پشت پرده هوش مصنوعی | قسمت ۴۵: چطور یک مدل بزرگ روی چند GPU اجرا می‌شود؟

مدل‌های هوش مصنوعی امروزی می‌توانند بسیار بزرگ باشند. بعضی از این مدل‌ها آن‌قدر پارامتر و داده برای پردازش دارند که قرار دادن تمام مدل روی یک GPU امکان‌پذیر نیست.

اما اگر حافظه یک GPU برای اجرای مدل کافی نباشد، چه اتفاقی می‌افتد؟

یکی از راه‌حل‌های مهم، اجرای مدل روی چند GPU است.

در قسمت قبل از مجموعه «پشت پرده هوش مصنوعی» دیدیم که سرعت اجرای مدل فقط به قدرت محاسباتی GPU وابسته نیست و عواملی مانند Memory Bandwidth و سرعت جابه‌جایی داده نیز می‌توانند روی عملکرد تأثیر بگذارند.

حالا در این قسمت می‌خواهیم ببینیم وقتی یک GPU به‌تنهایی برای اجرای یک مدل بزرگ کافی نیست، چگونه می‌توان از چند GPU به‌صورت هم‌زمان استفاده کرد.

چرا یک مدل بزرگ به چند GPU نیاز دارد؟

یکی از محدودیت‌های مهم هنگام اجرای مدل‌های بزرگ، ظرفیت حافظه GPU است.

مدل برای اجرا به حافظه نیاز دارد تا وزن‌ها، داده‌های موردنیاز و اطلاعات مربوط به فرایند پردازش در آن قرار بگیرند.

اگر حجم موردنیاز از حافظه یک GPU بیشتر باشد، نمی‌توان تمام مدل را به‌صورت کامل روی همان GPU قرار داد.

در چنین شرایطی، می‌توان مدل یا محاسبات مربوط به آن را بین چند GPU تقسیم کرد.

اجرای مدل روی چند GPU چگونه انجام می‌شود؟

ایده اصلی نسبتاً ساده است.

به‌جای اینکه تمام مدل روی یک GPU قرار بگیرد، بخش‌های مختلف مدل یا محاسبات آن بین چند GPU توزیع می‌شوند.

برای مثال:

GPU 1 → بخشی از مدل

GPU 2 → بخش دیگری از مدل

GPU 3 → ادامه محاسبات

در این حالت، هر GPU بخشی از کار را انجام می‌دهد و نتیجه محاسبات می‌تواند برای ادامه فرایند به GPU دیگری منتقل شود.

بنابراین، چند GPU در کنار یکدیگر برای اجرای مدلی همکاری می‌کنند که ممکن است به‌تنهایی روی هیچ‌کدام از آن‌ها قابل اجرا نباشد.

تقسیم مدل چه مزیتی دارد؟

مهم‌ترین مزیت این روش، افزایش ظرفیت قابل استفاده برای اجرای مدل است.

اگر یک مدل به حافظه بیشتری از ظرفیت یک GPU نیاز داشته باشد، استفاده از چند GPU می‌تواند این محدودیت را کاهش دهد.

در نتیجه:

🔹 امکان اجرای مدل‌های بسیار بزرگ‌تر فراهم می‌شود.

🔹 چند GPU می‌توانند به‌صورت هم‌زمان در اجرای مدل مشارکت کنند.

🔹 محدودیت حافظه یک GPU کمتر می‌شود.

به همین دلیل، سیستم‌های چند GPU نقش مهمی در اجرای مدل‌های بزرگ هوش مصنوعی دارند.

آیا چند GPU یعنی سرعت چند برابر؟

خیر.

ممکن است تصور کنیم اگر یک GPU کافی نباشد و سه GPU داشته باشیم، سرعت اجرای مدل نیز باید سه برابر شود.

اما در عمل چنین تضمینی وجود ندارد.

یکی از دلایل مهم، ارتباط بین GPUها است.

وقتی بخش‌های مختلف مدل روی GPUهای جداگانه قرار دارند، داده‌ها و نتایج محاسبات باید بین این GPUها جابه‌جا شوند.

این انتقال داده زمان و پهنای باند ارتباطی مصرف می‌کند.

اگر ارتباط بین GPUها به گلوگاه تبدیل شود، بخشی از مزیت استفاده از چند GPU کاهش پیدا می‌کند.

ارتباط بین GPUها چرا اهمیت دارد؟

فرض کنید GPU اول بخشی از محاسبات را انجام داده و نتیجه آن باید در اختیار GPU دوم قرار بگیرد.

GPU دوم نمی‌تواند محاسبات مرحله بعد را تا زمانی که داده موردنیاز را دریافت نکرده، به‌طور کامل ادامه دهد.

بنابراین، عملکرد سیستم فقط به قدرت هر GPU بستگی ندارد؛ سرعت ارتباط و انتقال داده بین GPUها نیز اهمیت زیادی دارد.

این موضوع در مدل‌های بسیار بزرگ اهمیت بیشتری پیدا می‌کند، زیرا مقدار داده‌ای که باید بین بخش‌های مختلف سیستم منتقل شود می‌تواند قابل‌توجه باشد.

آیا فقط مدل بین GPUها تقسیم می‌شود؟

در این قسمت، موضوع اصلی تقسیم مدل و محاسبات بین چند GPU است.

در عمل، روش‌های مختلفی برای استفاده از چند GPU وجود دارد و نحوه تقسیم کار می‌تواند با توجه به معماری مدل و سیستم اجرا متفاوت باشد.

اما ایده اصلی همان است:

همکاری برای تولید خروجی → چند GPU →  تقسیم کار →  مدل بزرگ

هدف این است که محدودیت یک GPU به مانعی برای اجرای مدل تبدیل نشود.

جمع‌بندی

پس پاسخ سؤال «چطور یک مدل بزرگ روی چند GPU اجرا می‌شود؟» این است که بخش‌های مختلف مدل یا محاسبات آن می‌توانند بین چند GPU توزیع شوند.

هر GPU بخشی از کار را انجام می‌دهد و داده‌ها و نتایج موردنیاز بین GPUها جابه‌جا می‌شوند تا فرایند اجرای مدل ادامه پیدا کند.

این روش امکان اجرای مدل‌هایی را فراهم می‌کند که ممکن است روی یک GPU به‌دلیل محدودیت حافظه قابل اجرا نباشند.

اما استفاده از چند GPU به معنی افزایش خطی سرعت نیست؛ زیرا ارتباط و انتقال داده بین GPUها نیز می‌تواند روی عملکرد نهایی تأثیر زیادی داشته باشد.

به زبان ساده:

چند GPU می‌توانند ظرفیت اجرای مدل را افزایش دهند، اما سرعت نهایی به نحوه تقسیم کار و ارتباط بین آن‌ها هم وابسته است.

درباره فیلاگر | جامعه هوش مصنوعی ایران