Booste l'efficacité de l'apprentissage profond avec un entraînement de précision mixte ! Obtiens des vitesses plus rapides, une utilisation réduite de la mémoire et des économies d'énergie sans sacrifier la précision.
L'apprentissage en précision mixte est une technique utilisée dans l'apprentissage profond pour accélérer le calcul et réduire les besoins en mémoire sans compromettre de manière significative les performances du modèle. Elle y parvient en utilisant stratégiquement différents formats de précision numérique - principalement la virgule flottante 16 bits (FP16 ou demi-précision) et la virgule flottante 32 bits (FP32 ou simple précision) - pour différentes parties du modèle pendant la formation et l'inférence. Cette approche permet d'équilibrer la vitesse et l'efficacité de la mémoire d'une précision plus faible avec la stabilité numérique et la précision offertes par une précision plus élevée.
Les modèles d'apprentissage profond s'appuient traditionnellement sur le format standard IEEE 754 en virgule flottante simple précision (FP32) pour stocker les poids, les activations et les gradients. FP32 offre une large plage dynamique et une grande précision, ce qui le rend robuste pour les calculs complexes. Cependant, les opérations en FP32 nécessitent une puissance de calcul et une bande passante mémoire importantes. Les formats de moindre précision, comme FP16, n'utilisent que 16 bits, ce qui réduit de moitié l'empreinte mémoire et permet souvent des calculs beaucoup plus rapides sur du matériel compatible, comme les GPU modernes équipés de NVIDIA Tensor Cores.
La mise en œuvre de la précision mixte offre plusieurs avantages clés :
La précision mixte est largement utilisée dans divers domaines de l'intelligence artificielle :
Bien que très bénéfique, une mise en œuvre réussie de la précision mixte nécessite :
Il est important de distinguer la formation à la précision mixte de la quantification des modèles. Bien que les deux impliquent l'utilisation d'une précision inférieure, la quantification convertit généralement les modèles en formats de bits encore plus faibles (comme INT8) principalement pour optimiser la vitesse d'inférence et réduire la taille du modèle pour le déployer sur des appareils à ressources limitées, souvent après la formation initiale. La précision mixte se concentre sur l'accélération du processus de formation lui-même en combinant FP16 et FP32.
La précision mixte est devenue une technique standard dans la boîte à outils de l'apprentissage profond, permettant de développer et d'entraîner des modèles plus grands et plus complexes plus rapidement et plus efficacement.
Comment fonctionne la précision mixte
L'entraînement à la précision mixte combine intelligemment les formats FP16 et FP32. L'idée de base est d'effectuer des opérations à forte intensité de calcul, comme les convolutions et les multiplications de matrices dans les couches du modèle, en utilisant le format FP16, plus rapide. Cependant, certaines opérations sont sensibles à la portée et à la précision réduites du format FP16. Pour maintenir la stabilité et la précision du modèle, les parties critiques du processus de formation, telles que le calcul des pertes et les mises à jour du gradient, sont souvent conservées dans le format FP32, plus robuste. Des techniques telles que la mise à l'échelle dynamique des pertes sont employées pour éviter les problèmes de sous-débit ou de débordement numérique lorsque les gradients deviennent trop petits ou trop grands pour la représentation FP16. Des frameworks comme PyTorch (via Automatic Mixed Precision - AMP) et TensorFlow (via tf.keras.mixed_precision API) fournissent un support automatisé pour la mise en œuvre de l'entraînement en précision mixte.