Les modèles de linguistique de grande taille bénéficient de l'accélération et du parallélisme avec Bryan Catanzaro

Table des matières:

1. Introduction
2. Le parcours de Brian Cottonzaro
3. Les débuts de l'apprentissage automatique
4. La création de la bibliothèque de Deep Learning CUDA
5. Le rôle actuel de Brian chez NVIDIA
6. La Fusion entre l'informatique haute performance et l'intelligence artificielle
7. Le projet Megatron
8. Les défis de l'évolutivité avec Megatron
9. L'optimisation du calcul parallèle avec Megatron
10. Les progrès récents dans la compression et la quantification des modèles de Deep Learning
11. L'application de Megatron à la modélisation du langage naturel
12. DLSS : le Super Échantillonnage de Deep Learning pour les graphiques
13. Le développement du modèle DLSS
14. Les défis de l'intégration de DLSS dans les jeux vidéo
15. L'utilisation de données synthétiques pour entraîner DLSS
16. Les futurs développements de DLSS

Introduction

Bienvenue dans cet article où nous allons explorer le parcours de Brian Cottonzaro, vice-président de la recherche en apprentissage profond appliqué chez NVIDIA, ainsi que deux projets passionnants sur lesquels il a travaillé : Megatron et DLSS. Nous allons plonger dans l'univers de l'apprentissage automatique, parler des débuts de Brian dans ce domaine, et découvrir comment NVIDIA utilise l'intelligence artificielle pour améliorer ses produits et repousser les limites des graphiques en temps réel. Préparez-vous à une plongée profonde dans l'univers de l'IA et des jeux vidéo !

Le parcours de Brian Cottonzaro

Brian Cottonzaro est le vice-président de la recherche en apprentissage profond appliqué chez NVIDIA. Il a débuté sa carrière en tant qu'étudiant diplômé à l'Université de Berkeley, où il a publié son premier article sur l'apprentissage automatique sur GPU en 2008. Après avoir obtenu son diplôme, il a rejoint NVIDIA, où il a travaillé sur le développement de la bibliothèque de Deep Learning CUDA. Depuis, Brian a dirigé de nombreux projets de recherche sur l'utilisation de l'apprentissage profond pour améliorer les produits de NVIDIA, tant dans le domaine des graphiques que dans la conception de systèmes.

Les débuts de l'apprentissage automatique

Lorsque Brian a commencé à travailler sur l'apprentissage automatique, il était encore considéré comme un domaine plutôt marginal. Cependant, il avait une conviction profonde que l'apprentissage automatique allait changer le monde, à condition d'utiliser des modèles de grande taille et de les entraîner à grande vitesse. C'est ainsi qu'il a orienté sa thèse de doctorat vers l'apprentissage automatique sur GPU, ce qui lui a valu une certaine perplexité de la part de la communauté de chercheurs en machine learning. Malgré cela, Brian a poursuivi son travail et a publié de nombreux articles et travaux de recherche sur le sujet.

La création de la bibliothèque de Deep Learning CUDA

Lorsque Brian a rejoint NVIDIA, il a intégré un groupe de recherche axé sur les systèmes et les applications de programmation. Il a rapidement réalisé que l'apprentissage profond avait besoin d'un coup de pouce pour tirer pleinement parti des GPU, qui étaient en train de devenir un outil incontournable pour l'entraînement des modèles. C'est ainsi qu'il a commencé à travailler sur un projet de bibliothèque de Deep Learning en interne, qui optimiserait les calculs nécessaires à l'entraînement des modèles sur les GPU. Ce projet est devenu plus tard CUDA, une bibliothèque largement utilisée dans l'industrie de l'IA.

Le rôle actuel de Brian chez NVIDIA

Aujourd'hui, Brian dirige l'équipe de recherche en apprentissage profond appliqué chez NVIDIA. Son objectif principal est de trouver de nouvelles façons d'utiliser l'apprentissage profond pour améliorer les produits et le travail de NVIDIA. L'équipe travaille dans quatre domaines principaux : les graphiques et la vision par ordinateur, la parole et le langage, la conception de systèmes et l'IA. NVIDIA étant une entreprise de conception de systèmes, ils cherchent à appliquer l'intelligence artificielle à tous les niveaux de la pile de calcul, en exploitant les opportunités uniques offertes par les GPU et les interconnexions.

La fusion entre l'informatique haute performance et l'intelligence artificielle

Brian est également un fervent défenseur de la fusion entre l'informatique haute performance (HPC) et l'intelligence artificielle (IA). Selon lui, il y a de nombreuses synergies entre ces deux domaines, et l'IA peut grandement bénéficier des avancées réalisées dans le domaine de l'HPC. Il souligne également que l'optimisation des performances est essentielle pour faire avancer l'IA, et que les progrès réalisés dans ce domaine sont souvent le fruit de la collaboration entre de nombreux acteurs de l'industrie.

Le projet Megatron

L'un des projets les plus passionnants sur lesquels Brian a travaillé est Megatron, un framework d'apprentissage profond conçu pour entraîner des modèles de traitement du langage naturel à grande échelle. Megatron est une bibliothèque open source qui optimise les fonctions parallèles, à la fois en termes de modèles et de calcul, afin d'obtenir des performances extrêmement élevées sur des clusters de GPU de grande taille. Grâce à Megatron, il est possible de former des modèles de traitement du langage naturel plus grands, plus rapidement et plus efficacement que jamais auparavant.

Les défis de l'évolutivité avec Megatron

Une des principales difficultés auxquelles Font face les chercheurs en IA lorsqu'ils travaillent avec des modèles de grande taille est l'évolutivité. La capacité à former de tels modèles sur des infrastructures parallèles massivement distribuées est essentielle pour obtenir des résultats précis et pertinents. Megatron a été conçu spécifiquement pour relever ce défi en utilisant trois types de parallélisme : le parallélisme du tenseur, le parallélisme du pipeline et le parallélisme des données. Grâce à ces techniques de parallélisme, Megatron est capable d'atteindre des niveaux de performance exceptionnels, permettant de former des modèles de traitement du langage naturel à une échelle encore jamais vue auparavant.

L'optimisation du calcul parallèle avec Megatron

L'optimisation du calcul parallèle est un aspect crucial de Megatron. Le logiciel utilise des techniques avancées de fusion des noyaux pour améliorer l'efficacité du calcul sur les GPU et réduire le trafic entre les différentes unités de traitement. De plus, des algorithmes de gestion fine de la mémoire sont utilisés pour minimiser l'utilisation de la bande passante et accélérer les temps de calcul. Grâce à ces optimisations, Megatron peut exploiter pleinement les capacités des GPU et des infrastructures parallèles, offrant ainsi des performances exceptionnelles pour l'entraînement de modèles de traitement du langage naturel.

Les progrès récents dans la compression et la quantification des modèles de Deep Learning

Un autre domaine dans lequel Brian et son équipe travaillent activement est la compression et la quantification des modèles de Deep Learning. L'objectif est de réduire la taille des modèles et de les rendre plus efficaces en termes de ressources de calcul et de mémoire. La compression et la quantification permettent de réduire la complexité des modèles tout en maintenant leur précision et leurs performances. Cela est particulièrement important pour les applications de grande échelle, où la taille des modèles peut devenir un problème majeur.

L'application de Megatron à la modélisation du langage naturel

L'une des applications principales de Megatron est la modélisation du langage naturel. Grâce à ses capacités de parallélisme massif, Megatron permet de former des modèles de traitement du langage naturel à une échelle sans précédent. Cela ouvre de nouvelles perspectives pour la compréhension du langage humain, la traduction automatique, la génération de texte et de nombreuses autres applications liées au traitement du langage naturel. Megatron a déjà été utilisé pour former des modèles gigantesques tels que GPT-3, et les résultats obtenus sont tout simplement révolutionnaires.

DLSS : le Super Échantillonnage de Deep Learning pour les graphiques

Un autre projet sur lequel Brian a travaillé est DLSS (Deep Learning Super Sampling), une technique qui utilise l'apprentissage profond pour améliorer la qualité graphique en temps réel. DLSS fonctionne en rendant l'image à une résolution inférieure, puis en utilisant un réseau de neurones pour effectuer une reconstruction précise et détaillée de l'image à une résolution plus élevée. Cela permet d'améliorer à la fois la qualité et les performances graphiques, offrant ainsi une expérience de jeu plus immersive et réaliste.

Le développement du modèle DLSS

Le modèle utilisé par DLSS est un auto-encodeur convolutionnel, qui est entraîné sur des données synthétiques générées en interne. Les données d'entraînement sont rendues à une résolution très élevée, puis réduites à la résolution voulue pour le rendu final. Cette approche permet au modèle d'apprendre à reconstruire les images à haute résolution tout en réduisant les artefacts visuels tels que l'aliasing et le moiré. DLSS a été largement adopté par les développeurs de jeux vidéo et est considéré comme l'une des avancées les plus importantes dans le domaine de la graphique en temps réel.

Les défis de l'intégration de DLSS dans les jeux vidéo

L'intégration de DLSS dans les jeux vidéo présente plusieurs défis techniques. Tout d'abord, le jeu lui-même doit prendre en charge DLSS et appeler la bibliothèque de DLSS pendant le processus de rendu. De plus, le jeu doit fournir des informations précises sur le mouvement des objets à l'Aide de vecteurs de mouvement. Ceux-ci permettent à DLSS de reconstruire l'image en temps réel en utilisant les informations sur la position et le mouvement des objets du jeu. L'intégration de DLSS peut être complexe, mais NVIDIA travaille activement sur des plugins qui simplifieront le processus pour les développeurs utilisant des moteurs de jeu standard tels que Unreal Engine et Unity.

L'utilisation de données synthétiques pour entraîner DLSS

Les données synthétiques sont essentielles pour entraîner DLSS à reconstruire des images à haute résolution avec précision. NVIDIA génère des jeux de données synthétiques à une résolution de 16k, ce qui permet d'obtenir une représentation très détaillée et réaliste des scènes en 3D. En utilisant ces données synthétiques, les modèles de DLSS peuvent apprendre à reconstruire les images à partir de résolutions inférieures avec une précision et une qualité exceptionnelles.

Les futurs développements de DLSS

DLSS est encore un domaine de recherche en évolution constante. NVIDIA travaille actuellement sur de nouvelles techniques de compression et de quantification pour rendre DLSS encore plus efficace et performant. De plus, les chercheurs explorent également la possibilité d'utiliser des réseaux de neurones multitâches pour combiner la super-résolution et la prédiction des vecteurs de mouvement, ce qui faciliterait encore plus l'intégration de DLSS dans les jeux vidéo. Dans l'ensemble, DLSS représente une avancée majeure dans le domaine de la graphique en temps réel, et il est passionnant de voir comment cette technologie va évoluer dans les années à venir.

Cet article a exploré le parcours de Brian Cottonzaro, vice-président de la recherche en apprentissage profond appliqué chez NVIDIA, ainsi que deux projets majeurs sur lesquels il a travaillé : Megatron et DLSS. Ces projets illustrent la façon dont NVIDIA utilise l'intelligence artificielle pour améliorer ses produits et repousser les limites des graphiques en temps réel. Nul doute que les travaux futurs de Brian et de son équipe continueront à faire évoluer l'IA et les jeux vidéo dans des directions passionnantes et innovantes. Restez à l'écoute pour en savoir plus sur les progrès de NVIDIA dans ce domaine.