机器学习模型训练时间的哪一部分需要实际的 matmul？

Question

我正在学习 PyTorch，想了解 PyTorch 训练神经网络时所有相关的内容。

我想知道两件事：

1. 训练时计算图存储在哪里？它在计算机内存中吗？ CPU 读取计算图并将指令分派到 GPU（如 matmul 等）？
2. 假设在 GPU 上训练一个简单的密集 5 层神经网络需要 1 秒。那段时间的哪一部分是实际的 matmul？例如，哪一部分是复制张量？

我想了解 PyTorch 如何在 GPU 上调度指令。

Answer 1

矩阵乘法 (matmul) 所需的时间可能是机器学习模型训练时间的一个重要因素，尤其是在深度学习场景中。矩阵乘法运算是许多线性代数计算的基础，也是各种机器学习算法（尤其是神经网络）的关键组成部分。

在深度学习的背景下：

1. 前向和后向传递：在神经网络的前向传递中，输入数据在每一层乘以权重。在向后传播（反向传播）期间，通过矩阵乘法计算梯度以更新权重。这些操作涉及 matmul 并有助于整体训练时间。

2. 大型神经网络：在具有许多层和参数的深度学习模型中，矩阵乘法运算的计算成本很高。这些操作涉及的矩阵大小可能非常大，特别是对于具有数百万个参数的模型。

3. GPU 加速： 许多深度学习框架利用 GPU 加速来加速矩阵乘法运算。 GPU 非常适合并行化这些计算，与传统 CPU 相比，性能显着提高。

4. 优化：深度学习的框架和库，例如TensorFlow和PyTorch，实现了矩阵乘法的各种优化。这些优化包括使用专门的库（例如 NVIDIA GPU 上的 cuBLAS）和混合精度训练等技术。

5. 硬件注意事项：训练模型的硬件架构也发挥着作用。 TPU（张量处理单元）等专用硬件旨在加速矩阵乘法运算，进一步影响训练时间。

虽然矩阵乘法是必不可少的操作，但总体训练时间受到多种因素的影响，包括数据加载、预处理、模型架构以及训练期间执行的其他操作。随着模型变得更大、更复杂，有效处理矩阵乘法对于实现合理的训练时间变得越来越重要。