Chemprop – популярная библиотека Python для прогнозирования свойств молекул. Используя графические нейронные сети (GNN), Chemprop позволяет исследователям и специалистам по обработке данных делать точные прогнозы химических свойств. Для дальнейшего повышения производительности и скорости Chemprop использование возможностей графического процессора (GPU) может быть весьма полезным. В этой статье мы рассмотрим различные методы использования графического процессора с Chemprop, а также приведем примеры кода.

Методы использования графического процессора в Chemprop:

1. PyTorch CUDA:
   PyTorch, платформа глубокого обучения, на которой построен Chemprop, предоставляет CUDA, расширение Python, обеспечивающее ускорение графического процессора. Используя CUDA, мы можем эффективно выполнять вычисления на графическом процессоре и значительно ускорить процессы обучения и вывода Chemprop.

Вот пример фрагмента кода, позволяющего включить использование графического процессора в Chemprop:

import torch
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# Move Chemprop models and tensors to the GPU
model.to(device)
# Perform training or inference using the GPU
output = model(input.to(device))

2. Загрузка данных с поддержкой графического процессора.
   Для дальнейшей оптимизации процесса загрузки данных мы можем использовать поддержку графического процессора, перемещая данные в память графического процессора. Этого можно достичь с помощью функций PyTorch pin_memoryи DataLoader.

from torch.utils.data import DataLoader
# Assuming you have a ChempropDataset object called 'dataset'
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4, pin_memory=True)

3. Обучение смешанной точности.
   Еще один метод повышения производительности Chemprop с использованием графического процессора — использование обучения смешанной точности. Этот метод использует числа с плавающей запятой как одинарной точности (float32), так и половинной точности (float16), тем самым уменьшая объем памяти и ускоряя вычисления.

Вот пример использования модуля torch.cuda.ampдля обучения смешанной точности:

from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler
scaler = GradScaler()
with autocast():
    inputs, labels = next(iter(dataloader))
    inputs = inputs.to(device).half()
    labels = labels.to(device)

    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)

    scaler.scale(loss).backward()
    scaler.step(optimizer)
    scaler.update()

4. Распределенное обучение с использованием графических процессоров.
   Для крупномасштабных проектов по химинформатике можно использовать распределенное обучение на нескольких графических процессорах для дальнейшего ускорения процесса обучения. Модули PyTorch torch.nn.DataParallelи torch.nn.parallel.DistributedDataParallelоблегчают распределенное обучение.

from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
model = DDP(model, device_ids=[0, 1, 2])  # Specify the GPU devices to use
# Training loop
for epoch in range(num_epochs):
    # Perform distributed training using the DDP-wrapped model
    model.train()
    for inputs, labels in dataloader:
        inputs = inputs.to(device)
        labels = labels.to(device)

        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)

        model.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

Используя возможности графических процессоров, мы можем значительно повысить производительность и скорость Chemprop для прогнозирования химических свойств. Мы изучили несколько методов, включая PyTorch CUDA, загрузку данных с поддержкой графических процессоров, обучение смешанной точности и распределенное обучение с использованием графических процессоров. Включение этих методов в рабочие процессы Chemprop позволит быстрее и эффективнее прогнозировать молекулярные свойства.