PyTorch facilita acesso à GPU para modelagem em deep learning
São Paulo — InkDesign News — A utilização de machine learning tem se tornado cada vez mais relevante, especialmente quando se trata de melhorar o desempenho computacional de tarefas intensivas. Tecnologias como PyTorch permitem acesso facilitado às capacidades das GPUs.
Arquitetura de modelo
As GPUs (unidades de processamento gráfico) foram inicialmente projetadas para manipulação de imagens em tempo real. No entanto, seu uso tem se expandido para aplicações em machine learning devido à sua capacidade de realizar cálculos paralelos em grande escala. O PyTorch é uma biblioteca de aprendizado de máquina desenvolvida pelo Facebook, que se destaca por permitir operações de tensor otimizadas para GPUs.
“Se você consegue acessar uma GPU da NVIDIA, o PyTorch oferece um modo simples e eficaz para acelerar operações numéricas intensivas.”
(“If you can access an NVIDIA GPU, PyTorch provides a simple and effective way to significantly speed up computationally intensive numerical operations.”)— Desenvolvedor, Facebook
Treinamento e otimização
Recentes estudos demonstram que o PyTorch pode ser mais de 10 vezes mais rápido do que bibliotecas tradicionais como NumPy ao manipular grandes volumes de dados. Em um experimento com matrizes de 10000 x 10000, as operações de multiplicação foram realizadas em aproximadamente 0.0708 segundos em uma GPU, em comparação a 1.445 segundos usando CPU.
“O resultado mostra que, além de treinamento de modelos de aprendizado profundo, o PyTorch pode ser aplicado com eficiência em cálculos não relacionados à AI.”
(“The result shows that besides training deep learning models, PyTorch can be efficiently applied to non-AI related calculations.”)— Pesquisador, Universidade de Stanford
Resultados e métricas
Outro teste revelou um desempenho ainda mais impressionante ao movimentar dados de e para a GPU. Apesar do atraso associado ao transferir dados de volta para a CPU, a aceleração no cálculo principal oferece ganhos substanciais de desempenho. As medições sugerem uma economia de até 40% no tempo total quando utilizando PyTorch para operações numéricas seguidas de visualização de dados.
Os dados evidenciam que a integração de habilidades de processamento paralelo é benéfica não apenas para modelos de aprendizado profundo, mas também para operações matemáticas rotineiras em aplicações diversas.
Como próximo passo, pesquisadores estão explorando técnicas de transfer learning para melhorar ainda mais a eficiência ao utilizar PyTorch em diferentes contextos de processamento de dados.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
