Peut exécuter plusieurs agents en parallèle sur un GPU améliore la vitesse de formation

Les GPU contiennent des milliers de cœurs optimisés pour gérer plusieurs fils à la fois, ce qui les rend idéaux pour les charges de travail qui peuvent être décomposées en tâches parallèles. Dans la formation en IA, en particulier l'apprentissage en profondeur et l'apprentissage du renforcement, les calculs tels que les multiplications matricielles, les convolutions et les calculs de gradient sont très parallésables. En exécutant plusieurs agents - chacun représentant potentiellement une instance ou un environnement où une entité AI apprend ou exécute des tâches simultanément sur un GPU, le pipeline de formation peut tirer parti de ces unités de traitement parallèles efficacement. Cette approche réduit le temps global requis pour la formation et l'inférence par rapport à l'exécution séquentielle.

Traitement parallèle dans les charges de travail AI

Les avantages de la formation parallèle des agents sur les GPU découlent du concept de traitement parallèle, où plusieurs calculs ou travaux sont exécutés simultanément sur plusieurs cœurs du GPU. Cela contraste avec une approche en série ou unique où les tâches fonctionnent les unes après les autres. Les principaux avantages comprennent:

- Formation et inférence plus rapides: la distribution de calculs sur plusieurs noyaux GPU permet un traitement des données plus rapide et des mises à jour du modèle, réduisant considérablement le temps nécessaire à la formation des modèles d'IA complexes et à la gestion de l'inférence.

- Gestion efficace des données à grande échelle: les charges de travail impliquant des ensembles de données massives peuvent être partitionnés en lots plus petits, traités simultanément. Ce parallélisme garantit que les modèles d'IA à grande échelle gèrent plus efficacement les données, accélérant à la fois le prétraitement des données et les étapes de formation des modèles.

- Évolutivité: les GPU prennent en charge la mise à l'échelle des modèles complexes soit en distribuant des données (parallélisme des données), soit en distribuant des parties du modèle (parallélisme du modèle), permettant une formation efficace de réseaux de neurones très grands et profonds.

- Réduction des goulots d'étranglement: le fonctionnement de plusieurs agents en parallèle empêche les retards causés par les opérations séquentielles, la réduction des temps d'inactivité et l'amélioration de l'utilisation des ressources.

Parallélisme des données vs parallélisme modèle

Dans le contexte de la gestion de plusieurs agents, deux approches majeures sont utilisées pour le parallélisme:

- Parallélisme des données: Cela implique de diviser les données de formation en plusieurs lots et de traiter chaque lot indépendamment sur différents threads ou noyaux GPU. Chaque agent ou instance est formé simultanément sur un sous-ensemble de données. Cette méthode est particulièrement avantageuse pour les scénarios où le modèle s'inscrit dans la mémoire d'un seul GPU, mais l'ensemble de données est grand. La formation est accélérée car chaque lot de GPU est traité simultanément, et les gradients de différents lots sont agrégés pour mettre à jour le modèle.

- Parallélisme du modèle: utilisé lorsque le modèle est trop grand pour s'intégrer dans la mémoire d'un seul GPU. Différentes parties du réseau neuronal sont réparties sur plusieurs GPU, chaque agent traitant différentes couches ou sections du modèle en parallèle. Les frais généraux de communication entre les GPU doivent être gérés avec soin, mais cette approche permet la formation de très grands modèles qui seraient autrement imprégnés sur un seul GPU.

parallélisme multi-GPU et multi-agents

L'exécution de plusieurs agents en parallèle sur un GPU peut prendre plusieurs formes. Par exemple, dans l'apprentissage du renforcement (RL), où les agents apprennent en interagissant avec les environnements, les GPU permettent de gérer des milliers d'environnements simultanément. Cette simulation simultanée et cette inférence politique accélèrent considérablement les phases de collecte et d'apprentissage des données. En plaçant plusieurs agents RL dans des simulateurs parallélisés sur le GPU, le débit global augmente considérablement, ce qui réduit les jours ou les semaines de formation à des heures.

Outre un seul GPU, tirer parti des systèmes multi-GPU améliore encore les performances. Des techniques comme NVIDIA NVLINK offrent un débit élevé et une communication à faible latence entre les GPU, l'optimisation du transfert de données lorsque plusieurs GPU partagent la charge de travail de la formation de plusieurs agents ou de grands modèles. Données distribuées Les cadres de formation parallèle tels que Horovod ou Pytorch distribués facilitent cela en coordonnant les mises à jour du gradient et la synchronisation entre les GPU.

Exemples d'application

- Agents d'apprentissage du renforcement: des simulateurs accélérés par le GPU tels que le gymnase ISAAC de NVIDIA permettent à des milliers d'agents RL simultanément sur un seul GPU, intégrant la simulation et l'inférence du réseau neuronal directement sur le GPU. Cela élimine le transfert de données coûteux entre le processeur et le GPU, atteignant des accélérations allant jusqu'à 100 fois par rapport aux pipelines basés sur CPU. Une telle accélération est particulièrement importante car RL nécessite des millions d'étapes d'environnement pour une formation efficace.

- Agents de planification orientés vers les objectifs: La parallélisation du GPU est explorée pour gérer des agents d'IA de prise de décision complexes, tels que ceux impliqués dans le jeu IA ou la robotique, où des milliers d'agents pourraient calculer des actions possibles basées sur les états mondiaux en parallèle, minimisant la latence de décision et augmenter le nombre d'agents qui peuvent être gérés efficacement simultanément.

- Simulation de trafic à grande échelle: les architectures multi-GPU simulent les systèmes dynamiques étendus, tels que les réseaux de trafic, avec une fidélité élevée et des délais de calcul réduits en exécutant de nombreux agents de la circulation et des calculs environnementaux en parallèle.

Limites et considérations

Bien que l'exécution parallèle de plusieurs agents sur un GPU puisse accélérer la formation et l'inférence, il existe des limites et des considérations pratiques:

- Contention des ressources: si plusieurs travaux ou agents fonctionnent simultanément sur un seul GPU, la concurrence pour les cœurs GPU, la bande passante de la mémoire et d'autres ressources peuvent conduire à une affirmation, ce qui peut dégrader les performances professionnelles individuelles. Cela peut signifier que, bien que le débit total augmente, les performances par agent ou par emploi peuvent ralentir par rapport à les exécuter séquentiellement sur un seul GPU. Une telle dégradation se produit parce que le GPU doit être à la limite de temps entre les tâches parallèles concurrentes.

- Contraintes de mémoire: la formation ou la simulation de chaque agent nécessite de la mémoire pour ses paramètres de modèle, ses calculs intermédiaires et son état d'environnement. L'exécution de plusieurs agents en parallèle augmente la demande de mémoire, ce qui peut dépasser la capacité du GPU s'il n'est pas géré correctement. Des techniques comme l'entraînement de précision mixte (en utilisant FP16 au lieu de FP32) aident à optimiser l'utilisation de la mémoire et à permettre d'adapter plus d'agents simultanément sur le GPU.

- Average de communication: dans le parallélisme du modèle et les configurations multi-GPU, la latence de communication et la bande passante entre les GPU peuvent devenir des goulots d'étranglement s'ils ne sont pas optimisés. Les interconnexions à large bande passante telles que NVLink aident à atténuer cela, mais la mise en œuvre des logiciels doit équilibrer soigneusement le calcul et la communication pour maintenir l'efficacité.

- Caractéristiques matérielles: tous les GPU ne sont pas également capables. Les GPU haut de gamme (par exemple, NVIDIA H100 ou A100) avec des milliers de cœurs CUDA et une grande bande passante de mémoire sont mieux adaptés à la formation parallèle des agents que les GPU plus anciens ou à bas de gamme comme Tesla T4. Les gains de performances dépendent fortement de l'architecture GPU.

Frameworks et outils logiciels

Plusieurs cadres d'apprentissage d'apprentissage et de renforcement en profondeur populaires prennent en charge plusieurs agents en parallèle sur les GPU:

- Pytorch et Tensorflow: les deux prennent en charge le parallélisme des données et le parallélisme du modèle. Ils fournissent des API de formation et des bibliothèques distribuées pour gérer plusieurs charges de travail GPU et synchronisation.

- Rllib: une bibliothèque d'apprentissage de renforcement qui prend en charge la simulation et la formation d'environnement accéléré par le GPU avec un support multi-agents. Il peut distribuer des charges de travail sur des clusters GPU ou GPU.

- Isaac Gym: développé par NVIDIA pour les simulations de physique à haute fidélité et la formation de plusieurs agents RL entièrement sur les GPU, réduisant considérablement le temps de formation.

- Horovod: cadre de formation distribué open source optimisé pour les GPU, permettant une mise à l'échelle efficace sur plusieurs GPU et nœuds, utiles dans les scénarios de formation multi-agents.

Aspects comparatifs de l'exécution de plusieurs agents sur GPU

- Les agents de course à pied séquentiellement sur un seul GPU maximise les performances de l'agent individuel, mais entraînent un temps de formation global plus élevé.

- L'exécution de plusieurs agents simultanément sur un seul GPU augmente le débit et l'efficacité globaux, mais peut introduire une affirmation conduisant à une vitesse par agent plus lente.

- Utilisation de plusieurs GPU parallèles aux cadres qui prennent en charge les soldes de formation distribués pour le parallélisme de l'agent et la disponibilité des ressources, mise à l'échelle de la formation efficacement avec de meilleures performances.

- Les techniques avancées de gestion de la mémoire, telles que la précision mixte, le chevauchement de la mémoire et le lots efficaces, améliorent encore la faisabilité de l'exécution de nombreux agents en parallèle sans frapper les plafonds de ressources matérielles.

Orientations et tendances futures

La tendance de la formation des agents IA est vers un plus grand parallélisme, tirant parti non seulement des architectures GPU, mais aussi des accélérateurs matériels spécialisés pour les charges de travail de l'IA. Ces développements comprennent:

- Augmenter le nombre d'environnements ou d'agents simulés parallèles sur un seul GPU pour maximiser l'utilisation.

- combinant le parallélisme GPU avec les accélérateurs CPU et TPU pour optimiser différentes parties des pipelines d'entraînement et de simulation.

- Tirer parti des ressources GPU cloud avec le parallélisme multi-nœuds distribué peut gérer des configurations de formation multi-agents étendues au-delà de la capacité d'un seul GPU.

- Les innovations dans les cadres logiciels continuent d'améliorer la façon dont les charges de travail sont partitionnées et synchronisées sur les appareils pour minimiser les frais généraux et maximiser le débit.