Cách chọn GPU cloud 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 đơn giản hóa toàn bộ quy trình thị giác máy tính, từ quản lý dataset đến huấn luyện và triển khai model. Ultralytics Platform tập hợp mọi công cụ cần thiết để xây dựng và mở rộng model AI thị giác trong một trải nghiệm thống nhất.

Huấn luyện model là một phần quan trọng của quy trình này, trong đó mạng neural học các mẫu từ dữ liệu để đưa ra dự đoán chính xác; việc tiếp cận đúng tài nguyên tính toán đóng vai trò thiết yếu. Trước đây, chúng tôi đã tìm hiểu cách Ultralytics Platform hỗ trợ huấn luyện model trên nền tảng đám mây được tăng tốc bằng bộ xử lý đồ họa (GPU), cho phép người dùng huấn luyện model thị giác máy tính mà không cần quản lý hạ tầng cục bộ.

Với quyền truy cập theo nhu cầu vào các GPU NVIDIA mạnh mẽ, người dùng từ sinh viên, startup đến nhà nghiên cứu và tổ chức lớn có thể chạy workload AI hiệu quả hơn bao giờ hết. Bắt đầu huấn luyện trên đám mây khá đơn giản, nhưng việc chọn GPU phù hợp cần cân nhắc các yếu tố như kích thước dataset, độ phức tạp của model và chi phí.

Hiện nay có nhiều lựa chọn, từ GPU RTX tiết kiệm chi phí đến phần cứng NVIDIA H100 hiệu năng cao và thế hệ Blackwell tiếp theo. Việc chọn cấu hình phù hợp có thể ảnh hưởng đáng kể đến cả quá trình phát triển model lẫn chi phí.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về huấn luyện thị giác máy tính bằng GPU đám mây trên Ultralytics Platform và cách chọn phần cứng phù hợp với workload của bạn. Bắt đầu nào!

Tổng quan về huấn luyện trên đám mây với Ultralytics Platform#

Trước khi tìm hiểu cách chọn GPU để huấn luyện trên đám mây bằng Ultralytics Platform, hãy cùng xem lại cách thức huấn luyện trên đám mây hoạt động.

Huấn luyện bằng GPU đám mây là gì?#

Huấn luyện bằng GPU đám mây là việc sử dụng GPU được lưu trữ trong môi trường điện toán đám mây để huấn luyện model machine learning và deep learning, thay vì phụ thuộc vào phần cứng cục bộ hoặc workstation của riêng bạn. Trên Ultralytics Platform, bạn có thể truy cập GPU mạnh theo nhu cầu và chạy các tác vụ huấn luyện từ xa mà không cần tự thiết lập hệ thống.

Cách này giúp bạn dễ dàng mở rộng tài nguyên theo workload. Bạn có thể chọn GPU mạnh hơn hoặc tăng dung lượng khi cần mà không bị giới hạn bởi năng lực của hệ thống. Có thể hình dung đây là việc truy cập các máy mạnh, hay node, trong những trung tâm dữ liệu từ xa, nơi bạn có thể mở rộng hoặc thu hẹp quy mô tùy nhu cầu.

Cách này cũng loại bỏ nhu cầu thiết lập và bảo trì phần cứng đắt tiền. Bạn không cần mua GPU, cài đặt driver hay xử lý các vấn đề tương thích.

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

Cách thức huấn luyện model trên Ultralytics Platform#

Trên Ultralytics Platform, quy trình huấn luyện được tăng tốc bằng GPU rất đơn giản. Bạn có thể bắt đầu bằng cách thêm dataset theo một số cách.

Bạn có thể tải dữ liệu của riêng mình lên, sử dụng dataset công khai có trên nền tảng hoặc sao chép dataset do cộng đồng chia sẻ để kế thừa công việc hiện có. Sao chép dataset sẽ tạo một bản trong workspace của bạn, cho phép chỉnh sửa và mở rộng dataset trong khi vẫn giữ nguyên bản gốc.

Sau khi chọn dataset, bạn có thể xem lại và sắp xếp hình ảnh cùng annotation để đảm bảo mọi thứ được cấu trúc đúng cách. Nền tảng cũng có sẵn các công cụ annotation, cho phép bạn gán nhãn dữ liệu cho các tác vụ như phát hiện đối tượng, phân đoạn và phân loại, hoặc tăng tốc quy trình bằng các tính năng có AI hỗ trợ.

Hình 1. Xem dataset trên Ultralytics Platform (Nguồn)

Tiếp theo, bạn có thể chọn hoặc tạo project để quản lý các lần chạy huấn luyện. Project giúp bạn sắp xếp và so sánh model, theo dõi chỉ số hiệu năng và tập hợp các thử nghiệm liên quan tại một nơi.

Từ đó, bạn có thể chuyển sang huấn luyện trên đám mây, nơi bạn chọn model, cấu hình tham số và chọn GPU phù hợp với nhu cầu hiệu năng cũng như ngân sách. Nền tảng sẽ quản lý hạ tầng đám mây bên dưới thay bạn.

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

Các tính năng huấn luyện GPU chính trên Ultralytics Platform#

Sau đây là một số tính năng chính của huấn luyện bằng GPU đám mây trên Ultralytics Platform:

• Huấn luyện chỉ với một cú nhấp: Bắt đầu tác vụ huấn luyện với khâu thiết lập tối thiểu và nhanh chóng chuyển từ dataset sang huấn luyện model mà không cần cấu hình phức tạp.
• GPU theo nhu cầu: Chọn trong nhiều tùy chọn GPU phù hợp với nhu cầu và mở rộng tài nguyên khi cần mà không phải cam kết dài hạn.
• Giám sát theo thời gian thực: Theo dõi tiến độ huấn luyện qua biểu đồ trực tiếp và log, 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 định kỳ, giúp bạn dễ dàng tiếp tục hoặc khôi phục công việc khi cần.
• Triển khai dễ dàng: Sau khi huấn luyện hoàn tất, bạn có thể triển khai model đã huấn luyện và sử dụng model trong ứng dụng hoặc workflow thông qua API inference dùng chung, endpoint chuyên dụng hoặc xuất model để sử dụng trên các hệ thống bên ngoài. Những tùy chọn triển khai này hỗ trợ inference độ trễ thấp, giúp vận hành các ứng dụng thời gian thực như phân tích video, hệ thống tự động hóa và giải pháp AI tương tác.

Các tùy chọn GPU đám mây khác nhau trên Ultralytics Platform#

Giờ đây, khi đã tìm hiểu cách huấn luyện hoạt động trên nền tảng, hãy cùng xem các tùy chọn GPU khác nhau hiện có. GPU bạn chọn có thể ảnh hưởng đến tốc độ huấn luyện model, hiệu năng model và chi phí.

Ultralytics Platform cung cấp nhiều loại GPU, từ các tùy chọn như RTX 2000 Ada và RTX A4500, đến RTX 4000 Ada, RTX A5000, RTX 3090 và RTX A6000, rồi mở rộng lên các tùy chọn mạnh hơn như RTX 4090 và RTX PRO 6000.

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

Với đa số người dùng, RTX PRO 6000 là lựa chọn mặc định cân bằng. GPU này mang lại hiệu năng ổn định trên nhiều workload mà không cần tinh chỉnh nhiều. RTX 4090 là một lựa chọn phổ biến khác, đem lại hiệu năng mạnh so với mức giá.

Đối với các tác vụ nhỏ như thử nghiệm nhanh, tạo prototype hoặc làm việc với dataset nhẹ, các GPU như RTX 2000 Ada và RTX A4500 là điểm khởi đầu phù hợp. Khi workload tăng, các tùy chọn như RTX 4000 Ada, RTX A5000 và RTX 3090 mang lại hiệu năng ổn định hơn cho hoạt động huấn luyện thông thường.

Ở phân khúc cao cấp, các GPU như A100 (Ampere), H100 và H200 (Hopper), cùng B200 (Blackwell) được thiết kế cho workload quy mô lớn. Những GPU này phù hợp nhất để huấn luyện model rất lớn, xử lý dataset khổng lồ hoặc chạy các tác vụ đòi hỏi tốc độ và hiệu năng cao.

Tìm hiểu các loại GPU khác nhau và trường hợp sử dụng phù hợp#

Tiếp theo, hãy cùng xem các loại GPU khác nhau so sánh với nhau ra sao và phù hợp nhất với những nhu cầu nào.

GPU RTX của NVIDIA thường tiết kiệm chi phí hơn và được sử dụng phổ biến cho hoạt động huấn luyện hằng ngày, thử nghiệm và workload từ nhỏ đến vừa. GPU RTX cân bằng giữa hiệu năng và khả năng tiếp cận, phù hợp với nhiều trường hợp sử dụng.

Trong khi đó, các GPU như A100, A40 và L40 được thiết kế cho workload nặng hơn và hoạt động huấn luyện quy mô lớn hơn. Các GPU này có độ ổn định và khả năng mở rộng cao hơn, đặc biệt khi xử lý dataset lớn hơn hoặc model phức tạp hơn.

Ở phân khúc cao cấp, các GPU như H100 và những GPU dựa trên kiến trúc Blackwell của NVIDIA đại diện cho phần cứng AI mới hơn. Các GPU này được thiết kế cho workload hiệu năng cao và thường được dùng để huấn luyện quy mô lớn, nghiên cứu chuyên sâu hoặc các tác vụ nhạy cảm về thời gian.

Các tùy chọn GPU đa dạng trên Ultralytics Platform mang đến sự linh hoạt cho nhiều workload khác nhau. Tùy theo yêu cầu, bạn có thể bắt đầu với cấu hình nhỏ hơn rồi mở rộng khi cần.

Cách chọn GPU đám mây phù hợp cho project của bạn#

Khi chọn GPU để huấn luyện trên đám mây bằng Ultralytics Platform, bạn cần cân nhắc một số yếu tố, bao gồm kích thước dataset, độ phức tạp của model và chi phí. Hãy cùng tìm hiểu từng yếu tố.

Chọn GPU có sức mạnh phù hợp với kích thước dataset#

Kích thước dataset là một trong những yếu tố chính khi chọn GPU, vì kích thước này ảnh hưởng đến thời gian huấn luyện và lượng tài nguyên tính toán bạn cần.

Với dataset nhỏ, thường có dưới 1.000 hình ảnh, GPU gọn nhẹ như RTX 2000 thường là đủ. GPU này phù hợp cho các thử nghiệm nhanh và lượt huấn luyện ngắn.

Với dataset cỡ vừa, khoảng 1.000 đến 10.000 hình ảnh, các GPU như RTX 4090 hoặc RTX A6000 mang lại sự cân bằng tốt hơn giữa hiệu năng và hiệu quả, giúp bạn huấn luyện mượt mà hơn mà không phải chờ lâu.

Với dataset lớn, trên 10.000 hình ảnh, có thể bạn sẽ cần phần cứng mạnh hơn để duy trì thời gian huấn luyện hợp lý. Các GPU H100 phù hợp hơn để xử lý workload nặng và mở rộng hiệu quả.

Nhìn chung, điều quan trọng là chọn sức mạnh tính toán và khả năng xử lý song song phù hợp với kích thước dataset của bạn.

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 model AI thị giác. Model có kích thước khác nhau sẽ cần mức tài nguyên tính toán khác nhau.

Ví dụ, các model nhỏ cần ít tài nguyên tính toán GPU hơn và có thể chạy hiệu quả trên GPU như RTX 2000 Ada, RTX A4500 hoặc thậm chí RTX 4090 nếu bạn muốn có kết quả nhanh hơn. Những GPU này lý tưởng cho thử nghiệm nhanh, tạo prototype và các tác vụ đơn giản, giúp bạn lặp lại nhanh hơn và kiểm thử ý tưởng mà không tốn nhiều chi phí tính toán.

Ngược lại, các model lớn hơn và phức tạp hơn cần nhiều bộ nhớ và năng lực xử lý hơn đáng kể. Các GPU như RTX A6000, RTX PRO 6000 và tùy chọn cao cấp như H100 phù hợp hơn với những workload này. Chúng có thể xử lý kiến trúc lớn hơn, rút ngắn thời gian huấn luyện và tránh vấn đề bộ nhớ; điều này đặc biệt quan trọng khi làm việc với hình ảnh độ phân giải cao, batch size lớn hoặc thiết kế model tiên tiến hơn.

So sánh batch size và bộ nhớ GPU#

Tương tự, batch size đóng vai trò quan trọng trong quá trình huấn luyện model. Batch size là số mẫu huấn luyện mà model xử lý cùng lúc trong một bước.

Batch size lớn hơn có thể cải thiện hiệu quả huấn luyện bằng cách xử lý nhiều dữ liệu hơn cùng lúc, nhưng cũng cần nhiều bộ nhớ GPU (VRAM) hơn. Nhìn chung, GPU có băng thông bộ nhớ cao hơn có thể hỗ trợ batch size lớn hơn, trong khi GPU có ít bộ nhớ hơn có thể cần batch nhỏ hơn.

Ví dụ, các GPU như RTX A6000, RTX PRO 6000 hoặc A100 có thể xử lý batch size lớn dễ dàng hơn nhờ dung lượng bộ nhớ cao hơn, trong khi các lựa chọn như RTX 4090 hoặc RTX 2000 Ada có thể cần batch size nhỏ hơn tùy workload.

Tuy nhiên, không phải lúc nào cũng cần dùng GPU mạnh nhất. GPU cao cấp có thể cải thiện tốc độ và dung lượng xử lý, nhưng cũng có chi phí cao hơn. Trong nhiều trường hợp, điều chỉnh batch size trên GPU nhỏ hơn có thể là lựa chọn hiệu quả hơn.

Mục tiêu cuối cùng là tìm được sự cân bằng phù hợp giữa batch size, dung lượng bộ nhớ GPU sẵn có và chi phí, dựa trên model và dataset của bạn.

Ảnh hưởng của cấu hình huấn luyện đến hiệu năng GPU#

Cấu hình huấn luyện cũng là một yếu tố ảnh hưởng đến hiệu năng GPU. Cấu hình này bao gồm các tham số như số epoch, kích thước hình ảnh và những thiết lập khác quyết định cách huấn luyện model.

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 đòi hỏi nhiều năng lực tính toán hoặc bộ nhớ hơn để duy trì hiệu năng tốt.

Tương tự, tăng số epoch sẽ kéo dài tổng thời gian huấn luyện, đặc biệt trên phần cứng kém mạnh hơn. Một epoch là một lượt duyệt hoàn chỉnh qua toàn bộ dataset trong quá trình huấn luyện.

Các kỹ thuật như tăng cường dữ liệu cũng bổ sung thêm bước xử lý trong quá trình huấn luyện. Tăng cường dữ liệu áp dụng các phép biến đổi như lật, xoay hoặc thay đổi tỷ lệ để tăng tính đa dạng của dữ liệu và cải thiện hiệu năng model. Dù có thể cải thiện độ bền vững của model, kỹ thuật này cũng có thể làm giảm tốc độ huấn luyện.

Nhìn chung, GPU mạnh hơn có thể xử lý các nhu cầu tăng thêm này hiệu quả hơn, nhưng mức độ ảnh hưởng còn tùy thuộc vào cấu hình và workload tổng thể.

Cân bằng chi phí và thời gian huấn luyện#

Khi chọn GPU cho project, thường có sự đánh đổi giữa tốc độ huấn luyện và giá GPU.

Ultralytics Platform giúp bạn dễ dàng ước tính và nắm rõ chi phí trước khi bắt đầu tác vụ huấn luyện. Dựa trên cấu hình của bạn, bao gồm kích thước dataset, model và GPU, bạn có thể xem trước chi phí ước tính và thời lượng huấn luyện.

Hình 3. Ultralytics Platform giúp dễ dàng ước tính và nắm rõ chi phí đám mây. (Nguồn)

GPU nhanh hơn thường có chi phí theo giờ cao hơn nhưng có thể rút ngắn tổng thời gian huấn luyện. Các GPU như RTX 4090, RTX PRO 6000 và H100 thường hoàn tất huấn luyện nhanh hơn nhờ hiệu năng cao hơn.

GPU chậm hơn thường có chi phí theo giờ thấp hơn nhưng cần nhiều thời gian hơn để hoàn tất huấn luyện. Ví dụ, các GPU như RTX 2000 Ada và RTX A4500 thường được dùng cho workload nhỏ hơn hoặc tác vụ chạy lâu, khi ưu tiên chi phí thấp.

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

Một số chiến lược tối ưu chi phí#

Ngoài việc chọn GPU phù hợp, có một số cách thiết thực để kiểm soát chi phí huấn luyện. Một trong những phương pháp hiệu quả nhất là bắt đầu bằng các lượt chạy thử nhỏ trước khi mở rộng quy mô.

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

Khi quá trình huấn luyện diễn ra, hãy theo dõi các metric và dừng sớm nếu hiệu suất chững lại hoặc không còn cải thiện. Theo dõi các đường cong huấn luyện có thể giúp bạn quyết định nên tiếp tục hay điều chỉnh thiết lập.

Bạn cũng có thể tinh chỉnh các tham số như batch size và image size. Giá trị nhỏ hơn giúp giảm mức sử dụng bộ nhớ và tài nguyên tính toán, nhờ đó việc thử nghiệm, kiểm tra các cấu hình khác nhau hoặc chạy mô phỏng quy mô nhỏ trước khi mở rộng trở nên thiết thực hơn.

Hình 4. Trực quan hóa metric huấn luyện trên Ultralytics Platform (Nguồn)

Ngoài ra, Ultralytics Platform giúp đơn giản hóa việc quản lý chi phí. Nền tảng cung cấp tính năng ước tính chi phí tích hợp để bạn nắm được khoản chi dự kiến trước khi bắt đầu một tác vụ.

Với hệ thống tín dụng tính phí theo mức sử dụng, bạn chỉ trả tiền cho thời gian tính toán thực tế đã dùng. Nhờ đó, bạn dễ kiểm soát ngân sách hơn và có thể mở rộng khi đã tự tin vào thiết lập huấn luyện của mình.

Các phương pháp hay nhất liên quan đến huấn luyện bằng GPU đám mây cho thị giác máy tính#

Dưới đây là một số phương pháp hay nhất cần lưu ý khi huấn luyện bằng GPU đám mây trên Ultralytics Platform:

• Xác thực dataset trước khi huấn luyện: Đảm bảo dataset sạch, được gắn nhãn đầy đủ và nhất quán trước khi bắt đầu. Phát hiện vấn đề sớm giúp tránh lãng phí tài nguyên tính toán và cải thiện hiệu suất model.
• Trước tiên, chạy các thử nghiệm nhanh: Bắt đầu với những lần chạy thử nhỏ và ít epoch hơn để xác minh thiết lập. Cách này giúp phát hiện vấn đề sớm mà không cần bắt đầu các tác vụ huấn luyện kéo dài, tốn kém. Có thể xem đây là cách tạo một template để tái sử dụng và mở rộng khi mọi thứ hoạt động như mong đợi.
• Theo dõi các metric chính: Theo dõi các metric như loss, mAP, precision và recall trong suốt quá trình huấn luyện. Những metric này đóng vai trò làm chuẩn để đánh giá hiệu suất model và giúp bạn quyết định thời điểm điều chỉnh hoặc dừng.
• Duy trì pipeline xử lý dữ liệu hiệu quả: Đảm bảo việc tải và tiền xử lý dữ liệu hiệu quả, vì các tác vụ này sử dụng tài nguyên CPU và có thể trở thành nút thắt ảnh hưởng đến hiệu suất huấn luyện tổng thể.
• Sử dụng các công cụ tích hợp: Dùng biểu đồ, nhật ký console và metric hệ thống để theo dõi quá trình huấn luyện theo thời gian thực và nhanh chóng đưa ra quyết định dựa trên thông tin.

Điểm chính cần ghi nhớ#

Để chọn GPU đám mây phù hợp cho thị giác máy tính trên Ultralytics Platform, bạn cần hiểu rõ khối lượng công việc, bao gồm kích thước dataset, độ phức tạp của model và cấu hình huấn luyện. Với nhiều tùy chọn GPU được cung cấp bởi hạ tầng đám mây và máy ảo, bạn có thể bắt đầu với một lựa chọn cân bằng rồi mở rộng khi nhu cầu huấn luyện hoặc fine-tune model tăng lên. Bằng cách kết hợp phần cứng phù hợp với các phương pháp tốt như giám sát và kiểm soát chi phí, bạn có thể huấn luyện các model trí tuệ nhân tạo tiên tiến một cách hiệu quả, đồng thời tận dụng tính linh hoạt của điện toán hiệu năng cao.

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