על למידה חישובית, תכנה חופשית ומה שביניהם

ב־יום רביעי, 9 בספטמבר 2020, מאת ארתיום; פורסם תחת: תכנה חופשית, תכנה ומחשבים, בינה מלאכותית; ‏0 תגובות

רשתות נוירונים מהווים היום את שיטת הלמידה החשובה ביותר. הם הביאו לפרצות דרך חשובות. היום כל אדם בעל ידע בתכנות ורקע מתמטי סביר יכול לממש דברים שהיו מדע בדיוני לפני עשור. כוח החישוב העצום של מעבדים גרפיים וזמינות גבוהה של נתונים שינה את פני למידה החישובית. היום אם אתה רוצה להתעסק תחום ראיה ממוחשבת, עיבוד קוד תרגומים וכד' חייב להכיר את השיטות האלה.

היום קיימות עשרות תשחתיות (frameworks) לעבודה עם רשתות נוירונים - וכל הפופולריים ביניהם הם תכנה חופשית: tensorflow, pytorch, caffe, keras, mxnet ועוד רבים אחרים הם תכנה חופשית שמופצת תחת רשיונות די מתרניים. חברות ענק שעומדות מאוחרי חלק מהם כמו facebook ו־google דואגים להחזיק את הקוד הפתוח - כי רק כך ניתן לשרוד בעולם הזה בו השיטות והמאמרים שפורסמו לפני שנה כבר לא מספיק עדכניים.

אבל, יש פה אבל אחד גדול מאוד. כל התשתיות האלה, דורשות שימוש ב־GPU על מנת לקבל תוצאות בזמן סביר. נקח לדוגמה את הרשת המקורית הידועה בשם alex-net שהייתה אחת פרצות הדרך מהמשעותיות ביותר בתחום הלמידה החישובי בשני עשורים אחרונים. זמן אימון הרשת ב־2012 לקח סדר גודל של שבועיים תוך שימוש בשני כרטיסים גרפיים.

כמובן אין כל פסול בשימוש בכרטיסים גרפיים - הם בסה"כ עושים מה שהם יודעים לעשות טוב number-crunching. אבל, היום כמט כל התשתיות מסתמכות של טכנולוגיה אחת וספק אחד - כולם משתמשים ב־cuda וב־nVidia. יתרה מזו חלק מהתשתיות מסתכמות באופן בלעדי על ספריה סוגרה אחת בשם cuDNN שמאפשרת לנצל את כל החישוב של החומרה עד תום. cuDNN ו־cuBLAS הן הספריות שבלעדיהם tensorflow או pytorch פשוט לא יכולים להקיים מבחינת לקוח הקצה.

כן, קיימות תשתיות שמאפשרות אימון גם על טכנולוגיה פתוחה. לדוגמה ל־caffe יש ענף opencl העובד על בסיס טכנולוגיות פתוחות ויודע לרוץ גם על כרטיסים של AMD ואפילו של Intel. אבל

  1. פיתוח של caffe די נפסק - ובעולם הדינאמי של היום זה אומר - הפרויקט במצב מוות קליני
  2. גם כשאתה משתמש בו אתה מקבל קנס לא קטן מבחינת ביצועיים. זמני הריצה הם איטיים בערך פי שתיים.

בהתחשב בעובדה שחלק מהאימונים יכולים לקחת שעות רבות אפילו ימים זה הופך את הענף של opencl לפחות רלוונטי. הסיבה לאיטיות היא שהמימוש לא נהנה האופטימיזציות מטורפות וכתיבה ב־assembly ש־nVidia הייתה יכולה לעשות ב־cudnn ו־cuBlas.

אבל מה עם AMD? האם הם ישנים? כן ולא. AMD דאגו לפתח אלטרנטיבה בשם ROCm. למעשה אם אתה עובד על לינוקס ויש לך כרטיס כמו rx580 או Vega 56 אתה יכול באמץ סביר להריץ את ה־tensorflow ו־pytorch ואפילו caffe על AMD. והיתרון הגדול של ROCm הוא שמדובר בקוד פתוח לחלוטין. החסרון?.. מאיפה להתחיל

  1. ROCm תומך אך ורק בלינוקס אם אתה על Mac או על Windows... לא
  2. ספריית MIOpen שלהם שמהווה מאין תחליף ל־cudnn, אפילו שתומכת ב־OpenCL עובדת אך ורק על דיריבר rocm של AMD. משמעות - אומנם זה קוד פתוח אבל זה vendor-lock-in לא פחות מ־cudnn של nvidia
  3. ROCm לא תומך עדיין ברטיסים הגרפיים העדכניים ביותר מבוססי rdna כמו Rx 5700XT וחבריו. עברה שנה מאז שהכטריסים האלה הושקו אבל עדיין לא ניתן להשתמש בהם לטובת למידה חישובית.
  4. הוא גם לא נותן מענה ל־APUs. הכרטיסים הגרפיים המובנים שבאים במעבדים כמו Razen 3400G - לא יעבדו עם tensorflow או pytorch. ויש לציין של־Vega 11 שבא עם 3400G יש יותר כוח החישוב מ־GTX 580 ש־alex-net המקורי אומן עליו.

למעשה נראה כי AMD עשתה הכל כדי למנוע ממישו אפילו להסתכל בכיוון שלהם לטובת deep-learnים.

מה עם פתרונות עבור intel? הרי גם להם יש GPU? מעבר לעובד שביצועי Intel GPU הם בדיחה, גם intel דאגה לכתוב ספריית deep-learning משלה שלא עובדת עם שום כרטיס גרפי אחר.

שורה תחתונה

למרות שמבחוץ נראה שכל נושא למידה חישובית על רשתות נוירונים מתבסס על תכנה חופשית, במציאות יש רק דרך אחת לעבוד - לעבוד עם הקוד הסגור של ספק אחד. ללא שילוב של nVidia/cuda/cudnn התחזיות של Deep-Learning די עגומות

הוסף תגובה:

 
 כתובת דוא"ל לא תוצג
 

ניתן לכתוב תגובות עם שימוש בתחביר Markdown.

חובה לאפשר JavaScript כדי להגיב.

דפים

נושאים