Ի՞նչ է DDP (Distributed Data Parallel) և ինչպես է աշխատում:

DDP (Distributed Data Parallel) — դա նեյրոնային ցանցերի սինխրոնացված ուսուցման մեթոդ է, որի ժամանակ մոդելը պատճենվում է մի քանի սարքերում (հաճախ GPU-ներում), և յուրաքանչյուր պատճեն ուսուցանվում է իր տվյալների մասով:

Ինչպես է աշխատում DDP.

1. Մոդելի կրկնօրինակում: Հատկապես ամբողջական մոդելի պատճենը ստեղծվում է յուրաքանչյուր GPU- ում:
2. Տվյալների բաժանում: Տվյալները բաժանվում են բատչեր, որոնք տարածվում են GPU-ների միջև:
3. Տեղական ուղիղ և հետադարձ անցում: Յուրաքանչյուր մոդելի պատճեն կատարում է ուղիղ և հետադարձ անցում իր բատչի վրա:
4. Գրադիենտների սինխրոնիզացիա: Հետադարձ անցումից հետո բոլոր մոդելների գրադիենտները սինխրոնիզացվում են (հաճախ All-Reduce-ի միջոցով), որպեսզի թարմացումները լինեն համահունչ:
5. Պարամետրերի թարմացում: Մոդելի պարամետրերը նույն կերպ թարմացվում են բոլոր սարքերում:

Այս մեթոդը թույլ է տալիս արդյունավետ օգտագործել մի քանի GPU՝ ուսուցումը արագացնելու համար՝ պահպանելով մոդելի համահունչությունը:

PyTorch-ի օրինակ:

import torch
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

def setup():
    dist.init_process_group("nccl")

model = MyModel().to(device)
model = DDP(model, device_ids=[device])

# Ուսուցման ցիկլում
for data, target in dataloader:
    output = model(data)
    loss = loss_fn(output, target)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    optimizer.zero_grad()

Այսպիսով, DDP ապահովում է ընդարձակելի և արդյունավետ տարածված ուսուցում։