Může provozovat více agentů paralelně na GPU zvýšit rychlost tréninku

GPU obsahují tisíce jader optimalizovaných pro manipulaci s více vlákny najednou, což je činí ideální pro pracovní vytížení, která lze rozdělit na paralelní úkoly. Při tréninku AI, zejména hlubokého učení a posílení učení, jsou vysoce paralelizovatelné výpočty, jako jsou maticové multiplikace, konvoluce a výpočty gradientu. Spuštěním více agentů, z nichž každá potenciálně představuje instanci nebo prostředí, kde se entita AI učí nebo provádí úkoly současně na GPU, může tréninkový potrubí využít tyto paralelní zpracovatelské jednotky efektivně. Tento přístup snižuje celkový čas potřebný pro trénink a inference ve srovnání se sekvenčním provedením.

Paralelní zpracování v pracovní zátěži AI

Výhody tréninku paralelního agenta na GPU vznikají z konceptu paralelního zpracování, kde se provádí více výpočtů nebo úloh současně v několika jádrech GPU. To je v kontrastu s sériovým nebo jednovládním přístupem, kde úkoly běží jeden po druhém. Mezi hlavní výhody patří:

- Rychlejší trénink a inference: Distribuce výpočtů napříč více jádry GPU umožňuje rychlejší zpracování dat a aktualizace modelu, což výrazně zkrátí čas potřebný pro tréninkové komplexní modely AI a vyvolává inference.

- Efektivní rozsáhlé zpracování dat: Pracovní vytížení zahrnující masivní datové sady lze rozdělit do menších šarží, zpracované souběžně. Tento paralelismus zajišťuje, že rozsáhlé modely AI zpracovávají data efektivněji a zrychlují jak předběžné zpracování dat, tak i modelovací tréninkové fáze.

- Škálovatelnost: Podpora GPU škálování pro komplexní modely buď distribucí dat (datová paralelismus) nebo distribucí částí modelu (paralelismus modelu), což umožňuje efektivní školení velmi velkých a hlubokých neuronových sítí.

- Snížená úzká místa: Provozování více agentů paralelně zabraňuje zpoždění způsobeným sekvenčními operacemi, zkrácením časů volnoběhu a zvyšováním využití zdrojů.

Data Parallelismus vs. model paralelismus

V souvislosti s provozováním více agentů se pro paralelismus používají dva hlavní přístupy:

- Paralelismus dat: To zahrnuje rozdělení dat tréninku do více šarží a zpracování každé dávky nezávisle napříč různými vlákny nebo jádry GPU. Každý agent nebo instance je vyškolen na podmnožině dat současně. Tato metoda je obzvláště výhodná pro scénáře, kde se model hodí do paměti jediné GPU, ale datový soubor je velký. Školení se zrychluje, protože každá dávka GPU je zpracovávána souběžně a gradienty z různých šarží jsou agregovány pro aktualizaci modelu.

- Model Parallelismus: Používán, když je model příliš velký, aby se vešel do paměti jediného GPU. Různé části neuronové sítě jsou distribuovány na více GPU, přičemž každý agent zpracovává různé vrstvy nebo části modelu paralelně. Komunikační režie mezi GPU musí být spravována pečlivě, ale tento přístup umožňuje školení velmi velkých modelů, které by jinak byly na jednom GPU nemožné.

Multi-GPU a Paralelismus s více agenty

Provozování více agentů paralelně na GPU může mít několik podob. Například v posilovacím učení (RL), kde se agenti učí z interakce s prostředím, GPU umožňují současně provozovat tisíce prostředí. Tato simultánní simulace a inference politiky výrazně urychluje fáze sběru dat a učení. Umístěním více agentů RL do paralelizovaných simulátorů na GPU se celková propustnost dramaticky zvyšuje a zkracuje dny nebo týdny tréninku na hodiny.

Kromě jediného GPU, využití systémů s více GPU dále zvyšuje výkon. Techniky, jako je NVIDIA NVLINK, poskytují vysokou komunikaci pro propustnost a nízkou latenci mezi GPU, optimalizují přenos dat, když více GPU sdílí pracovní zátěž školení více agentů nebo velkých modelů. Distribuované datové paralelní tréninkové rámce, jako jsou distribuované HOROVOD nebo Pytorch, to usnadňují koordinací aktualizací gradientu a synchronizací napříč GPU.

Příklady aplikace

- Posílení agentů učení: Simulátory GPU-akcelerované, jako je Isaac Gym NVIDIA, umožňují běh tisíců RL agentů současně na jediném GPU, integrují simulaci a inferenci neuronových sítí přímo na GPU. To eliminuje nákladný přenos dat mezi CPU a GPU a dosahuje zrychlení až 100krát ve srovnání s potrubí na bázi CPU. Takové zrychlení je obzvláště důležité, protože RL vyžaduje pro efektivní školení miliony kroků životního prostředí.

-Agenti pro plánování zaměřené na cíl: Parallelizace GPU se zkoumá pro provozování složitých rozhodovacích agentů AI, jako jsou ty, které se podílejí na herní AI nebo robotice, kde tisíce agentů mohou vypočítat možné akce založené na světových státech paralelně, minimalizovat latence rozhodování a rozšiřovat počet agentů, které mohou být účinně zvládnuty simultanně.

-Rozsáhlé simulace provozu: Architektury multi-GPU simulují rozsáhlé dynamické systémy, jako jsou dopravní sítě, s vysokou věrností a zkrácením výpočetních časů provozováním mnoha dopravních agentů a výpočty prostředí paralelně.

Omezení a úvahy

Zatímco paralelní provádění více agentů na GPU může urychlit trénink a odvození, existují praktické limity a úvahy:

- Potvrzení zdrojů: Pokud více pracovních míst nebo agentů běží souběžně na jednom GPU, může konkurence o jádra GPU, šířka pásma paměti a další zdroje vést k tvrzení, což může snížit individuální výkon práce. To může znamenat, že zatímco se zvyšuje celková propustnost, výkon na agent nebo na pracoviště může zpomalit ve srovnání s jejich postupným spuštěním na jediném GPU. K takové degradaci dochází, protože GPU musí časově-řezací zdroje mezi konkurenčními paralelními úkoly.

- Omezení paměti: Trénink nebo simulace každého agenta vyžaduje paměť pro parametry modelu, střední výpočty a stav prostředí. Spuštění více agentů paralelně zvyšuje poptávku po paměti, což může překročit kapacitu GPU, pokud nebude správně zvládnuto. Techniky, jako je trénink smíšeného přesnosti (s použitím FP16 místo FP32), pomáhají optimalizovat využití paměti a umožňují při montáži více agentů současně na GPU.

- Komunikační režie: V modelu paralelismu a nastavení multi-GPU se mohou komunikační latence a šířka pásma mezi GPU stát úzkými místy, pokud nejsou optimalizovány. Propojení s vysokou šířkou šířky šířky, jako je NVLink, to pomáhají zmírnit toto, ale implementace softwaru musí pečlivě vyvážit výpočet a komunikaci, aby se udržela efektivita.

- Hardwarové charakteristiky: Ne všechny GPU jsou stejně schopné. High-end GPU (např. NVIDIA H100 nebo A100) s tisíci jádra CUDA a velkou šířkou pásma paměti jsou vhodnější pro paralelní trénink agentů než starší nebo nižší GPU, jako je Tesla T4. Výkonové zisky jsou velmi závisí na architektuře GPU.

Softwarové rámce a nástroje

Několik populárních hlubokých a zesílení rámců učení podporuje provozování více agentů paralelně na GPU:

- Pytorch a Tensorflow: Obě podporují paralelismus i paralelismus modelu. Poskytují distribuované tréninkové API a knihovny pro správu více pracovních zátěží GPU a synchronizace.

-RLLIB: Knihovna zesílení učení, která podporuje simulaci a školení z akcelerovaného prostředí GPU s podporou s více agenty. Může distribuovat pracovní vytížení napříč klastry GPU nebo GPU.

- Isaac Gym: Vyvinuta společností NVIDIA pro simulace fyziky s vysokou věrností a plně školení více RL agentů na GPU, což drasticky zkrátí dobu tréninku.

-Horovod: Open-source distribuovaný tréninkový rámec optimalizovaný pro GPU, což umožňuje efektivní škálování napříč více GPU a uzly, které jsou užitečné ve scénářích s více agenty.

Srovnávací aspekty provozu více agentů na GPU

- Provozní agenti postupně na jediném GPU maximalizují výkon individuálního agenta, ale vede k vyšší celkové době tréninku.

- Provozování více agentů souběžně na jednom GPU zvyšuje celkovou propustnost a účinnost, ale může zavést tvrzení vedoucí k pomalejší rychlosti na agentu.

- Používání více GPU paralelně s rámcemi, které podporují paralelismus a dostupnost zdrojů agenta distribuovaného tréninku a dostupnost zdrojů, efektivně škálování školení s lepším výkonem.

- Pokročilé techniky správy paměti, jako je smíšená přesnost, překrývání paměti a efektivní dávka, dále zlepšují proveditelnost provozování mnoha agentů paralelně bez zasažení stropů hardwarových zdrojů.

Budoucí pokyny a trendy

Trend ve školení agentů AI je směrem k většímu paralelismu, využívajícím nejen architektury GPU, ale také hardwarové akcelerátory specializované na pracovní zátěž AI. Tento vývoj zahrnuje:

- Zvýšení počtu paralelních simulovaných prostředí nebo látek na jednom GPU pro maximalizaci využití.

- Kombinace paralelismu GPU s akcelerátory CPU a TPU pro optimalizaci různých částí tréninkových a simulačních potrubí.

-Využití zdrojů Cloud GPU s distribuovaným paralelismem s více uzly dokáže zvládnout rozsáhlé nastavení tréninku s více agenty nad rámec schopnosti jediného GPU.

- Inovace v softwarových rámcích nadále zlepšují to, jak jsou pracovní vytížení rozdělena a synchronizována napříč zařízeními, aby se minimalizovala režijní náklad a maximalizovala propustnost.