MindX DL: Ascend Cihazları İçin Verimli Derin Öğrenme Kümesi Planlaması
Giriş
Derin öğrenme, yapay zeka alanında çığır açan gelişmelere olanak sağlayarak bilgisayar görüşü, doğal dil işleme ve robotik gibi çeşitli alanlarda devrim yaratmıştır. Ancak veri merkezlerinde derin öğrenme modellerini ölçeklendirerek eğitme ve dağıtma işlemi karmaşık olabilir. İşte bu noktada MindX DL devreye giriyor. MindX DL, Ascend AI işlemcileri tarafından desteklenen veri merkezi training ve inference donanımlarını desteklemek için özel olarak tasarlanmış kapsamlı bir derin öğrenme bileşenleri setidir. Ascend AI işlemcileri hakkında detaylı bilgilere Huawei Ascend: Geleceği Şekillendiren Teknoloji NPU makalesinde ulaşabilirsiniz. Bu makalede, MindX DL’nin özelliklerini, faydalarını ve derin öğrenme platformlarının geliştirme ve dağıtımını nasıl basitleştirdiğini keşfedeceğiz.
Hadi başlayalım.
MindX DL Bileşenleri
MindX DL, veri merkezlerinde verimli derin öğrenme operasyonları için önemli işlevsellik sağlayan çeşitli bileşenler sunar. Bu bileşenlerden bazılarına daha yakından bakalım:
- Ascend Docker Runtime: Bu bileşen, konteynerlerin Ascend NPU’ları kullanmasını sağlar ve derin öğrenme uygulamaları için çalışma zamanı ortamı sağlar.
- Ascend Device Plugin: Cihaz eklentisi, verimli kullanım ve kaynak tahsisi sağlayan NPU cihaz yönetimini destekler.
- Volcano: Volcano’nun MindX DL ile entegrasyonu, NPU planlamasını optimize ederek, devam ettirilebilir traininge ve inference kartı arızaları durumunda yeniden planlamaya sağlayarak, sonuçta derin öğrenme iş yüklerinin güvenilirliğini ve kullanılabilirliğini geliştirir.
- HCCL-Controller: HCCL-Controller, NPU eğitim işlerinde gereken ranktable dosyasını (hccl.json) oluşturur.
- NodeD: NodeD, düğüm (node) hataları durumunda devam edebilir trainingi sağlar, böylece donanım veya ağ sorunları durumunda eğitim işleri otomatik olarak sağlıklı düğümlerde devam eder.
- NPU-Exporter: NPU-Exporter, NPU cihaz yönetiminin durumunu izlemeyi sağlar, Ascend NPU’larının sağlığı ve performansı hakkında bilgiler sunar.
- Resilience-Controller: Resilience-Controller bileşeni, derin öğrenme operasyonları için gerekli olan temel hizmetlerin hataların varlığında bile sürdürülmesini sağlayan minimum hizmet sistemi desteği sunar.
- Elastic-Agent: Elastic-Agent, devam ettirilebilir eğitim için dying gasp fonksiyonunu sunarak, training işlerinin donanım veya ağ arızalarını kolay bir şekilde ele almasına olanak tanır.
MindX DL ile birlikte bahsedilen bileşenlerle neler yapılabileceğine bir göz atalım.
- Küme Planlaması: MindX DL, Kubernetes’e dayalı olarak NPU (Neural Processing Unit) planlamasını geliştirir ve NPU ile düğüm durumlarını kontrol etmek için gelişmiş yetenekler sağlar. Bu, training ve inference görevleri için optimal kaynak tahsisi ve performansı sağlar.
- Şifreleme ve Şifre Çözme: MindX DL, model yaşam döngüsü boyunca şifreleme ve şifre çözme işlevlerini içeren bileşenleri içerir, böylece önemli AI modellerinin yetkisiz erişime veya çalınmaya karşı güvenli bir şekilde dağıtılmasını sağlar. Bu, şirketlerin geliştirdiği değerli AI modellerini korumak için önemlidir.
- ToolBox: ToolBox bileşeni, bant genişliği testi, hesaplama gücü testi ve güç tüketimi testi gibi kullanışlı fonksiyonlar sunar. Standart PCIe kartları, board kartları ve Atlas ürünlerinin modülleri desteklenir. Bu testler, Ascend AI işlemcilerinin performansını değerlendirmeye ve optimize etmeye yardımcı olurken sistem optimizasyonu için de önemli fikirler sağlar.
Senaryolar ve Kullanım Alanları
MindX DL bileşenleri güçlü derin öğrenme platformları inşa etmek için çeşitli senaryolarda kullanılabilir. İşte birkaç örnek:
- Training ve Inference İşleri: Kullanıcılar, MindX DL bileşenlerini kullanarak Ascend AI işlemcilerine dayalı training ve inference işleri hızlı bir şekilde oluşturabilir. Bileşenler, iş planlaması, kaynak yönetimi ve performans optimizasyonu için temel işlevsellik sağlar.
- Model Koruma: Model koruma bileşeni, model şifreleme ve şifre çözme üzerine entegrasyon ve geliştirme yapmayı sağlar. Bu, AI modellerinin yaşam döngüsü boyunca güvenliği ve bütünlüğü sağlar.
- Performans Testi ve Optimizasyon: MindX Toolbox bileşeni, Ascend işlemcilerinin hesaplama gücünü, bant genişliğini ve güç tüketimini test etme imkanı sunar. Bu bilgiler, performans darboğazlarını tespit etmek, sistem yapılandırmalarını optimize etmek ve derin öğrenme iş yüklerinin verimliliğini maksimize etmek için önemlidir.
Gelişmiş Özellikler
MindX DL, derin öğrenme operasyonlarının verimliliğini ve sağlamlığını artıran gelişmiş özellikler sunar. Üç önemli özelliği keşfedelim:
- Devam Edilebilir Training: Donanım veya ağ arızası durumunda, devam edebilir eğitim özelliği, eğitim işinin otomatik olarak sağlıklı bir NPU cihazı veya düğüm üzerinde devam etmesini sağlar. Bu özellik, training kesintilerini azaltır ve genel iş güvenilirliğini artırır.
- Minimum Hizmet Sistemi: MindX DL, küme planlama bileşeni tarafından yönetilen training düğümleri için hata toleransı sağlayan Minimum Hizmet Sistemi özelliğini sunar. Arızalı bir eğitim düğüm olması durumunda, küme planlama bileşeni düğümü izole eder ve önceden belirlenmiş iş ölçeği ve kullanılabilir düğümlere göre işi yeniden planlar.
- Çıkarım Hatası Toleransı: Bir inference işlemci kaynağı hatalı hale geldiğinde, küme planlama bileşeni otomatik olarak hatalı kaynağı izole eder ve kesintisiz çıkarım işlemlerini sağlamak için yeniden planlama başlatır. Bu özellik, inference uygulamalarının güvenilirliğini ve kullanılabilirliğini artırır.
Sonuç
MindX DL, Ascend AI işlemcilerini kullanarak veri merkezinde training ve inference için güçlü bir çözüm sunar. Kapsamlı derin öğrenme bileşenleri seti, derin öğrenme platformlarının geliştirme ve dağıtımını basitleştirirken optimal performans, güvenlik ve güvenilirlik sağlar. Küme planlama bileşeni, NPU planlamasını optimize ederek Ascend AI işlemcilerinin kullanımını maksimize eder. Model koruma bileşeni, şifreleme ve şifre çözme yoluyla AI modellerini yetkisiz erişime veya çalıntılara karşı korur. ToolBox bileşeni, sistem optimizasyonu için değerli içgörüler sağlayarak donanım yapılandırmalarını ayarlama imkanı sunar. MindX DL’nin devam edebilir training ve inference hatası toleransı gibi gelişmiş özellikleri, derin öğrenme operasyonlarının verimliliğini ve güvenilirliğini artırır. Genel olarak, MindX DL, kullanıcıların derin öğrenmenin tam potansiyelinden yararlanmalarını ve yapay zeka uygulamalarında yeniliği teşvik etmelerini sağlar. Daha detaylı bilgiye ulaşmak bağlantıyı ziyaret edebilirsiniz.
