本文轉(zhuǎn)自：DeepHub IMBA

在人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)迅速發(fā)展的背景下，GPU 計(jì)算資源的高效利用已成為關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)。優(yōu)化的 GPU 資源分配不僅能顯著提升模型訓(xùn)練速度，還能實(shí)現(xiàn)計(jì)算成本的有效控制。根據(jù) AI 基礎(chǔ)設(shè)施聯(lián)盟 2024 年發(fā)布的行業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，僅有 7% 的企業(yè)能在高負(fù)載期間實(shí)現(xiàn)超過(guò) 85% 的 GPU 利用率，這一數(shù)據(jù)凸顯了當(dāng)前 AI 基礎(chǔ)設(shè)施資源優(yōu)化方面存在的顯著缺口。本文系統(tǒng)性地分析了提升 GPU 計(jì)算效能的 12 項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)策略，詳細(xì)闡述了能夠?qū)崿F(xiàn) AI/ML 工作負(fù)載優(yōu)化的具體技術(shù)實(shí)現(xiàn)方法與工具選擇。

1、實(shí)施混合精度訓(xùn)練技術(shù)

混合精度訓(xùn)練技術(shù)通過(guò)同時(shí)使用 16 位和 32 位浮點(diǎn)數(shù)表示，能夠在保持模型精度的同時(shí)有效降低內(nèi)存占用并提升 GPU 計(jì)算效率。該方法在模型訓(xùn)練過(guò)程中能夠顯著加速計(jì)算性能，同時(shí)不會(huì)對(duì)模型的最終收斂結(jié)果產(chǎn)生負(fù)面影響。

在實(shí)際實(shí)現(xiàn)中，可通過(guò)主流深度學(xué)習(xí)框架提供的自動(dòng)混合精度（AMP）功能實(shí)現(xiàn)，如 PyTorch 中的torch.cuda.amp或 TensorFlow 中的tf.keras.mixed_precision模塊。混合精度技術(shù)的核心優(yōu)勢(shì)在于減少了 GPU 內(nèi)存與計(jì)算核心之間的數(shù)據(jù)傳輸量—由于 16 位值占用的內(nèi)存空間僅為 32 位值的一半，因此單位時(shí)間內(nèi)可以加載更多數(shù)據(jù)到 GPU 緩存中，從而提高整體計(jì)算吞吐量。在生產(chǎn)環(huán)境全面部署混合精度訓(xùn)練前，建議進(jìn)行充分的準(zhǔn)確性和性能測(cè)試，以確保模型收斂的穩(wěn)定性不受影響。

PyTorch AMP 實(shí)現(xiàn)示例：

importtorch
fromtorch.cuda.ampimportautocast,GradScaler

model=MyModel().cuda()
optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters())
scaler=GradScaler()

forinputs,targetsindata_loader:
inputs,targets=inputs.cuda(),targets.cuda()
withautocast():
outputs=model(inputs)
loss=loss_fn(outputs,targets)

scaler.scale(loss).backward()
scaler.step(optimizer)
scaler.update()

2、數(shù)據(jù)加載與預(yù)處理優(yōu)化

高效的數(shù)據(jù)處理管道對(duì)于減少 GPU 空閑時(shí)間至關(guān)重要，能夠確保計(jì)算硬件資源在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中保持高效運(yùn)行狀態(tài)。通過(guò)合理配置 PyTorch 的 DataLoader 等工具并優(yōu)化num_workers參數(shù)設(shè)置，可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)加載的并行處理。增加num_workers參數(shù)值能夠在 GPU 處理當(dāng)前批次數(shù)據(jù)的同時(shí)，并行地在后臺(tái)準(zhǔn)備下一批次的數(shù)據(jù)，有效消除數(shù)據(jù)加載造成的計(jì)算延遲。

對(duì)于頻繁訪問(wèn)的數(shù)據(jù)集，將其緩存于系統(tǒng)內(nèi)存中，或利用 NVMe 固態(tài)硬盤(pán)等高速存儲(chǔ)設(shè)備，可以顯著降低數(shù)據(jù)檢索延遲。實(shí)踐中，應(yīng)當(dāng)優(yōu)先考慮數(shù)據(jù)預(yù)取策略，并盡可能將預(yù)處理步驟直接在 GPU 上執(zhí)行，以最小化 CPU 與 GPU 之間的通信開(kāi)銷(xiāo)。

優(yōu)化數(shù)據(jù)加載配置示例：

fromtorch.utils.dataimportDataLoader

dataloader=DataLoader(
dataset,
batch_size=64,
shuffle=True,
num_workers=4, # 利用多個(gè) CPU 核心進(jìn)行并行加載
pin_memory=True # 實(shí)現(xiàn)更高效的數(shù)據(jù)傳輸?shù)?GPU
)

3、充分利用 Tensor Cores 加速矩陣計(jì)算

Tensor Cores 是現(xiàn)代 NVIDIA GPU 架構(gòu)中專(zhuān)為矩陣運(yùn)算優(yōu)化的專(zhuān)用硬件單元。為充分發(fā)揮這一硬件加速能力，應(yīng)確保模型使用與 Tensor Cores 兼容的數(shù)據(jù)類(lèi)型，如 float16 或 bfloat16，這些數(shù)據(jù)類(lèi)型經(jīng)過(guò)專(zhuān)門(mén)優(yōu)化以支持 Tensor Core 加速計(jì)算。

在實(shí)際應(yīng)用中，PyTorch 或 TensorFlow 等主流深度學(xué)習(xí)框架會(huì)在滿(mǎn)足特定條件時(shí)自動(dòng)調(diào)用 Tensor Cores。這種硬件加速在處理卷積層和大型矩陣乘法運(yùn)算時(shí)表現(xiàn)尤為突出，能夠顯著提升計(jì)算性能。

4、優(yōu)化批處理大小設(shè)置

選擇適當(dāng)?shù)呐幚泶笮。╞atch size）對(duì)于在保證內(nèi)存使用效率的同時(shí)提高 GPU 利用率具有重要意義。在實(shí)踐中，應(yīng)逐步增加批處理大小直至接近但不超過(guò) GPU 內(nèi)存上限，以避免出現(xiàn)內(nèi)存不足錯(cuò)誤。較大的批處理大小通過(guò)增加并行計(jì)算能力能夠有效提高系統(tǒng)吞吐量。

對(duì)于內(nèi)存受限的情況，可考慮實(shí)施梯度累積技術(shù)。該技術(shù)通過(guò)在執(zhí)行權(quán)重更新前計(jì)算多個(gè)小批次的梯度，在不超出內(nèi)存限制的情況下有效擴(kuò)大了等效批處理大小，從而在保持內(nèi)存使用效率的同時(shí)提升計(jì)算性能。

5、 GPU 資源使用分析與實(shí)時(shí)監(jiān)控

性能監(jiān)控工具在識(shí)別系統(tǒng)瓶頸和確保 GPU 資源充分利用方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。專(zhuān)業(yè)工具如 NVIDIA Nsight Systems、PyTorch Profiler 或 TensorFlow Profiler 能夠提供深入的性能分析，幫助識(shí)別代碼效率低下點(diǎn)、內(nèi)存瓶頸和 GPU 空閑周期。

在系統(tǒng)優(yōu)化過(guò)程中，應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注 GPU 內(nèi)存使用率、計(jì)算單元利用率以及數(shù)據(jù)傳輸效率等關(guān)鍵指標(biāo)。通過(guò)分析工具識(shí)別出的低效代碼路徑，可針對(duì)性地重構(gòu)訓(xùn)練流程或調(diào)整數(shù)據(jù)流模式，從而提升整體系統(tǒng)性能。

6、模型架構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)

高效的模型設(shè)計(jì)能夠顯著降低計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)并提升 GPU 性能表現(xiàn)。在模型設(shè)計(jì)階段，應(yīng)考慮采用深度可分離卷積、分組卷積或高效注意力機(jī)制等先進(jìn)技術(shù)，以在保持模型準(zhǔn)確性的前提下最小化計(jì)算量。

對(duì)于已有模型，可考慮應(yīng)用模型剪枝或量化技術(shù)以減小模型規(guī)模并提高計(jì)算效率。剪枝技術(shù)主要通過(guò)消除冗余神經(jīng)元或連接來(lái)優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)，而量化技術(shù)則通過(guò)降低數(shù)值精度來(lái)減少內(nèi)存占用和計(jì)算需求。

對(duì)于多階段處理的復(fù)雜模型，應(yīng)進(jìn)行系統(tǒng)性的基準(zhǔn)測(cè)試，以識(shí)別可能影響整體流水線效率的關(guān)鍵層或操作，并針對(duì)這些潛在瓶頸進(jìn)行優(yōu)化。

7、GPU 內(nèi)存高效管理

內(nèi)存管理不當(dāng)可能導(dǎo)致內(nèi)存不足錯(cuò)誤或 GPU 資源利用率低下。推薦使用 DeepSpeed 或 PyTorch Lightning 等內(nèi)存效率優(yōu)化框架，這些工具能夠自動(dòng)化管理內(nèi)存分配并及時(shí)釋放未使用的張量資源。

在實(shí)踐中，可通過(guò)torch.cuda.empty_cache()或tf.keras.backend.clear_session()等函數(shù)清除未使用的張量以釋放 GPU 內(nèi)存空間，這在長(zhǎng)時(shí)間訓(xùn)練導(dǎo)致內(nèi)存碎片化的情況下尤為有效。另一項(xiàng)關(guān)鍵策略是在訓(xùn)練過(guò)程早期預(yù)分配大型張量，這有助于防止內(nèi)存碎片化并提高系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定性。

8、減少 CPU-GPU 數(shù)據(jù)傳輸開(kāi)銷(xiāo)

CPU 與 GPU 之間頻繁的數(shù)據(jù)傳輸往往會(huì)成為系統(tǒng)性能瓶頸。為優(yōu)化性能，應(yīng)盡量減少數(shù)據(jù)移動(dòng)操作，將常用張量持續(xù)保留在 GPU 內(nèi)存中。在 CPU 和 GPU 之間頻繁移動(dòng)數(shù)據(jù)會(huì)顯著增加處理延遲。

通過(guò)使用torch.cuda.Stream()或tf.device()等技術(shù)管理異步操作，可以實(shí)現(xiàn) CPU-GPU 通信與其他計(jì)算任務(wù)的并行處理。此外，實(shí)施數(shù)據(jù)預(yù)取策略將數(shù)據(jù)提前加載到 GPU 可有效減少訓(xùn)練過(guò)程中的數(shù)據(jù)傳輸延遲。

9、 啟用 XLA（加速線性代數(shù)）優(yōu)化

XLA 技術(shù)通過(guò)改進(jìn)計(jì)算圖執(zhí)行和減少運(yùn)行時(shí)開(kāi)銷(xiāo)來(lái)優(yōu)化 TensorFlow 計(jì)算性能。在 TensorFlow 環(huán)境中，可通過(guò)為支持的函數(shù)添加tf.function(jit_compile=True)注解來(lái)啟用 XLA 優(yōu)化。這使 TensorFlow 能夠編譯計(jì)算圖的特定部分以提高執(zhí)行效率。

在全面部署 XLA 技術(shù)前，應(yīng)對(duì)工作負(fù)載進(jìn)行基準(zhǔn)測(cè)試以驗(yàn)證性能提升效果。值得注意的是，雖然 XLA 通常能夠提高性能，但某些特定操作可能在不使用 XLA 的情況下表現(xiàn)更佳，因此需要針對(duì)具體應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行評(píng)估。

10、大規(guī)模工作負(fù)載的分布式訓(xùn)練策略

對(duì)于大型模型或大規(guī)模數(shù)據(jù)集，分布式訓(xùn)練是提高可擴(kuò)展性和性能的有效方法。推薦使用 Horovod、DeepSpeed 或 PyTorch 的 DistributedDataParallel 等專(zhuān)業(yè)庫(kù)實(shí)現(xiàn)多 GPU 訓(xùn)練。這些工具能夠高效處理跨多個(gè) GPU 的梯度同步操作。

為進(jìn)一步優(yōu)化梯度通信效率，可采用梯度壓縮或通信計(jì)算重疊等技術(shù)，以最小化同步延遲。另一項(xiàng)關(guān)鍵策略是在多個(gè) GPU 之間合理分片大型數(shù)據(jù)集，這有助于提高數(shù)據(jù)并行度并降低單個(gè) GPU 的內(nèi)存使用壓力。

11、高效檢查點(diǎn)策略實(shí)施

實(shí)施合理的檢查點(diǎn)策略對(duì)于定期保存模型狀態(tài)并防止系統(tǒng)故障導(dǎo)致的數(shù)據(jù)丟失至關(guān)重要。建議采用增量檢查點(diǎn)技術(shù)，僅保存更新的模型狀態(tài)而非整個(gè)模型，這可有效減少 I/O 開(kāi)銷(xiāo)并加快恢復(fù)速度。

在實(shí)際應(yīng)用中，可利用 DeepSpeed 等包含優(yōu)化檢查點(diǎn)方法的框架，以最小化模型保存過(guò)程中對(duì) GPU 計(jì)算的中斷影響，確保訓(xùn)練過(guò)程的連續(xù)性和效率。

12、GPU 集群資源的高效利用

對(duì)于需要大規(guī)模訓(xùn)練的應(yīng)用場(chǎng)景，GPU 集群能夠提供顯著的吞吐量提升并最大限度縮短訓(xùn)練時(shí)間。在構(gòu)建 GPU 集群環(huán)境時(shí)，可考慮使用帶有 GPU 資源分配功能的 Kubernetes 平臺(tái)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)多 GPU 節(jié)點(diǎn)的高效管理。

為優(yōu)化任務(wù)調(diào)度，可采用 Ray、Dask 或 Slurm 等作業(yè)調(diào)度系統(tǒng)，根據(jù)實(shí)際需求在多個(gè) GPU 上執(zhí)行并行工作負(fù)載。在集群環(huán)境中，確保跨節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)分片策略高效實(shí)施對(duì)于最小化數(shù)據(jù)傳輸瓶頸具有重要意義。

總結(jié)

本文系統(tǒng)闡述的優(yōu)化策略為提升 AI/ML 工作負(fù)載中的 GPU 資源利用率提供了全面技術(shù)指導(dǎo)。通過(guò)實(shí)施數(shù)據(jù)處理并行化、內(nèi)存管理優(yōu)化以及模型設(shè)計(jì)改進(jìn)等技術(shù)手段，可有效加速訓(xùn)練過(guò)程并降低運(yùn)營(yíng)成本。定期進(jìn)行的性能分析和系統(tǒng)調(diào)優(yōu)對(duì)于及時(shí)識(shí)別潛在瓶頸并全面提升計(jì)算效率具有重要意義，從而為 AI 系統(tǒng)構(gòu)建提供堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)。

作者：Supratip Banerjee