Cách chọn GPU đám mây để huấn luyện AI thị giác trên Ultralytics Platform

Tháng trước, chúng tôi đã giới thiệu Ultralytics Platform, một môi trường end-to-end được thiết kế để hợp lý hóa toàn bộ quy trình làm việc về computer vision, từ quản lý tập dữ liệu đến huấn luyện và triển khai model. Ultralytics Platform tập hợp mọi thứ cần thiết để xây dựng và mở rộng quy mô các model vision AI vào một trải nghiệm hợp nhất.

Một phần quan trọng của quy trình này là huấn luyện model, nơi các mạng thần kinh học các mẫu từ dữ liệu để đưa ra dự đoán chính xác, và việc truy cập vào tài nguyên tính toán phù hợp đóng vai trò then chốt. Trước đây, chúng tôi đã khám phá cách Ultralytics Platform hỗ trợ huấn luyện model dựa trên GPU đám mây, cho phép người dùng huấn luyện các model computer vision mà không cần quản lý cơ sở hạ tầng cục bộ.

Với quyền truy cập theo yêu cầu vào các GPU NVIDIA mạnh mẽ, người dùng từ sinh viên, startup đến các nhà nghiên cứu và tổ chức lớn có thể chạy các khối lượng công việc AI hiệu quả hơn bao giờ hết. Mặc dù việc bắt đầu với huấn luyện trên đám mây rất đơn giản, nhưng việc chọn đúng GPU đòi hỏi phải xem xét các yếu tố như kích thước tập dữ liệu, độ phức tạp của model và chi phí.

Với nhiều tùy chọn có sẵn hiện nay, từ GPU RTX tiết kiệm chi phí đến phần cứng NVIDIA H100 hiệu năng cao và thế hệ phần cứng Blackwell mới nhất, việc chọn cấu hình phù hợp có thể ảnh hưởng đáng kể đến cả quá trình phát triển model và chi phí.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về huấn luyện bằng GPU đám mây cho computer vision trên Ultralytics Platform và cách chọn phần cứng phù hợp cho khối lượng công việc của bạn. Hãy cùng bắt đầu!

Tổng quan về huấn luyện trên đám mây tại Ultralytics Platform

Trước khi đi sâu vào cách chọn GPU để huấn luyện trên đám mây tại Ultralytics Platform, hãy cùng nhìn lại cách thức hoạt động của huấn luyện trên đám mây.

Huấn luyện bằng GPU trên đám mây là gì?

Huấn luyện bằng GPU trên đám mây đề cập đến việc sử dụng các GPU được lưu trữ trong môi trường điện toán đám mây để huấn luyện các model machine learning và deep learning, thay vì dựa vào phần cứng hoặc máy trạm cục bộ của riêng bạn. Trên Ultralytics Platform, điều này cho phép bạn truy cập các GPU mạnh mẽ theo yêu cầu và chạy các tác vụ huấn luyện từ xa mà không cần thiết lập riêng.

Điều này giúp bạn dễ dàng mở rộng tài nguyên dựa trên khối lượng công việc của mình. Bạn có thể chọn các GPU mạnh hơn hoặc tăng dung lượng khi cần mà không bị giới hạn bởi khả năng của hệ thống. Bạn có thể coi đó giống như việc truy cập vào các máy hoặc node mạnh mẽ trong các trung tâm dữ liệu từ xa, nơi bạn có thể mở rộng hoặc thu hẹp tùy nhu cầu.

Nó cũng loại bỏ nhu cầu thiết lập và bảo trì phần cứng đắt tiền. Bạn không cần phải mua GPU, cài đặt driver hay giải quyết các vấn đề về tính tương thích.

Ultralytics Platform xử lý mọi thứ thông qua các dịch vụ đám mây được quản lý, từ việc cấp phát tài nguyên đến thiết lập môi trường, điều phối và chạy các tác vụ huấn luyện, để bạn có thể tập trung vào việc huấn luyện, thử nghiệm và cải thiện các model của mình.

Cách thức hoạt động của việc huấn luyện model trên Ultralytics Platform

Trên Ultralytics Platform, quy trình huấn luyện tăng tốc bằng GPU rất đơn giản. Bạn có thể bắt đầu bằng cách đưa dataset của mình vào theo nhiều cách.

Bạn có thể tải lên dữ liệu của riêng mình, sử dụng các tập dữ liệu công khai có sẵn trên nền tảng hoặc clone các tập dữ liệu được cộng đồng chia sẻ để tiếp tục phát triển trên những công việc hiện có. Việc clone một tập dữ liệu sẽ tạo ra một bản sao trong workspace của bạn, cho phép bạn chỉnh sửa và mở rộng nó trong khi vẫn giữ nguyên bản gốc.

Sau khi đã chọn được tập dữ liệu, bạn có thể xem xét và sắp xếp hình ảnh cùng các annotation để đảm bảo mọi thứ được cấu trúc phù hợp. Nền tảng cũng bao gồm các công cụ annotation tích hợp, cho phép bạn dán nhãn dữ liệu cho các tác vụ như object detection, segmentation và classification, hoặc tăng tốc quy trình với các tính năng hỗ trợ bởi AI.

Hình 1. Xem tập dữ liệu trong Ultralytics Platform (Nguồn)

Tiếp theo, bạn có thể chọn hoặc tạo một project để quản lý các lần huấn luyện của mình. Các Project giúp bạn sắp xếp và so sánh các model, theo dõi các chỉ số hiệu suất và giữ các thử nghiệm liên quan ở cùng một nơi.

Từ đó, bạn có thể chuyển sang cloud training, nơi bạn chọn model, cấu hình tham số và chọn GPU dựa trên nhu cầu về hiệu suất và ngân sách của mình. Nền tảng sẽ xử lý cơ sở hạ tầng đám mây cơ bản cho bạn.

Nó sẽ cấp phát instance GPU đã chọn, chuẩn bị tập dữ liệu và chạy tác vụ huấn luyện trên đám mây. Khi quá trình huấn luyện diễn ra, bạn có thể theo dõi các chỉ số, log và hiệu suất hệ thống theo thời gian thực mà không cần quản lý thiết lập, môi trường CUDA, các framework như PyTorch hoặc TensorFlow, hay phần cứng.

Các tính năng huấn luyện GPU chính trên Ultralytics Platform

Dưới đây là một số tính năng chính của cloud GPU training trên Ultralytics Platform:

• Huấn luyện một cú nhấp chuột: Bắt đầu các tác vụ huấn luyện với thiết lập tối thiểu và chuyển nhanh từ tập dữ liệu sang huấn luyện model mà không cần cấu hình phức tạp.
• GPU theo yêu cầu: Chọn từ một loạt các tùy chọn GPU dựa trên nhu cầu của bạn và mở rộng quy mô tài nguyên theo yêu cầu mà không có cam kết dài hạn.
• Theo dõi thời gian thực: Theo dõi tiến độ huấn luyện với các biểu đồ và log trực tiếp, đồng thời xem các chỉ số hệ thống như mức sử dụng GPU và bộ nhớ theo thời gian thực.
• Checkpoint tự động: Tiến độ huấn luyện được lưu ở các khoảng thời gian định kỳ, giúp bạn dễ dàng tiếp tục hoặc khôi phục công việc nếu cần.
• Triển khai dễ dàng: Sau khi huấn luyện hoàn tất, bạn có thể triển khai các model đã huấn luyện và sử dụng chúng trong các ứng dụng hoặc quy trình làm việc thông qua các inference API được chia sẻ, endpoint chuyên dụng, hoặc bằng cách xuất chúng để sử dụng trên các hệ thống bên ngoài. Các tùy chọn triển khai này cho phép thực hiện inference độ trễ thấp, giúp hỗ trợ các ứng dụng thời gian thực như phân tích video, hệ thống tự động hóa và các giải pháp AI tương tác.

Các tùy chọn GPU đám mây khác nhau trong Ultralytics Platform

Giờ chúng ta đã thấy cách huấn luyện hoạt động trên nền tảng, hãy cùng xem xét các tùy chọn GPU khác nhau có sẵn. GPU bạn chọn có thể ảnh hưởng đến tốc độ huấn luyện model, hiệu suất đạt được và chi phí.

Ultralytics Platform cung cấp nhiều loại GPU, bắt đầu với các tùy chọn như RTX 2000 Ada và RTX A4500, tiếp đến là các GPU như RTX 4000 Ada, RTX A5000, RTX 3090 và RTX A6000, và mở rộng sang các tùy chọn mạnh mẽ hơn như RTX 4090 và RTX PRO 6000.

Hình 2. Ví dụ về các tùy chọn GPU khác nhau được hỗ trợ bởi Ultralytics Platform (Nguồn)

Đối với hầu hết người dùng, RTX PRO 6000 là một lựa chọn mặc định cân bằng. Nó mang lại hiệu suất đáng tin cậy trên nhiều khối lượng công việc mà không cần tinh chỉnh nhiều. RTX 4090 là một lựa chọn phổ biến khác, mang lại hiệu suất tốt so với giá thành.

Đối với các tác vụ nhỏ hơn như thử nghiệm nhanh, tạo mẫu hoặc làm việc với các tập dữ liệu nhẹ, các GPU như RTX 2000 Ada và RTX A4500 là điểm bắt đầu tốt. Khi khối lượng công việc của bạn tăng lên, các tùy chọn như RTX 4000 Ada, RTX A5000 và RTX 3090 sẽ cung cấp hiệu suất ổn định hơn cho việc huấn luyện thông thường.

Ở phân khúc cao cấp hơn, các GPU như A100 (Ampere), H100 và H200 (Hopper), và B200 (Blackwell) được xây dựng cho các khối lượng công việc quy mô lớn. Chúng phù hợp nhất để huấn luyện các model rất lớn, xử lý các tập dữ liệu khổng lồ hoặc chạy các tác vụ mà tốc độ và hiệu suất là yếu tố quan trọng.

Tìm hiểu các loại GPU khác nhau và trường hợp sử dụng của chúng

Tiếp theo, hãy xem cách các loại GPU khác nhau so sánh và vị trí phù hợp nhất của chúng.

GPU RTX của NVIDIA thường tiết kiệm chi phí hơn và thường được sử dụng cho việc huấn luyện hàng ngày, thử nghiệm và các khối lượng công việc từ nhỏ đến trung bình. Chúng cung cấp sự cân bằng giữa hiệu suất và khả năng tiếp cận, phù hợp với nhiều trường hợp sử dụng.

Để so sánh, các GPU như A100, A40 và L40 được thiết kế cho các khối lượng công việc nặng hơn và huấn luyện ở quy mô lớn hơn. Chúng mang lại sự ổn định và khả năng mở rộng cao hơn, đặc biệt là khi làm việc với các tập dữ liệu lớn hơn hoặc các model phức tạp hơn.

Ở phân khúc cao cấp, các GPU như H100 và các GPU dựa trên kiến trúc Blackwell của NVIDIA đại diện cho phần cứng AI gần đây hơn. Chúng được thiết kế cho các khối lượng công việc hiệu năng cao và thường được sử dụng cho việc huấn luyện quy mô lớn, nghiên cứu nâng cao hoặc các tác vụ nhạy cảm về thời gian.

Các tùy chọn GPU trên Ultralytics Platform mang lại sự linh hoạt cho nhiều khối lượng công việc khác nhau. Tùy thuộc vào yêu cầu, bạn có thể bắt đầu với các thiết lập nhỏ hơn và mở rộng quy mô khi cần.

Cách chọn GPU đám mây phù hợp cho dự án của bạn

Khi chọn GPU để huấn luyện trên đám mây tại Ultralytics Platform, có một số yếu tố cần xem xét, bao gồm kích thước tập dữ liệu, độ phức tạp của model và chi phí. Hãy cùng đi qua từng yếu tố này.

Phù hợp sức mạnh GPU với kích thước tập dữ liệu

Một trong những yếu tố chính khi chọn GPU là kích thước tập dữ liệu, vì nó ảnh hưởng đến thời gian huấn luyện và lượng tài nguyên tính toán bạn cần.

Đối với các tập dữ liệu nhỏ, thường dưới 1.000 hình ảnh, một GPU nhẹ như RTX 2000 thường là đủ. Điều này hoạt động tốt cho các thử nghiệm nhanh và các lần huấn luyện ngắn hơn.

Đối với các tập dữ liệu có kích thước trung bình, khoảng 1.000 đến 10.000 hình ảnh, các GPU như RTX 4090 hoặc RTX A6000 mang lại sự cân bằng tốt hơn về hiệu suất và hiệu quả, giúp bạn huấn luyện mượt mà hơn mà không bị trì hoãn lâu.

Đối với các tập dữ liệu lớn hơn, trên 10.000 hình ảnh, bạn có thể cần phần cứng mạnh mẽ hơn để giữ thời gian huấn luyện ở mức hợp lý. Các GPU như H100 phù hợp hơn để xử lý các khối lượng công việc nặng hơn và mở rộng quy mô hiệu quả.

Nhìn chung, vấn đề là cân bằng giữa kích thước tập dữ liệu với mức độ sức mạnh tính toán và khả năng xử lý song song mà bạn cần.

Chọn GPU dựa trên kích thước và độ phức tạp của model

Một yếu tố quan trọng khác khi chọn GPU là kích thước và độ phức tạp của vision AI model. Các model với kích thước khác nhau sẽ cần lượng sức mạnh tính toán khác nhau.

Ví dụ, các model nhỏ hơn cần ít sức mạnh tính toán GPU hơn và có thể chạy hiệu quả trên các GPU như RTX 2000 Ada, RTX A4500, hoặc thậm chí RTX 4090 nếu bạn muốn kết quả nhanh hơn. Chúng lý tưởng cho các thử nghiệm nhanh, tạo mẫu và các tác vụ đơn giản hơn, cho phép bạn lặp lại nhanh hơn và kiểm tra ý tưởng mà không tốn chi phí tính toán cao.

Mặt khác, các model lớn hơn và phức tạp hơn đòi hỏi nhiều bộ nhớ và sức mạnh xử lý hơn đáng kể. Các GPU như RTX A6000, RTX PRO 6000 và các tùy chọn cao cấp như H100 phù hợp hơn cho các khối lượng công việc này. Chúng có thể xử lý các kiến trúc lớn hơn, giảm thời gian huấn luyện và ngăn chặn các vấn đề về bộ nhớ, điều đặc biệt quan trọng khi làm việc với hình ảnh độ phân giải cao, kích thước batch lớn hoặc các thiết kế model nâng cao hơn.

So sánh kích thước batch và bộ nhớ GPU

Tương tự, kích thước batch đóng vai trò quan trọng trong việc huấn luyện model. Nó đề cập đến số lượng mẫu huấn luyện mà model xử lý cùng một lúc trong một bước.

Kích thước batch lớn hơn có thể cải thiện hiệu quả huấn luyện bằng cách xử lý nhiều dữ liệu hơn cùng một lúc, nhưng chúng cũng yêu cầu nhiều bộ nhớ GPU (VRAM) hơn. Nói chung, các GPU có băng thông bộ nhớ cao hơn có thể hỗ trợ kích thước batch lớn hơn, trong khi các GPU có ít bộ nhớ hơn có thể yêu cầu các batch nhỏ hơn.

Ví dụ, các GPU như RTX A6000, RTX PRO 6000 hoặc A100 có thể xử lý kích thước batch lớn hơn dễ dàng hơn nhờ bộ nhớ cao hơn của chúng, trong khi các tùy chọn như RTX 4090 hoặc RTX 2000 Ada có thể yêu cầu kích thước batch nhỏ hơn tùy thuộc vào khối lượng công việc.

Tuy nhiên, việc sử dụng GPU lớn nhất không phải lúc nào cũng cần thiết. Các GPU cao cấp hơn có thể cải thiện tốc độ và công suất, nhưng chúng cũng đi kèm với chi phí cao hơn. Trong nhiều trường hợp, điều chỉnh kích thước batch trên một GPU nhỏ hơn có thể là lựa chọn hiệu quả hơn.

Cuối cùng, mục tiêu là tìm ra sự cân bằng phù hợp giữa kích thước batch, bộ nhớ GPU khả dụng và chi phí dựa trên model và tập dữ liệu của bạn.

Tác động của cấu hình huấn luyện đến hiệu suất GPU

Một yếu tố khác ảnh hưởng đến hiệu suất GPU là cấu hình huấn luyện. Điều này bao gồm các tham số như số lượng epoch, kích thước hình ảnh và các cài đặt khác kiểm soát cách một model được huấn luyện.

Ví dụ, kích thước hình ảnh lớn hơn làm tăng lượng tính toán cần thiết cho mỗi bước. Điều này có thể làm chậm quá trình huấn luyện và có thể yêu cầu nhiều sức mạnh tính toán hoặc bộ nhớ hơn để duy trì hiệu suất tốt.

Tương tự, việc tăng số lượng epoch sẽ kéo dài tổng thời gian huấn luyện, đặc biệt là trên phần cứng ít mạnh mẽ hơn. Một epoch đề cập đến một lần đi qua hoàn toàn tập dữ liệu trong quá trình huấn luyện.

Các kỹ thuật như data augmentation cũng bổ sung thêm việc xử lý trong quá trình huấn luyện. Data augmentation áp dụng các phép biến đổi như lật, xoay hoặc thay đổi kích thước để tăng tính đa dạng dữ liệu và cải thiện hiệu suất model. Mặc dù điều này có thể cải thiện độ bền vững của model, nhưng nó cũng có thể làm giảm tốc độ huấn luyện.

Nhìn chung, các GPU mạnh mẽ hơn có thể xử lý các nhu cầu gia tăng này hiệu quả hơn, nhưng tác động sẽ phụ thuộc vào cấu hình và khối lượng công việc tổng thể.

Cân bằng chi phí và thời gian huấn luyện

Khi chọn GPU cho dự án của bạn, thường có sự đánh đổi giữa tốc độ huấn luyện và giá GPU.

Ultralytics Platform giúp dễ dàng ước tính và hiểu các chi phí này trước khi bắt đầu một tác vụ huấn luyện. Dựa trên cấu hình của bạn, bao gồm kích thước tập dữ liệu, model và GPU, bạn có thể thấy chi phí ước tính và thời gian huấn luyện ngay từ đầu.

Hình 3. Ultralytics Platform giúp việc ước tính và hiểu chi phí đám mây trở nên dễ dàng. (Nguồn)

Các GPU nhanh hơn thường có chi phí theo giờ cao hơn nhưng có thể giảm tổng thời gian huấn luyện. Các GPU như RTX 4090, RTX PRO 6000 và H100 thường có thể hoàn thành huấn luyện nhanh hơn nhờ hiệu suất cao hơn của chúng.

Các GPU chậm hơn thường có chi phí theo giờ thấp hơn nhưng mất nhiều thời gian hơn để hoàn thành huấn luyện. Ví dụ, các GPU như RTX 2000 Ada và RTX A4500 thường được sử dụng cho các khối lượng công việc nhỏ hơn hoặc các tác vụ chạy lâu hơn nơi chi phí thấp được ưu tiên.

Ngoài ra, một số GPU cao cấp nhất, như H200 và B200, chỉ khả dụng trên các gói Pro hoặc Enterprise, trong khi hầu hết các tùy chọn khác cũng có thể truy cập được trên gói Free.

Cái nhìn về các chiến lược tối ưu hóa chi phí

Ngoài việc chọn đúng GPU, có một vài cách thực tế để kiểm soát chi phí huấn luyện. Một trong những phương pháp hiệu quả nhất là bắt đầu với các lần chạy thử nghiệm nhỏ trước khi mở rộng quy mô.

Thay vì đi thẳng vào huấn luyện đầy đủ, hãy bắt đầu với ít epoch hơn để đảm bảo thiết lập của bạn hoạt động như mong đợi. Điều này giúp bạn nhanh chóng xác thực dữ liệu, các annotation và cấu hình model, đồng thời tránh lãng phí thời gian và tài nguyên tính toán vào các lần chạy có thể không mang lại kết quả hữu ích.

Khi quá trình huấn luyện diễn ra, hãy để mắt đến các chỉ số của bạn và dừng các lần chạy sớm nếu hiệu suất ổn định hoặc ngừng cải thiện. Theo dõi các đường cong huấn luyện có thể giúp bạn quyết định xem nên tiếp tục hay điều chỉnh thiết lập của mình.

Bạn cũng có thể điều chỉnh các tham số như kích thước batch và kích thước hình ảnh. Các giá trị nhỏ hơn làm giảm việc sử dụng bộ nhớ và tính toán, làm cho việc thử nghiệm, kiểm tra các cấu hình khác nhau hoặc chạy các mô phỏng quy mô nhỏ trước khi mở rộng quy mô trở nên thực tế hơn.

Hình 4. Trực quan hóa các chỉ số huấn luyện trên Ultralytics Platform (Nguồn)

Ngoài ra, Ultralytics Platform giúp đơn giản hóa việc quản lý chi phí. Nó cung cấp tính năng ước tính chi phí tích hợp để bạn có thể hiểu các khoản chi phí dự kiến trước khi bắt đầu một tác vụ.

Với hệ thống dựa trên tín dụng, trả phí theo mức sử dụng, bạn chỉ trả tiền cho thời gian tính toán mà bạn thực sự sử dụng. Điều này giúp bạn dễ dàng tuân thủ ngân sách và mở rộng quy mô khi bạn đã tự tin vào thiết lập huấn luyện của mình.

Các phương pháp tốt nhất liên quan đến huấn luyện bằng GPU trên đám mây cho computer vision

Dưới đây là một số phương pháp tốt nhất cần ghi nhớ cho huấn luyện bằng GPU trên đám mây tại Ultralytics Platform:

• Xác thực tập dữ liệu trước khi huấn luyện: Đảm bảo tập dữ liệu của bạn sạch sẽ, được dán nhãn tốt và nhất quán trước khi bắt đầu. Việc phát hiện vấn đề sớm giúp tránh lãng phí tài nguyên tính toán và cải thiện hiệu suất model.
• Chạy thử nghiệm nhanh trước: Bắt đầu với các lần chạy thử nghiệm nhỏ và ít epoch hơn để xác minh thiết lập của bạn. Điều này giúp xác định vấn đề sớm mà không cần cam kết vào các tác vụ huấn luyện dài, tốn kém. Theo một cách nào đó, bạn đang tạo ra một mẫu mà bạn có thể tái sử dụng và mở rộng khi mọi thứ hoạt động như mong đợi.
• Theo dõi các chỉ số chính: Theo dõi các chỉ số như loss, mAP, precision và recall trong suốt quá trình huấn luyện. Các chỉ số này đóng vai trò là điểm chuẩn để đánh giá hiệu suất model và giúp bạn quyết định thời điểm cần điều chỉnh hoặc dừng lại.
• Giữ cho các pipeline xử lý dữ liệu hiệu quả: Đảm bảo việc tải và tiền xử lý dữ liệu hiệu quả, vì các chức năng này dựa vào tài nguyên CPU và có thể trở thành nút thắt cổ chai ảnh hưởng đến hiệu suất huấn luyện tổng thể.
• Sử dụng các công cụ tích hợp: Sử dụng biểu đồ, log bảng điều khiển và chỉ số hệ thống để theo dõi việc huấn luyện theo thời gian thực và đưa ra các quyết định sáng suốt một cách nhanh chóng.

Những điểm chính cần lưu ý

Việc chọn GPU đám mây phù hợp cho computer vision trên Ultralytics Platform phụ thuộc vào việc hiểu khối lượng công việc của bạn, bao gồm kích thước tập dữ liệu, độ phức tạp của model và cấu hình huấn luyện. Với một loạt các tùy chọn GPU khả dụng, được hỗ trợ bởi cơ sở hạ tầng đám mây và máy ảo, bạn có thể bắt đầu với một lựa chọn cân bằng và mở rộng quy mô khi nhu cầu huấn luyện hoặc tinh chỉnh model của bạn tăng lên. Bằng cách kết hợp phần cứng phù hợp với các phương pháp tốt như theo dõi và kiểm soát chi phí, bạn có thể huấn luyện các model trí tuệ nhân tạo hiện đại một cách hiệu quả trong khi tận dụng tối đa sự linh hoạt của tính toán hiệu năng cao.

Hãy xem cộng đồng đang phát triển của chúng tôi và GitHub repository để tìm hiểu thêm về computer vision. Nếu bạn đang muốn xây dựng các giải pháp vision, hãy xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi. Khám phá các trang giải pháp của chúng tôi để biết thêm về lợi ích của computer vision trong sản xuất và AI trong nông nghiệp.