Na podstawie wyników wyszukiwania można stwierdzić, że równoległe uruchomienie wielu agentów na procesorze graficznym może znacząco zwiększyć prędkość uczenia się w aplikacjach do uczenia się przez wzmacnianie (RL). Oto najważniejsze punkty:
1. Przyspieszenie GPU dla wieloagentowego RL:
— Wyniki wyszukiwania wspominają, że frameworki takie jak WarpDrive mogą wykorzystywać akcelerację GPU, aby osiągnąć o rząd wielkości szybsze szkolenie dla wieloagentowych aplikacji RL (MADRL).
- WarpDrive może działać i trenować w wielu środowiskach RL i agentach równolegle na GPU, poprawiając prędkość uczenia MADRL o rząd wielkości w porównaniu z podejściami opartymi na procesorze.
2. Równoległość i skalowalność:
- Wyniki wyszukiwania wskazują, że WarpDrive osiąga niemal idealną równoległość, przy liniowym skalowaniu wydajności wraz ze wzrostem liczby środowisk, przy zachowaniu stałej liczby agentów.
- Na przykład w dyskretnym środowisku Tag z 2000 środowiskami i 1000 agentami WarpDrive może osiągnąć do 1,3 miliona kompleksowych iteracji szkoleniowych RL na sekundę na jednym procesorze graficznym.
3. Porównanie z podejściami opartymi na procesorze:
- Wyniki wyszukiwania pokazują, że WarpDrive może zapewnić ponad 50-krotne przyspieszenie w porównaniu z implementacją procesora opartą na NumPy, dla maksymalnie 1000 agentów w środowisku Tag.
— To pokazuje znaczące korzyści w zakresie wydajności wynikające z wykorzystania akceleracji GPU w zadaniach RL z udziałem wielu agentów, które zazwyczaj wymagają dużej mocy obliczeniowej.
4. Ograniczenia podejść opartych na procesorze:
— Wyniki wyszukiwania sugerują, że podejścia oparte na procesorze często charakteryzują się wąskimi gardłami w wydajności, takimi jak słaba równoległość między agentami i środowiskami oraz nieefektywny transfer danych między procesorem CPU a procesorem graficznym.
— Ograniczenia te można pokonać, uruchamiając cały potok MADRL na procesorze graficznym, jak pokazano w frameworku WarpDrive.
Podsumowując, wyniki wyszukiwania wskazują, że równoległe uruchomienie wielu agentów na procesorze graficznym może znacznie zwiększyć szybkość uczenia aplikacji do uczenia się przez wzmacnianie, szczególnie w kontekście środowisk wieloagentowych. Struktury takie jak WarpDrive są w stanie wykorzystać akcelerację GPU, aby osiągnąć o rząd wielkości szybsze szkolenie w porównaniu z podejściami opartymi na procesorze.
Cytaty:[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