Eficiência do Treinamento de IA em Modelos Grandes

O próximo workshop intitulado "IA e Computação Científica em Escala usando Infraestruturas de Computação Flexíveis" vai rolar em Pisa, Itália, nos dias 3 e 4 de junho de 2024. O objetivo desse workshop é discutir e compartilhar ideias sobre o uso de configurações de computação flexíveis em computação científica em larga escala, especialmente em relação à inteligência artificial (IA).

#O Desafio dos Grandes Modelos de IA

Nos últimos anos, grandes modelos de IA, especialmente os conhecidos como transformers e modelos de linguagem grande (LLMs), ganharam muita atenção. Esses modelos cresceram muito, com alguns contendo centenas de bilhões de parâmetros. Treinar esses modelos enormes pode levar muito tempo, às vezes até semanas ou meses. Embora técnicas como paralelismo de modelo 3D ajudem a acelerar o treinamento usando várias Unidades de Processamento Gráfico (GPUs), isso também traz custos mais altos.

Um grande problema ao treinar esses modelos grandes é que a memória combinada disponível de várias GPUs frequentemente não é suficiente para armazenar todos os dados necessários, incluindo parâmetros do modelo e gradientes. Para resolver isso, alguns métodos avançados movem parte dos dados necessários para a memória do host (a memória principal do computador) e realizam cálculos usando uma mistura de CPUS e GPUs. Embora essa abordagem permita que o treinamento seja feito com menos GPUs, pode desacelerar o processo devido a ineficiências na gestão de dados entre a CPU e a GPU.

#Objetivos da Pesquisa

O objetivo desse trabalho é analisar como os dados são gerenciados durante o treinamento de grandes modelos que envolvem transferir alguns dados para a memória do host. Ao estudar o uso da memória da GPU ao longo do tempo e as interações entre a CPU e a GPU, esperamos identificar áreas onde melhorias podem ser feitas. Isso permitirá um melhor equilíbrio custo-desempenho ao treinar grandes modelos de IA.

#Entendendo os Modelos de IA e Seu Treinamento

Transformers e LLMs têm muitas aplicações, desde gerar textos criativos até resolver problemas complexos. A tendência atual mostra que esses modelos frequentemente incluem bilhões de parâmetros, como GPT-3 e Llama-2-70b, que precisam de muita memória GPU para funcionar de forma eficaz. Algumas previsões sugerem que em breve veremos modelos alcançando trilhões de parâmetros.

Apesar dos avanços na tecnologia que tornaram possível o treinamento de modelos maiores, o aumento rápido no número de parâmetros superou a memória disponível nas GPUs. Essa situação cria uma barreira desafiadora conhecida como "parede de memória", dificultando o treinamento eficiente de grandes modelos.

#Técnicas de Treinamento

Para acelerar o processo de treinamento, métodos como Paralelismo de Dados, paralelismo de pipeline e paralelismo de tensor foram desenvolvidos.

#Paralelismo de Dados

Esse método copia o modelo em várias GPUs, permitindo que elas processem partes diferentes dos dados de entrada ao mesmo tempo. Ao dividir o trabalho entre várias GPUs, o treinamento pode ser concluído mais rápido, mas requer um gerenciamento cuidadoso de como os dados são compartilhados entre as GPUs.

#Paralelismo de Pipeline e Tensor

Essas técnicas dividem o modelo em etapas, que podem ser executadas em diferentes GPUs. O paralelismo de pipeline permite que diferentes partes do modelo trabalhem em mini-lotes de dados separados ao mesmo tempo. O paralelismo de tensor, por sua vez, divide os cálculos de cada camada entre várias GPUs. Ambos os métodos ajudam a gerenciar grandes modelos, mas também introduzem complexidades adicionais na gestão de dados.

#O Processo de Atualização

Após concluir as passagens para frente e para trás, os parâmetros do modelo são atualizados. O otimizador, que ajuda a ajustar o modelo com base nos gradientes calculados, pode exigir uma quantidade significativa de memória e recursos de computação.

Em muitos casos, especialmente com o método de descarregamento, o estado do otimizador é mantido na memória da CPU. Isso permite que o modelo seja treinado em GPUs com uma exigência de memória menor, mas vem com custos de desempenho devido a transferências de dados mais lentas entre a CPU e a GPU.

#Observações no Uso de Memória

Durante o treinamento de grandes modelos, flutuações tanto na memória da GPU quanto nas velocidades de transferência de dados são comuns. Durante as passagens para frente e para trás, o uso de memória pode atingir picos à medida que as ativações se acumulam, enquanto na fase de atualização, o uso de memória pode cair drasticamente à medida que a CPU lida com as atualizações.

#Passagens Para Frente e Para Trás

Durante a passagem para frente, os parâmetros do modelo são processados, e a memória da GPU é usada para armazenar as ativações resultantes. A passagem para trás então calcula gradientes para essas ativações, exigindo recursos de memória semelhantes. Enquanto esse processo ocorre, há uma quantidade significativa de dados se movendo de um lado para o outro entre a CPU e a GPU, o que pode causar lentidões se não for gerenciado corretamente.

#A Fase de Atualização

Quando os parâmetros do modelo são atualizados, a maior parte do cálculo acontece na CPU. Enquanto a CPU está processando as atualizações, a memória da GPU pode continuar subutilizada. Esse descompasso oferece uma oportunidade para otimização, já que um uso mais eficiente tanto da CPU quanto da GPU pode levar a tempos de treinamento reduzidos.

#Otimizando o Desempenho no Treinamento

Para melhorar o processo de treinamento, existem várias áreas-chave em que se deve focar:

1. Transferências de Dados Eficientes: Reduzindo o movimento desnecessário de dados entre CPU e GPU, podemos acelerar o processo de treinamento. Isso inclui evitar transferências redundantes e garantir que os dados sejam movidos apenas quando absolutamente necessário.

2. Gestão de Memória: Gerenciando melhor o uso da memória tanto na GPU quanto na CPU, podemos aproveitar ao máximo os recursos disponíveis. Isso pode envolver ajustar quando os dados são descarregados para a CPU ou garantir que a memória não seja desperdiçada durante o treinamento.

3. Processamento Assíncrono: Para aproveitar as capacidades tanto da CPU quanto da GPU, permitir que certos processos rodem ao mesmo tempo pode ajudar. Por exemplo, enquanto uma parte do modelo está sendo atualizada, outras podem ser preparadas para a próxima rodada de treinamento.

4. Soluções de Descarregamento Flexíveis: Em vez de usar alocações fixas de recursos, empregar estratégias dinâmicas que se ajustem com base no uso atual da memória poderia aumentar a eficiência. Isso significa adaptar quanto de dado é descarregado para a CPU dependendo dos cálculos em andamento.

#Direções Futuras

Ao focar nessas áreas, podemos abordar alguns dos principais obstáculos no treinamento de grandes modelos de IA. Trabalhos futuros incluirão o desenvolvimento de soluções híbridas que possam se adaptar às flutuações no uso de recursos, otimizando a gestão de memória e tarefas da GPU para equilibrar melhor desempenho e custo.

A interface entre CPU e GPU oferece uma área promissora para exploração. Se gerenciada corretamente, tem o potencial de agilizar operações, tornando mais fácil treinar modelos maiores sem esbarrar em limitações de memória.

#Conclusão

À medida que o campo da IA continua a crescer, a demanda por métodos de treinamento mais eficientes aumenta. Estudando como os dados são transferidos e gerenciados entre os sistemas, podemos identificar estratégias benéficas que permitirão o treinamento de modelos cada vez maiores.

O workshop vai oferecer uma plataforma para compartilhar ideias e desenvolvimentos nessa área, contribuindo, em última análise, para o avanço da IA e da computação científica em larga escala.