Understanding Data Preprocessing for Effective End-to-End Training of DNN

Dieses Kapitel geht auf den oft übersehenen, aber kritischen Aspekt der Datenvorverarbeitung in Deep Learning (DL) -Trainingspipelines ein. Es untersucht die Datenvorverarbeitungsleitungen in drei großen Rahmenwerken: TensorFlow, MXNet und PyTorch und ihre Auswirkungen auf die allgemeine Trainingseffizienz. Der Text enthüllt, dass die meisten DL-Frameworks ähnliche Pipelines zur Datenvorverarbeitung gemeinsam haben, aber unterschiedliche DNN-Modelle unterschiedliche Geschwindigkeiten bei der Datenvorverarbeitung und beim tatsächlichen Training aufweisen. Das Kapitel hebt hervor, dass die meisten modellhaften Trainingsabläufe Engpässe beim Laden und der Vorverarbeitung von Daten aufweisen, die zu erheblicher Ressourcenverschwendung führen können, insbesondere zu unzureichend ausgelasteten GPUs. Um diese Engpässe zu beheben, untersucht der Text den Einsatz von CPU-GPU-Co-Processing zur Datenaufbereitung, was die Vorverarbeitungszeit erheblich reduzieren und die Trainingsleistung verbessern kann. Dieser Ansatz bringt jedoch auch Herausforderungen mit sich, wie Probleme mit dem Speicherausfall (OOM) und eine mögliche Verringerung des Durchsatzes aufgrund der gemeinsamen Nutzung von GPU. In diesem Kapitel werden auch die Auswirkungen von Speichermedien auf die Trainingsleistung diskutiert und gezeigt, dass Speichermedien mit hoher Bandbreite die Kosteneffizienz bestimmter DNN-Trainingseinheiten deutlich steigern können. Darüber hinaus schlägt der Text modellspezifische, feinkörnige Cloud-Konfigurationen für effiziente und kosteneffektive Schulungen vor und diskutiert das Potenzial der Ressourcenaufsplitterung im Cloud-Infrastrukturdesign. Das Kapitel schließt mit der Forderung nach automatisierten Werkzeugen zur Optimierung von Skalierungsentscheidungen und zur Verbesserung des Schulungsdurchsatzes und der Systemauslastung. Durch die umfassende Analyse von Pipelines zur Datenvorverarbeitung und deren Auswirkungen auf die Leistungsfähigkeit bietet dieses Kapitel wertvolle Einblicke in die Optimierung von DL-Trainingsabläufen und die Verbesserung der Ressourcennutzung.