隨著機器學習 (ML) 數(shù)據(jù)集的大小和復雜性呈爆炸式增長，有效管理它們變得具有挑戰(zhàn)性。雖然圖形處理單元 (GPU) 因其原始訓練速度而成為首選，但中央處理單元 (CPU) 仍然具有重要價值，尤其是在處理海量數(shù)據(jù)集時。
這篇文章介紹了在大規(guī)模機器學習背景下 CPU 和 GPU 架構(gòu)的一些技術(shù)細節(jié)。我們將考慮核心架構(gòu)差異，分析內(nèi)存訪問模式，并探索這些因素如何影響訓練復雜模型和處理海量數(shù)據(jù)集的性能。通過了解每個處理器的優(yōu)勢和局限性，我們可以做出明智的決定，確定哪種硬件或兩者的組合最適合我們特定的大型機器學習項目。
大型 ML 數(shù)據(jù)集的架構(gòu)考慮因素
盡管 GPU 常常因其在特定任務中的卓越速度而受到稱贊，但了解影響其在處理大型數(shù)據(jù)集時的性能的底層架構(gòu)差異至關(guān)重要。
GPU 擁有數(shù)千個核心，而 CPU 只有少數(shù)幾個。這些核心針對單指令多數(shù)據(jù) (SIMD) 操作進行了優(yōu)化，使其成為構(gòu)成深度學習算法支柱的矩陣乘法的理想選擇。相反，CPU 的核心較少，但擁有更高的時鐘速度，使其非常適合順序任務和通用計算。
處理器訪問內(nèi)存的方式與對并行處理的關(guān)注相得益彰。CPU 使用更大容量的系統(tǒng) RAM，但這種內(nèi)存比 GPU 中的高帶寬片上內(nèi)存 (VRAM) 慢。VRAM 可最大限度地減少數(shù)據(jù)傳輸延遲并加速計算，但其有限的容量可能會成為超出 GPU 內(nèi)存的數(shù)據(jù)集的瓶頸。
這些架構(gòu)差異對 CPU 和 GPU 處理大型數(shù)據(jù)集的方式有重大影響：
訓練： GPU 憑借其并行處理能力，擅長訓練復雜模型。然而，超過 GPU 內(nèi)存容量的大型數(shù)據(jù)集可能會導致性能下降。
數(shù)據(jù)預處理：在將數(shù)據(jù)輸入 GPU 進行訓練之前，CPU 可以高效處理 ML 工作流程中常見的數(shù)據(jù)清理、操作和預處理任務。在此關(guān)鍵階段，CPU 能夠訪問更大的系統(tǒng) RAM，這對于管理海量數(shù)據(jù)集非常有利。
內(nèi)存管理： CPU 中卓越的內(nèi)存帶寬可以緩解大規(guī)模數(shù)據(jù)操作期間遇到的 GPU 內(nèi)存有限的瓶頸。
CPU 核心對于機器學習重要嗎？
是的，CPU 核心對于機器學習非常重要，尤其是對于數(shù)據(jù)預處理、模型選擇和處理大型數(shù)據(jù)集等任務。雖然 GPU 擅長訓練復雜模型，但 CPU 可以高效管理這些預訓練階段，并利用其多個核心實現(xiàn)更快的順序處理。
何時應使用 CPU 進行機器學習？
以下是 CPU 在 ML 工作流中表現(xiàn)良好的時候：
數(shù)據(jù)預處理和特征工程： CPU 是數(shù)據(jù)處理任務的主力。它們能夠高效處理順序指令，因此非常適合在將大量數(shù)據(jù)集輸入 GPU 進行訓練之前對其進行清理、轉(zhuǎn)換和準備。這個預處理階段對于確保訓練過程的質(zhì)量和效率至關(guān)重要。
模型選擇和超參數(shù)調(diào)整：探索不同的模型和優(yōu)化超參數(shù)通常需要進行多次試驗和評估。CPU 可以高效處理這些迭代過程，讓您無需完全依賴 GPU 資源即可試驗和微調(diào)模型。
集成學習和可解釋 AI：集成方法結(jié)合了多種模型和算法，因此可以使用 CPU，因為它們專注于順序執(zhí)行和通用計算。此外，CPU 更適合可解釋 AI 技術(shù)，這些技術(shù)涉及理解模型的內(nèi)部工作原理，因為這些任務通常依賴于邏輯和基于規(guī)則的方法。
成本效益：與 GPU 相比，CPU 通常更具成本效益。這對于注重預算的項目或處理不一定需要 GPU 計算速度的工作負載來說可能是一個重要因素。
雖然 GPU 最適合訓練復雜模型，而 CPU 可用于 ML 工作流程的各個方面，但最佳方法是同時使用 CPU 和 GPU，以實現(xiàn)性能和成本效益的最佳平衡，以滿足您的特定需求。您可以在捷智算平臺上租用稀缺的云 GPU的 用于AI 和 HPC 加速。
如何將 CPU 與 TensorFlow 和 Keras 結(jié)合使用？
TensorFlow和 Keras 是構(gòu)建機器學習模型的強大工具，為 CPU 和 GPU 提供無縫支持。然而，在處理大型數(shù)據(jù)集時，最大化 CPU 利用率對于高效訓練至關(guān)重要。以下是優(yōu)化 CPU 工作流程的十種策略，并通過代碼片段進行了演示：
并行處理： TensorFlow 的內(nèi)置功能可讓您在 CPU 核心之間分配計算。這種并行化方法可有效劃分工作負載，從而加速模型訓練。
import tensorflow as tf
# Load your dataset dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(...)
# Define your data processing function def process_data(data):
# ... your data processing logic here ... return processed_data
# Parallelize data processing across CPU cores
dataset = dataset.map(process_data, num_parallel_calls=tf.data.experimental.AUTOTUNE)
數(shù)據(jù)批處理：該方法可有效地將數(shù)據(jù)集分組為小批量。批處理通過對多個數(shù)據(jù)點的梯度進行平均來優(yōu)化內(nèi)存使用率并提高梯度下降的穩(wěn)定性。
# Define your desired batch size
batch_size = 32
# Create batches from the preprocessed dataset
dataset = dataset.batch(batch_size)
使用 Keras 進行直接磁盤流式傳輸： Keras 的類支持使用迭代器直接從磁盤進行即時數(shù)據(jù)處理和增強。這樣就無需將整個數(shù)據(jù)集加載到內(nèi)存中，從而最大限度地減少了內(nèi)存開銷，使其成為大型數(shù)據(jù)集的理想選擇。
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
# Define your data augmentation parameters
datagen = ImageDataGenerator(rotation_range=40, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2)
# Create a data generator that reads images from disk
train_generator = datagen.flow_from_directory(
'path/to/training/data',
target_size=(img_height, img_width),
batch_size=batch_size,
class_mode='categorical'
)
整合優(yōu)化的數(shù)學庫：數(shù)學核心庫 (MKL) 等庫可以顯著提高性能。使用 MKL 支持構(gòu)建 TensorFlow 使其能夠利用優(yōu)化的例程執(zhí)行矩陣乘法等關(guān)鍵運算。
注意：請查閱 TensorFlow 文檔以了解適合您系統(tǒng)的 MKL 安裝和配置。
將特定操作卸載到 CPU： TensorFlow 的指令允許您指定在 CPU 上運行的特定操作，特別是那些不嚴重依賴矩陣數(shù)學的操作，即使在基于 GPU 的設置中也是如此。
# Define your model here (excluding computationally expensive layers)
with tf.device('/cpu:0'):
# Specify CPU for operations like data normalization or feature scaling
normalized_data = tf.keras.layers.Normalization()(data)
# Continue defining your model using other layers
帶緩存的內(nèi)存管理： TensorFlow 的方法可以將數(shù)據(jù)存儲在內(nèi)存或本地存儲中，從而可以在訓練期間快速檢索。當數(shù)據(jù)集對于 GPU 內(nèi)存來說太大但適合系統(tǒng) RAM 時，這可以最大限度地減少 CPU 空閑時間。
# Define a cache size (adjust based on available RAM)
cache_size = 10000
# Cache the preprocessed dataset
dataset = dataset.cache(cache_size)
使用 Keras 進行動態(tài)數(shù)據(jù)增強： Keras 支持實時數(shù)據(jù)增強技術(shù)，如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)和移位。這使 CPU 能夠動態(tài)生成各種訓練示例，從而增強模型的泛化能力。
優(yōu)化線程使用： TensorFlow 通過函數(shù)控制并行處理線程。調(diào)整并確保最佳 CPU 利用率，而不會出現(xiàn)線程爭用問題。
注意：請參閱 TensorFlow 文檔，根據(jù)您的 CPU 架構(gòu)和工作負載選擇適當?shù)木€程配置。
為重疊操作預取數(shù)據(jù)：轉(zhuǎn)換允許 TensorFlow 在訓練期間重疊數(shù)據(jù)預處理和模型執(zhí)行。當模型在一個批次上進行訓練時，輸入管道可以同時讀取和預處理下一個批次的數(shù)據(jù)。
# Define a prefetch buffer size (adjust based on CPU and disk speed)
prefetch_buffer_size = tf.data.experimental.AUTOTUNE
# Prefetch data for asynchronous execution dataset =
dataset.prefetch(prefetch_buffer_size)
提高 CPU 緩存利用率：將數(shù)據(jù)排列在連續(xù)的塊中并盡量減少隨機內(nèi)存訪問可以顯著提高 CPU 緩存利用率。可以策略性地使用類似 的工具來平衡隨機性和緩存局部性。
# Shuffle the dataset while maintaining some level of cache locality
dataset = dataset.shuffle(buffer_size=dataset_size,
reshuffle_each_iteration=True)
對于機器學習來說，CPU 還是 GPU 更重要？
CPU 和 GPU 在機器學習中都發(fā)揮著重要作用。GPU 提供更快的訓練速度，尤其是對于具有大數(shù)據(jù)集的深度學習模型。然而，CPU 對于數(shù)據(jù)管理、預處理和經(jīng)濟高效地執(zhí)行不需要 GPU 的任務更有價值。最好的方法通常是同時使用兩者以獲得平衡的性能。
這些策略將針對您的大型機器學習項目優(yōu)化 TensorFlow 和 Keras 中的 CPU 性能。請記住根據(jù)數(shù)據(jù)集的大小、硬件功能和工作負載要求調(diào)整批處理大小、緩存大小和預取緩沖區(qū)大小等超參數(shù)。
選擇云計算解決方案
在處理較大的數(shù)據(jù)集時，基礎(chǔ)設施的選擇變得至關(guān)重要。這就是云計算服務的作用所在，例如捷智算平臺可以帶來益處。我們多樣化的功能提供了有利于處理大量數(shù)據(jù)的環(huán)境，無論您使用的是 CPU 還是 GPU。
捷智算平臺提供可擴展的資源，這意味著您可以根據(jù)工作負載需求選擇正確的配置。無論您需要高 CPU 實例來處理大型數(shù)據(jù)集，還是需要支持 GPU 的實例來進行并行處理，捷智算平臺都能滿足您的需求。
捷智算平臺還確保資源的有效利用。它優(yōu)化了 CPU 和 GPU 的使用率，減少了數(shù)據(jù)預處理過程中出現(xiàn)瓶頸的可能性。這樣，無論數(shù)據(jù)集的大小如何，用戶都可以最大限度地提高其 ML/DL 模型的性能。
雖然 GPU 通常比 CPU 更強大，但在某些情況下 CPU 的性能可以優(yōu)于 GPU，尤其是在處理超出 GPU 內(nèi)存的大型數(shù)據(jù)集時。
