隨著機器學習 (ML) 數據集的大小和復雜性呈爆炸式增長，有效管理它們變得具有挑戰(zhàn)性。雖然圖形處理單元 (GPU) 因其原始訓練速度而成為首選，但中央處理單元 (CPU) 仍然具有重要價值，尤其是在處理海量數據集時。
這篇文章介紹了在大規(guī)模機器學習背景下 CPU 和 GPU 架構的一些技術細節(jié)。我們將考慮核心架構差異，分析內存訪問模式，并探索這些因素如何影響訓練復雜模型和處理海量數據集的性能。通過了解每個處理器的優(yōu)勢和局限性，我們可以做出明智的決定，確定哪種硬件或兩者的組合最適合我們特定的大型機器學習項目。
大型 ML 數據集的架構考慮因素
盡管 GPU 常常因其在特定任務中的卓越速度而受到稱贊，但了解影響其在處理大型數據集時的性能的底層架構差異至關重要。
GPU 擁有數千個核心，而 CPU 只有少數幾個。這些核心針對單指令多數據 (SIMD) 操作進行了優(yōu)化，使其成為構成深度學習算法支柱的矩陣乘法的理想選擇。相反，CPU 的核心較少，但擁有更高的時鐘速度，使其非常適合順序任務和通用計算。
處理器訪問內存的方式與對并行處理的關注相得益彰。CPU 使用更大容量的系統(tǒng) RAM，但這種內存比 GPU 中的高帶寬片上內存 (VRAM) 慢。VRAM 可最大限度地減少數據傳輸延遲并加速計算，但其有限的容量可能會成為超出 GPU 內存的數據集的瓶頸。
這些架構差異對 CPU 和 GPU 處理大型數據集的方式有重大影響：
訓練： GPU 憑借其并行處理能力，擅長訓練復雜模型。然而，超過 GPU 內存容量的大型數據集可能會導致性能下降。
數據預處理：在將數據輸入 GPU 進行訓練之前，CPU 可以高效處理 ML 工作流程中常見的數據清理、操作和預處理任務。在此關鍵階段，CPU 能夠訪問更大的系統(tǒng) RAM，這對于管理海量數據集非常有利。
內存管理： CPU 中卓越的內存帶寬可以緩解大規(guī)模數據操作期間遇到的 GPU 內存有限的瓶頸。
CPU 核心對于機器學習重要嗎？
是的，CPU 核心對于機器學習非常重要，尤其是對于數據預處理、模型選擇和處理大型數據集等任務。雖然 GPU 擅長訓練復雜模型，但 CPU 可以高效管理這些預訓練階段，并利用其多個核心實現更快的順序處理。
何時應使用 CPU 進行機器學習？
以下是 CPU 在 ML 工作流中表現良好的時候：
數據預處理和特征工程： CPU 是數據處理任務的主力。它們能夠高效處理順序指令，因此非常適合在將大量數據集輸入 GPU 進行訓練之前對其進行清理、轉換和準備。這個預處理階段對于確保訓練過程的質量和效率至關重要。
模型選擇和超參數調整：探索不同的模型和優(yōu)化超參數通常需要進行多次試驗和評估。CPU 可以高效處理這些迭代過程，讓您無需完全依賴 GPU 資源即可試驗和微調模型。
集成學習和可解釋 AI：集成方法結合了多種模型和算法，因此可以使用 CPU，因為它們專注于順序執(zhí)行和通用計算。此外，CPU 更適合可解釋 AI 技術，這些技術涉及理解模型的內部工作原理，因為這些任務通常依賴于邏輯和基于規(guī)則的方法。
成本效益：與 GPU 相比，CPU 通常更具成本效益。這對于注重預算的項目或處理不一定需要 GPU 計算速度的工作負載來說可能是一個重要因素。
雖然 GPU 最適合訓練復雜模型，而 CPU 可用于 ML 工作流程的各個方面，但最佳方法是同時使用 CPU 和 GPU，以實現性能和成本效益的最佳平衡，以滿足您的特定需求。您可以在捷智算平臺上租用稀缺的云 GPU的 用于AI 和 HPC 加速。
如何將 CPU 與 TensorFlow 和 Keras 結合使用？
TensorFlow和 Keras 是構建機器學習模型的強大工具，為 CPU 和 GPU 提供無縫支持。然而，在處理大型數據集時，最大化 CPU 利用率對于高效訓練至關重要。以下是優(yōu)化 CPU 工作流程的十種策略，并通過代碼片段進行了演示：
并行處理： TensorFlow 的內置功能可讓您在 CPU 核心之間分配計算。這種并行化方法可有效劃分工作負載，從而加速模型訓練。
import tensorflow as tf
# Load your dataset dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(...)
# Define your data processing function def process_data(data):
# ... your data processing logic here ... return processed_data
# Parallelize data processing across CPU cores
dataset = dataset.map(process_data, num_parallel_calls=tf.data.experimental.AUTOTUNE)
數據批處理：該方法可有效地將數據集分組為小批量。批處理通過對多個數據點的梯度進行平均來優(yōu)化內存使用率并提高梯度下降的穩(wěn)定性。
# Define your desired batch size
batch_size = 32
# Create batches from the preprocessed dataset
dataset = dataset.batch(batch_size)
使用 Keras 進行直接磁盤流式傳輸： Keras 的類支持使用迭代器直接從磁盤進行即時數據處理和增強。這樣就無需將整個數據集加載到內存中，從而最大限度地減少了內存開銷，使其成為大型數據集的理想選擇。
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
# Define your data augmentation parameters
datagen = ImageDataGenerator(rotation_range=40, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2)
# Create a data generator that reads images from disk
train_generator = datagen.flow_from_directory(
'path/to/training/data',
target_size=(img_height, img_width),
batch_size=batch_size,
class_mode='categorical'
)
整合優(yōu)化的數學庫：數學核心庫 (MKL) 等庫可以顯著提高性能。使用 MKL 支持構建 TensorFlow 使其能夠利用優(yōu)化的例程執(zhí)行矩陣乘法等關鍵運算。
注意：請查閱 TensorFlow 文檔以了解適合您系統(tǒng)的 MKL 安裝和配置。
將特定操作卸載到 CPU： TensorFlow 的指令允許您指定在 CPU 上運行的特定操作，特別是那些不嚴重依賴矩陣數學的操作，即使在基于 GPU 的設置中也是如此。
# Define your model here (excluding computationally expensive layers)
with tf.device('/cpu:0'):
# Specify CPU for operations like data normalization or feature scaling
normalized_data = tf.keras.layers.Normalization()(data)
# Continue defining your model using other layers
帶緩存的內存管理： TensorFlow 的方法可以將數據存儲在內存或本地存儲中，從而可以在訓練期間快速檢索。當數據集對于 GPU 內存來說太大但適合系統(tǒng) RAM 時，這可以最大限度地減少 CPU 空閑時間。
# Define a cache size (adjust based on available RAM)
cache_size = 10000
# Cache the preprocessed dataset
dataset = dataset.cache(cache_size)
使用 Keras 進行動態(tài)數據增強： Keras 支持實時數據增強技術，如旋轉、翻轉和移位。這使 CPU 能夠動態(tài)生成各種訓練示例，從而增強模型的泛化能力。
優(yōu)化線程使用： TensorFlow 通過函數控制并行處理線程。調整并確保最佳 CPU 利用率，而不會出現線程爭用問題。
注意：請參閱 TensorFlow 文檔，根據您的 CPU 架構和工作負載選擇適當的線程配置。
為重疊操作預取數據：轉換允許 TensorFlow 在訓練期間重疊數據預處理和模型執(zhí)行。當模型在一個批次上進行訓練時，輸入管道可以同時讀取和預處理下一個批次的數據。
# Define a prefetch buffer size (adjust based on CPU and disk speed)
prefetch_buffer_size = tf.data.experimental.AUTOTUNE
# Prefetch data for asynchronous execution dataset =
dataset.prefetch(prefetch_buffer_size)
提高 CPU 緩存利用率：將數據排列在連續(xù)的塊中并盡量減少隨機內存訪問可以顯著提高 CPU 緩存利用率?？梢圆呗孕缘厥褂妙愃?的工具來平衡隨機性和緩存局部性。
# Shuffle the dataset while maintaining some level of cache locality
dataset = dataset.shuffle(buffer_size=dataset_size,
reshuffle_each_iteration=True)
對于機器學習來說，CPU 還是 GPU 更重要？
CPU 和 GPU 在機器學習中都發(fā)揮著重要作用。GPU 提供更快的訓練速度，尤其是對于具有大數據集的深度學習模型。然而，CPU 對于數據管理、預處理和經濟高效地執(zhí)行不需要 GPU 的任務更有價值。最好的方法通常是同時使用兩者以獲得平衡的性能。
這些策略將針對您的大型機器學習項目優(yōu)化 TensorFlow 和 Keras 中的 CPU 性能。請記住根據數據集的大小、硬件功能和工作負載要求調整批處理大小、緩存大小和預取緩沖區(qū)大小等超參數。
選擇云計算解決方案
在處理較大的數據集時，基礎設施的選擇變得至關重要。這就是云計算服務的作用所在，例如捷智算平臺可以帶來益處。我們多樣化的功能提供了有利于處理大量數據的環(huán)境，無論您使用的是 CPU 還是 GPU。
捷智算平臺提供可擴展的資源，這意味著您可以根據工作負載需求選擇正確的配置。無論您需要高 CPU 實例來處理大型數據集，還是需要支持 GPU 的實例來進行并行處理，捷智算平臺都能滿足您的需求。
捷智算平臺還確保資源的有效利用。它優(yōu)化了 CPU 和 GPU 的使用率，減少了數據預處理過程中出現瓶頸的可能性。這樣，無論數據集的大小如何，用戶都可以最大限度地提高其 ML/DL 模型的性能。
雖然 GPU 通常比 CPU 更強大，但在某些情況下 CPU 的性能可以優(yōu)于 GPU，尤其是在處理超出 GPU 內存的大型數據集時。
