Tensor Cores, Triton, రెసిడ్యువల్ నెట్‌వర్క్‌లు మరియు విజన్ ట్రాన్స్‌ఫార్మర్లు

2015 నుంచి నేటి వరకు, డీప్ లెర్నింగ్ చేతితో ట్యూన్ చేసిన C++ GPU కోడ్, కన్వల్యూషనల్ నెట్‌వర్క్‌ల నుంచి హార్డ్‌వేర్-వేగవంతమైన మ్యాట్రిక్స్ ఇంజిన్లు, Transformer నిర్మాణాలుగా పరిణామం చెందింది. ఆధునిక AI మోడళ్ల రూపకల్పన, విస్తరణ ఎలా జరుగుతుందో ఈ మూడు మైలురాళ్లు నిర్వచిస్తాయి.

1. ఆధునిక CUDA పరిణామం: Tensor Cores మరియు OpenAI Triton

2012లో Alex Krizhevsky ప్రామాణిక CUDA కోర్లపై విడివిడి ఫ్లోటింగ్-పాయింట్ ఆపరేషన్లను లెక్కించడానికి తక్కువ-స్థాయి CUDA C++ (cuda-convnet) రాశారు. నేడు డీప్ లెర్నింగ్ ప్రత్యేక మ్యాట్రిక్స్ హార్డ్‌వేర్, ఉన్నత-స్థాయి కంపైలర్లపై ఆధారపడుతోంది.

• CUDA Cores నుంచి Tensor Cores వరకు. సంప్రదాయ CUDA కోర్లు ప్రతి క్లాక్ సైకిల్‌కు ఒక స్కేలర్ గుణకం, కూడిక చేస్తాయి. Volta నిర్మాణం (2017) నుంచి NVIDIA ప్రవేశపెట్టిన Tensor Cores, ఒకే క్లాక్ సైకిల్‌లో చిన్న మ్యాట్రిక్స్‌లను పూర్తిగా (4×4 లేదా 16×16 బ్లాక్‌ల వంటివి) గుణిస్తాయి. ఆధునిక Tensor Cores, FP16, BF16, FP8 వంటి మిశ్రమ-ఖచ్చితత్వ ఫార్మాట్లను వాడుతూ మ్యాట్రిక్స్ గుణకాలకు సుమారు పదిరెట్ల స్థాయి వేగవృద్ధిని ఇస్తాయి.

• cuDNN మరియు స్వయంచాలక కెర్నల్ ఎంపిక. పరిశోధకులు ప్రత్యేక C++ కన్వల్యూషన్లు రాయడానికి బదులు, NVIDIA cuDNN లైబ్రరీలో ఇప్పుడు ముందే కంపైల్ చేసిన వందల అసెంబ్లీ కెర్నళ్లు ఉన్నాయి. రన్‌టైమ్‌లో PyTorch వంటి ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు మీ టెన్సర్ యొక్క కచ్చితమైన ఆకారానికి వేర్వేరు అల్గారిథమ్‌లను బెంచ్‌మార్క్ చేసి, అత్యంత వేగవంతమైన Tensor Core రొటీన్‌ను స్వయంచాలకంగా ఎంచుకుంటాయి.

• OpenAI Triton (Python-ఆధారిత GPU ప్రోగ్రామింగ్). నేరుగా CUDA C++ రాయాలంటే థ్రెడ్ ఇండెక్సింగ్, షేర్డ్ మెమరీ బ్యాంక్ సంఘర్షణలు, వార్ప్ సమకాలీకరణను చేతితో నిర్వహించాలి. OpenAI విడుదల చేసిన Triton, పరిశోధకులు నేరుగా Pythonలో అధిక-పనితీరు GPU కెర్నళ్లను రాసేందుకు వీలు కల్పిస్తుంది. మీరు బ్లాక్ స్థాయిలో (డేటా టైల్స్) ఆపరేషన్లను నిర్వచిస్తారు; Triton కంపైలర్ మెమరీ కోలెసింగ్, షేర్డ్ మెమరీ టైలింగ్, Tensor Core షెడ్యూలింగ్‌ను స్వయంచాలకంగా నిర్వహిస్తుంది. తరచూ చేతితో ట్యూన్ చేసిన CUDA C++కు సమానంగా లేదా అంతకంటే మెరుగ్గా పనిచేస్తుంది.

2. ResNet స్కిప్ కనెక్షన్లు మరియు బ్యాక్‌ప్రొపగేషన్ ప్రవాహం

ResNetకు (2015) ముందు, ~20 కంటే ఎక్కువ కన్వల్యూషనల్ పొరలను పేర్చితే శిక్షణ లోపం ఒక్కసారిగా పెరిగేది. గ్రేడియంట్లు డజన్ల గుణక దశల ద్వారా వెనక్కి ప్రయాణించేటప్పుడు సున్నా వైపు కుంచించుకుపోయేవి (వానిషింగ్ గ్రేడియంట్లు) లేదా అస్థిరమయ్యేవి.

• ముడి అవుట్‌పుట్‌లకు బదులు రెసిడ్యువల్స్ నేర్చుకోవడం. ప్రామాణిక నెట్‌వర్క్ బ్లాక్‌లో పేర్చిన పొరలు ఇన్‌పుట్ x నుంచి ప్రత్యక్ష మ్యాపింగ్ H(x)ను నేర్చుకోవడానికి ప్రయత్నిస్తాయి. ResNet అసలు ఇన్‌పుట్ xను నేరుగా బ్లాక్ అవుట్‌పుట్‌కు కలిపే స్కిప్ కనెక్షన్‌ను (ఐడెంటిటీ షార్ట్‌కట్) ప్రవేశపెడుతుంది:

y=F(x)+x

ఇక్కడ F(x) పేర్చిన కన్వల్యూషనల్ పొరలను సూచిస్తుంది. మొత్తం ప్రాతినిధ్యాన్ని మొదటి నుంచి మళ్లీ నిర్మించడానికి బదులు, పొరలు రెసిడ్యువల్‌ను (చిన్న సర్దుబాటు F(x) = y - x) మాత్రమే నేర్చుకోవాలి. ఒక పొర అవసరం లేకపోతే, నెట్‌వర్క్ F(x)ను సులభంగా సున్నా వైపుకు నెట్టి, మార్పులేని ఐడెంటిటీ ప్రవాహాన్ని ఉంచగలదు.

• నిరాటంక గ్రేడియంట్ రహదారి. బ్యాక్‌ప్రొపగేషన్ సమయంలో చైన్ రూల్, ఇన్‌పుట్ xకు సంబంధించి లాస్ (L) గ్రేడియంట్‌ను లెక్కిస్తుంది:

(∂ L)/(∂ x)=(∂ L)/(∂ y)((∂ F(x))/(∂ x)+1)

ఐడెంటిటీ షార్ట్‌కట్ సృష్టించిన + 1 పదం వల్ల, అప్‌స్ట్రీమ్ గ్రేడియంట్ ((∂ L)/(∂ y)), (∂ F(x))/(∂ x)లోని చిన్న వెయిట్ మ్యాట్రిక్స్‌ల వల్ల కుంచించుకుపోకుండా ముందరి పొరలకు నేరుగా వెనక్కి ప్రవహిస్తుంది. దీనితో గ్రేడియంట్లు 100+ లేదా 1,000+ పొరల ద్వారా కూడా సాఫీగా వ్యాపించగలవు.

3. CNNల నుంచి Vision Transformers (ViT) వైపు మార్పు

AlexNet తర్వాత దాదాపు దశాబ్దం పాటు, చిత్రాలపై చిన్న స్థానిక ఫిల్టర్లను జరుపుతూ Convolutional Neural Networks (CNNs) కంప్యూటర్ విజన్‌లో ఆధిపత్యం వహించాయి. 2020లో Google సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్‌లోని Transformer నిర్మాణాన్ని చిత్రాలకు అన్వయిస్తూ Vision Transformer (ViT)ను ప్రవేశపెట్టింది.

• ఆధునిక AIలో ViTలు ఎందుకు ఆధిపత్యం సాధించాయి. తేలికపాటి మొబైల్, ఎడ్జ్ పరికరాలకు CNNలు ఇప్పటికీ సమర్థవంతమైనా, వందల మిలియన్ల చిత్రాలతో శిక్షణ ఇచ్చినప్పుడు Vision Transformers మరింత మెరుగ్గా విస్తరిస్తాయి. అంతేకాక, ViTలు చిత్రాలను టోకెన్ వరుసలుగా సూచిస్తాయి. టెక్స్ట్, ఆడియోకు వాడే కచ్చితంగా అదే ఫార్మాట్ కావడంతో, ఆధునిక మల్టీమోడల్ AI మోడళ్లు (GPT-4o, Gemini వంటివి) దృష్టి, భాషను ఒకే ఏకీకృత నిర్మాణంలో ప్రాసెస్ చేయడానికి అవి వీలు కల్పించాయి.