GPU에서 여러 에이전트를 병렬로 실행하면 훈련 속도가 향상됩니다.

1. 다중 에이전트 RL을 위한 GPU 가속:
- 검색 결과에는 WarpDrive와 같은 프레임워크가 GPU 가속을 활용하여 MADRL(다중 에이전트 RL) 애플리케이션에 대한 교육을 훨씬 더 빠르게 달성할 수 있다고 언급되어 있습니다.
- WarpDrive는 GPU에서 병렬로 여러 RL 환경과 에이전트를 실행하고 훈련할 수 있으므로 CPU 기반 접근 방식에 비해 MADRL 훈련 속도가 몇 배나 향상됩니다.

2. 병렬성 및 확장성:
- 검색 결과에 따르면 WarpDrive는 에이전트 수를 일정하게 유지하면서 환경 수가 증가함에 따라 성능이 선형적으로 확장되어 거의 완벽한 병렬성을 달성하는 것으로 나타났습니다.
- 예를 들어, 2000개의 환경과 1000개의 에이전트가 있는 개별 태그 환경에서 WarpDrive는 단일 GPU에서 초당 최대 130만 번의 엔드투엔드 RL 교육 반복을 달성할 수 있습니다.

3. CPU 기반 접근 방식과의 비교:
- 검색 결과에 따르면 WarpDrive는 Tag 환경에서 최대 1000개의 에이전트에 대해 NumPy 기반 CPU 구현에 비해 50배 이상의 속도 향상을 제공할 수 있습니다.
- 이는 일반적으로 계산 집약적인 다중 에이전트 RL 작업에 GPU 가속을 활용함으로써 얻을 수 있는 상당한 성능 이점을 보여줍니다.

4. CPU 기반 접근 방식의 한계:
- 검색 결과에 따르면 CPU 기반 접근 방식은 에이전트와 환경 간의 병렬화 부족, CPU와 GPU 간의 비효율적인 데이터 전송 등 성능 병목 현상이 발생하는 경우가 많습니다.
- WarpDrive 프레임워크에서 입증된 것처럼 GPU에서 전체 MADRL 파이프라인을 실행하면 이러한 제한을 극복할 수 있습니다.

요약하면, 검색 결과는 GPU에서 여러 에이전트를 병렬로 실행하면 특히 다중 에이전트 환경의 맥락에서 강화 학습 애플리케이션의 훈련 속도를 크게 향상시킬 수 있음을 나타냅니다. WarpDrive와 같은 프레임워크는 GPU 가속을 활용하여 CPU 기반 접근 방식에 비해 훨씬 더 빠른 교육을 달성할 수 있습니다.