Suy luận với công suất lớn trên GPU (High throughput inference on GPUs) đề cập đến khả năng thực hiện các nhiệm vụ suy luận một cách hiệu quả và nhanh chóng bằng cách sử dụng đơn vị xử lý đồ họa (GPU). GPU nổi tiếng với khả năng tính toán song song, làm cho chúng rất phù hợp để gia tăng hiệu năng công việc trí tuệ nhân tạo AI
Để đạt được suy luận với công suất lớn trên GPU, có thể áp dụng một số kỹ thuật và tối ưu hóa như sau:
- Tối ưu hóa mô hình: Tối ưu hóa mô hình mạng nơ-ron cho suy luận có thể cải thiện đáng kể công suất lớn. Các kỹ thuật như cắt tỉa mô hình, định lượng và nén mạng có thể giảm kích thước mô hình và yêu cầu tính toán mà không làm giảm độ chính xác, từ đó làm tăng tốc độ suy luận trên GPU.
- Xử lý theo lô (Batch processing): GPU xuất sắc trong việc xử lý dữ liệu song song, do đó, việc xử lý nhiều mẫu đầu vào cùng một lúc có thể tối đa hóa sử dụng GPU và cải thiện công suất lớn. Bằng cách đưa một lô dữ liệu vào GPU cùng một lúc, suy luận có thể được thực hiện song song trên nhiều mẫu, tận dụng khả năng xử lý song song.
- Quản lý bộ nhớ GPU: Quản lý bộ nhớ hiệu quả là rất quan trọng trong suy luận với công suất lớn trên GPU. Sử dụng các kỹ thuật như gom nhớ (memory pooling), tái sử dụng bộ nhớ và tối ưu hóa bộ nhớ có thể giảm thiểu chuyển dữ liệu và overhead, cải thiện tổng công suất.
- Tối ưu hóa kernel: Tối ưu hóa các kernel GPU được sử dụng trong quá trình suy luận có thể ảnh hưởng đáng kể đến công suất lớn. Các kỹ thuật như ghép kernel (kernel fusion), mở rộng vòng lặp và tối ưu hóa cấu trúc dữ liệu có thể cải thiện hiệu suất tính toán trên GPU, từ đó làm tăng tốc độ suy luận.
- Song song hóa và đồng thời hóa: Tận dụng khả năng xử lý song song của GPU, các kỹ thuật như song song hóa mô hình (model parallelism) và song song hóa dữ liệu (data parallelism) có thể được sử dụng để chia công việc cho nhiều GPU, tăng công suất lớn. Thực hiện đồng thời nhiều nhiệm vụ suy luận cũng có thể được đạt bằng cách sử dụng lập lịch nhiệm vụ và kỹ thuật xử lý song song.
- Tăng tốc phần cứng: Tận dụng các thiết bị tăng tốc phần cứng chuyên biệt như Tensor Cores trên GPU NVIDIA hoặc các bộ tăng tốc suy luận tùy chỉnh khác có thể tăng đáng kể công suất lớn cho các công việc trí tuệ nhân tạo cụ thể.
Nhìn chung, để đạt được suy luận với công suất lớn trên GPU, cần kết hợp các kỹ thuật tối ưu hóa mô hình, xử lý theo lô, quản lý bộ nhớ, tối ưu hóa kernel, song song hóa và tăng tốc phần cứng. Bằng cách tận dụng khả năng xử lý song song của GPU và tối ưu hóa quy trình suy luận, ta có thể đạt được suy luận nhanh chóng và hiệu quả cho các ứng dụng trí tuệ nhân tạo.