Total : Optimisation et Parallélisation des Applications de Deep Learning
Total : Optimisation et parallélisation des applications de Deep Learning
Le Challenge
Le Défi
Total, acteur majeur de l’industrie énergétique, utilise des techniques avancées de traitement d’images pour l’analyse et l’interprétation de données sismiques. L’entreprise cherchait à accélérer et optimiser l’entraînement et l’inférence de ses modèles de Deep Learning sur des infrastructures HPC (High-Performance Computing).
Les défis identifiés étaient multiples :
- Scalabilité des modèles de Deep Learning sur un environnement multi-GPU et HPC, afin d’exploiter au mieux la puissance de calcul disponible.
- Réduction du temps d’entraînement des modèles pour accélérer la mise en production des solutions.
- Application du Deep Learning à des problématiques de Super-Résolution pour améliorer la qualité et la précision des images sismiques.
- Optimisation de l’inférence avec des techniques avancées (TensorRT, ONNX) afin de rendre les modèles plus rapides et légers.
- Validation scientifique du travail à travers des publications et communications dans des conférences de référence en géosciences (EAGE, SEG).
L’objectif était d’accélérer l’exécution des modèles tout en garantissant des performances optimales dans un environnement HPC.
L'Objectif
JD Conseil a été sollicité pour accompagner Total dans l’optimisation et la parallélisation de ses applications de Deep Learning avec une approche en trois axes :
- Optimiser la scalabilité des modèles UNet sur un environnement multi-GPU pour exploiter efficacement les ressources HPC.
- Réduire drastiquement le temps d’entraînement des modèles tout en garantissant une convergence optimale.
- Appliquer le Deep Learning à la Super-Résolution pour améliorer la qualité des images sismiques.
- Optimiser l’inférence des modèles avec des techniques avancées permettant d’accélérer les prédictions tout en réduisant leur empreinte mémoire.
Notre Accompagnement
1. Scalabilité et Parallélisation des Modèles sur HPC
JD Conseil a mis en place des techniques avancées de parallélisation pour maximiser l’utilisation des ressources HPC et assurer un passage à l’échelle efficace.
- Optimisation des pipelines d’entraînement avec PyTorch Distributed Data Parallel (DDP) et Horovod, permettant un scaling optimal sur plusieurs GPU.
- Répartition intelligente des charges de travail sur les clusters HPC afin d’assurer une utilisation efficace des unités de calcul.
- Optimisation de la gestion mémoire GPU pour éviter la saturation et maximiser l’efficacité des calculs.
Gain : Accélération des temps d’entraînement avec une scalabilité quasi-linéaire, permettant une réduction significative des délais d’expérimentation.
2. Réduction du Temps d’Entraînement des Modèles
JD Conseil a travaillé sur l’optimisation des modèles de Deep Learning en adaptant les architectures et en exploitant les capacités des infrastructures HPC.
- Optimisation des hyperparamètres avec des techniques avancées de tuning automatique pour accélérer la convergence des modèles.
- Quantification et pruning des modèles afin de réduire leur complexité et améliorer les performances en production.
- Optimisation du stockage et des accès aux données pour éviter les goulets d’étranglement lors des phases d’apprentissage.
Gain : Réduction de 50 % du temps d’entraînement des modèles, accélérant ainsi leur mise en production.
3. Application du Deep Learning à la Super-Résolution d’Images Sismiques
JD Conseil a mis en œuvre des modèles avancés de Super-Résolution afin d’améliorer la précision des images sismiques utilisées dans l’exploration énergétique.
- Développement et entraînement de modèles UNet et GAN pour générer des images haute résolution à partir de données brutes.
- Optimisation des réseaux convolutionnels afin de capturer les moindres détails des structures géologiques.
- Validation des résultats par des experts en géosciences pour garantir la pertinence des améliorations obtenues.
Gain : Amélioration significative de la qualité et de la précision des images sismiques, facilitant l’interprétation et la prise de décision.
4. Optimisation de l’Inférence avec TensorRT et ONNX
JD Conseil a travaillé sur l’optimisation des modèles en phase d’inférence pour garantir des performances maximales sur les infrastructures HPC.
- Conversion des modèles Deep Learning au format ONNX pour assurer une compatibilité optimale avec les accélérateurs matériels.
- Optimisation de l’exécution avec TensorRT permettant une réduction de la latence et une augmentation du throughput des modèles.
- Compression des modèles pour limiter l’empreinte mémoire et garantir un déploiement fluide sur les clusters HPC.
Gain : Inférence jusqu’à 3 fois plus rapide, avec une consommation de mémoire réduite de 40 %.
Bénéfices Obtenus
- Optimisation de l’entraînement des modèles avec une scalabilité linéaire sur multi-GPU, réduisant le temps de convergence.
- Accélération des phases d’inférence avec TensorRT et ONNX, permettant un déploiement performant sur HPC.
- Amélioration de la qualité des images sismiques grâce aux modèles de Super-Résolution.
