Data Parallelism এবং Model Parallelism

Data Parallelism এবং Model Parallelism হল দুটি গুরুত্বপূর্ণ কৌশল যা ডীপ লার্নিং মডেল ট্রেনিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়, বিশেষ করে যখন প্রশিক্ষণ বৃহৎ ডেটাসেট এবং মডেলের জন্য করা হয়। এই দুটি কৌশল একই সময়ে একাধিক প্রসেসর বা GPU ব্যবহার করে ট্রেনিং সময় কমানোর জন্য ব্যবহৃত হয়। তারা মডেলের প্রশিক্ষণের প্রক্রিয়ায় পারফরম্যান্স বৃদ্ধি করতে সাহায্য করে।

নিচে Data Parallelism এবং Model Parallelism এর বিস্তারিত আলোচনা করা হলো:

1. Data Parallelism

Data Parallelism হল একটি প্যারালাল কৌশল যেখানে একই মডেলকে একাধিক ডেটা স্যাম্পল (বা ব্যাচ) এর উপরে প্রশিক্ষিত করা হয়। এই কৌশলে প্রশিক্ষণের ডেটাসেটটিকে বিভিন্ন ভাগে বিভক্ত করা হয় এবং প্রতিটি ভাগে একই মডেল আলাদাভাবে প্রশিক্ষিত হয়। এর ফলে, একাধিক GPU বা প্রসেসরের মধ্যে ডেটা ভাগ করা যায় এবং প্রশিক্ষণের সময় উল্লেখযোগ্যভাবে কমানো যায়।

Data Parallelism এর মূল ধারণা:

• ডেটা ভাগ করা: প্রশিক্ষণের ডেটাকে একাধিক ব্যাচে ভাগ করা হয়।
• মডেল একই থাকে: প্রতিটি GPU বা প্রসেসর একে অপরের সাথে একই মডেল শেয়ার করে এবং নিজস্ব ডেটা ব্যাচে কাজ করে।
• গ্রেডিয়েন্ট আপডেট: সমস্ত GPU বা প্রসেসর একটি গ্রেডিয়েন্ট আপডেট সিঙ্ক্রোনাইজ করে এবং সেগুলো একত্রিত করে ফাইনাল মডেল আপডেট করা হয়।

Data Parallelism এর উদাহরণ:

ধরা যাক, আমরা একটি মডেল প্রশিক্ষণ করছি এবং আমাদের ডেটা দুটি ব্যাচে ভাগ করতে হবে:

• ব্যাচ 1: GPU 1 ব্যবহার করবে
• ব্যাচ 2: GPU 2 ব্যবহার করবে

এবং দুটি GPU মডেল আপডেটের জন্য একই গ্রেডিয়েন্ট শেয়ার করবে।

from tensorflow.keras import models
import tensorflow as tf

# মডেল তৈরি
model = models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(128,)),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# Parallel strategy নির্বাচন
strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()

with strategy.scope():
    model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
    model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, batch_size=32)

এখানে MirroredStrategy ব্যবহার করে একাধিক GPU তে Data Parallelism প্রক্রিয়া করা হয়েছে।

Data Parallelism এর সুবিধা:

1. স্কেলেবিলিটি: বড় ডেটাসেট দ্রুত প্রশিক্ষিত করা যায়, কারণ ডেটাকে ভাগ করা হয়।
2. সমান্তরাল প্রসেসিং: একাধিক GPU ব্যবহার করার ফলে প্রশিক্ষণের সময় কমে আসে।
3. সহজ অ্যাপ্লিকেশন: প্রক্রিয়া সরল এবং এটি সরাসরি ডেটাকে ভাগ করে কাজ করে।

Data Parallelism এর সীমাবদ্ধতা:

1. কম্পিউটেশনাল ওভারহেড: গ্রেডিয়েন্ট আপডেট এবং সিঙ্ক্রোনাইজেশন সময় নেয়, যা কখনও কখনও সমস্যার সৃষ্টি করতে পারে।
2. ডেটার ভারসাম্য: ডেটাকে সঠিকভাবে ভাগ না করলে, কোনো একটি GPU বেশি সময় নিতে পারে।

2. Model Parallelism

Model Parallelism হল একটি প্যারালাল কৌশল যেখানে মডেলটি বিভিন্ন অংশে ভাগ করা হয় এবং প্রতিটি অংশ আলাদাভাবে একাধিক GPU বা প্রসেসরে ট্রেন করা হয়। এটি সাধারণত ব্যবহৃত হয় যখন মডেলটির আকার অনেক বড় হয় এবং তা একটি GPU তে ফিট হওয়ার মতো না থাকে।

Model Parallelism এর মূল ধারণা:

• মডেল ভাগ করা: মডেলটির বিভিন্ন অংশকে (যেমন লেয়ার বা ব্লক) বিভিন্ন GPU তে ভাগ করা হয়।
• কম্পিউটেশন ভাগ করা: প্রতিটি GPU মডেলের এক একটি অংশে কাজ করে এবং এগুলোর ফলাফল একত্রিত হয়ে পুরো মডেলটি প্রশিক্ষিত হয়।
• বিভিন্ন লেয়ার এক্সিকিউশন: এক GPU একটি লেয়ার প্রসেস করে, অন্য GPU আরেকটি লেয়ার প্রসেস করে এবং এই প্রক্রিয়ায় কম্পিউটেশন সম্পন্ন হয়।

Model Parallelism এর উদাহরণ:

ধরা যাক, আমাদের কাছে একটি মডেল যা দুটি বড় লেয়ার নিয়ে গঠিত এবং সেগুলো একাধিক GPU তে ভাগ করতে হবে। এক GPU একটি লেয়ার প্রসেস করবে, অন্য GPU আরেকটি লেয়ার প্রসেস করবে।

import tensorflow as tf

# প্রথম GPU এর জন্য প্রথম লেয়ার
with tf.device('/GPU:0'):
    input_layer = tf.keras.layers.Input(shape=(128,))
    x = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')(input_layer)

# দ্বিতীয় GPU এর জন্য দ্বিতীয় লেয়ার
with tf.device('/GPU:1'):
    output_layer = tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')(x)

# মডেল তৈরি
model = tf.keras.models.Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)

# মডেল কম্পাইল
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

এখানে Model Parallelism প্রয়োগের মাধ্যমে দুটি GPU তে মডেলের দুটি লেয়ার প্রক্রিয়াকৃত হয়েছে।

Model Parallelism এর সুবিধা:

1. বড় মডেল প্রশিক্ষণ: মডেল যদি এক GPU তে ফিট না হয় তবে Model Parallelism ব্যবহার করে তাকে একাধিক GPU তে ভাগ করা যায়।
2. মডেল কাস্টমাইজেশন: মডেলের প্রতিটি অংশকে আলাদা আলাদা GPU তে রেখে তাকে কাস্টমাইজ করা যায়।

Model Parallelism এর সীমাবদ্ধতা:

1. কম্প্লেক্স কনফিগারেশন: মডেলকে ভাগ করা এবং সঠিকভাবে মডিউল করা অনেক জটিল হতে পারে।
2. ইনপুট/আউটপুট সিঙ্ক্রোনাইজেশন: GPU গুলোর মধ্যে ডেটা স্থানান্তরের জন্য সিঙ্ক্রোনাইজেশন প্রক্রিয়া বেশি সময় নিতে পারে।
3. কম্পিউটেশনাল দক্ষতা: মডেল ভাগ করার সময় একটি GPU একাধিক লেয়ার প্রসেস করার জন্য অপেক্ষা করতে পারে, যা কর্মক্ষমতা কমিয়ে দিতে পারে।

Data Parallelism vs Model Parallelism

সারাংশ

• Data Parallelism: একাধিক GPU তে একই মডেল এবং ডেটা ব্যাচ প্রশিক্ষিত করা হয়, যার ফলে প্রশিক্ষণ সময় কমে আসে এবং বড় ডেটাসেট দ্রুত প্রশিক্ষিত করা যায়।
• Model Parallelism: মডেলটির বিভিন্ন অংশ (যেমন লেয়ার) একাধিক GPU তে ভাগ করা হয়, বিশেষ করে যখন মডেলটি খুব বড় এবং এক GPU তে ফিট না হয়।

উপযুক্ত কৌশলটি নির্বাচন করা নির্ভর করে আপনার ডেটাসেট এবং মডেলের আকারের উপর।