Amazon ha presentado una serie de recomendaciones para optimizar las cargas de trabajo de aprendizaje automático (ML) que manejan datos desde Amazon S3, su servicio de almacenamiento de objetos. Este avance busca mejorar el rendimiento de los modelos de ML, aprovechando el alto rendimiento que ofrece la arquitectura de Amazon S3. Entre las herramientas destacadas se encuentran el conector de Amazon S3 para PyTorch y el «Mountpoint for Amazon S3», que permiten una integración fluida en las tuberías de entrenamiento sin necesidad de interactuar con las APIs REST.
Recientes investigaciones han señalado que, para maximizar el rendimiento, es recomendable consolidar los conjuntos de datos en fragmentos de entre 100 MB y 1 GB, accediendo a ellos de manera secuencial. Este método ha mostrado mejoras significativas en eficiencia, sobre todo al utilizar el almacenamiento en caché durante entrenamientos prolongados. Pruebas de rendimiento han mostrado que el conector de Amazon S3 para PyTorch supera a otros métodos de acceso, logrando velocidades de transferencia de datos notablemente altas.
Los cuellos de botella en las tuberías de entrenamiento de ML suelen surgir en diversas etapas del proceso, como la lectura y preprocesamiento de las muestras de entrenamiento. Una falta de flujo constante de datos puede provocar que los GPUs se queden inactivos, lo que impacta el rendimiento global.
Optimizar el acceso a los datos es fundamental. Acceder secuencialmente a la información reduce la latencia en comparación con los accesos aleatorios, que implican múltiples solicitudes y generan tiempos de espera adicionales. Por ello, se recomienda organizar conjuntos de datos en fragmentos más grandes, facilitando así una lectura más eficiente.
Las técnicas para mejorar el rendimiento incluyen el uso de clientes de alto rendimiento y archivos optimizados para S3, así como la serialización de conjuntos de datos en menos fragmentos grandes. Además, implementaciones como la paralelización, el prefetching y el almacenamiento en caché son clave para optimizar las cargas de trabajo en la nube.
Los estudios realizados y los benchmarks indican que estas prácticas pueden incrementar significativamente el rendimiento del entrenamiento, reduciendo tiempos de inactividad de los GPU y mejorando la utilización de los recursos computacionales. A medida que los conjuntos de datos crecen, se vuelve crucial seguir optimizando las tuberías de datos, no solo para maximizar la eficiencia sino también para lograr una mayor efectividad en términos de costos y tiempos de resultados. vía: AWS machine learning blog.
