هل أداء خادم وحدة معالجة الرسومات ضعيف في تدريب الذكاء الاصطناعي؟ إليك ما هو الخطأ

ستشير هذه المقالة إلى الأسباب الرئيسية التي تجعل خادم GPU الخاص بك لا يقدم الأداء المتوقع في تدريب الذكاء الاصطناعي. سوف تتعلم كيفية التعرف على اختناق وحدة معالجة الرسومات, التغلب على قيود ذاكرة الوصول العشوائي الافتراضية (VRAM), ومعالجة مشاكل CUDA، وتعظيم عرض النطاق الترددي PCIe. في نهاية هذه المقالة، ستتمكن من حل مشكلات الأداء التدريبي لديك.

تشخيص اختناقات تدريب الذكاء الاصطناعي لديك 

لقد أنفقت المال على جهاز عالي الأداء خادم مخصص لوحدة معالجة الرسومات, وقمت بإعداد خط أنابيب التدريب الخاص بك، وقمت بنشر نموذجك فقط لترى سرعة التدريب تتباطأ عند مجرد جزء بسيط مما كنت تتوقعه. هذه مشكلة شائعة يواجهها العديد من مهندسي الذكاء الاصطناعي الذين يجدون أن سرعتهم العالية في أداء خادم وحدة معالجة الرسومات ضعيف في تدريب الذكاء الاصطناعي على الرغم من وجود أفضل الأجهزة المتاحة.  

لفهم أفضل لسبب أداء خادم وحدة معالجة الرسومات ضعيف في تدريب الذكاء الاصطناعي, ، عليك تحليل وضعك والنظر في مستويات مختلفة من المكدس الخاص بك. قد تكون المشاكل مخفية في أماكن غير متوقعة، بدءاً من الذاكرة إلى برامج التشغيل. 

في WebCare360، نحن خبراء في زيادة أداء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي إلى أقصى حد. يساعد فريقنا من الخبراء مهندسي الذكاء الاصطناعي في تشخيص مشاكل أداء وحدة معالجة الرسومات وإصلاحها حتى تعمل مهام التدريب الخاصة بك دائمًا بأعلى كفاءة. 

الوجبات الرئيسية 

• قد ينخفض الأداء بنسبة تصل إلى 40-60% بمقدار 40-60% بواسطة اختناق وحدة معالجة الرسومات بسبب قيود التدفئة أو الطاقة. 

• حدود VRAM يفرض قيودًا على الذاكرة، مما يؤدي إلى مبادلة غير فعالة للذاكرة، مما يؤدي بدوره إلى إبطاء التدريب. 

• مشكلات في CUDA منع استخدام وحدة معالجة الرسومات بكامل طاقتها. 

• عرض النطاق الترددي PCIe قد يكون سبب المشكلات هو الاستخدام غير الصحيح للفتحة أو استخدام إصدار قديم. 

• يمكن أن تمنع المراقبة والإعداد معظم حالات ضعف أداء وحدة معالجة الرسومات. 

الاختناق الحراري: قاتل الأداء الخفي 

ستعمل وحدة معالجة الرسومات على إبطاء معدلات الساعة تلقائيًا عندما تقترب من درجات الحرارة الحرجة، وهي ظاهرة تُعرف باسم اختناق وحدة معالجة الرسومات. ومع ذلك، ستحتوي وحدة معالجة الرسومات الخاصة بك على آلية حماية حرارية قوية للغاية، مما قد يؤثر على الأداء بشكل كبير خلال فترات التدريب الطويلة. 

تشمل الأسباب النموذجية للاختناق الحراري ما يلي: 

• عدم كفاية تبريد الخادم أو تصميم تدفق الهواء 

• تراكم الغبار الذي يعيق خافضات الحرارة والمراوح 

• درجات حرارة الغرفة أعلى من 25 درجة مئوية (77 درجة فهرنهايت) 

• التباعد الشديد بين وحدات معالجة الرسومات في إعدادات وحدات معالجة الرسومات المتعددة 

• معجون حراري قديم على الأنظمة القديمة 

استخدم الأمر nvidia-smicommand لمراقبة درجات حرارة وحدة معالجة الرسومات أثناء التدريب. إذا كانت درجات حرارة وحدة معالجة الرسومات لديك أعلى من 80 درجة مئوية باستمرار، فمن المحتمل أن نظامك يعاني من اختناق وحدة معالجة الرسومات. 

استنفاد ذاكرة VRAM: عندما تصبح الذاكرة عنق الزجاجة

حدود VRAM من بين الأسباب الأكثر شيوعًا لأداء وحدة معالجة الرسومات دون المستوى الأمثل. إذا استهلك النموذج وحجم الدُفعات ومجموعة البيانات الخاصة بك ذاكرة وصول عشوائي افتراضية VRAM أكثر مما هو متاح، فإن عملية التدريب تعود إلى استخدام ذاكرة الوصول العشوائي الأبطأ لوحدة المعالجة المركزية أو التخزين على القرص. 

فيما يلي علامات الوصول إلى سعة ذاكرة التخزين العشوائي الافتراضية VRAM:

• يتباطأ الأداء فجأة 
• حدوث أخطاء خارج الذاكرة 
• يبدأ التدريب بسرعة ولكن يتباطأ بسرعة 
• تستهلك نماذج المحولات واسعة النطاق التي تحتوي على مليارات من المعلمات كميات هائلة من الذاكرة، مما يجعل إدارة ذاكرة الوصول العشوائي الافتراضية ضرورية.

حلول بديلة لقيود VRAM: 

• تقليل حجم الدُفعات للبقاء ضمن قيود الذاكرة 
• استخدام التراكم المتدرج لمعالجة الدفعات الأكبر حجمًا 
• التدريب باستخدام دقة مختلطة (FP16/BF16) لتقليل استخدام الذاكرة بمقدار النصف 
• استخدام نقاط التحقق من التدرج لتقليل استخدام الذاكرة على حساب الحساب 

مشاكل تكوين CUDA 

مشكلات CUDA يمكن أن تحدث بعدة طرق، بدءًا من عدم القدرة على تدريب نموذج على الإطلاق إلى مشاكل الأداء. يجب أن تكون مجموعة أدوات CUDA وبرامج التشغيل والتوافق مع إطار العمل صحيحة تمامًا للاستخدام الأمثل لوحدة معالجة الرسومات. 

بعض الأشياء الشائعة مشكلات CUDA تتضمن عدم توافق برنامج التشغيل والإطار، واستخدام مجموعة أدوات CUDA قديمة، ومشكلات في متغيرات البيئة. لا يمكن لإحدى بنيات PyTorch التي تم تجميعها باستخدام CUDA 11.8 استخدام وحدة معالجة الرسومات مع برامج تشغيل CUDA 12.1، مما يؤدي إلى تدهور الأداء الذي قد يكون مخفيًا. 

حدود النطاق الترددي PCIe

عرض النطاق الترددي PCIe هو مؤشر على سرعة اتصال وحدة معالجة الرسومات بوحدة المعالجة المركزية والذاكرة. عندما يكون عرض النطاق الترددي منخفضاً، فإن ذلك يؤدي إلى اختناقات في نقل البيانات، مما يتسبب في تجويع وحدة معالجة الرسومات الخاصة بك للحصول على بيانات التدريب. عادةً ما تكون مشكلة عرض النطاق الترددي PCIe ناتجة عن وضع وحدات معالجة الرسومات في الفتحات الخاطئة على اللوحة الأم. تتضخم هذه المشكلة أكثر في حالة إعدادات وحدات معالجة الرسومات المتعددة، حيث يجب أن تتشارك وحدات معالجة الرسومات في عدد ثابت من الممرات.

للتحقق من تكوين PCIe الخاص بنظامك، يمكنك تشغيل الأمر “nvidia-smi topo -m”. عند التدريب باستخدام وحدات معالجة الرسومات المتعددة، يجب عليك اختيار اللوحات الأم التي تحتوي على ممرات PCIe كافية للتعامل مع جميع وحدات معالجة الرسومات بنطاق ترددي كامل. 

أوجه القصور في مكدس البرامج 

لا تعد الأجهزة، بخلاف مشاكل مكدس البرامج، المحدد الوحيد للأداء. تؤدي محملات البيانات غير الفعالة أو خطوط أنابيب المعالجة المسبقة أو جلب البيانات أحادية الخيط إلى اختناقات في وحدة المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات الخاملة. يجعل قفل المترجم العالمي في بايثون هذه المشكلة أسوأ. 

قم بتوصيف خط أنابيب التدريب الخاص بك لمعرفة أماكن الاختناقات. سيساعدك PyTorch Profiler أو TensorFlow Profiler في تحديد ما إذا كانت وحدات معالجة الرسومات لديك تقضي الكثير من الوقت في وضع الخمول. استخدم أدوات تحميل البيانات متعددة العاملين، والذاكرة المثبتة لنقل البيانات بشكل أسرع، وبيانات الجلب المسبق لإبقاء وحدات معالجة الرسومات لديك مشغولة.

أطلق العنان لأفضل أداء لوحدة معالجة الرسومات لمهام الذكاء الاصطناعي لديك

تحليل سبب تحليل أداء خادم وحدة معالجة الرسومات ضعيف في تدريب الذكاء الاصطناعي تتضمن عملية شاملة تأخذ بعين الاعتبار التبريد والذاكرة وإعدادات برنامج التشغيل والبنية التحتية. ترتبط معظم مشاكل الأداء بأخطاء التكوين التي يمكن إصلاحها بدلاً من مشاكل الأجهزة. من خلال حل مشكلات مثل اختناق وحدة معالجة الرسومات, حد VRAM, وما إلى ذلك، يمكنك إعادة عملية التدريب إلى وضعها الطبيعي.  

WebCare360 يوفر خدمات تحسين البنية الأساسية لوحدة معالجة الرسومات من البداية إلى النهاية لفرق الذكاء الاصطناعي. سيقوم فريقنا بتحليل الأداء، وحل مشكلات التكوين، وتنفيذ أفضل الممارسات لمساعدتك على تحسين أداء تدريب الذكاء الاصطناعي لديك.

الأسئلة الشائعة: 

كيف يمكنني تحليل ما إذا كانت وحدة معالجة الرسومات الخاصة بي تختنق أثناء التدريب؟ 

تحقق من درجة حرارة وحدة معالجة الرسومات ومعدلات الساعة باستخدام “nvidia-smi dmon” أثناء التدريب. إذا كانت درجة الحرارة أعلى من 80 درجة مئوية أو إذا كانت سرعة الساعة أقل بكثير من المعدل الأساسي، فهذا يعني أن وحدة معالجة الرسومات تختنق. 

ما هي أسرع طريقة لتقليل استخدام VRAM؟ 

استخدم الدقة المختلطة التلقائية المختلطة في إطار العمل الخاص بك لتمكين التدريب المختلط الدقة (FP16/BF16)، سيؤدي ذلك إلى خفض استخدام الذاكرة على الفور بحوالي 501 تيرابايت 3 تيرابايت. 

هل يمكن أن يؤثر جيل PCIe على أداء تدريب وحدة معالجة الرسومات (GPU)؟ 

نعم، يوفر PCIe 3.0 15.75 جيجابايت/ث لكل حارة x16، بينما يضاعف PCIe 4.0 عرض النطاق الترددي إلى 31.5 جيجابايت/ث. في التطبيقات كثيفة البيانات، تتسبب الأجيال الأقدم في حدوث اختناقات في التطبيقات ذات البيانات الثقيلة. 

كم مرة يجب أن أقوم بتحديث برامج تشغيل CUDA؟ 

قم بتحديث برامج تشغيل CUDA عندما يكون لدى إطار عمل الذكاء الاصطناعي الخاص بك إصدارات جديدة تتطلب إصدارات CUDA جديدة أو عندما تلاحظ انخفاضًا في الأداء.  

ما هي بعض الأدوات التي يمكن أن تساعدني في اكتشاف مشاكل الأداء في وحدة معالجة الرسومات الخاصة بي؟ 

للتحليل المتعمق لاستخدامك لوحدة معالجة الرسومات، يمكنك استخدام nvidia-smi أو أدوات التحليل المتوافرة في أطر العمل (PyTorch Profiler و TensorFlow Profiler) و nvtop.