AI トレーニングの計算能力要件
計算能力
モデルのトレーニングには、CPU (中央処理装置)、GPU (グラフィック処理装置)、TPU (テンソル処理装置) などの多くのコンピューティング リソースが必要ですが、その中で GPU が最も一般的なハードウェア アクセラレータです。さらに、アルゴリズムの最適化によってモデルのトレーニングの効率を向上させることができます。たとえば、分散トレーニング技術 (データとモデルのパラメーターを複数のマシンに分散して計算する) やモデル圧縮技術を使用して、モデルのサイズを最小限に圧縮することもできます。
GPU
画像プロセッサとも呼ばれ、画像処理、コンピュータビジョン、ディープラーニングなどの分野で特に使用されるハードウェアデバイスです。CPUと比較して、GPUは強力な並列計算能力を備えています
AI トレーニングのハードウェア構成要件
モデルのトレーニングに必要なメモリとストレージのスペースは、データセットのサイズとモデルの複雑さに応じて増加します。ハードウェア構成を選択するときは、データセットのサイズとモデルの複雑さを考慮する必要があります。
Ai モデル推論の計算能力要件
推論は予測とも呼ばれます。モデルのトレーニング後は大量の計算が必要ないため、計算能力の要件は比較的低くなります。
アルゴリズム推論の最適化
アルゴリズム推論の最適化は、モデル枝刈り技術 (モデル内の不要なパラメーターを削除する) とモデル量子化技術 (モデル内の浮動小数点数を整数に変換する) によって実現できます。
計算能力の最適化手法
- クラウド コンピューティング サービスを使用して、
需要に基づいてコンピューティング リソースの規模と構成を動的に調整します。 - 分散トレーニング技術を使用して
、モデルのトレーニング プロセスを複数のマシンに分散して計算することで、計算速度を高速化します。現在、tensorflow や pytorch などの深層学習フレームワークは、分散トレーニング手法をサポートしています。
モデルの枝刈り、モデルの量子化、動的計算グラフなどのアルゴリズム最適化手法を使用して、アルゴリズムを最適化します。自動機械学習技術を使用して、最適なアルゴリズムとハイパーパラメーターを自動的に選択し、モデルの精度と効率を向上させることもできます。
コンピュータの構成
- 高性能 GPU: NGIDIA の GetForce RTX 3080、3090 (3999 元) または Tesla V100 (12000)。これらは現在の最良の構成です (2023.02.01)
- メモリ: 16G 以上になるようにしてください
- 高速ハードドライブ: SSD (ソリッド ステート ディスク) ソリッド ステート ドライブ
- cpu: Inter Core i9或AMD Ryzen 9