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计算机视觉应用背后 对深度学习框架有怎样的挑战

来源: 编辑:诚实可靠小郎君 时间:2019-05-16
导读:7月19日消息,现今伴随人工智能在技术上的不断突破,一些领域如计算机视觉,已开始与各个行业进行了深度融合。例如保险行业已通过人脸识别这种新时代的认证方式,来对用户身份信息进行识别与审核。

【TechWeb报道】7月19日消息,现今伴随人工智能在技术上的不断突破,一些领域如计算机视觉,已开始与各个行业进行了深度融合。例如保险行业已通过人脸识别这种新时代的认证方式,来对用户身份信息进行识别与审核。

而在计算机视觉背后,是以深度学习为依托进行的展开,目前深度学习较为成熟分别是人脸识别、物体检测、物体跟踪等方面的应用。而在应用的背后,深度学习计算的优化亦成为了重中之重,毕竟深度学习的模型是迅速迭代的,开发者要针对每一个模型尝试不同的模型和算法,从而对其参数和网络结构进行调整。

但大模型的训练要耗费上数天乃至数月的时间,所以若想实现模型的快速迭代,高效的训练和推理的方式显得尤为重要。因此模型优化虽然费时费力,但却是个高回报的投入。

深度学习框架的现状与挑战

众所周知,深度学习对人工智能的发展起着至关重要的影响,但深度学习也是一项极具挑战的工作。其一是深度学习领域以大规模标注数据为支撑进行的展开,必须要以数据为前提才能利用现有的统计学模型。

其二是需要先进的网络模型的创新,记得在2015年,微软夺冠ImageNet计算机视觉识别挑战时,曾揭开过152层的神经网络模型,比VGG网络深8倍,并使用“残差学习”理论来指导神经网络结构的设计。但如此深的模型,自然也对系统提出了很高要求。

虽然目前硬件和网络的发展极为迅速,GPU、芯片等硬件的发展也提供了比以往更为强大的计算能力,同时网络连接也为深度学习带来了全新的发展机遇。但遗憾的是,系统方面所出现的瓶颈问题却尚未得到解决,如何将不同模型高效地映射到相应的硬件上并定制优化,是深度学习目前面临的挑战之一。

对于微软而言,其愿景是让每个人都能用上人工智能,解放从业者不必要的工作量,因此若想让人工智能变得更为大众化,系统优化上的工作自然落在了微软的肩上。

深度学习优化三大挑战

在此前一次媒体交流的活动中,微软亚洲研究院资深研究员伍鸣曾指出,目前深度学习计算的优化主要面临三大挑战:扩展性、局部计算以及内存的使用效率。

扩展性方面,微软通过远程直接数据存取(RDMA)以及NVLink(英伟达开发并推出的一种总线及其通信协议)等高速的网络硬件能力,设计出了一个讨巧的零拷贝通信机制,让计算能力能够线性增加。也为深度学习开发人员带来更大的想象空间。

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此外优化算法是求解目标函数中极为重要的一环,需要设计并行与分布式优化算法。但开发者通常更关注于神经网络结构和算法的本身,并不擅长指导其在分布式环境中去具体执行,为此微软开发了一套能够实现自动优化的系统软件,能够自动把模型做分布式的执行。

利用RDMA优化分布式的深度学习训练,微软有效提高了多机训练的吞吐量和收敛速度,在不同应用类型下,取得了2-8倍的加速效果。

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(红色是微软的数据,蓝色是原始数据)

在局部计算方面,目前很多深度学习模型背后有着大规模的数据流图,在这其中有很多非常小的算子组成,这些算子在GPU上启动执行时都存在着内存开销。为了减少这些系统开销避免影响计算效率,微软设计了一个能自动内核融合的方式。

在个标准循环神经网络LSTM模型的例子,微软通过把整个模型所有的算子融合成一个内核函数,从而基本消除了所有框架本身的额外开销。跟原始的TensorFlow相比快了10倍之多,而与TensorFlow开发的编译优化系统XLA相比,也有很大程度的提升。

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最后在内存使用效率上,如GPU或者定制硬件加速器,这些硬件的内存资源有限,很可能限制模型的规模。微软的解决方法是利用模型量化和压缩去减小它的体积,或是如果模型很大,可以将其放在host内存中,使数据分段地传输到GPU里,但对于不同的模型任务或应用,需要挑选最合适的方法。同时也对TensorFlow做了一些改进,将接口更为便捷的开放给开发者进行尝试,以此来实现不同的压缩和量化方法。

微软的意图很明显,就是将技术更好的对外进行输送,帮助开发者、企业能够更聚焦在自家业务方面,而不是去关注底层系统到底是如何运行的。

通过这些巨头的不断努力,或许终有一天大多深度学习框架都将具备互通统一特性,就好比当年的数据库,最早数据库有很多类型,但最后伴随Relational algebra(关系代数)为基础的数据库的诞生,让所有数据库模型都成为一种统一的模型。而在人工智能方面,从系统角度来看,这必然是未来的大趋势之一。

正如微软印度公司人工智能部门总经理桑达尔·斯理尼万森所说,微软要让所有个人和机构都使用上人工智能。未来即使是非人工智能或是机器学习方面的专家,也能将最新的人工智能技术融入到自家所研发的产品当中。

责任编辑:admin

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