Tối ưu hóa AI với độ chính xác hỗn hợp để học sâu nhanh hơn, hiệu quả hơn. Giảm bộ nhớ, tăng tốc độ và tiết kiệm năng lượng mà không làm giảm độ chính xác.
Độ chính xác hỗn hợp là một kỹ thuật trong học máy sử dụng cả kiểu dấu phẩy động 16 bit và 32 bit trong tính toán để cải thiện hiệu quả đào tạo các mô hình học sâu. Bằng cách tận dụng thế mạnh của từng kiểu độ chính xác, độ chính xác hỗn hợp cho phép tính toán nhanh hơn và giảm mức sử dụng bộ nhớ mà không làm giảm đáng kể độ chính xác của mô hình.
Động lực chính để sử dụng độ chính xác hỗn hợp là để đạt được quá trình đào tạo và suy luận nhanh hơn. Các mô hình học sâu, đặc biệt là các mạng nơ-ron lớn, đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán. Độ chính xác hỗn hợp có thể:
Giảm mức sử dụng bộ nhớ : Lưu trữ dữ liệu dưới dạng float 16 bit chỉ cần một nửa dung lượng so với float 32 bit. Điều này có thể giảm đáng kể dung lượng bộ nhớ, cho phép đào tạo các kích thước lô lớn hơn hoặc các mô hình phức tạp hơn trên cùng một phần cứng.
Tăng tốc tính toán : Nhiều GPU hiện đại, chẳng hạn như NVIDIA 'S Tensor Lõi được tối ưu hóa cho các hoạt động 16 bit. Độ chính xác hỗn hợp do đó có thể đạt được tốc độ tính toán nhanh hơn bằng cách tận dụng tối ưu hóa phần cứng này.
Hiệu quả năng lượng : Sử dụng độ chính xác hỗn hợp cũng có thể giúp giảm mức tiêu thụ điện năng, mang lại lợi ích cho cả vấn đề môi trường và tuổi thọ của thiết bị.
Trên thực tế, độ chính xác hỗn hợp liên quan đến việc duy trì trọng số của mô hình ở độ chính xác 32 bit đầy đủ để giữ độ chính xác của mô hình trong khi chuyển đổi một số khía cạnh tính toán nhất định, như kích hoạt và độ dốc, thành độ chính xác 16 bit. Tỷ lệ mất mát thường được sử dụng để ngăn chặn tình trạng tràn dữ liệu có thể xảy ra do độ chính xác giảm.
Độ chính xác hỗn hợp có liên quan cao trong nhiều lĩnh vực liên quan đến các mô hình và tập dữ liệu lớn, chẳng hạn như xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính. Ví dụ:
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) : Các mô hình ngôn ngữ lớn như kiến trúc GPT-3 và Transformer có thể được hưởng lợi đáng kể từ độ chính xác hỗn hợp, cho phép đào tạo hiệu quả hơn mà không ảnh hưởng đến độ chính xác cao cần thiết để hiểu và tạo ngôn ngữ.
Thị giác máy tính : Trong các ứng dụng như phát hiện đối tượng với Ultralytics YOLO , độ chính xác hỗn hợp có thể tăng tốc giai đoạn suy luận, điều này rất quan trọng trong các tình huống xử lý thời gian thực, chẳng hạn như xe tự hành hoặc hệ thống giám sát.
Độ chính xác hỗn hợp thường xuất hiện cùng với các thuật ngữ như lượng tử hóa mô hình và cắt tỉa mô hình . Mặc dù cả ba đều hướng đến mục tiêu tối ưu hóa mô hình, nhưng chúng khác nhau về cách tiếp cận:
Lượng tử hóa mô hình : Chuyển đổi trọng số và phép tính của mô hình thành các biểu diễn có độ rộng bit thấp hơn (ví dụ: 8 bit) để giảm thêm bộ nhớ và phép tính, thường có tác động đến độ chính xác.
Cắt tỉa mô hình : Bao gồm việc loại bỏ các phần dư thừa của mạng nơ-ron để giảm kích thước và cải thiện tốc độ, thường đòi hỏi phải đào tạo lại để lấy lại độ chính xác.
Xe tự lái : Trong xe tự lái, độ chính xác hỗn hợp cho phép tính toán nhanh hơn trong các ứng dụng dựa trên tầm nhìn. Ví dụ, AI trong xe tự lái tận dụng độ chính xác hỗn hợp để xử lý hiệu quả các nhận thức phức tạp về môi trường, do đó tăng cường cả quá trình an toàn và ra quyết định.
Phân đoạn hình ảnh trong chăm sóc sức khỏe : Độ chính xác hỗn hợp cũng được sử dụng trong các ứng dụng AI trong chăm sóc sức khỏe cho các tác vụ chụp ảnh y tế như chụp CT và MRI. Nó cho phép xử lý nhanh chóng các tập dữ liệu lớn, hỗ trợ chẩn đoán và lập kế hoạch điều trị theo thời gian thực.
Việc triển khai độ chính xác hỗn hợp đòi hỏi phải thay đổi quy trình đào tạo mô hình, thường bằng cách sử dụng các thư viện và công cụ được thiết kế cho nó. Các khuôn khổ như TensorFlow và PyTorch cung cấp hỗ trợ tích hợp cho độ chính xác hỗn hợp, giúp dễ dàng tích hợp vào các dự án hiện có.
Để biết hướng dẫn thực tế về việc triển khai các mô hình có khả năng tối ưu hóa như độ chính xác hỗn hợp, hãy tham khảo Ultralytics HUB của chúng tôi để biết các công cụ và tài nguyên phù hợp cho việc phát triển mô hình liền mạch.
