Huấn luyện phân tán (Distributed Training)

Huấn luyện phân tán (Distributed training) là một kỹ thuật được sử dụng trong học máy (ML) để tăng tốc quá trình huấn luyện mô hình bằng cách chia khối lượng công việc tính toán cho nhiều bộ xử lý. Các bộ xử lý này, thường là Bộ xử lý đồ họa (GPU), có thể được đặt trên một máy duy nhất hoặc trải rộng trên nhiều máy trong một mạng. Khi tập dữ liệu ngày càng lớn hơn và các mô hình học sâu trở nên phức tạp hơn, việc huấn luyện trên một bộ xử lý duy nhất có thể mất một khoảng thời gian không thực tế. Huấn luyện phân tán giải quyết nút thắt cổ chai này, giúp bạn có thể phát triển các mô hình AI hiện đại trong một khung thời gian hợp lý.

Huấn luyện phân tán hoạt động như thế nào?

Các chiến lược huấn luyện phân tán chủ yếu được chia thành hai loại, cũng có thể được sử dụng kết hợp:

• Tính song song dữ liệu (Data Parallelism): Đây là phương pháp phổ biến nhất. Trong chiến lược này, toàn bộ mô hình được sao chép trên mỗi worker (hoặc GPU). Tập dữ liệu huấn luyện chính được chia thành các phần nhỏ hơn và mỗi worker được gán một phần. Mỗi worker độc lập tính toán các lượt chuyển tiếp và chuyển ngược cho tập hợp con dữ liệu của nó để tạo ra gradient. Các gradient này sau đó được tổng hợp và tính trung bình, thường thông qua một quy trình như All-Reduce, và gradient hợp nhất được sử dụng để cập nhật các tham số mô hình trên tất cả các worker. Điều này đảm bảo rằng mọi bản sao của mô hình vẫn được đồng bộ hóa.
• Tính song song của mô hình (Model Parallelism): Chiến lược này được sử dụng khi một mô hình quá lớn để phù hợp với bộ nhớ của một GPU duy nhất. Ở đây, bản thân mô hình được phân vùng, với các lớp hoặc phần khác nhau được đặt trên các worker khác nhau. Dữ liệu được truyền giữa các worker khi nó chảy qua các lớp của mạng nơ-ron. Cách tiếp cận này phức tạp hơn để triển khai do nhu cầu giao tiếp cao giữa các worker, nhưng rất cần thiết để huấn luyện các mô hình lớn như mô hình nền tảng (foundation models). Các kiến trúc như Mixture of Experts (MoE) dựa nhiều vào tính song song của mô hình.

Các Ứng dụng Thực tế

Huấn luyện phân tán là nền tảng cho nhiều đột phá AI hiện đại.

1. Huấn luyện các mô hình thị giác quy mô lớn: Các công ty phát triển các mô hình thị giác máy tính tiên tiến, chẳng hạn như Ultralytics YOLO11, thường sử dụng các tập dữ liệu lớn như COCO hoặc ImageNet. Sử dụng song song hóa dữ liệu, họ có thể phân phối quá trình huấn luyện trên một cụm GPU. Điều này cắt giảm đáng kể thời gian huấn luyện từ vài tuần xuống chỉ còn vài giờ hoặc vài ngày, cho phép lặp lại nhanh hơn, điều chỉnh siêu tham số rộng hơn và cuối cùng dẫn đến các mô hình có độ chính xác cao hơn.
2. Phát triển Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM): Việc tạo ra các LLM như trong sê-ri GPT sẽ là không thể nếu không có huấn luyện phân tán. Các mô hình này chứa hàng trăm tỷ tham số và không thể được huấn luyện trên một thiết bị duy nhất. Các nhà nghiên cứu sử dụng một cách tiếp cận kết hợp, kết hợp song song mô hình để chia mô hình trên các GPU và song song dữ liệu để xử lý một lượng lớn dữ liệu văn bản một cách hiệu quả. Đây là một thành phần cốt lõi của các dự án như Megatron-LM của NVIDIA.

Huấn luyện phân tán so với các khái niệm liên quan

Điều quan trọng là phải phân biệt huấn luyện phân tán (distributed training) với các thuật ngữ liên quan khác:

• Học liên kết: Mặc dù cả hai đều liên quan đến nhiều thiết bị, nhưng mục tiêu và ràng buộc của chúng khác nhau. Huấn luyện phân tán thường được thực hiện trong một môi trường được kiểm soát như trung tâm dữ liệu với kết nối tốc độ cao để tăng tốc huấn luyện cho một thực thể duy nhất. Ngược lại, học liên kết huấn luyện các mô hình trên các thiết bị phi tập trung (ví dụ: điện thoại thông minh) mà không di chuyển dữ liệu riêng tư đến máy chủ trung tâm. Trọng tâm chính của học liên kết là quyền riêng tư dữ liệu, trong khi đối với huấn luyện phân tán, đó là tốc độ và quy mô.
• AI biên (Edge AI): Các thuật ngữ này đề cập đến các giai đoạn khác nhau của vòng đời ML. Huấn luyện phân tán là một phần của giai đoạn huấn luyện. AI biên (Edge AI) liên quan đến giai đoạn triển khai, trong đó một mô hình được tối ưu hóa chạy suy luận trực tiếp trên một thiết bị cục bộ, thường bị giới hạn về tài nguyên, chẳng hạn như máy ảnh hoặc máy tính trên xe hơi. Một mô hình được huấn luyện bằng các phương pháp phân tán có thể được chuẩn bị để triển khai AI biên (Edge AI deployment).

Công Cụ và Triển khai

Việc triển khai huấn luyện phân tán được tạo điều kiện thuận lợi bởi các công cụ và nền tảng khác nhau:

• Các Framework ML: Các framework cốt lõi như PyTorch và TensorFlow cung cấp hỗ trợ tích hợp cho các API huấn luyện phân tán, chẳng hạn như PyTorch DistributedDataParallel và TensorFlow tf.distribute.Strategy.
• Các thư viện chuyên dụng: Các thư viện như Horovod, được phát triển bởi Uber, cung cấp một cách tiếp cận độc lập với framework để học sâu phân tán.
• Nền tảng đám mây: Các nhà cung cấp đám mây lớn như AWS, Google Cloud và Microsoft Azure cung cấp các dịch vụ và cơ sở hạ tầng ML được quản lý, được tối ưu hóa cho quá trình huấn luyện phân tán quy mô lớn.
• MLOps Platforms: Các nền tảng như Ultralytics HUB đơn giản hóa quy trình bằng cách cung cấp giao diện để quản lý tập dữ liệu, chọn mô hình và khởi chạy các tác vụ huấn luyện, bao gồm các tùy chọn huấn luyện trên đám mây xử lý cơ sở hạ tầng phân tán bên dưới. Các phương pháp MLOps tốt là chìa khóa để quản lý huấn luyện phân tán một cách hiệu quả.