استنادًا إلى نتائج البحث، فإن تشغيل عوامل متعددة بالتوازي على وحدة معالجة الرسومات يمكن أن يعزز بشكل كبير سرعة التدريب لتطبيقات التعلم المعزز (RL). فيما يلي النقاط الرئيسية:
1. تسريع وحدة معالجة الرسومات لـ Multi-Agent RL:
- تشير نتائج البحث إلى أن أطر عمل مثل WarpDrive يمكنها الاستفادة من تسريع وحدة معالجة الرسومات لتحقيق تدريب أسرع بأوامر كبيرة لتطبيقات RL (MADRL) متعددة الوكلاء.
- WarpDrive قادر على التشغيل والتدريب عبر العديد من بيئات ووكلاء RL بالتوازي على وحدة معالجة الرسومات، مما يؤدي إلى تحسين سرعة تدريب MADRL بأوامر من حيث الحجم مقارنة بالأساليب المعتمدة على وحدة المعالجة المركزية.
2. التوازي وقابلية التوسع:
- تشير نتائج البحث إلى أن WarpDrive يحقق توازيًا مثاليًا تقريبًا، مع قياس الأداء خطيًا مع زيادة عدد البيئات، مع الحفاظ على ثبات عدد العوامل.
- على سبيل المثال، في بيئة العلامات المنفصلة التي تحتوي على 2000 بيئة و1000 وكيل، يمكن لـ WarpDrive تحقيق ما يصل إلى 1.3 مليون تكرار تدريب RL شامل في الثانية على وحدة معالجة رسومات واحدة.
3. مقارنة بالأساليب المعتمدة على وحدة المعالجة المركزية:
- تظهر نتائج البحث أن WarpDrive يمكن أن يوفر سرعة تزيد عن 50 مرة مقارنة بتطبيق وحدة المعالجة المركزية المستندة إلى NumPy، لما يصل إلى 1000 وكيل في بيئة العلامات.
- يوضح هذا فوائد الأداء المهمة للاستفادة من تسريع وحدة معالجة الرسومات لمهام RL متعددة الوكلاء، والتي عادةً ما تكون مكثفة حسابيًا.
4. حدود الأساليب المعتمدة على وحدة المعالجة المركزية:
- تشير نتائج البحث إلى أن الأساليب المعتمدة على وحدة المعالجة المركزية غالبًا ما تعاني من اختناقات في الأداء، مثل ضعف التوازي عبر الوكلاء والبيئات، وعمليات نقل البيانات غير الفعالة بين وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات.
- يمكن التغلب على هذه القيود عن طريق تشغيل مسار MADRL بأكمله على وحدة معالجة الرسومات، كما هو موضح في إطار عمل WarpDrive.
باختصار، تشير نتائج البحث إلى أن تشغيل وكلاء متعددين بالتوازي على وحدة معالجة الرسومات يمكن أن يعزز بشكل كبير سرعة التدريب لتطبيقات التعلم المعزز، خاصة في سياق البيئات متعددة الوكلاء. تستطيع أطر العمل مثل WarpDrive الاستفادة من تسريع وحدة معالجة الرسومات لتحقيق تدريب أسرع من حيث الحجم مقارنة بالأساليب المعتمدة على وحدة المعالجة المركزية.
الاستشهادات:[1] https://www.mathworks.com/help/reinforcement-learning/ug/train-agents-using-parallel-computing-and-gpu.html
[2] https://blog.salesforceairesearch.com/warpdrive-fast-rl-on-a-gpu/
[3] https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/issues/4129
[4] https://docs.determined.ai/0.12.4/how-to/distributed-training.html
[5] https://huggingface.co/docs/transformers/en/perf_train_gpu_many?select-gpu=Accelerate