Tensor Cores, Triton, रेझिड्युअल नेटवर्क आणि Vision Transformers

2015 ते आजपर्यंत, डीप लर्निंग हाताने सुयोजित C++ GPU कोड आणि कन्व्होल्यूशनल नेटवर्ककडून हार्डवेअर-त्वरित मॅट्रिक्स इंजिन आणि Transformer आर्किटेक्चरकडे विकसित झाले. आधुनिक AI मॉडेल्स कशी तयार होतात आणि स्केल होतात हे या तीन टप्प्यांवरून ठरते.

1. आधुनिक CUDA उत्क्रांती: Tensor Cores आणि OpenAI Triton

2012 मध्ये, Alex Krizhevsky ने प्रमाण CUDA कोरवर वैयक्तिक फ्लोटिंग-पॉइंट क्रिया मोजण्यासाठी खालच्या स्तरावरील CUDA C++ (cuda-convnet) लिहिले होते. आज डीप लर्निंग विशिष्ट मॅट्रिक्स हार्डवेअर आणि उच्च-स्तरीय कंपायलरवर अवलंबून आहे.

• CUDA कोरवरून Tensor Cores कडे. पारंपरिक CUDA कोर प्रत्येक क्लॉक सायकलमध्ये एक स्केलर गुणाकार आणि एक बेरीज करतात. Volta आर्किटेक्चर (2017) पासून, NVIDIA ने Tensor Cores सादर केले, जे एका क्लॉक सायकलमध्ये संपूर्ण छोट्या मॅट्रिक्स (उदा. 4×4 किंवा 16×16 ब्लॉक) गुणतात. आधुनिक Tensor Cores FP16, BF16 आणि FP8 सारखी मिक्स्ड-प्रिसिझन स्वरूपे वापरतात, ज्यामुळे मॅट्रिक्स गुणाकारात अनेक पटींनी वेग वाढतो.

• cuDNN आणि स्वयंचलित कर्नल निवड. संशोधक कस्टम C++ कन्व्होल्यूशन लिहिण्याऐवजी, NVIDIA ची cuDNN लायब्ररी आता शेकडो पूर्व-संकलित असेंब्ली कर्नल धरते. रनटाइमवर, PyTorch सारखी फ्रेमवर्क तुमच्या नेमक्या टेन्सर आकारासाठी वेगवेगळ्या अल्गोरिदमचे बेंचमार्क करतात आणि सर्वात जलद Tensor Core रुटीन आपोआप निवडतात.

• OpenAI Triton (Python-आधारित GPU प्रोग्रामिंग). कच्चे CUDA C++ लिहिण्यासाठी थ्रेड इंडेक्सिंग, शेअर्ड मेमरी बँक संघर्ष आणि वार्प सिंक्रोनायझेशन स्वतः सांभाळावे लागते. OpenAI ने काढलेले Triton संशोधकांना Python मध्येच थेट उच्च-कार्यक्षमतेचे GPU कर्नल लिहू देते. तुम्ही ब्लॉक स्तरावर (डेटाचे टाइल) क्रिया व्याख्यित करता, आणि Triton कंपायलर मेमरी कोअलेसिंग, शेअर्ड मेमरी टायलिंग आणि Tensor Core शेड्यूलिंग आपोआप सांभाळतो — अनेकदा हाताने सुयोजित CUDA C++ ला बरोबरीत किंवा मागे टाकून.

2. ResNet स्किप कनेक्शन आणि बॅकप्रॉपगेशन प्रवाह

ResNet (2015) पूर्वी, ~20 हून अधिक कन्व्होल्यूशनल स्तर रचल्यामुळे प्रशिक्षण त्रुटी तीव्रतेने वाढत होती. ग्रेडियंट डझनभर गुणाकार पायऱ्यांतून मागे जाताना शून्याकडे लहान होत (अदृश्य ग्रेडियंट) किंवा अस्थिर बनत.

• कच्चे आउटपुट ऐवजी रेझिड्युअल शिकणे. प्रमाण नेटवर्क ब्लॉकमध्ये, रचलेले स्तर इनपुट x वरून थेट मॅपिंग H(x) शिकण्याचा प्रयत्न करतात. ResNet एक स्किप कनेक्शन (आयडेन्टिटी शॉर्टकट) आणते जे मूळ इनपुट x थेट ब्लॉकच्या आउटपुटमध्ये मिळवते:

y=F(x)+x

येथे, F(x) रचलेल्या कन्व्होल्यूशनल स्तरांचे प्रतिनिधित्व करते. संपूर्ण प्रतिनिधित्व शून्यापासून पुन्हा तयार करण्याऐवजी, स्तरांना फक्त रेझिड्युअल (छोटा बदल F(x) = y - x) शिकायचा असतो. एखाद्या स्तराची गरज नसल्यास, नेटवर्क F(x) ला सहजतेने शून्याकडे ढकलू शकते, जेणेकरून स्वच्छ आयडेन्टिटी पास-थ्रू उरते.

• अखंड ग्रेडियंट हायवे. बॅकप्रॉपगेशनदरम्यान, चेन नियम इनपुट x च्या संदर्भात नुकसानाचा (L) ग्रेडियंट मोजतो:

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

आयडेन्टिटी शॉर्टकटमुळे तयार झालेल्या + 1 पदामुळे, अपस्ट्रीम ग्रेडियंट ((∂ L)/(∂ y)) (∂ F(x))/(∂ x) मधील छोट्या वजन मॅट्रिक्समुळे आकुंचित न होता थेट आधीच्या स्तरांकडे मागे वाहते. यामुळे ग्रेडियंट 100+ किंवा अगदी 1,000+ स्तरांमधूनही स्वच्छपणे पसरतात.

3. CNN कडून Vision Transformers (ViT) कडे होता बदल

AlexNet नंतर जवळपास एक दशक, Convolutional Neural Networks (CNN) प्रतिमांवर छोटे स्थानिक फिल्टर सरकवून संगणकीय दृष्टीत वर्चस्व गाजवत होते. 2020 मध्ये, Google ने Vision Transformer (ViT) सादर केले, जे नैसर्गिक भाषा प्रक्रियेतील Transformer आर्किटेक्चरला प्रतिमांसाठी जुळवते.

• ViT आधुनिक AI वर का मुख्य ठरले. CNN हलकी मोबाइल आणि एज उपकरणांसाठी कार्यक्षम राहतात, पण Vision Transformers शेकडो दशलक्ष प्रतिमांवर प्रशिक्षित केल्यावर खूप चांगले स्केल होतात. शिवाय, ViT प्रतिमांचे टोकन सिक्वन्स म्हणून प्रतिनिधित्व करतात — मजकूर आणि ऑडिओसाठी वापरले जाणारे तेच स्वरूप — त्यामुळे त्यांनी आधुनिक मल्टिमॉडल AI मॉडेल्स (उदा. GPT-4o आणि Gemini) ला एकाच एकात्मिक आर्किटेक्चरमध्ये दृष्टि आणि भाषा दोन्हीवर काम करणे शक्य केले.