65、大规模训练神经网络：多GPU与集群策略

大规模训练神经网络：多GPU与集群策略

在深度学习领域，训练模型往往需要大量的计算资源和时间。为了提高训练效率，我们可以采用多GPU并行计算或者跨服务器集群训练的方法。下面将详细介绍这些方法以及相关的策略。

多GPU训练的挑战与解决方案

在使用多GPU进行训练时，会面临数据传输时间过长的问题。当将数据移入和移出GPU内存（在分布式设置中还涉及网络传输）所花费的时间超过了拆分计算负载所带来的加速时，增加更多的GPU反而会加剧带宽饱和，导致训练速度变慢。

对于一些相对较小且在非常大的训练集上训练的模型，使用具有大内存带宽的单个强大GPU在单台机器上训练通常效果更好。大而密集的模型更容易出现饱和问题，因为它们需要传输大量的参数和梯度；而小模型（但并行化收益有限）和大稀疏模型的饱和问题相对较轻，因为稀疏模型的梯度通常大部分为零，可以高效地进行通信。例如，Jeff Dean报告称，对于密集模型，在50个GPU上分布计算时典型的加速比为25 - 40倍；而对于更稀疏的模型，在500个GPU上训练时加速比可达300倍。以下是一些具体的例子：
| 模型类型 | GPU数量 | 加速比 |
| ---- | ---- | ---- |
| 神经机器翻译 | 8 | 6倍 |
| Inception/ImageNet | 50 | 32倍 |
| RankBrain | 500 | 300倍 |

为了减少饱和问题，可以采取以下措施：
1. 使用少量强大的GPU ：而不是大量较弱的GPU，并将这些GPU分组到少数相互连接良好的服务器上。
2. 降低浮点精度