Aujourd’hui, avec le développement rapide de l’intelligence artificielle, un chargement efficace des données est crucial pour la formation des modèles. Les solutions traditionnelles entraînent souvent des GPU inactifs, ce qui allonge les temps de formation et augmente les coûts. SPDL (Scalable and Efficient Data Loading) lancé par Meta AI vise à résoudre ce problème de goulot d'étranglement et à apporter des améliorations significatives à la formation en IA.
Dans le domaine actuel de l'intelligence artificielle, la formation des modèles ne consiste pas seulement à concevoir de meilleures architectures, mais nécessite également une gestion élevée des données. Les modèles d’IA modernes nécessitent de grandes quantités de données, et ces données doivent atteindre rapidement les GPU et autres accélérateurs.
Cependant, les systèmes de chargement de données traditionnels ne parviennent souvent pas à répondre à cette demande, ce qui entraîne des GPU inutilisés, des temps de formation prolongés et une augmentation des coûts. Ce problème est particulièrement important lors de l’extension ou du traitement de plusieurs types de données.
Pour résoudre ces problèmes, Meta AI a développé SPDL (Scalable and Efficient Data Loading), un outil conçu pour améliorer le transfert des données d'entraînement de l'IA. SPDL utilise le chargement par thread, ce qui est différent de la méthode traditionnelle basée sur les processus et améliore considérablement la vitesse de transfert des données. Qu'il s'agisse d'ingérer des données depuis le cloud ou des systèmes sur site, SPDL s'intègre parfaitement aux flux de travail de formation.
SPDL est conçu dans un souci d'évolutivité et peut fonctionner sur des systèmes distribués. Ainsi, qu'il s'agisse d'une formation sur un seul GPU ou d'une formation sur un cluster à grande échelle, SPDL peut fournir une assistance. Il est compatible avec les frameworks d’IA largement utilisés tels que PyTorch, abaissant ainsi le seuil d’utilisation par les équipes. De plus, en tant qu'outil open source, n'importe qui peut en profiter ou contribuer à ses améliorations.
La principale innovation de SPDL est son architecture de threads. En utilisant des threads au lieu de processus, SPDL évite la surcharge de communication courante dans les transferts de données traditionnels. Il utilise également des technologies intelligentes telles que la prélecture et la mise en cache pour garantir que le GPU puisse toujours obtenir des données préparées, réduisant ainsi les temps d'inactivité et améliorant l'efficacité globale du système.
Les avantages apportés par SPDL incluent :
1. Vitesse de transfert de données plus rapide : capable de transférer rapidement des données vers le GPU pour éviter les retards causés par des vitesses lentes.
2. Temps de formation plus court : gardez le GPU occupé, raccourcissant ainsi le cycle de formation global.
3. Réduire les coûts : réduisez les coûts de calcul requis pour la formation en améliorant l'efficacité.
Meta AI a effectué des tests de référence approfondis et les résultats montrent que SPDL améliore le débit de données de 3 à 5 fois par rapport aux chargeurs de données traditionnels. Cela signifie que pour les grands modèles d'IA, le temps de formation peut être réduit jusqu'à 30 %. SPDL est particulièrement adapté au traitement de flux de données à haut débit et peut fonctionner correctement dans des scénarios d'application avec un traitement en temps réel ou des mises à jour fréquentes du modèle. Actuellement, Meta a appliqué le SPDL dans son laboratoire de réalité, impliquant des projets tels que la réalité augmentée et la réalité virtuelle.
Alors que la demande de systèmes d’IA continue d’augmenter, des outils tels que SPDL seront essentiels au maintien de l’efficacité de l’infrastructure. En atténuant les goulots d'étranglement des données, SPDL améliore non seulement l'efficacité de la formation, mais ouvre également la porte à de nouvelles possibilités de recherche.
Détails : https://ai.meta.com/blog/spdl-faster-ai-model-training-with-thread-based-data-loading-reality-labs/
Entrée du code : https://github.com/facebookresearch/spdl
Souligner:
✅ **Améliorez l'efficacité de la transmission des données** : SPDL adopte un chargement threadé, ce qui accélère considérablement la transmission des données.
✅ **Raccourcir le temps de formation** : Par rapport aux méthodes traditionnelles, le temps de formation peut être raccourci jusqu'à 30 %.
✅ **Outils Open Source** : SPDL est un projet open source que tout le monde peut utiliser et participer à son amélioration.
Dans l'ensemble, SPDL fournit une solution efficace et évolutive pour résoudre le goulot d'étranglement du chargement des données dans la formation des modèles d'IA. Sa fonctionnalité open source facilite également la participation d'un plus grand nombre de chercheurs et de développeurs pour promouvoir conjointement le développement de la technologie de l'intelligence artificielle. Espérons que davantage de personnes essaieront de contribuer à ce projet.