Requisitos de potencia informática para la formación en IA
poder computacional
El entrenamiento de modelos requiere una gran cantidad de recursos informáticos, incluidos CPU (
Unidad central de procesamiento), GPU (Unidad de procesamiento gráfico), TPU (Unidad de procesamiento de tensores), entre los cuales GPU es el acelerador de hardware más común. Además, la eficiencia del entrenamiento de modelos se puede mejorar mediante la optimización de algoritmos. Por ejemplo, la tecnología de entrenamiento distribuido (distribuir datos y parámetros del modelo a múltiples máquinas para el cálculo) y la tecnología de compresión del modelo también se pueden usar para comprimir el tamaño del modelo al mínimo.
GPU
También conocido como procesador de imágenes, es un dispositivo de hardware especialmente utilizado en procesamiento de imágenes, visión artificial, aprendizaje profundo y otros campos. En comparación con la CPU, la GPU tiene una potente capacidad de computación paralela
Requisitos de configuración de hardware para el entrenamiento de IA
La memoria y el espacio de almacenamiento necesarios para el entrenamiento del modelo aumentarán con el tamaño del conjunto de datos y la complejidad del modelo. El tamaño del conjunto de datos y la complejidad del modelo deben tenerse en cuenta al elegir una configuración de hardware.
Requisitos de potencia informática para el razonamiento del modelo Ai
La inferencia también se llama predicción. Una vez que se entrena el modelo, no hay necesidad de muchos cálculos, por lo que los requisitos de potencia informática son relativamente bajos.
Optimización del Razonamiento Algorítmico
La optimización del razonamiento algorítmico se puede lograr a través de la tecnología de poda de modelos (eliminación de algunos parámetros innecesarios en el modelo) y la tecnología de cuantificación de modelos (conversión de números de punto flotante en el modelo a números enteros).
Método de optimización de la potencia informática
- Utilice los servicios de computación en la nube
para ajustar dinámicamente la escala y la configuración de los recursos informáticos en función de la demanda. - Utilice la tecnología de entrenamiento distribuido
para distribuir el proceso de entrenamiento del modelo a múltiples máquinas para el cálculo, acelerando así la velocidad de cálculo. Actualmente, los marcos de aprendizaje profundo como tensorflow y pytorch admiten técnicas de entrenamiento distribuidas. - Utilice técnicas de optimización de algoritmos como
poda de modelos, cuantización de modelos y gráficos de cálculo dinámico para optimizar algoritmos. Las técnicas de aprendizaje automático automático también se pueden usar para seleccionar automáticamente los algoritmos e hiperparámetros óptimos para mejorar la precisión y la eficiencia del modelo.
Configuracion de Computadora
- GPU de alto rendimiento: GetForce RTX 3080, 3090 de NGIDIA (3999 yuanes) o Tesla V100 (12000). Estas son las mejores configuraciones actuales (2023.02.01)
- Memoria: intenta estar por encima de 16G
- Disco duro rápido: unidad de estado sólido SSD (disco de estado sólido)
- CPU: Inter Core i9 o AMD Ryzen 9