGAN、NASNet、BERT等模型的展现,预示着训练更好精度的模型必要更兴旺的计算资源。不妨意料,在异日随着模型的添大、数据量的增补,深度学习训练添速将变得会更添主要。只有拥有端到端全栈的优化能力,才能使得深度学习的训练性能做到极致。

为了达到更高的精度,清淡深度学习所需数据量和模型都很大,训练专门耗时。例如,在计算机视觉中,倘若吾们在ImageNet[1]数据集上用1块V100 GPU训练一个ResNet-50模型, 则必要耗时将近1周。这主要窒碍了深度学习行使的开发进度。所以,深度学习训练添速不息是学术界和工业界所关注的主要题目,也是深度学习答主要用的痛点。

近日,斯坦福大学发布了DAWNBenchmark最新收获,在图像识别(ResNet50-on-ImageNet,93%以上精度)的总训练时间上,华为云ModelArts排名第一,仅需10分28秒,比第二名升迁近44%。收获表明,华为云ModelArts实现了更矮成本、更迅速度、更极致的体验。

行为人造智能最主要的基础技术之一,近年来深度学习也逐步延长到更众的行使场景。随着深度学习模型越来越大,所需数据量越来越众,深度学习的训练和推理性能将是重中之重。华为云ModelArts将结相符华为在AI芯片、硬件、云设施、柔件和算法的全栈上风,打造更快的普惠的AI开发平台。

MoXing内置了众栽模型参数切分和聚相符策略、分布式SGD优化算法、级联式同化并走技术、超参数自动调优算法,并且在分布式训练数据切分策略、数据读取和预处理、分布式通信等众个方面做了优化,结相符华为云Atlas高性能服务器,实现了硬件、柔件和算法协同优化的分布式深度学习添速。

现在华为云ModelArts已经在公测中,迎接行家前去官网试用。

责编:郑媛媛 分享: 选举浏览 添载更众 环球网简介| About huanqiu.com| 网站地图| 诚聘英才| 广告服务| 有关手段| 隐私政策| 服务条款| 偏见逆馈 #adP-Bot-right-float{ position: fixed; bottom: 0px; right: 0px;width: 336px; height: 280px; z-index: 2147483649; } #adP-Bot-right-float ins { z-index: 1000!important; } #adP-Bot-right-float .ad-close-btn {position: absolute; right: 3px; top: 4px; z-index: 2147483649; width: 16px; height: 16px; background:#ebebeb url(http://himg2.huanqiu.com/attach/ad/close.png) center no-repeat; cursor: pointer; }

 


posted @ 18-12-06 06:25  作者:admin  阅读量:

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