ปัจจุบัน ด้วยการพัฒนาอย่างรวดเร็วของปัญญาประดิษฐ์ การโหลดข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพจึงเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการฝึกโมเดล โซลูชันแบบเดิมมักส่งผลให้ GPU ไม่ทำงาน ขยายเวลาการฝึกอบรมและเพิ่มต้นทุน SPDL (Scalable and Efficient Data Loading) เปิดตัวโดย Meta AI มีวัตถุประสงค์เพื่อแก้ไขปัญหาคอขวดนี้ และนำการปรับปรุงที่สำคัญมาสู่การฝึกอบรม AI
ในสาขาปัญญาประดิษฐ์ในปัจจุบัน โมเดลการฝึกอบรมไม่เพียงแต่เกี่ยวกับการออกแบบสถาปัตยกรรมที่ดีขึ้น แต่ยังต้องมีการจัดการข้อมูลในระดับสูงอีกด้วย โมเดล AI สมัยใหม่ต้องการข้อมูลจำนวนมาก และข้อมูลนี้จะต้องไปถึง GPU และตัวเร่งความเร็วอื่นๆ อย่างรวดเร็ว
อย่างไรก็ตาม ระบบการโหลดข้อมูลแบบเดิมมักจะไม่สามารถตอบสนองความต้องการนี้ได้ ส่งผลให้ GPU ที่ไม่ได้ใช้งาน ระยะเวลาการฝึกอบรมนานขึ้น และค่าใช้จ่ายที่เพิ่มขึ้น ปัญหานี้เด่นชัดเป็นพิเศษเมื่อขยายหรือประมวลผลข้อมูลหลายประเภท
เพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้ Meta AI ได้พัฒนา SPDL (Scalable and Efficient Data Loading) ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ออกแบบมาเพื่อปรับปรุงการถ่ายโอนข้อมูลการฝึก AI SPDL ใช้การโหลดแบบเธรด ซึ่งแตกต่างจากวิธีการตามกระบวนการแบบดั้งเดิม และปรับปรุงความเร็วการถ่ายโอนข้อมูลได้อย่างมาก ไม่ว่าจะนำเข้าข้อมูลจากระบบคลาวด์หรือระบบภายในองค์กร SPDL จะผสานรวมเข้ากับเวิร์กโฟลว์การฝึกอบรมได้อย่างราบรื่น
SPDL ได้รับการออกแบบโดยคำนึงถึงความสามารถในการปรับขนาดและสามารถทำงานบนระบบแบบกระจายได้ ดังนั้น ไม่ว่าจะเป็นการฝึกอบรม GPU ตัวเดียวหรือการฝึกอบรมคลัสเตอร์ขนาดใหญ่ SPDL ก็สามารถให้การสนับสนุนได้ สามารถทำงานร่วมกับเฟรมเวิร์ก AI ที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย เช่น PyTorch ซึ่งช่วยลดเกณฑ์การใช้งานโดยทีม นอกจากนี้ ในฐานะเครื่องมือโอเพ่นซอร์ส ทุกคนสามารถใช้ประโยชน์หรือมีส่วนร่วมในการปรับปรุงได้
นวัตกรรมหลักของ SPDL คือสถาปัตยกรรมการทำเธรด ด้วยการใช้เธรดแทนกระบวนการ SPDL จะหลีกเลี่ยงค่าใช้จ่ายในการสื่อสารทั่วไปในการถ่ายโอนข้อมูลแบบดั้งเดิม นอกจากนี้ยังใช้เทคโนโลยีอัจฉริยะ เช่น การดึงข้อมูลล่วงหน้าและการแคชเพื่อให้แน่ใจว่า GPU สามารถรับข้อมูลที่เตรียมไว้ได้ตลอดเวลา ซึ่งจะช่วยลดเวลาว่างและปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมของระบบ
ประโยชน์ของ SPDL ได้แก่:
1. ความเร็วการถ่ายโอนข้อมูลที่เร็วขึ้น: สามารถถ่ายโอนข้อมูลไปยัง GPU ได้อย่างรวดเร็วเพื่อหลีกเลี่ยงความล่าช้าที่เกิดจากความเร็วที่ช้า
2. เวลาการฝึกสั้นลง: ทำให้ GPU มีงานยุ่ง ซึ่งจะทำให้รอบการฝึกโดยรวมสั้นลง
3. ลดต้นทุน: ลดต้นทุนการคำนวณที่จำเป็นสำหรับการฝึกอบรมโดยการปรับปรุงประสิทธิภาพ
Meta AI ได้ทำการทดสอบเกณฑ์มาตรฐานอย่างกว้างขวาง และผลลัพธ์แสดงให้เห็นว่า SPDL ปรับปรุงการรับส่งข้อมูลได้ 3-5 เท่า เมื่อเทียบกับตัวโหลดข้อมูลแบบเดิม ซึ่งหมายความว่าสำหรับโมเดล AI ขนาดใหญ่ เวลาการฝึกอบรมสามารถลดลงได้สูงสุดถึง 30% SPDL เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการประมวลผลสตรีมข้อมูลที่มีปริมาณงานสูง และสามารถทำงานได้ดีในสถานการณ์แอปพลิเคชันที่มีการประมวลผลแบบเรียลไทม์หรือการอัปเดตโมเดลบ่อยครั้ง ปัจจุบัน Meta ได้ใช้ SPDL ในห้องปฏิบัติการความเป็นจริงที่เกี่ยวข้องกับโครงการต่างๆ เช่น ความเป็นจริงเสริมและความเป็นจริงเสมือน
เนื่องจากความต้องการระบบ AI ยังคงเพิ่มขึ้น เครื่องมืออย่าง SPDL จึงมีความสำคัญอย่างยิ่งในการทำให้โครงสร้างพื้นฐานทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ด้วยการบรรเทาปัญหาคอขวดของข้อมูล SPDL ไม่เพียงแต่ปรับปรุงประสิทธิภาพการฝึกอบรม แต่ยังเปิดประตูสู่ความเป็นไปได้ในการวิจัยใหม่ๆ อีกด้วย
รายละเอียด: https://ai.meta.com/blog/spdl-faster-ai-model-training-with-thread-based-data-loading-reality-labs/
ทางเข้ารหัส: https://github.com/facebookresearch/spdl
ไฮไลท์:
✅ **ปรับปรุงประสิทธิภาพการรับส่งข้อมูล**: SPDL ใช้การโหลดแบบเธรด ซึ่งเพิ่มความเร็วในการส่งข้อมูลได้อย่างมาก
✅ **ลดระยะเวลาการฝึก**: เมื่อเทียบกับวิธีการแบบเดิม ระยะเวลาการฝึกสามารถสั้นลงได้มากถึง 30%
✅ **เครื่องมือโอเพ่นซอร์ส**: SPDL เป็นโครงการโอเพ่นซอร์สที่ใครๆ ก็สามารถใช้และมีส่วนร่วมในการปรับปรุงได้
โดยรวมแล้ว SPDL มอบโซลูชันที่มีประสิทธิภาพและปรับขนาดได้เพื่อแก้ปัญหาคอขวดในการโหลดข้อมูลในการฝึกโมเดล AI นอกจากนี้ ฟีเจอร์โอเพ่นซอร์สยังอำนวยความสะดวกให้นักวิจัยและนักพัฒนามีส่วนร่วมมากขึ้นเพื่อร่วมกันส่งเสริมการพัฒนาเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ หวังว่าผู้คนจำนวนมากจะพยายามและมีส่วนร่วมในโครงการนี้