Μπορεί να τρέχει πολλαπλούς παράγοντες παράλληλα σε μια GPU ενισχύει την ταχύτητα εκπαίδευσης

Οι GPU περιέχουν χιλιάδες πυρήνες βελτιστοποιημένους για το χειρισμό πολλαπλών νημάτων ταυτόχρονα, καθιστώντας τους ιδανικούς για φόρτους εργασίας που μπορούν να χωριστούν σε παράλληλες εργασίες. Στην εκπαίδευση AI, ιδιαίτερα τη μάθηση βαθιάς μάθησης και ενίσχυσης, υπολογισμοί, όπως πολλαπλασιασμοί μήτρας, συσχετισμοί και υπολογισμοί κλίσης, είναι εξαιρετικά παραλληλισμένοι. Με την εκτέλεση πολλαπλών παραγόντων που αντιπροσωπεύουν ενδεχομένως ένα παράδειγμα ή ένα περιβάλλον όπου μια οντότητα AI μαθαίνει ή εκτελεί ταυτόχρονα εργασίες σε μια GPU, ο αγωγός κατάρτισης μπορεί να αξιοποιήσει αποτελεσματικά αυτές τις παράλληλες μονάδες επεξεργασίας. Αυτή η προσέγγιση μειώνει το συνολικό χρόνο που απαιτείται για την κατάρτιση και το συμπέρασμα σε σύγκριση με τη διαδοχική εκτέλεση.

Παράλληλη επεξεργασία σε φόρτο εργασίας AI

Τα οφέλη της κατάρτισης παράλληλων πράκτορα σε GPU προκύπτουν από την έννοια της παράλληλης επεξεργασίας, όπου οι πολλαπλοί υπολογισμοί ή οι θέσεις εργασίας εκτελούνται ταυτόχρονα σε διάφορους πυρήνες της GPU. Αυτό έρχεται σε αντίθεση με μια σειριακή ή μονή σκέψη προσέγγιση όπου τα καθήκοντα τρέχουν το ένα μετά το άλλο. Τα κύρια οφέλη περιλαμβάνουν:

- Ταχύτερη κατάρτιση και συμπεράσματα: Η διανομή υπολογισμών σε πολλαπλούς πυρήνες GPU επιτρέπει ταχύτερη επεξεργασία δεδομένων και ενημερώσεις μοντέλων, μειώνοντας σημαντικά το χρόνο που απαιτείται για τα μοντέλα AI και το συμπέρασμα λειτουργίας.

- Αποτελεσματικός χειρισμός δεδομένων μεγάλης κλίμακας: Οι φόρτοι εργασίας που περιλαμβάνουν μαζικά σύνολα δεδομένων μπορούν να χωριστούν σε μικρότερες παρτίδες, επεξεργασμένες ταυτόχρονα. Αυτός ο παραλληλισμός διασφαλίζει ότι τα μοντέλα AI μεγάλης κλίμακας χειρίζονται τα δεδομένα πιο αποτελεσματικά, επιταχύνοντας τόσο τα στάδια προεπεξεργασίας δεδομένων όσο και στα στάδια κατάρτισης μοντέλων.

- Επιμελητικότητα: Η κλιμάκωση υποστήριξης GPU για σύνθετα μοντέλα είτε με τη διανομή δεδομένων (παραλληλισμός δεδομένων) είτε τη διανομή τμημάτων του μοντέλου (παραλληλισμός μοντέλου), επιτρέποντας την αποτελεσματική κατάρτιση πολύ μεγάλων και βαθιών νευρωνικών δικτύων.

- Μειωμένη συμφόρηση: Η λειτουργία πολλαπλών παραγόντων παράλληλα αποτρέπει τις καθυστερήσεις που προκαλούνται από διαδοχικές λειτουργίες, μειώνοντας τους χρόνους αδράνειας και ενισχύοντας τη χρήση των πόρων.

παραλληλισμός δεδομένων έναντι παραλληλισμού μοντέλου

Στο πλαίσιο της εκτέλεσης πολλαπλών παραγόντων, χρησιμοποιούνται δύο σημαντικές προσεγγίσεις για τον παραλληλισμό:

- Παραλληλισμός δεδομένων: Αυτό περιλαμβάνει τη διάσπαση των δεδομένων εκπαίδευσης σε πολλαπλές παρτίδες και την επεξεργασία κάθε παρτίδας ανεξάρτητα σε διαφορετικά νήματα ή πυρήνες GPU. Κάθε παράγοντας ή εμφάνιση εκπαιδεύεται ταυτόχρονα σε ένα υποσύνολο δεδομένων. Αυτή η μέθοδος είναι ιδιαίτερα επωφελής για τα σενάρια όπου το μοντέλο ταιριάζει μέσα σε μία μνήμη της GPU, αλλά το σύνολο δεδομένων είναι μεγάλο. Η κατάρτιση επιταχύνεται καθώς κάθε παρτίδα GPU επεξεργάζεται ταυτόχρονα και οι κλίσεις από διαφορετικές παρτίδες συγκεντρώνονται για την ενημέρωση του μοντέλου.

- Μοντέλο παραλληλισμού: Χρησιμοποιείται όταν το μοντέλο είναι πολύ μεγάλο για να χωρέσει στη μνήμη μιας ενιαίας GPU. Διαφορετικά μέρη του νευρικού δικτύου κατανέμονται σε πολλαπλές GPU, με κάθε παράγοντα να επεξεργάζεται διαφορετικά στρώματα ή τμήματα του μοντέλου παράλληλα. Τα γενικά έξοδα επικοινωνίας μεταξύ GPU πρέπει να διαχειρίζονται προσεκτικά, αλλά αυτή η προσέγγιση επιτρέπει την κατάρτιση πολύ μεγάλων μοντέλων που διαφορετικά θα ήταν ανέφικτα σε μία μόνο GPU.

multi-gpu και παραλληλισμός πολλαπλών παραγόντων

Η εκτέλεση πολλών πράκτορων παράλληλα σε μια GPU μπορεί να πάρει διάφορες μορφές. Για παράδειγμα, στην εκμάθηση ενίσχυσης (RL), όπου οι πράκτορες μαθαίνουν από την αλληλεπίδραση με περιβάλλοντα, οι GPU επιτρέπουν ταυτόχρονα να τρέχουν χιλιάδες περιβάλλοντα. Αυτή η ταυτόχρονη προσομοίωση και πολιτική συμπερασμάτων επιταχύνει σημαντικά τη συλλογή δεδομένων και τις φάσεις μάθησης. Με την τοποθέτηση πολλαπλών παραγόντων RL σε παραλληλισμένους προσομοιωτές στη GPU, η συνολική απόδοση αυξάνεται δραματικά, μειώνοντας τις ημέρες ή τις εβδομάδες του χρόνου κατάρτισης μέχρι τις ώρες.

Εκτός από μια ενιαία GPU, η αξιοποίηση των συστημάτων πολλαπλών GPU ενισχύει περαιτέρω την απόδοση. Τεχνικές όπως το NVLink της NVIDIA παρέχουν επικοινωνία υψηλής απόδοσης και χαμηλής λανθάνουσας κατάστασης μεταξύ GPU, βελτιστοποίηση της μεταφοράς δεδομένων όταν πολλαπλές GPU μοιράζονται το φόρτο εργασίας της κατάρτισης πολλαπλών παραγόντων ή μεγάλων μοντέλων. Τα κατανεμημένα πλαίσια παράλληλης κατάρτισης, όπως το Horovod ή το Pytorch Distributed διευκολύνουν αυτό με το συντονισμό των ενημερώσεων κλίσης και του συγχρονισμού σε όλες τις GPU.

Παραδείγματα εφαρμογών

- Πράροι μάθησης ενίσχυσης: προσομοιωτές επιτάχυνσης GPU, όπως το γυμναστήριο ISAAC της NVIDIA, επιτρέπουν την εκτέλεση χιλιάδων παραγόντων RL ταυτόχρονα σε μία μόνο GPU, ενσωματώνοντας την προσομοίωση και το συμπέρασμα του νευρικού δικτύου απευθείας στην GPU. Αυτό εξαλείφει τη δαπανηρή μεταφορά δεδομένων μεταξύ CPU και GPU, επιτυγχάνοντας επιτάχυνση έως και 100 φορές σε σύγκριση με αγωγούς με βάση την CPU. Η επιτάχυνση αυτή είναι ιδιαίτερα σημαντική, καθώς η RL απαιτεί εκατομμύρια περιβαλλοντικά βήματα για αποτελεσματική κατάρτιση.

-Πράκτορες σχεδιασμού προσανατολισμένου στο στόχο: Η παραλληλισμός της GPU διερευνάται για τη διεξαγωγή σύνθετων παραγόντων AI για τη λήψη αποφάσεων, όπως εκείνοι που εμπλέκονται στο παιχνίδι AI ή ρομποτική, όπου χιλιάδες πράκτορες θα μπορούσαν να υπολογίσουν τις πιθανές ενέργειες που βασίζονται σε παγκόσμια κράτη σε παράλληλη, ελαχιστοποιώντας την καθυστέρηση αποφάσεων και την κλιμάκωση του αριθμού των παραγόντων που μπορούν να διαχειριστούν αποτελεσματικά ταυτόχρονα.

-Προσομοίωση κυκλοφορίας μεγάλης κλίμακας: Οι αρχιτεκτονικές πολλαπλών GPU προσομοιώνουν εκτεταμένα δυναμικά συστήματα, όπως δίκτυα κυκλοφορίας, με υψηλή πιστότητα και μειωμένους χρόνους υπολογισμού, εκτελώντας πολλούς παράγοντες κυκλοφορίας και περιβαλλοντικούς υπολογισμούς παράλληλα.

Περιορισμοί και σκέψεις

Ενώ η παράλληλη εκτέλεση πολλαπλών παραγόντων σε μια GPU μπορεί να επιταχύνει την κατάρτιση και το συμπέρασμα, υπάρχουν πρακτικά όρια και εκτιμήσεις:

- Διαμάχη για τους πόρους: Εάν οι πολλαπλές εργασίες ή οι πράκτορες εκτελούνται ταυτόχρονα σε μία μόνο GPU, ο ανταγωνισμός για τους πυρήνες της GPU, το εύρος ζώνης μνήμης και άλλοι πόροι μπορούν να οδηγήσουν σε διαμάχη, γεγονός που μπορεί να υποβαθμίσει την απόδοση της μεμονωμένης εργασίας. Αυτό μπορεί να σημαίνει ότι ενώ η συνολική απόδοση αυξάνεται, η απόδοση ανά παράγοντα ανά τομέα ή ανά τερματοφύλακα μπορεί να επιβραδυνθεί σε σχέση με τη λειτουργία τους διαδοχικά σε μία μόνο GPU. Αυτή η υποβάθμιση συμβαίνει επειδή η GPU πρέπει να χρονοβόρα πόρους μεταξύ ανταγωνιστικών παράλληλων καθηκόντων.

- Περιορισμοί μνήμης: Η εκπαίδευση ή η προσομοίωση κάθε παράγοντα απαιτεί μνήμη για τις παραμέτρους του μοντέλου, τους ενδιάμεσους υπολογισμούς και την κατάσταση του περιβάλλοντος. Η εκτέλεση πολλαπλών παραγόντων παράλληλα αυξάνει τη ζήτηση μνήμης, η οποία μπορεί να υπερβεί την ικανότητα της GPU εάν δεν διαχειρίζεται σωστά. Τεχνικές όπως η μικτή εκπαίδευση ακριβείας (χρησιμοποιώντας FP16 αντί για FP32) βοηθούν στη βελτιστοποίηση της χρήσης μνήμης και επιτρέπουν την τοποθέτηση περισσότερων παραγόντων ταυτόχρονα στη GPU.

- Επικοινωνία Επικοινωνίας: Στον παραλληλισμό μοντέλου και τις ρυθμίσεις πολλαπλών GPU, η καθυστέρηση επικοινωνίας και το εύρος ζώνης μεταξύ GPU μπορούν να γίνουν σημεία συμφόρησης εάν δεν βελτιστοποιηθούν. Οι διασυνδέσεις υψηλού εύρους ζώνης, όπως το NVLink, βοηθούν στην άμβλυνση αυτού, αλλά η εφαρμογή του λογισμικού πρέπει να εξισορροπήσει προσεκτικά τον υπολογισμό και την επικοινωνία για τη διατήρηση της αποτελεσματικότητας.

- Χαρακτηριστικά υλικού: Δεν είναι όλες οι GPU εξίσου ικανές. Οι GPU υψηλής τεχνολογίας (π.χ. NVIDIA H100 ή A100) με χιλιάδες πυρήνες CUDA και μεγάλο εύρος ζώνης μνήμης είναι καλύτερα προσαρμοσμένα στην εκπαίδευση παράλληλων πράκτορα από ό, τι οι παλαιότερες ή χαμηλότερες GPU όπως το Tesla T4. Τα κέρδη απόδοσης εξαρτώνται σε μεγάλο βαθμό από την αρχιτεκτονική GPU.

πλαίσια και εργαλεία λογισμικού

Αρκετά δημοφιλή πλαίσια μάθησης βαθιάς μάθησης και ενίσχυσης υποστηρίζουν παράλληλα πολλαπλούς παράγοντες σε GPU:

- Pytorch και TensorFlow: Τόσο ο παραλληλισμός δεδομένων όσο και ο παραλληλισμός του μοντέλου. Παρέχουν κατανεμημένα API κατάρτισης και βιβλιοθήκες για τη διαχείριση πολλαπλών φόρτων εργασίας και συγχρονισμού GPU.

-RLLIB: Μια βιβλιοθήκη εκμάθησης ενίσχυσης που υποστηρίζει προσομοίωση και κατάρτιση περιβάλλοντος με επιτάχυνση GPU με υποστήριξη πολλαπλών παραγόντων. Μπορεί να διανείμει φόρτο εργασίας σε συστάδες GPU ή GPU.

- ISAAC Gym: Αναπτύχθηκε από την NVIDIA για προσομοιώσεις φυσικής υψηλής πιστότητας και κατάρτιση πολλαπλών παραγόντων RL πλήρως σε GPU, μειώνοντας δραστικά τον χρόνο κατάρτισης.

-Horovod: Διανεμημένο πλαίσιο κατάρτισης ανοιχτού κώδικα βελτιστοποιημένο για GPU, επιτρέποντας την αποτελεσματική κλιμάκωση σε πολλαπλές GPU και κόμβους, χρήσιμες σε σενάρια εκπαίδευσης πολλαπλών παραγόντων.

Συγκριτικές πτυχές της λειτουργίας πολλαπλών παραγόντων στη GPU

- Οι παράγοντες λειτουργίας διαδοχικά σε μία μόνο GPU μεγιστοποιούν την απόδοση των μεμονωμένων πράκτορα, αλλά οδηγούν σε υψηλότερο συνολικό χρόνο εκπαίδευσης.

- Η εκτέλεση πολλαπλών παραγόντων ταυτόχρονα σε μία μόνο GPU αυξάνει τη συνολική απόδοση και την αποτελεσματικότητα, αλλά μπορεί να εισαγάγει αμφισβήτηση που οδηγεί σε βραδύτερη ταχύτητα ανά πράκτορα.

- Χρησιμοποιώντας πολλαπλές GPU παράλληλα με πλαίσια που υποστηρίζουν παραλληλισμό του πράκτορα κατάρτισης και τη διαθεσιμότητα των πόρων, την αποτελεσματική κατάρτιση με την καλύτερη απόδοση.

- Οι προηγμένες τεχνικές διαχείρισης μνήμης, όπως η μικτή ακρίβεια, η επικάλυψη της μνήμης και η αποτελεσματική παρτίδα, βελτιώνουν περαιτέρω τη σκοπιμότητα της εκτέλεσης πολλών παραγόντων παράλληλα χωρίς να χτυπήσουν οροφές πόρων υλικού.

Μελλοντικές κατευθύνσεις και τάσεις

Η τάση στην εκπαίδευση AI Agent είναι προς τον μεγαλύτερο παραλληλισμό, αξιοποιώντας όχι μόνο τις αρχιτεκτονικές GPU αλλά και τους επιταχυντές υλικού που εξειδικεύονται για το φόρτο εργασίας του AI. Αυτές οι εξελίξεις περιλαμβάνουν:

- Αύξηση του αριθμού των παράλληλων προσομοιωμένων περιβαλλόντων ή παραγόντων σε μία μόνο GPU για τη μεγιστοποίηση της χρήσης.

- Συνδυασμός παραλληλισμού GPU με επιταχυντές CPU και TPU για τη βελτιστοποίηση των διαφόρων τμημάτων των αγωγών κατάρτισης και προσομοίωσης.

-Η αξιοποίηση των πόρων GPU του Cloud με κατανεμημένο παραλληλισμό πολλαπλών κώδικα μπορεί να χειριστεί εκτεταμένες ρυθμίσεις κατάρτισης πολλαπλών παραγόντων πέρα ​​από μια ικανότητα μιας ενιαίας GPU.

- Οι καινοτομίες στα πλαίσια λογισμικού συνεχίζουν να βελτιώνουν τον τρόπο με τον οποίο διαχωρίζονται και συγχρονίζονται σε όλες τις συσκευές για να ελαχιστοποιηθούν τα γενικά έξοδα και να μεγιστοποιηθούν η απόδοση.