Amazon ha presentado nuevas recomendaciones para optimizar el rendimiento en cargas de trabajo de aprendizaje automático (ML) que acceden a datos en Amazon S3, su servicio de almacenamiento de objetos escalable. Estas recomendaciones buscan mejorar la eficiencia en el manejo de datos, facilitando la integración con herramientas como el Amazon S3 Connector para PyTorch y el «Mountpoint for Amazon S3», que permiten una interacción sin complicaciones con el almacenamiento, evitando el uso directo de las APIs REST de S3.
Un estudio reciente indica que consolidar los conjuntos de datos en fragmentos de entre 100 MB y 1 GB y acceder a ellos de manera secuencial optimiza considerablemente el rendimiento. Además, almacenar en caché los datos de entrenamiento más utilizados aumenta aún más la eficiencia, especialmente en entrenamientos que requieren múltiples repeticiones. Las pruebas demuestran que el Amazon S3 Connector para PyTorch ofrece consistentemente las mayores tasas de transferencia de datos, superando otros métodos.
Existen varios cuellos de botella en las tuberías de entrenamiento de ML, originados en diferentes etapas del proceso, como la lectura y preprocesamiento de datos o la actualización de los parámetros del modelo, lo que puede llevar a la inactividad de los GPU. Acceder a los datos de manera secuencial reduce la latencia comparado con accesos aleatorios, que implican múltiples solicitudes y mayor tiempo de espera. Organizar los datos en fragmentos más grandes posibilita una lectura más eficiente y minimiza la sobrecarga de solicitudes.
Las técnicas de optimización destacadas incluyen el uso de clientes de alto rendimiento, la serialización de datos en fragmentos mayores, y técnicas como la paralelización, el prefetching y el almacenamiento en caché. Estas estrategias son esenciales para maximizar el rendimiento en cargas de trabajo de ML en la nube.
Las pruebas y benchmarks indican que adoptar estas prácticas, como utilizar clientes nativos de S3 y consolidar datos en grandes fragmentos, puede aumentar significativamente el rendimiento del entrenamiento, reducir tiempos de inactividad de los GPU y mejorar el uso de recursos computacionales. Con el crecimiento de los conjuntos de datos y la carga de trabajo, es crucial seguir revisando y optimizando la arquitectura de datos para mejorar la eficacia en costos y tiempo en los resultados.