15、深度神经网络高级加速技术揭秘

深度神经网络高级加速技术揭秘

在深度学习领域，深度神经网络（DNN）的训练和推理效率至关重要。为了进一步提升速度，我们将探讨一些高级技术，包括性能调试、作业迁移与复用，以及异构环境下的模型训练。

前提假设

在深入讨论这些技术之前，我们先明确一些前提假设：
1. 默认使用同质的GPU或其他加速器进行模型训练和服务。
2. 对于异构模型训练和推理，在同一训练/服务作业中使用异构硬件加速器。
3. 使用Windows Server以便直接使用NVIDIA性能调试工具。
4. 仅由单个作业独占使用GPU或其他硬件加速器。
5. 单个机器内的所有GPU之间具有高通信带宽。
6. 不同机器之间的GPU通信带宽较低。
7. GPU之间的网络也仅由单个训练或服务作业独占使用。
8. 若在GPU之间迁移训练/服务作业，假设数据移动的开销仅为一次性的。
9. 在异构环境中进行模型训练和服务时，假设不同加速器之间易于实现负载均衡。

技术要求

在实施这些技术时，你应使用PyTorch及其相关平台作为实现平台。代码的主要库依赖如下：
- NVIDIA Nsight Graphics >= 2021.5.1
- NVIDIA驱动 >= 450.119.03
- pip > 19.0
- numpy >= 1.19.0
- python >= 3.7
- ubuntu >= 16.04
- cuda >= 11.0
- torchvision >= 0.10.0