Программные продукты и системы

Распределенные вычисления открыли новые пути приложениям, требующим больших вычислительных мощностей. Рост объемов данных обусловил практически повсеместное использование распределенных вычислений [1]. Вместе с тем применение распределенных вычислений для обучения искусственных нейронных сетей (ИНС) является относительно новой и мало исследованной задачей [2, 3].

Еще в 40-х годах прошлого века достижения нейробиологии позволили создать первую искусственную нейронную сеть, которая имитировала работу человеческого мозга. Но только через несколько десятилетий, с появлением современных компьютеров и адекватного ПО стала возможной разработка сложных приложений в области ИНС. Сегодня теория нейронных сетей – одно из наи- более перспективных направлений научных исследований. Этому способствовали сама природа параллельных вычислений и практически доказанная возможность адаптивного обучения нейронных сетей.

C увеличением сложности задач, решаемых современной наукой, появляется необходимость во все больших вычислительных мощностях. Это требует серьезных инвестиций в модернизацию вычислительных систем. Однако в действительности уже имеющиеся ресурсы расходуются непродуктивно: так, компьютеры в научных организациях работают максимум на 10 % своей мощности, а серверы – на 30 % [3]. При рациональном использовании этих ресурсов можно выполнять существенные объемы вычислений.

Решить задачу эффективного использования в глобальном масштабе ресурсов, принадлежащих одной или нескольким организациям, призвана технология grid-вычислений. Данные вычисления подтвердили свою значимость в науке такими проектами, как Boinc, EGEE, AntHill.

Таким образом, растущая потребность в вычислительных мощностях и высокая степень интеграции распределенных вычислительных ресурсов делают создание платформы для обучения нейронных сетей приоритетной задачей. В данной работе изучены подходы к построению и параллельному обучению ИНС, раскрыты преимущества и недостатки каждой отдельной архитектуры, описана созданная распределенная вычислительная платформа для ресурсоемкого обучения нейронных сетей DisANN (Distributed Artificial Neural Network).

Основные концепции DisANN

В настоящее время распределенные вычис- лительные системы мало задействованы для ре- ше­ния задач с применением нейронных сетей. Исследование существующих технологий распределенного обучения нейронных сетей [4–6] позволило сформулировать основные концепции для построения и функционирования программной платформы, удовлетворяющей актуальным потребностям в моделировании нейронных сетей.

Использование свободных мощностей. Зачастую крупные организации имеют большое количество свободных гетерогенных вычислительных ресурсов. Применение распределенных вычислений обеспечит оптимальное использование ресурсов, делегируя обработку заданий свободным узлам.

Волонтерские вычисления. Принадлежность всех вычислительных ресурсов к одной организации не является обязательным условием. Организации должны придерживаться некоторых общих правил при участии в системе, но в целом могут работать независимо. Таким образом, для решения одной общей задачи могут быть задействованы ресурсы нескольких организаций, а также любых заинтересованных лиц.

Использование стандартных интерфейсов и протоколов. Кроссплатформенные приложения и протоколы позволяют легко расширять вычислительную сеть на все возможные типы вычислительных ресурсов, включая персональные компьютеры, а также некоторые мобильные устройства и высокопроизводительные системы.

Масштабируемость. Вычислительные ресурсы не управляются централизованно. Следуя концепции REST, информация о текущем состоянии задачи не хранится на клиенте, поэтому в любой момент можно добавить и удалить ресурс из системы.

Обмен по протоколу HTTP/HTTPS. Существует множество протоколов для передачи и приема данных, однако HTTP/HTTPS используется практически повсеместно. Обеспечить безопасность информации в сложных средах распределенных вычислений чрезвычайно трудно, но простой перевод сервера системы в режим HTTPS сразу снимает эту проблему.

Высокие требования к качеству услуг. Упрощение заданий и некоторая степень избыточности позволяют эффективно распределить нагрузку и обеспечить вычисления с максимальной надежностью.

Минималистичный подход к распределению нейронных сетей. Для решения широкого круга задач необходимо распределение не самой нейронной сети, а только обучающей выборки. Массив обучающих векторов разделяется на несколько блоков, а блоки, в свою очередь, распределяются между вычислительными узлами. Таким образом, обучение ИНС распараллеливается в рамках одной эпохи. Такой процесс обучения относится к классу слабосвязанных задач.

Свободный выбор архитектуры ИНС. Архитектуры ИНС крайне разнообразны, и для их применения к конкретной задаче зачастую требуется изменение не только параметров, но и самой модели. Поэтому система должна поддерживать модульную интеграцию программных библиотек, реализующих различные типы нейронных сетей.

Потери данных. Так как ИНС по принципу своей работы являются устойчивыми к ошибкам, потери блоков не критичны. Более того, во избежание узких мест в момент синхронизации в конце каждой эпохи обучение может проводиться с потерями. Для синхронизации и перехода к следующей эпохе необходим и достаточен определенный процент использованных для обучения блоков или заданный объем времени процессора. В рамках каждой эпохи потери в обучении компенсируются взвешенным значением последнего успешного результата:

,      

где i, j – индексы нейронов; k – номер текущей эпохи; g – номер последней успешной эпохи.

Высокая скорость вычислений. Для разработки системы требуется простой и популярный в научной среде кроссплатформенный язык программирования. Исходный код программы должен быть минималистичным и легким в управлении и развитии. Поэтому основным языком разработки выбран Python. Код на Python несет обобщающую функцию, все критические задачи оптимизированы. Реализованы механизмы кэширования, оптимизированы запросы к БД, обмен изменениями весов ИНС происходит в бинарном формате, поддерживаются многопроцессорные системы.

Разработка DisANN

Руководствуясь описанными концепциями, авторы создали программную платформу DisANN с открытым исходным кодом [4].

Система реализована в виде клиент-серверной модели, управляемой посредством web-интерфей­са, созданного на основе Django.

Для иллюстрации работы системы рассмотрим пример решения задачи. Пользователь должен войти в web-интерфейс и загрузить файл с описанием структуры ИНС, а также файл с обучающей выборкой.

Далее обучающая выборка разбивается на заданное количество блоков, которые вместе со структурой нейронной сети распределяются по вычислительным узлам.

На каждом узле проходит обучение сети на основе полученного блока, и на сервер возвращаются бинарные изменения весов. В конце каждой эпохи сервер обновляет модель ИНС и снова рассылает ее клиентам (рис. 1).

Введем следующие обозначения: Ni – размер входного слоя; Nh – размер скрытого слоя; No – размер выходного слоя; N – скорость; M – момент; Ai – входной вектор (a1, a2, …, ani); Ti – вектор выходных данных (t1, t2, …, tno).

Прямое распространение сигнала

·       в скрытом слое:

, ah – выходной вектор скрытого слоя;

·       в выходном слое:

, ao – выходной вектор сети.

Обратное распространение ошибки.

1. Вычисляем ошибку в выходном слое:

, где bo – значение ошибки, используемой для изменения выходных весов.

2. Вычисляем ошибку в скрытых слоях:

, где bh –значение ошибки, используемой для изменения скрытых весов.

3. Обновляем выходные веса:

 где wo – вес, соединяющий скрытый нейрон j с k в выходном слое сети.

4. Обновляем скрытые веса:

  где wh – вес, соединяющий входной нейрон j с k в скрытом слое сети.

5. Вычисляем ошибки:

, где E – суммарная ошибка (для одной эпохи).

Результаты испытаний

Было протестировано несколько обучающих выборок. Эффективность распределения обучения показана на рисунке 2. Обучающая выборка составила 10 000 векторов, вычисления производились на одной машине и 10 компьютерах. Одна и та же нейронная сеть в случае обучения на одном компьютере не позволяет добиться желаемого значения ошибки (слева), в то же время на 10 компьютерах сеть обучается в полной мере (справа).

Следует отметить, что в среде с потерями данных функция ошибки заведомо не будет гладкой (рис. 3).

При распределении заданий между вычислительными узлами небольшой процент мощности тратится на обеспечение функционирования системы (рис. 4). Время отправки/получения данных будет больше, но итоговое время обучения сети во много раз меньше, чем в случае обучения на одной машине.

Практическое применение

Система DisANN используется для решения обратных задач механики твердого тела на кафедре «Информационные технологии» Донского государственного технического университета. Система показала высокую эффективность при обучении сетей размером до 10 000 нейронов (рис. 5).

Таким образом, в результате проведенного исследования была успешно разработана програм- мная платформа, которая позволяет реализовать рапределенное обучение нейронных сетей. Пользователи могут подключать собственные модели нейронных сетей. Программа оптимизирована с точки зрения производительности, функциональности и надежности.

Система может быть применена для создания импровизированного дата-центра и для обеспечения исследователей расчетами при минимальных временных затратах на развертывание и функционирование.

Авторы выражают глубокую признательность д.т.н., профессору Соболю Борису Владимировичу за руководство проведением исследования и разработки.

Литература

1.     Distributed computing. URL: http://en.wikipedia.org/wiki/ Distributed_computing (дата обращения: 30.07.2012).

2.     Haykin S., Neural Network a comprehensive foundation (2nd ed.), Prentice Hall, 1998, 842 p.

3.     Sundararajan N., Saratchandran P., Parallel architectures for Artificial Neural Networks, Wiley-IEEE Computer Society Press, 1998, 412 p.

4.     GitHub. URL: http://github.com/s74/ant2 (дата обращения: 21.04.2012).

5.     Distributed computing on internet. URL: http://fgouget. free.fr/distributed/index-en.shtml (дата обращения: 21.04.2012).

6.     Lisandro Daniel Dalcin, Techniques for High-Performance distributed computing in computational fluid mechanics, CIMEC Document Repository, 2008, 102 p.

Referenses

1.     Distributed computing, available at: http://en.wikipedia. org/wiki/Distributed_computing (accessed 30 July 2012).

2.     Haykin S., Neural Network a comprehensive foundation, 2nd edition, Prentice Hall, 1998.

3.     Sundararajan N., Saratchandran P., Parallel architectures for Artificial Neural Networks, Wiley-IEEE Computer Society Press, 1998.

4.     GitHub, available at: http://github.com/s74/ant2 (accessed 21 April 2012).

5.     Distributed computing on internet, available at: http:// fgouget.free.fr/distributed/index-en.shtml (accessed 21 April 2012).

6.     Dalcin L.D., Techniques for High-Performance distributed computing in computational fluid mechanics, CIMEC Document Repository, 2008.