Précision mixte

La précision mixte est une méthode de formation en apprentissage profond qui utilise plusieurs précisions numériques pour accélérer le processus de formation tout en maintenant la précision du modèle. Généralement, les modèles d'apprentissage profond utilisent des nombres à virgule flottante de 32 bits (FP32) pour représenter les poids, les activations et les gradients. La précision mixte introduit l'utilisation de nombres à virgule flottante de 16 bits (FP16) aux côtés de FP32, en tirant parti des avantages des deux formats pour améliorer l'efficacité des calculs.

Avantages de la précision mixte

La précision mixte offre plusieurs avantages clés dans la formation des modèles d'apprentissage profond :

• Utilisation réduite de la mémoire: L'utilisation de FP16 réduit de moitié l'empreinte mémoire du modèle par rapport à l'utilisation exclusive de FP32. Cette réduction permet de former des modèles plus importants ou d'utiliser des lots de plus grande taille, ce qui peut conduire à une amélioration des performances du modèle. En savoir plus sur l'optimisation de la taille des lots et son impact sur l'efficacité de la formation.
• Vitesse d'apprentissage accrue: Les opérations sur les nombres FP16 sont généralement plus rapides que les FP32, en particulier sur les GPU modernes qui disposent d'un matériel spécialisé pour les calculs sur 16 bits. Cette accélération peut réduire considérablement le temps nécessaire à la formation d'un modèle. Explore comment les GPU accélèrent les calculs d'IA et de ML.
• Efficacité énergétique: La réduction de la bande passante de la mémoire et les calculs plus rapides entraînent également une baisse de la consommation d'énergie, ce qui rend la formation de précision mixte plus économe en énergie, ce qui est particulièrement important pour les déploiements sur les appareils de périphérie ou dans les centres de données à grande échelle. En savoir plus sur l'edge computing et ses avantages.

Comment fonctionne la précision mixte

Dans la formation à précision mixte, les poids et les activations sont stockés au format FP16 pour économiser de la mémoire et accélérer le calcul. Cependant, pour maintenir la précision, une copie maîtresse des poids est conservée au format FP32. Au cours de chaque itération de formation, les passes avant et arrière sont effectuées en utilisant le format FP16, mais la mise à jour des poids est effectuée en FP32. Cette approche combine les avantages de la vitesse et de la mémoire de FP16 avec la précision et la stabilité de FP32.

Concepts clés de la précision mixte

Pour comprendre la précision mixte, il faut se familiariser avec quelques concepts clés :

• FP32 (Single Precision): Le format standard à virgule flottante de 32 bits utilisé dans la plupart des modèles d'apprentissage profond. Il offre une grande précision mais nécessite plus de mémoire et de ressources de calcul.
• FP16 (demi-précision): Un format à virgule flottante de 16 bits qui réduit l'utilisation de la mémoire et augmente la vitesse de calcul. Cependant, sa plage dynamique et sa précision sont plus faibles, ce qui peut entraîner des problèmes tels que l'évanouissement des gradients pendant l'apprentissage.
• Mise à l'échelle des pertes: Une technique utilisée pour éviter les problèmes de sous-débit qui peuvent se produire avec FP16. La perte est augmentée d'un facteur avant la rétropropagation, et les gradients qui en résultent sont réduits avant la mise à jour du poids. Cela permet de maintenir l'ampleur des petits gradients qui pourraient autrement être arrondis à zéro en FP16.

Applications et exemples concrets

L'entraînement de précision mixte est largement adopté à travers diverses applications d'apprentissage profond, notamment :

• Vision par ordinateur: La formation de grands modèles de vision par ordinateur, tels que ceux utilisés pour la détection d'objets, la classification d'images et la segmentation d'images, bénéficie considérablement de la précision mixte. Par exemple, les modèles Ultralytics YOLO (You Only Look Once) peuvent être formés plus rapidement et avec des lots plus importants grâce à la précision mixte, ce qui permet d'accélérer l'expérimentation et l'itération des modèles. En savoir plus sur Ultralytics YOLO les progrès.
• Traitement du langage naturel (NLP): Les modèles comme BERT et d'autres architectures Transformer peuvent exploiter la précision mixte pour réduire le temps de formation et l'utilisation de la mémoire. Ceci est particulièrement utile lorsque l'on travaille avec de grands ensembles de données textuelles et des modèles complexes. En savoir plus sur les applications de traitement du langage naturel (NLP).
• Santé: En imagerie médicale, la précision mixte peut accélérer la formation de modèles pour des tâches telles que la détection des tumeurs et la segmentation des organes. Cela permet de développer plus rapidement des outils de diagnostic et de soutenir des interventions médicales opportunes. Découvre le rôle de l'IA dans le domaine de la santé.
• Véhicules autonomes: La formation de modèles pour les véhicules autonomes nécessite le traitement de vastes quantités de données de capteurs. La précision mixte aide à gérer la charge de calcul, ce qui permet une formation plus efficace des modèles qui gèrent la détection d'objets, le maintien de la voie et d'autres tâches critiques.

Précision mixte vs. autres techniques

Si la précision mixte est une technique puissante, il est essentiel de comprendre en quoi elle diffère des autres méthodes d'optimisation :

• Quantification du modèle: Cette technique consiste à réduire la précision des poids et des activations à des entiers de 8 bits (INT8) ou même moins. La quantification du modèle permet de réduire davantage l'utilisation de la mémoire et d'augmenter la vitesse, mais peut entraîner une perte de précision plus importante par rapport à la précision mixte.
• Élagage du modèle: L'élagage des modèles consiste à supprimer les connexions ou les neurones inutiles d'un réseau neuronal afin de réduire sa taille et sa complexité informatique. Bien qu'il complète la précision mixte, l'élagage de modèle se concentre sur la réduction de la taille du modèle plutôt que sur la gestion de la précision numérique pendant la formation.

En combinant la précision mixte avec d'autres techniques d'optimisation, les développeurs peuvent obtenir une efficacité et des performances encore plus grandes dans leurs modèles d'apprentissage profond. Par exemple, l'intégration de la précision mixte à des outils tels que Weights & Biases peut améliorer davantage le suivi des expériences et l'optimisation des modèles.

Conclusion

L'entraînement en précision mixte est une technique précieuse pour accélérer l'entraînement des modèles d'apprentissage profond tout en conservant les ressources informatiques. En utilisant stratégiquement à la fois FP16 et FP32, les développeurs peuvent obtenir des réductions significatives du temps d'entraînement et de l'utilisation de la mémoire sans sacrifier la précision du modèle. Cela en fait un outil essentiel pour un large éventail d'applications, de la vision par ordinateur et du NLP aux soins de santé et à la conduite autonome. Comme la prise en charge matérielle des calculs sur 16 bits continue de s'améliorer, la précision mixte deviendra probablement encore plus répandue dans le domaine de l'apprentissage profond.