如何将 AI 模型的训练时间缩短

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@小白创作中心

如何将 AI 模型的训练时间缩短

引用

CSDN

https://blog.csdn.net/ms44/article/details/141280741

在AI模型训练中，如何缩短训练时间是一个关键问题。本文将介绍三种有效策略：使用多GPU并行计算、优化数据处理流程以及应用DeepSpeed优化器。通过这些方法，作者成功将训练时间从713天缩短至33天，实现了2153%的加速。

背景与挑战

在AI模型训练中，计算资源的限制是一个普遍问题。对于大多数使用消费级GPU的开发者来说，训练一个简单的模型可能就需要花费很长时间。在作者的硕士论文项目中，面对472GB的压缩数据集和32个模型的训练需求，使用单个2080Ti GPU进行训练时，一次迭代就需要10小时40分钟。按照预计需要50次迭代才能获得有效结果的估算，总训练时间将达到713天，这显然是不可接受的。

策略一：多GPU并行计算

为了解决计算资源不足的问题，作者选择了使用4个RTX 2080 Ti GPU进行并行计算。虽然高端AI GPU如H100可以提供更好的性能，但其高昂的价格（约6-7000欧元）让许多AI爱好者望而却步。相比之下，4个翻新的RTX 2080 Ti（总价480欧元）是一个更经济的选择。

在多GPU并行计算中，作者使用了PyTorch框架进行数据并行处理，并将代码移植到PyTorch-lightning以简化训练器的配置。通过在Slurm集群中配置4个节点，每个节点配备1个GPU，实现了363%的加速。

以下是使用PyTorch-lightning的示例代码：

trainer_config = { 
 "accelerator": "gpu", 
 "precision": "32", 
 "devices": 1, #每个节点的 GPU 
 "num_nodes": 4, #节点数
 "max_epochs": 50 
} 
mock_data_config_train = { 
 'batch_size': 32, 
 'shuffle': True, 
 'num_workers': 4, #每个节点 4x GPU 
} 
mock_data_config_test = { 
 'batch_size': 32, 
 'shuffle': False, 
 'num_workers': 4, #每个节点 4x GPU 
} 
trainer = pl.Trainer(**trainer_config) 
train_dl = DataLoader(train_data, **mock_data_config_train) 
valid_dl = DataLoader(valid_data, **mock_data_config_test) 
model = ... # 你的 PyTorch-lightning 包装模型
trainer.fit( 
 model=lightning_model, 
 train_dataloaders=train_dl, 
 val_dataloaders=validation_dl 
)

策略二：优化数据处理

在处理视频数据时，数据加载和预处理往往成为训练速度的瓶颈。作者通过预计算和存储中间结果的方式，显著提高了数据处理速度。具体来说，作者预先计算了所有可能的情况，并将结果存储在一个新的parquet数据集中。这一优化使得数据处理速度提高了1329%。

策略三：使用DeepSpeed优化器

DeepSpeed是微软开发的一个深度学习优化库，提供了多种内存优化策略。通过使用DeepSpeed的ZeRO优化器，作者进一步提升了训练效率。具体来说，作者使用了DeepSpeed的Stage 2配置，并将精度从32位降低到16位（fp16），这使得训练速度再次大幅提升。

以下是应用DeepSpeed优化后的代码示例：

trainer_config = { 
 "accelerator": "gpu", 
 "precision": "16", #更改了精度
 "devices": 1, #每个节点的 GPU 
 "num_nodes": 4, #节点数
 "strategy": "deepspeed_stage_2", #添加了 DeepSpeed Stage 
 "max_epochs": 50 
} 
mock_data_config_train = { 
 'batch_size': 32, 
 'shuffle': True, 
 'num_workers': 4, #每个节点 4x GPU 
} 
mock_data_config_test = { 
 'batch_size': 32, 
 'shuffle': False, 
 'num_workers': 4, #每个节点 4x GPU 
} 
trainer = pl.Trainer(**trainer_config) 
train_dl = DataLoader(train_data, **mock_data_config_train) 
valid_dl = DataLoader(valid_data, **mock_data_config_test) 
model = ... # 你的 PyTorch-lightning 包装模型
trainer.fit( 
 model=lightning_model, 
 train_dataloaders=train_dl, 
 val_dataloaders=validation_dl 
)