如何让人工智能训练更快

影响人工智能训练时间的因素

在深度学习训练中，训练时间的计算涉及到多个因素，包括 epoch 数、全局 batch size、微 batch size、计算设备数量等。下面是一个基本的公式来说明这些参数之间的关系（注意，这只是一个基本的说明公式，主要说明比例和反比例关系，实际训练可能还需要考虑更多因素）：

他们之中-

• 时期是指模型处理整个训练数据集的次数。
• 样本总数是训练数据集中的样本总数。
• 全局批次大小是每次训练迭代中处理的数据样本总数。
• Time per Step 是每次训练迭代所需的时间，取决于硬件性能、模型复杂度、优化算法等因素。
• 设备数量是用于训练的计算设备的数量，例如 GPU 的数量。

此公式提供了一个基本框架，但请注意，实际训练时间可能受到许多其他因素的影响，包括 I/O 速度、网络延迟（对于分布式训练）、CPU-GPU 通信速度、GPU 训练期间硬件故障的频率 等。因此，此公式只能作为粗略估计，实际训练时间可能会有所不同。

详细解释

深度学习模型的训练时间由多种因素决定，包括但不限于以下因素：

• 周期数：周期表示模型处理了整个训练数据集一次。周期越多，模型需要处理的数据越多，因此训练时间越长。
• 全局批大小：全局批大小是每次训练迭代中处理的数据样本总数。全局批大小越大，每次迭代处理的数据越多，这可能会减少每个时期所需的迭代次数，从而缩短总训练时间。但是，如果全局批大小过大，可能会导致内存溢出。
• 微批次大小：微批次大小是指每个计算设备在每次训练迭代中处理的数据样本数量。微批次大小越大，每个设备每次迭代处理的数据越多，这可以提高计算效率，从而缩短训练时间。但是，如果微批次大小过大，可能会导致内存溢出。
• 硬件性能：所使用的计算设备（如 CPU、GPU）的性能也会影响训练时间。更强大的设备可以更快地进行计算，从而缩短训练时间。
• 模型复杂度：模型的复杂度（例如层数、参数数量等）也会影响训练时间。模型越复杂，需要的计算量就越多，因此训练时间越长。
• 优化算法：所使用的优化算法（例如 SGD、Adam 等）和学习率等超参数设置也会影响训练时间。
• 并行策略：数据并行、模型并行等并行计算策略的采用也会影响训练时间。

决定训练时间长短的因素有很多，需要根据具体的训练任务和环境综合考虑。

所以，在这个公式中

<span style="color:#333333"><span style="background-color:#ffffff"><span style="background-color:#2b2b2b"><span style="color:#f8f8f2"><code class="language-applescript">global_batch_size <span style="color:#00e0e0">=</span> 
gradient_accumulation_steps 
<span style="color:#00e0e0">*</span> nnodes （node mumbers） 
<span style="color:#00e0e0">*</span> nproc_per_node （GPU <span style="color:#00e0e0">in</span> one node） 
<span style="color:#00e0e0">*</span> per_device_train_batch_si（micro bs size） </code></span></span></span></span>

<span style="color:#333333"><span style="background-color:#ffffff"><span style="background-color:#2b2b2b"><span style="color:#f8f8f2"><code class="language-applescript">batch_size <span style="color:#00e0e0">=</span> <span style="color:#00e0e0">10</span>  <span style="color:#d4d0ab"># Batch size  </span>
total_num <span style="color:#00e0e0">=</span> <span style="color:#00e0e0">1000</span>  <span style="color:#d4d0ab"># Total number of training data  </span></code></span></span></span></span>

当训练一批数据，更新一次梯度时（梯度累积步数=1）：

<span style="background-color:#2b2b2b"><span style="color:#f8f8f2"><code class="language-applescript">train_steps <span style="color:#00e0e0">=</span> total_num <span style="color:#00e0e0">/</span> batch_size <span style="color:#00e0e0">=</span> <span style="color:#00e0e0">1000</span> <span style="color:#00e0e0">/</span> <span style="color:#00e0e0">10</span> <span style="color:#00e0e0">=</span> <span style="color:#00e0e0">100</span>  </code></span></span>

这意味着每个 epoch 有 100 个步骤，梯度更新步骤也是 100。
当内存不足以支持 10 的批大小时，我们可以使用梯度累积来减少每个微批的大小。假设我们将梯度累积步骤设置为 2：

<span style="background-color:#2b2b2b"><span style="color:#f8f8f2"><code class="language-applescript">gradient_accumulation_steps <span style="color:#00e0e0">=</span> <span style="color:#00e0e0">2</span>  
micro_batch_size <span style="color:#00e0e0">=</span> batch_size <span style="color:#00e0e0">/</span> gradient_accumulation_steps <span style="color:#00e0e0">=</span> <span style="color:#00e0e0">10</span> <span style="color:#00e0e0">/</span> <span style="color:#00e0e0">2</span> <span style="color:#00e0e0">=</span> <span style="color:#00e0e0">5</span>  </code></span></span>

这意味着对于每次梯度更新，我们从 2 个微批次中累积数据，每个微批次大小为 5。这减少了内存压力，但每次梯度更新的数据大小仍然是 10 个数据点。

结果：

• 每个时期的训练步数（train_steps）保持为 100，因为数据总量和每个时期的步数都没有改变。
• 梯度更新步骤保持为 100，因为每次梯度更新都会累积来自 2 个微批次的数据。

需要注意的是，使用梯度累积时，每个训练步骤都会处理来自多个微批次的梯度的累积，这可能会稍微增加每个步骤的计算时间。因此，如果内存足够，最好增加批次大小以减少梯度累积的次数。当内存不足时，梯度累积是一种有效的方法。

全局批次大小会显著影响模型的训练效果。通常，较大的全局批次大小可以提供更准确的梯度估计，有助于模型收敛。然而，它也会增加每个设备的内存压力。如果内存资源有限，使用较大的全局批次大小可能不可行。

在这种情况下，可以使用梯度累积。通过在每个设备上使用较小的微批次大小进行训练，我们可以减少内存压力，同时保持较大的全局批次大小以获得准确的梯度估计。这允许在有限的硬件资源上训练大型模型，而不会牺牲全局批次大小。

总之，梯度累积是在内存资源有限的情况下平衡全局批次大小和训练效果的一种权衡策略。

因此，如果我们看一下这两个公式：

全局batch size越大，在不发生OOM（Out of Memory）且没有充分利用GPU计算能力的前提下，总的训练时间越短。

数据并行和批次大小的关系

<span style="color:#333333"><span style="background-color:#ffffff"><span style="background-color:#2b2b2b"><span style="color:#f8f8f2"><code class="language-applescript">global_batch_size <span style="color:#00e0e0">=</span> 
gradient_accumulation_steps 
<span style="color:#00e0e0">*</span> nnodes （The <span style="color:#abe338">number</span> <span style="color:#00e0e0">of</span> nodes <span style="color:#00e0e0">is</span><span style="color:#fefefe">,</span> <span style="color:#00e0e0">in</span> effect<span style="color:#fefefe">,</span> <span style="color:#00e0e0">the</span> PP） 
<span style="color:#00e0e0">*</span> nproc_per_node （The <span style="color:#abe338">number</span> <span style="color:#00e0e0">of</span> cards per node <span style="color:#00e0e0">is</span><span style="color:#fefefe">,</span> <span style="color:#00e0e0">in</span> effect<span style="color:#fefefe">,</span> <span style="color:#00e0e0">the</span> TP） 
<span style="color:#00e0e0">*</span> per_device_train_batch_si（micro bs size） </code></span></span></span></span>