人工知能（AI）モデルの規模と複雑さが増し続けるにつれて、効率的なトレーニング方法の必要性がますます重要になっています。研究者やエンジニアが計算ワークロードを複数の GPU に分散してトレーニングプロセスを加速できるようにする、並列トレーニング手法が重要なソリューションとして登場しました。ここでは、主な並列トレーニング方法とそのメリット、そしてそれらが AI の分野にどのように革命をもたらしているかを紹介します。
データ並列処理:複数の GPU の力を活用
データ並列処理は、AI で最も広く使用されている並列トレーニング手法の 1 つです。この方法では、モデルパラメーターを複数の GPU にコピーし、それぞれの GPU に異なるデータ例を割り当てて同時に処理します。データ並列処理は、複数の GPU の計算能力を活用することで、単一 GPU の学習に比べて学習時間を大幅に短縮します。
データ並列処理の実装は比較的簡単で、研究者や実務家の間で人気があります。TensorFlow や PyTorch などの多くのディープラーニングフレームワークには、データ並列処理のサポートが組み込まれているため、ワークロードを複数の GPU に分散するプロセスが簡素化されます。
ただし、データ並列処理にはトレードオフが伴います。モデルパラメーターのコピーを各 GPU に重複して保存する必要があるため、メモリ使用量が増える可能性があります。このような制限があるにもかかわらず、データ並列処理は AI トレーニングを加速するための強力なツールであることに変わりはありません。特に AI を使った作業ではそうです。 機械学習用の大規模データセット。
テンソル並列処理:GPU 間での演算の分割
データ並列処理はデータ例を GPU 全体に分散させることに重点を置いていますが、テンソル並列処理は別のアプローチをとります。この手法では、1 つのレイヤー内の特定の操作を複数の GPU に水平に分割します。パイプライン並列処理で採用されているレイヤー単位の垂直分割とは対照的に、テンソル並列処理ではよりきめ細かい並列化が可能です。
テンソル並列処理は、大規模または偶数を処理する場合に特に役立ちます 小言語モデル これは単一の GPU のメモリ容量を超えています。テンソル並列処理は、操作を複数の GPU に分割することで、より深く、幅の広いモデルのトレーニングを可能にし、AI の可能性を広げます。
ただし、テンソル並列処理の実装は、データ並列処理に比べて複雑になる可能性があります。そのためには、モデルアーキテクチャと、効果的に並列化できる特定の操作を慎重に検討する必要があります。とはいえ、テンソル並列処理は AI トレーニングをスケールアップし、より野心的なプロジェクトに取り組むための強力なツールとなります。
完全シャーディングデータ並列処理 (FSDP): メモリ効率の向上
完全シャードデータ並列処理 (FSDP) は、Facebook AI Researchが開発した画期的な手法です。データ並列ワーカー全体でモデルパラメーター、勾配、オプティマイザーの状態をシャーディングすることで、標準データ並列処理に関連するメモリの非効率性問題を解決します。
FSDPでは、モデルパラメータはより小さなシャードに分割され、GPU全体に分散されます。このアプローチにより、冗長なパラメーターストレージが不要になり、必要なメモリー量が大幅に削減されます。その結果、FSDP では、従来のデータ並列処理よりも少ない GPU を使用して、何兆ものパラメーターをもつモデルの学習が可能になります。
FSDP は、標準データ並列処理におけるオールリデュース通信を、リデューススキャッター操作とオールギャザー操作に分解します。この最適化によって全体的な通信オーバーヘッドが削減され、トレーニングプロセスの効率がさらに向上します。
FSDPは、研究者がかつてない規模と複雑さを備えた大規模なモデルをトレーニングできるようにしています。これにより、AI の能力を高め、以前は扱いにくかった問題に取り組むための新たな可能性が開かれました。
非同期同期:通信オーバーヘッドの削減
非同期同期手法は、データ並列処理における勾配平均化ステップに関連する通信オーバーヘッドに対処するために開発されました。標準のデータ並列処理では、モデルパラメーターを更新する前に、各 GPU で計算された勾配を平均化して同期する必要があります。この同期ステップは、特に GPU の大規模なクラスターを扱う場合に、通信のオーバーヘッドが大きくなる可能性があります。
この問題を軽減するために、研究者はさまざまな非同期同期スキームを提案しています。これらのスキームにより、GPU は同期ステップの完了を待たずに計算を続行できます。非同期同期は計算と通信を重複させることで、全体的なトレーニング時間を短縮できます。
非同期同期は、場合によっては学習効率を損なう可能性があることに注意することが重要です。同期が厳密でないと、グラデーションが古くなったり、更新が最適でなくなったりする可能性があります。したがって、コミュニケーション効率と学習効果の適切なバランスをとるには、慎重なチューニングとモニタリングが必要です。
ハイブリッド並列処理:最適なパフォーマンスを実現するための並列ストラテジーの組み合わせ
ハイブリッド並列処理 (HP) は、さまざまな並列化戦略を組み合わせて効率を最大化する高度な並列トレーニング手法です。HP では、モデルのさまざまな部分にさまざまな並列アプローチが役立つ可能性があることを認識しています。HP は、データ並列処理、テンソル並列処理、またはその他の手法をモデルのさまざまなレイヤーやコンポーネントに選択的に適用することで、最適なパフォーマンスを実現することを目指しています。
HP 戦略の設定は複雑な作業になる場合があり、モデルアーキテクチャと利用可能なハードウェアリソースの両方に関する深い専門知識が必要です。しかし、最近の自動化の進歩により、HP を効果的に活用することが容易になりました。自動化ツールはモデル構造を分析し、モデルの各部分に最適な並列戦略を提案できるため、構成プロセスが簡素化されます。
HPを採用することで、研究者はAIトレーニングの限界をさらに広げることができます。並行戦略を組み合わせることで、計算リソースを効率的に利用できるようになり、より大規模で洗練されたモデルのトレーニングをより短期間で行うことができます。
データ並列処理を理解する:分散データ処理
データ並列処理は、トレーニングデータをGPUなどの複数のコンピューティングデバイスに分散させることで、AIモデルの効率的なトレーニングを可能にする強力な手法です。このパラダイムでは、各デバイスがモデルの完全なコピーを保持し、データセットはサブセットに分割され、各デバイスはデータの異なる部分を同時に処理します。このアプローチでは、大規模なデータセットの並列処理が可能になり、全体的なトレーニング時間を大幅に短縮できます。
データ並列処理の主な目的は、データを複数のデバイスに効率的に分散して大規模なデータセットを処理することです。データセットのサイズが増加しているとき、特にモデルサイズがそれほど大きくない場合に特に効果的です。データ並列処理は、データセットは大きいが、モデルのサイズが比較的小さいまたは中程度のシナリオに最適です。
データ並列処理を実装する際の主な課題の1つは、すべてのデバイスからの勾配の同期と集計を管理することです。各デバイスが割り当てられたデータのサブセットを処理したら、各デバイスで計算された勾配を集約してモデルの重みを更新する必要があります。この通信ステップでは、デバイス間で勾配を転送する必要があるため、オーバーヘッドが発生し、全体的なトレーニング速度に影響する可能性があります。
モデルの並列処理を探る:分散モデルアーキテクチャ
データ並列処理とは対照的に、モデル並列処理はワークロードを複数のデバイスに分散するために異なるアプローチを採用します。モデル並列処理では、モデル自体が異なる GPU に分割されます。つまり、レイヤーやニューロンのグループなど、モデルのさまざまな部分が別々のデバイス上に配置されます。この方法は、1 つのデバイスのメモリに収まらないような非常に大きなモデルを扱う場合に特に便利です。
モデル並列処理の主な目的は、モデルのアーキテクチャを複数のデバイスに効果的に分散させることで、大規模なモデルを管理することです。データセットのサイズに関係なく、非常に大規模なモデルのトレーニングに最適です。モデルを複数の GPU に分割することで、メモリの制約により 1 つのデバイスでは学習できないようなモデルの学習が可能になります。
モデル並列処理の主なハードルの1つは、デバイス間の中間出力の転送による通信オーバーヘッドの処理です。データがモデル内を移動するにつれて、あるデバイスからの中間出力を、モデルの次の部分を保持する次のデバイスに転送する必要があります。この通信オーバーヘッドは学習速度に影響する可能性があるため、全体的なパフォーマンスへの影響を最小限に抑えるには慎重な管理が必要です。
適切な並列処理アプローチの選択
AI トレーニングワークロードのデータ並列処理とモデル並列処理のどちらを使用するかを決定する際には、データセットとモデルの特性を考慮することが不可欠です。データセットが大きく、モデルが比較的小規模から中規模の場合は、データ並列処理が最も効果的なアプローチとなる可能性があります。データを複数のデバイスに効率的に分散し、それらを組み合わせた処理能力を活用してトレーニングをスピードアップできます。
ただし、単一デバイスのメモリ容量を超える非常に大きなモデルで作業する場合は、モデルの並列処理が推奨されます。モデルアーキテクチャを複数の GPU に分割することで、1 つのデバイスでは学習できないモデルの学習が可能になります。デバイス間での中間出力の転送に伴う通信オーバーヘッドを注意深く管理することが重要です。
Sapienでパラレルトレーニングの可能性を解き放つ
AIトレーニングにおけるデータ並列処理とモデル並列処理の複雑さを調査してきましたが、トレーニングデータの品質とスケーラビリティが最適なパフォーマンスを達成する上で重要な役割を果たすことが明らかになりました。そこで、業界をリードするデータ収集およびラベリングサービスであるSapienの出番です。
Sapienは、大規模言語モデル（LLM）の微調整と高性能AIモデルの構築に不可欠な高品質のトレーニングデータの提供を専門としています。Sapien は、正確性とスケーラビリティに重点を置き、データセットの微調整のためのフィードバックをリアルタイムで提供する、ヒューマン・イン・ザ・ループのラベリング・プロセスを提供しています。このアプローチにより、お客様の AI モデルが最も適切で多様なインプットを受け取れるようになり、堅牢性と適応性が向上します。
データ並列処理やモデル並列処理などの並列トレーニング方法を実装する際の重要な課題の1つは、ラベリングリソースを効率的に管理することです。Sapienは効率的なラベラー管理を提供することでこの課題に対処し、特定のデータラベリングプロジェクトに必要な経験とスキルセットに基づいてチームをセグメント化できるようにしています。この柔軟性により、必要な専門知識に対してのみ支払いが可能になり、リソース配分が最適化されます。
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Sapienのサービスは、従来のデータラベリングにとどまらず、LLMの言語と文脈に対する理解を深めるための包括的なソリューションスイートを提供します。質問への回答による注釈付けやデータ収集から、モデルの微調整やテストと評価まで、Sapien は AI とヒューマンインテリジェンスを組み合わせて、あらゆるモデルのあらゆる入力タイプに注釈を付けます。この総合的なアプローチにより、AI モデルは最高品質のトレーニングデータを受け取り、最高のパフォーマンスを発揮できるようになります。
Sapien の専門知識とスケーラブルなラベリングリソースを活用することで、並列トレーニング手法や AI モデル開発の実装を妨げることが多いデータラベリングのボトルネックを軽減できます。Sapien はパートナーとして、モデルが可能な限り最高のトレーニングデータを受け取っているという知識に自信を持って、AI トレーニングワークフローの核となる側面に集中できます。Sapien のデータラベリングサービスが AI トレーニングプロジェクトにどのように役立つかについては、Sapien のチームへの相談をご予約ください。
