Master CUDA: สำหรับวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องจักร

พลังการประมวลผลกลายเป็นปัจจัยสำคัญในการผลักดันขอบเขตของสิ่งที่เป็นไปได้ในการเรียนรู้ของเครื่อง เมื่อโมเดลมีความซับซ้อนมากขึ้นและชุดข้อมูลขยายตัวแบบทวีคูณ การประมวลผลแบบ CPU แบบดั้งเดิมมักจะไม่สามารถตอบสนองความต้องการของงานการเรียนรู้ของเครื่องสมัยใหม่ได้ นี่คือที่มาของ CUDA (Compute Unified Device Architecture) ซึ่งเป็นแนวทางในการเร่งเวิร์กโฟลว์การเรียนรู้ของเครื่อง

CUDAพัฒนาโดย NVIDIA เป็นแพลตฟอร์มการประมวลผลแบบขนานและรูปแบบการเขียนโปรแกรมที่ใช้ประโยชน์จากพลังการประมวลผลอันมหาศาลของหน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) แม้ว่าในตอนแรก GPU จะได้รับการออกแบบมาเพื่อการเรนเดอร์กราฟิก แต่สถาปัตยกรรมของ GPU ทำให้เหมาะสมเป็นอย่างยิ่งสำหรับข้อกำหนดการประมวลผลแบบขนานของอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ

ในบทความนี้ เราจะมาสำรวจว่า CUDA จะสามารถปฏิวัติโปรเจ็กต์การเรียนรู้ของเครื่องของคุณได้อย่างไร โดยจะเจาะลึกถึงแนวคิดหลัก สถาปัตยกรรม และการใช้งานจริง ไม่ว่าคุณจะเป็นวิศวกร ML ที่มีประสบการณ์ซึ่งต้องการเพิ่มประสิทธิภาพเวิร์กโฟลว์ของคุณ หรือเป็นมือใหม่ที่ต้องการใช้ประโยชน์จากพลังของการประมวลผลด้วย GPU คู่มือนี้จะช่วยให้คุณมีความรู้เพื่อยกระดับความพยายามในการเรียนรู้ของเครื่องของคุณไปอีกขั้น

ทำความเข้าใจการประมวลผลแบบคู่ขนานและ CUDA

ก่อนที่เราจะพูดถึงรายละเอียดของ CUDAการเข้าใจแนวคิดพื้นฐานของการประมวลผลแบบขนานถือเป็นสิ่งสำคัญ โดยพื้นฐานแล้ว การประมวลผลแบบขนานเป็นรูปแบบหนึ่งของการคำนวณที่ดำเนินการคำนวณหลายๆ อย่างพร้อมกัน หลักการนี้เรียบง่ายแต่ทรงพลัง นั่นคือ มักจะแบ่งปัญหาใหญ่ๆ ออกเป็นปัญหาย่อยๆ แล้วจึงแก้ไขไปพร้อมๆ กัน

การเขียนโปรแกรมแบบลำดับแบบเดิม ซึ่งงานต่างๆ จะดำเนินการทีละอย่าง อาจเปรียบได้กับเลนเดียวบนทางหลวง ในทางกลับกัน การคำนวณแบบคู่ขนานก็เหมือนกับการเพิ่มเลนหลายเลนบนทางหลวงนั้น ช่วยให้การจราจร (หรือในกรณีของเราคือการคำนวณ) ไหลไปพร้อมๆ กันได้มากขึ้น

CUDA นำแนวคิดนี้มาประยุกต์ใช้กับสถาปัตยกรรมเฉพาะของ GPU ซึ่งแตกต่างจาก CPU ที่ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการกับงานที่หลากหลายด้วยตรรกะการควบคุมที่ซับซ้อน GPU ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการดำเนินการที่คล้ายคลึงกันและเรียบง่ายจำนวนมากแบบขนานกัน ซึ่งทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการคำนวณประเภทต่างๆ ที่พบได้ทั่วไปในการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น การคูณเมทริกซ์และการม้วนรวม

มาแยกย่อยแนวคิดหลักๆ กัน:

1. เธรดและลำดับชั้นของเธรด

ใน CUDA เธรดเป็นหน่วยการทำงานที่เล็กที่สุด ซึ่งแตกต่างจากเธรด CPU ซึ่งมีน้ำหนักค่อนข้างมาก เธรด GPU มีน้ำหนักเบามาก โปรแกรม CUDA ทั่วไปสามารถเรียกใช้เธรดได้หลายพันหรือหลายล้านเธรดพร้อมกัน

CUDA จัดระเบียบเธรดเป็นลำดับชั้น:

• เธรดถูกจัดกลุ่มเป็นบล็อค
• บล็อกถูกจัดเรียงเป็นกริด

โครงสร้างแบบลำดับชั้นนี้ช่วยให้ปรับขนาดได้อย่างมีประสิทธิภาพบนสถาปัตยกรรม GPU ที่แตกต่างกัน นี่คือภาพแสดงตัวอย่างง่ายๆ:

|-- Block (0,0)
| |-- Thread (0,0)
| |-- Thread (0,1)
| |-- ...
|-- Block (0,1)
| |-- Thread (0,0)
| |-- Thread (0,1)
| |-- ...
|-- ...

2. ลำดับชั้นของหน่วยความจำ

CUDA มีหน่วยความจำหลายประเภท โดยแต่ละประเภทก็จะมีลักษณะเฉพาะของตัวเอง:

• หน่วยความจำทั่วโลก: เข้าถึงได้จากเธรดทั้งหมด แต่จะมีความล่าช้าที่สูงกว่า
• หน่วยความจำที่ใช้ร่วมกัน: หน่วยความจำที่รวดเร็วที่ใช้ร่วมกันภายในบล็อกของเธรด
• หน่วยความจำภายใน: เป็นส่วนตัวสำหรับแต่ละเธรด
• หน่วยความจำคงที่: หน่วยความจำแบบอ่านอย่างเดียวสำหรับข้อมูลคงที่

การทำความเข้าใจและการใช้ลำดับชั้นหน่วยความจำนี้อย่างมีประสิทธิผลถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการปรับปรุงโปรแกรม CUDA

3. เมล็ด

ใน CUDA เคอร์เนลคือฟังก์ชันที่ทำงานบน GPU โดยจะถูกเรียกใช้งานโดยเธรดจำนวนมากแบบขนานกัน นี่คือตัวอย่างง่ายๆ ของเคอร์เนล CUDA:

__global__ void vectorAdd(float *a, float *b, float *c, int n)
{
    int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    if (i < n)
        c[i] = a[i] + b[i];
}

เคอร์เนลนี้จะเพิ่มเวกเตอร์สองตัวตามองค์ประกอบ __global__ คำสำคัญระบุว่าฟังก์ชันนี้เป็นเคอร์เนล CUDA

CUDA สำหรับการเรียนรู้ของเครื่องจักร: การใช้งานจริง

โครงสร้างของแอปพลิเคชัน CUDA C/C++ โดยที่โค้ดโฮสต์ (CPU) จัดการการทำงานของโค้ดคู่ขนานบนอุปกรณ์ (GPU)

ตอนนี้เราได้ครอบคลุมพื้นฐานแล้ว มาสำรวจกันว่า CUDA สามารถนำไปใช้กับงานการเรียนรู้ของเครื่องทั่วไปได้อย่างไร

1. การคูณเมทริกซ์

การคูณเมทริกซ์เป็นการดำเนินการพื้นฐานในอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจำนวนมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งในเครือข่ายประสาทเทียม CUDA สามารถเร่งความเร็วการดำเนินการนี้ได้อย่างมาก นี่คือการใช้งานที่เรียบง่าย:

__global__ void matrixMulKernel(float *A, float *B, float *C, int N)
{
    int row = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
    int col = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    float sum = 0.0f;
    
    if (row < N && col < N) {
        for (int i = 0; i < N; i++) {
            sum += A[row * N + i] * B[i * N + col];
        }
        C[row * N + col] = sum;
    }
}

// Host function to set up and launch the kernel
void matrixMul(float *A, float *B, float *C, int N)
{
    dim3 threadsPerBlock(16, 16);
    dim3 numBlocks((N + threadsPerBlock.x - 1) / threadsPerBlock.x, 
                   (N + threadsPerBlock.y - 1) / threadsPerBlock.y);
    
    matrixMulKernelnumBlocks, threadsPerBlock(A, B, C, N);
}

การใช้งานนี้แบ่งเมทริกซ์เอาต์พุตออกเป็นบล็อก โดยแต่ละเธรดจะคำนวณองค์ประกอบหนึ่งของผลลัพธ์ แม้ว่าเวอร์ชันพื้นฐานนี้จะเร็วกว่าการใช้งาน CPU สำหรับเมทริกซ์ขนาดใหญ่แล้ว แต่ก็ยังมีพื้นที่สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพโดยใช้หน่วยความจำที่ใช้ร่วมกันและเทคนิคอื่นๆ

2. การดำเนินการคอนโวลูชั่น

Convolutional Neural Networks (ซีเอ็นเอ็น) พึ่งพาการดำเนินการแบบ Convolution เป็นอย่างมาก CUDA สามารถเพิ่มความเร็วในการคำนวณเหล่านี้ได้อย่างมาก นี่คือเคอร์เนล Convolution 2D ที่เรียบง่าย:

__global__ void convolution2DKernel(float *input, float *kernel, float *output, 
                                    int inputWidth, int inputHeight, 
                                    int kernelWidth, int kernelHeight)
{
    int x = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    int y = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
    
    if (x < inputWidth && y < inputHeight) {
        float sum = 0.0f;
        for (int ky = 0; ky < kernelHeight; ky++) {
            for (int kx = 0; kx < kernelWidth; kx++) {
                int inputX = x + kx - kernelWidth / 2;
                int inputY = y + ky - kernelHeight / 2;
                if (inputX >= 0 && inputX < inputWidth && inputY >= 0 && inputY < inputHeight) {
                    sum += input[inputY * inputWidth + inputX] * 
                           kernel[ky * kernelWidth + kx];
                }
            }
        }
        output[y * inputWidth + x] = sum;
    }
}

เคอร์เนลนี้ดำเนินการคอนโวลูชั่น 2 มิติ โดยแต่ละเธรดจะคำนวณพิกเซลเอาต์พุตหนึ่งพิกเซล ในทางปฏิบัติ การใช้งานที่ซับซ้อนมากขึ้นจะใช้หน่วยความจำร่วมกันเพื่อลดการเข้าถึงหน่วยความจำทั่วโลกและปรับให้เหมาะสมสำหรับเคอร์เนลที่มีขนาดต่างๆ

3. โคตรลาดสุ่ม (SGD)

SGD เป็นอัลกอริทึมการเพิ่มประสิทธิภาพที่สำคัญในการเรียนรู้ของเครื่อง CUDA สามารถคำนวณการไล่ระดับแบบขนานได้ระหว่างจุดข้อมูลหลายจุด นี่คือตัวอย่างแบบง่ายสำหรับการถดถอยเชิงเส้น:

__global__ void sgdKernel(float *X, float *y, float *weights, float learningRate, int n, int d)
{
    int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    if (i < n) {
        float prediction = 0.0f;
        for (int j = 0; j < d; j++) {
            prediction += X[i * d + j] * weights[j];
        }
        float error = prediction - y[i];
        for (int j = 0; j < d; j++) {
            atomicAdd(&weights[j], -learningRate * error * X[i * d + j]);
        }
    }
}

void sgd(float *X, float *y, float *weights, float learningRate, int n, int d, int iterations)
{
    int threadsPerBlock = 256;
    int numBlocks = (n + threadsPerBlock - 1) / threadsPerBlock;
    
    for (int iter = 0; iter < iterations; iter++) {
        sgdKernel<<<numBlocks, threadsPerBlock>>>(X, y, weights, learningRate, n, d);
    }
}

การใช้งานนี้จะอัปเดตน้ำหนักแบบขนานสำหรับแต่ละจุดข้อมูล atomicAdd ฟังก์ชั่นนี้ใช้ในการจัดการการอัพเดตพร้อมกันของน้ำหนักอย่างปลอดภัย

การเพิ่มประสิทธิภาพ CUDA สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

แม้ว่าตัวอย่างข้างต้นจะสาธิตพื้นฐานของการใช้ CUDA สำหรับงานการเรียนรู้ของเครื่อง แต่ก็ยังมีเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพหลายประการที่สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพได้อีกด้วย:

1. การเข้าถึงหน่วยความจำแบบรวม

GPU จะทำงานได้อย่างเต็มประสิทธิภาพเมื่อเธรดในตำแหน่งหน่วยความจำที่ต่อเนื่องกันเข้าถึงแบบวาร์ป ตรวจสอบให้แน่ใจว่าโครงสร้างข้อมูลและรูปแบบการเข้าถึงของคุณส่งเสริมการเข้าถึงหน่วยความจำแบบรวม

2. การใช้หน่วยความจำร่วมกัน

หน่วยความจำแบบแชร์นั้นเร็วกว่าหน่วยความจำทั่วไปมาก ใช้เพื่อแคชข้อมูลที่เข้าถึงบ่อยๆ ภายในบล็อกเธรด

ทำความเข้าใจลำดับชั้นของหน่วยความจำด้วย CUDA

ไดอะแกรมนี้แสดงสถาปัตยกรรมของระบบมัลติโปรเซสเซอร์ที่มีหน่วยความจำร่วมกัน โปรเซสเซอร์แต่ละตัวมีแคชของตัวเอง ซึ่งช่วยให้เข้าถึงข้อมูลที่ใช้บ่อยได้อย่างรวดเร็ว โปรเซสเซอร์สื่อสารกันผ่านบัสที่ใช้ร่วมกัน ซึ่งเชื่อมต่อโปรเซสเซอร์กับพื้นที่หน่วยความจำที่ใช้ร่วมกันขนาดใหญ่กว่า

ตัวอย่างเช่นในการคูณเมทริกซ์:

__global__ void matrixMulSharedKernel(float *A, float *B, float *C, int N)
{
    __shared__ float sharedA[TILE_SIZE][TILE_SIZE];
    __shared__ float sharedB[TILE_SIZE][TILE_SIZE];
    
    int bx = blockIdx.x; int by = blockIdx.y;
    int tx = threadIdx.x; int ty = threadIdx.y;
    
    int row = by * TILE_SIZE + ty;
    int col = bx * TILE_SIZE + tx;
    
    float sum = 0.0f;
    
    for (int tile = 0; tile < (N + TILE_SIZE - 1) / TILE_SIZE; tile++) {
        if (row < N && tile * TILE_SIZE + tx < N)
            sharedA[ty][tx] = A[row * N + tile * TILE_SIZE + tx];
        else
            sharedA[ty][tx] = 0.0f;
        
        if (col < N && tile * TILE_SIZE + ty < N)
            sharedB[ty][tx] = B[(tile * TILE_SIZE + ty) * N + col];
        else
            sharedB[ty][tx] = 0.0f;
        
        __syncthreads();
        
        for (int k = 0; k < TILE_SIZE; k++)
            sum += sharedA[ty][k] * sharedB[k][tx];
        
        __syncthreads();
    }
    
    if (row < N && col < N)
        C[row * N + col] = sum;
}

เวอร์ชันที่ปรับให้เหมาะสมนี้ใช้หน่วยความจำร่วมกันเพื่อลดการเข้าถึงหน่วยความจำทั่วโลก ซึ่งจะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพสำหรับเมทริกซ์ขนาดใหญ่ได้อย่างมีนัยสำคัญ

3. การดำเนินการแบบอะซิงโครนัส

CUDA รองรับการทำงานแบบอะซิงโครนัส ช่วยให้คุณสามารถทับซ้อนการคำนวณกับการถ่ายโอนข้อมูลได้ ซึ่งมีประโยชน์อย่างยิ่งในระบบการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งคุณสามารถเตรียมข้อมูลชุดต่อไปได้ในขณะที่กำลังประมวลผลชุดปัจจุบัน

cudaStream_t stream1, stream2;
cudaStreamCreate(&stream1);
cudaStreamCreate(&stream2);

// Asynchronous memory transfers and kernel launches
cudaMemcpyAsync(d_data1, h_data1, size, cudaMemcpyHostToDevice, stream1);
myKernel<<<grid, block, 0, stream1>>>(d_data1, ...);

cudaMemcpyAsync(d_data2, h_data2, size, cudaMemcpyHostToDevice, stream2);
myKernel<<<grid, block, 0, stream2>>>(d_data2, ...);

cudaStreamSynchronize(stream1);
cudaStreamSynchronize(stream2);

4. แกน Tensor

สำหรับภาระงานการเรียนรู้ของเครื่อง Tensor Cores ของ NVIDIA (มีให้ใช้งานในสถาปัตยกรรม GPU ใหม่กว่า) สามารถให้ความเร็วที่เพิ่มขึ้นอย่างมากสำหรับการคูณเมทริกซ์และการม้วนรวม ไลบรารีเช่น ดีเอ็นเอ็น และ cuBLAS ใช้ประโยชน์จาก Tensor Cores โดยอัตโนมัติเมื่อพร้อมใช้งาน

ความท้าทายและการพิจารณา

แม้ว่า CUDA จะให้ประโยชน์มหาศาลต่อการเรียนรู้ของเครื่องจักร แต่สิ่งสำคัญคือการตระหนักถึงความท้าทายที่อาจเกิดขึ้น:

1. การจัดการหน่วยความจำ:หน่วยความจำ GPU มีข้อจำกัดเมื่อเทียบกับหน่วยความจำระบบ การจัดการหน่วยความจำอย่างมีประสิทธิภาพเป็นสิ่งสำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อทำงานกับชุดข้อมูลหรือโมเดลขนาดใหญ่
2. ค่าใช้จ่ายในการถ่ายโอนข้อมูล: การโอนข้อมูลระหว่าง CPU และ GPU อาจเป็นคอขวดได้ ลดการถ่ายโอนข้อมูลให้เหลือน้อยที่สุดและใช้การทำงานแบบอะซิงโครนัสเมื่อทำได้
3. ความแม่นยำ:โดยทั่วไปแล้ว GPU มักจะทำงานได้อย่างยอดเยี่ยมในการคำนวณความแม่นยำแบบซิงเกิล (FP32) แม้ว่าการรองรับความแม่นยำแบบดับเบิล (FP64) จะได้รับการปรับปรุงแล้วก็ตาม แต่ก็มักจะช้ากว่า งานการเรียนรู้ของเครื่องจำนวนมากสามารถทำงานได้ดีกับความแม่นยำที่ต่ำกว่า (เช่น FP16) ซึ่ง GPU สมัยใหม่สามารถจัดการได้อย่างมีประสิทธิภาพมาก
4. ความซับซ้อนของโค้ด:การเขียนโค้ด CUDA ที่มีประสิทธิภาพอาจมีความซับซ้อนมากกว่าโค้ด CPU การใช้ประโยชน์จากไลบรารีเช่น ดีเอ็นเอ็น, cuBLAS และเฟรมเวิร์กเช่น TensorFlow หรือ PyTorch สามารถช่วยแยกความซับซ้อนบางส่วนออกไปได้

แม้ว่าบทความนี้จะครอบคลุมพื้นฐานและหัวข้อขั้นสูงบางส่วนแล้ว แต่ CUDA ถือเป็นสาขาที่กว้างขวางและมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ติดตามข่าวสารเกี่ยวกับการเปิดตัว CUDA ล่าสุด สถาปัตยกรรม GPU และไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีอันทรงพลังนี้ให้ได้มากที่สุด