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深度學(xué)習(xí)

轉(zhuǎn)自：機(jī)器之心

6 月 12 日機(jī)器之心 CVPR 2021 論文分享會(huì)上，惠普將展示一款強(qiáng)大的數(shù)據(jù)科學(xué)工作站。

AI 研發(fā)者們想要找到一臺(tái)能夠穩(wěn)定跑深度學(xué)習(xí)算法的電腦，其實(shí)是一件有點(diǎn)挑戰(zhàn)性的事。

DIY 是一個(gè)常見(jiàn)的思路，不過(guò)對(duì)于那些選擇自行搭建系統(tǒng)的人來(lái)說(shuō)，從主板到電源一切細(xì)節(jié)都要慢慢學(xué)起，還經(jīng)常會(huì)遇到這樣那樣的問(wèn)題；同時(shí)，如何保證各硬件都能協(xié)調(diào)運(yùn)行，達(dá)到所需的性能，也是一大難題；另一方面，在全球芯片短缺的當(dāng)下，要獲得一塊能滿足 AI 研發(fā)需求的顯卡也并非易事。在此基礎(chǔ)上，研發(fā)者還需要自己尋找或購(gòu)買軟件來(lái)搭建環(huán)境，可謂相當(dāng)費(fèi)時(shí)費(fèi)力。

惠普最近升級(jí)的 HP Z8 G4 工作站，不論在開(kāi)發(fā)環(huán)境的搭建還是到硬件的布局配置，都為我們帶來(lái)了一套完整的解決方案。這是一款搭載英特爾 Xeon 可擴(kuò)展處理器和英偉達(dá) Quadro RTX 顯卡的高端計(jì)算設(shè)備。

對(duì)于 AI 學(xué)習(xí)和研究者而言，訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型需要耗費(fèi)不少精力。除了軟件環(huán)境和框架，硬件配置的很多方面都會(huì)影響到實(shí)驗(yàn)效率。在處理模型時(shí)，硬盤會(huì)影響數(shù)據(jù)讀取的速度，CPU 會(huì)影響輸入效率，GPU 影響訓(xùn)練速度，顯存大小也與 Batch Size 強(qiáng)相關(guān)。

如果有一臺(tái)算力強(qiáng)大、配置合理的工作站，可以幫助我們高效完成實(shí)驗(yàn)，對(duì)于工作來(lái)說(shuō)是相當(dāng)重要的。

近日，Kaggle AI 競(jìng)賽愛(ài)好者 Gary 體驗(yàn)了一把用 HP Z8 G4 工作站做 AI 的強(qiáng)大能力。在 Gary 看來(lái)，不論是從開(kāi)發(fā)環(huán)境的搭建還是到硬件的布局配置，該工作站都已經(jīng)提供了非常完整與合理的優(yōu)化和調(diào)整。在 HP Z8 G4 工作站的幫助下，他也在一些比賽中獲得好成績(jī)。

下面，就讓我們從 Gary 的測(cè)評(píng)結(jié)果中，了解下 HP Z8 G4 工作站以及它訓(xùn)練 AI 模型的能力。

惠普 Z8 G4 工作站的硬件配置

和所有臺(tái)式機(jī)一樣，HP Z8 G4 的關(guān)鍵硬件是可自由選配的，不過(guò)它最多可以搭載兩個(gè) CPU、六塊硬盤和三張顯卡。

機(jī)箱外觀

HP Z8 G4 的機(jī)箱采用了黑色磨砂鋁制外殼，其設(shè)計(jì)讓人感覺(jué)非常沉穩(wěn)。機(jī)箱內(nèi)部布局十分清晰，采用模塊化設(shè)計(jì)，每一個(gè)模塊都可以進(jìn)行卡扣式的拆卸操作，利于擴(kuò)展或升級(jí)硬件配置。

工作站外觀與內(nèi)部布局

CPU 處理器

用于測(cè)試的 HP Z8 G4 搭配了雙英特爾 Xeon Gold 6254 處理器，帶有 18 個(gè)核心，36 個(gè)線程，標(biāo)準(zhǔn)頻率 3.1GHz，睿頻頻率 4.0GHz。相比最多 10 核 20 線程的酷睿 i9，「至強(qiáng)」的功率更大，核心更多。在涉及到復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理或需要在 CPU 下進(jìn)行模型訓(xùn)練的情況下，多核的 CPU 帶有天然的優(yōu)勢(shì)。

CPU 參數(shù)

GPU

這臺(tái) HP Z8 G4 搭配了兩塊英偉達(dá) Quadro RTX 6000 GPU，其采用「圖靈」架構(gòu)的 NVIDIA RTX 平臺(tái)，同時(shí)利用硬件加速光線追蹤、深度學(xué)習(xí)和先進(jìn)的著色技術(shù)大幅提升工作效率，每塊 RTX 6000 都帶有 24GB GDDR6 的顯存和 4608 個(gè) CUDA 核心，以及 576 個(gè) Tensor Core，可以實(shí)現(xiàn) 16.3 TFLOPS 的 FP32 算力，輕松訓(xùn)練更深、更大的深度學(xué)習(xí)模型。

GPU 參數(shù)

內(nèi)存和硬盤

這臺(tái) HP Z8 G4 搭配了 8×12 96GB 的內(nèi)存和 2×1TB M.2 SSD 固態(tài)硬盤，按照惠普官方說(shuō)明，它可最多擴(kuò)展至 3TB 內(nèi)存，同時(shí)機(jī)箱提供了 4 個(gè) 3.5/2.5 英寸的硬盤位，可自由擴(kuò)展更大的硬盤空間。

以下是 Gary 使用 HP Z8 G4 工作站做出的測(cè)評(píng)結(jié)果。

不同 CNN 模型在 HP Z8 G4 的訓(xùn)練速度對(duì)比

在這里所使用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)將會(huì)被 resize 到 256×256 像素，并進(jìn)行一些不同的數(shù)據(jù)增強(qiáng)，然后進(jìn)行訓(xùn)練。

訓(xùn)練數(shù)據(jù)

分類任務(wù)的訓(xùn)練

Gary 在 HP Z8 G4 上進(jìn)行一些 CNN backbone 模型的訓(xùn)練，后續(xù)進(jìn)行 float32/16 的速度對(duì)比，并且會(huì)盡可能把 GPU 利用率提供到 100%，使得每個(gè)模型都在接近相同的 GPU 利用率下計(jì)算速度。作者選了一些常規(guī)網(wǎng)絡(luò)類型，如 ResNet，EfficientNet 來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練速度基準(zhǔn)測(cè)試。

單 GPU 訓(xùn)練 / 測(cè)試速度對(duì)比

通過(guò)對(duì)比可以看出，得益于 RTX6000 強(qiáng)大的浮點(diǎn)運(yùn)算能力，工作站的單卡訓(xùn)練速度也非常優(yōu)秀。不論是在訓(xùn)練還是前向推理的模式上，由于 RTX 系列 GPU 對(duì) Float16 推理加速已經(jīng)進(jìn)行了特別的優(yōu)化，使得訓(xùn)練 / 推理速度，在大部分模型下都可以獲得接近翻倍的速度提升。

雙 GPU 訓(xùn)練速度對(duì)比

如果測(cè)試雙卡并行訓(xùn)練的速度，對(duì)比單 GPU+float16 訓(xùn)練時(shí)，又可以獲得接近一倍的速度提升，雙卡并行可以充分發(fā)揮工作站強(qiáng)大 GPU 的性能。

數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理

Gary 使用了 ResNet50 與大量復(fù)雜數(shù)據(jù)增強(qiáng)方式進(jìn)行訓(xùn)練，大部分?jǐn)?shù)據(jù)增強(qiáng)都是在 CPU 上進(jìn)行處理的，需要消耗比較大 CPU 資源。如下圖中的對(duì)比，在使用 32 線程與 0 線程時(shí)，速度可以差異到 10 倍以上，HP Z8 G4 帶有 72 線程的 CPU，在處理數(shù)據(jù)的速度上有著較大的優(yōu)勢(shì)。

多線程對(duì)訓(xùn)練速度的影響

散熱表現(xiàn)

HP Z8 G4 工作站可以保證即使是在高負(fù)載的情況下，內(nèi)部溫度仍保持在合理范圍內(nèi)?？梢杂^察到，即使在 100% 的 GPU 使用率情況下，HP Z8 G4 的 NVIDIA RTX 6000 GPU 也只保持在 60 攝氏度左右。需要注意的是，這是在沒(méi)有引入水冷散熱的情況下。

GPU 的散熱表現(xiàn)

總結(jié)

HP Z8 G4 不僅易于擴(kuò)展，從模型的訓(xùn)練使用體驗(yàn)來(lái)看，模型訓(xùn)練速度快，并且其提供了較大的顯存，可以更好地提升模型的性能。

據(jù)惠普最新版本的說(shuō)明，Z8 G4 還可以升級(jí)為 NVIDIA Quadro RTX 8000，單卡擁有 48GB 的顯存，是 RTX 6000 的 2 倍，GPU 性能更為強(qiáng)大。對(duì)于 AI 開(kāi)發(fā)者而言，HP Z8 G4 工作站是一個(gè)很好的選擇。

參考原文：

AI戰(zhàn)斗機(jī)——HP Z8 G4工作站，高強(qiáng)性能大秀Ready Go→

HP Z8 G4 工作站配置清單 · 惠普 2021 年 5 月版

https://www8.hp.com/h20195/v2/GetPDF.aspx/c05527763.pdf

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