Równolegle prowadzenie wielu agentów na GPU może znacznie zwiększyć prędkość treningu, szczególnie w zadaniach związanych z sztuczną inteligencją, uczeniem się wzmocnienia i symulacjami. Sedno zwiększania wydajności leży w nieodłącznej architekturze GPU, która jest przeznaczona do równoległego przetwarzania, umożliwiając jednoczesne wykonywanie wielu obliczeń. Zasadniczo różni się to od procesorów, które przodują w przetwarzaniu sekwencyjnym, ale może stać się wąskim gardłem dla dużych równoległych obciążeń związanych z treningiem AI.
GPU zawierają tysiące rdzeni zoptymalizowanych do obsługi wielu wątków jednocześnie, co czyni je idealnymi do obciążeń, które można podzielić na równoległe zadania. W szkoleniu AI, zwłaszcza głębokie uczenie się i uczenie się wzmacniające, obliczenia, takie jak mnożenie matrycy, zbiory i obliczenia gradientowe, są wysoce równoległe. Uruchamiając wielu agentów, które potencjalnie reprezentują instancję lub środowisko, w którym jednostka AI uczy się lub wykonuje zadania jednocześnie na GPU, rurociąg treningowy może skutecznie wykorzystać te równoległe jednostki przetwarzania. Takie podejście skraca ogólny czas wymagany do szkolenia i wnioskowania w porównaniu z sekwencyjnym wykonaniem.
Przetwarzanie równoległego w obciążeniach AI
Korzyści z treningu równoległego agenta w zakresie GPU wynikają z koncepcji przetwarzania równoległego, w którym wiele obliczeń lub zadań jest wykonywanych jednocześnie w kilku rdzeniach GPU. Kontrastuje to z podejściem seryjnym lub jednoosobowym, w którym zadania działają jeden po drugim. Główne korzyści obejmują:
- Szybsze szkolenie i wnioskowanie: Dystrybucja obliczeń w wielu rdzeniach GPU umożliwia szybsze przetwarzanie danych i aktualizacje modeli, znacznie skracając czas potrzebny do szkolenia złożonych modeli AI i uruchamianie wnioskowania.
- Wydajne obsługa danych na dużą skalę: obciążenia związane z masywnymi zestawami danych można podzielić na mniejsze partie, przetwarzane jednocześnie. Ta równoległość zapewnia, że modele AI na dużą skalę obsługują dane bardziej wydajnie, przyspieszając zarówno przetwarzanie danych, jak i etapy treningu modelu.
- Skalowalność: Skalowanie obsługi GPU dla złożonych modeli albo poprzez dystrybucję danych (równoległość danych) lub rozpowszechnianie części modelu (Model Parallelism), umożliwiając skuteczne szkolenie bardzo dużych i głębokich sieci neuronowych.
- Zmniejszone wąskie gardła: Prowadzenie wielu środków równoległych zapobiega opóźnieniu spowodowanym operacjami sekwencyjnymi, skracanie czasów bezczynnych i zwiększając wykorzystanie zasobów.
równoległość danych vs. równoległość modelu
W kontekście uruchamiania wielu agentów zastosowano dwa główne podejścia do równoległości:
- Palekalizm danych: polega to na podzieleniu danych szkoleniowych na wiele partii i przetwarzanie każdej partii niezależnie w różnych wątkach lub rdzeniach GPU. Każdy agent lub instancja jest trenowana jednocześnie na podzbiorze danych. Ta metoda jest szczególnie korzystna dla scenariuszy, w których model mieści się w pamięci jednego GPU, ale zestaw danych jest duży. Szkolenie jest przyspieszane, ponieważ każda partia GPU jest przetwarzana jednocześnie, a gradienty z różnych partii są agregowane w celu aktualizacji modelu.
- Modellizm modelu: zastosowany, gdy model jest zbyt duży, aby zmieścić się w pamięci jednego GPU. Różne części sieci neuronowej są dystrybuowane na wielu GPU, przy czym każdy agent przetwarza różne warstwy lub sekcje modelu równolegle. Koszty komunikacji między GPU należy starannie zarządzać, ale to podejście pozwala na szkolenie bardzo dużych modeli, które w innym przypadku byłyby niemożliwe do jednego GPU.
Multi-GPU i równolegle wielu agentów
Równolegle uruchamianie wielu agentów na GPU może przybierać kilka form. Na przykład w uczeniu się wzmocnienia (RL), w którym agenci uczą się od interakcji ze środowiskami, GPU umożliwiają jednoczesne prowadzenie tysięcy środowisk. Ta jednoczesna symulacja i wnioskowanie o zasadach znacznie przyspiesza fazy gromadzenia danych i uczenia się. Umieszczając wiele środków RL w równoległych symulatorach GPU, ogólna przepustowość dramatycznie wzrasta, zmniejszając dni lub tygodnie treningu do godzin.
Oprócz jednego GPU, wykorzystanie systemów Multi-GPU dodatkowo zwiększa wydajność. Techniki takie jak NVIND NVIDIA zapewniają wysoką przepustowość i komunikację o niskiej opóźnieniu między GPU, optymalizując przesyłanie danych, gdy wiele GPU udostępnia obciążenie szkoleniowe wielu agentów lub dużych modeli. Dystrybuowane dane równoległe ramy szkoleniowe, takie jak Horovod lub Pytorch rozpowszechniły to, koordynując aktualizacje gradientu i synchronizację między GPU.
Przykłady aplikacji
- Agenci uczenia się wzmocnienia: symulatory a przyspieszenie GPU, takie jak siłownia Isaac Nvidia, umożliwiają uruchomienie tysięcy agentów RL jednocześnie na jednym GPU, integrację symulacji i wnioskowania sieci neuronowej bezpośrednio na GPU. Eliminuje to kosztowne przesyłanie danych między procesorem a GPU, osiągając przyspieszenie do 100 razy w porównaniu z rurociągami opartymi na procesor. Takie przyspieszenie jest szczególnie ważne, ponieważ RL wymaga milionów kroków środowiskowych w celu skutecznego szkolenia.
-Zorientowani na cel agenci planowania: Badana jest równoległość GPU w celu uruchomienia złożonych agentów AI decyzyjnych, takich jak osoby zaangażowane w sztuczną inteligencję lub robotykę, w których tysiące agentów może obliczyć możliwe działania równolegle na stanach światowych, minimalizując opóźnienie w decyzji i zwiększając liczbę agentów, które można skutecznie zarządzać.
-Symulacja ruchu na dużą skalę: architektury wielu GPU symulują rozległe systemy dynamiczne, takie jak sieci ruchu, z wysoką wiernością i skróconym czasem obliczeń poprzez równolegle uruchamianie wielu agentów drogowych i obliczeń środowiskowych.
Ograniczenia i rozważania
Podczas gdy równoległe wykonanie wielu agentów na GPU może przyspieszyć szkolenie i wnioskowanie, istnieją praktyczne granice i rozważania:
- Zgodność z zasobami: Jeśli wiele miejsc pracy lub agentów działa jednocześnie na jednym GPU, konkurencja o rdzenie GPU, przepustowość pamięci i inne zasoby może prowadzić do rywalizacji, co może obniżyć indywidualną wydajność pracy. Może to oznaczać, że choć całkowita przepustowość wzrasta, wydajność na agent lub na miejscu może spowolnić w stosunku do prowadzenia ich sekwencyjnie na jednym GPU. Taka degradacja występuje, ponieważ GPU musi zasoby czasowe wśród konkurencyjnych równoległych zadań.
- Ograniczenia pamięci: Szkolenie lub symulacja każdego agenta wymaga pamięci dla parametrów modelu, obliczeń pośrednich i stanu środowiska. Uruchomienie wielu agentów równolegle zwiększa zapotrzebowanie na pamięć, co może przekraczać pojemność GPU, jeśli nie jest właściwie zarządzana. Techniki takie jak mieszany trening precyzyjny (przy użyciu FP16 zamiast FP32) pomagają zoptymalizować zużycie pamięci i umożliwić jednocześnie dopasowanie większej liczby agentów na GPU.
- Koszty komunikacyjne: w modelu równoległości i konfiguracji wielu GPU opóźnienie komunikacji i przepustowość między GPU mogą stać się wąskie gardła, jeśli nie są zoptymalizowane. Połączenia z wysokim pasmem przepustowości, takie jak NVLink, pomagają to złagodzić, ale wdrożenie oprogramowania musi ostrożnie zrównoważyć obliczenia i komunikację, aby utrzymać wydajność.
- Charakterystyka sprzętu: Nie wszystkie GPU są równie zdolne. Wysokiej klasy GPU (np. NVIDIA H100 lub A100) z tysiącami rdzeni CUDA i dużą przepustowością pamięci są lepiej dostosowane do treningu równoległego niż starsze lub niższe GPU, takie jak Tesla T4. Zyski wydajności zależą wysoce zależą od architektury GPU.
Frameworks i narzędzia oprogramowania
Kilka popularnych ramy uczenia się głębokiego i wzmacniającego wspiera obsługę wielu agentów równolegle na GPU:
- Pytorch i tensorflow: zarówno wspieranie równoległości danych, jak i równoległość modelu. Zapewniają rozproszone interfejsy API szkoleniowe i biblioteki do zarządzania wieloma obciążeniami GPU i synchronizacji.
-rllib: biblioteka uczenia się wzmocnienia, która obsługuje symulację i szkolenie środowiska przy użyciu GPU przy wsparciu wielu agentów. Może rozpowszechniać obciążenia w klastrach GPU lub GPU.
- Gym Isaac: opracowany przez NVIDIA do symulacji fizyki o wysokiej wierności i szkoleniu wielu czynników RL w pełni na GPU, drastycznie skracając czas treningu.
-HOROVOD: Open source rozproszone ramy szkoleniowe zoptymalizowane pod kątem GPU, umożliwiając wydajne skalowanie w wielu GPU i węzłach, przydatne w scenariuszach szkoleniowych wielu agentów.
Porównawcze aspekty uruchamiania wielu agentów na GPU
- Agenci z uruchomieniem sekwencyjnie na jednym GPU maksymalizuje wydajność poszczególnych czynników, ale powodują wyższy ogólny czas treningu.
- Uruchomienie wielu agentów jednocześnie na jednym GPU zwiększa ogólną przepustowość i wydajność, ale może wprowadzić rywalizację prowadzącą do wolniejszej prędkości na agent.
- Korzystanie z wielu GPU równolegle z ramami, które obsługują rozproszone równowagę szkoleniowe, agenta równoległość i dostępność zasobów, efektywnie skalowanie szkolenia z lepszą wydajnością.
- Zaawansowane techniki zarządzania pamięcią, takie jak mieszana precyzja, nakładanie się pamięci i wydajne partie, dodatkowo poprawia wykonalność uruchamiania wielu agentów bez uderzenia w sufity zasobów sprzętowych.
Przyszłe wskazówki i trendy
Trend w szkoleniu agentów AI dotyczy większej równoległości, wykorzystując nie tylko architektury GPU, ale także akceleratory sprzętowe specjalizujące się w obciążeniach AI. Te zmiany obejmują:
- Zwiększenie liczby równoległych symulowanych środowisk lub środków na jednym GPU, aby zmaksymalizować wykorzystanie.
- Łączenie równoległości GPU z akceleratorami CPU i TPU w celu optymalizacji różnych części rurociągów treningowych i symulacyjnych.
-Wykorzystanie zasobów GPU w chmurze z rozproszoną równoległą wielopiętrową może obsługiwać obszerne konfiguracje szkoleniowe wieloagentowe poza możliwościami jednego GPU.
- Innowacje w ramach oprogramowania nadal poprawiają sposób partycjonowania obciążeń i synchronizacji na wszystkie urządzenia, aby zminimalizować koszty ogólne i zmaksymalizować przepustowość.
Podsumowując, równolegle uruchamianie wielu agentów na GPU może znacznie zwiększyć prędkość treningu, wykorzystując równoległe możliwości przetwarzania GPU. Podejście to jest szczególnie wpływowe w uczeniu się wzmocnienia i na dużą skalę symulacji AI, w których jednocześnie występują wiele niezależnych lub częściowych obliczeń. Jednak efektywne zyski zależą od architektury systemu, zarządzania pamięcią, narzutem komunikacji i konkretnego obciążenia pracą. Właściwe wybory projektowe w sprzęcie i oprogramowaniu są niezbędne do maksymalizacji korzyści z równoległego szkolenia wieloagentowego w zakresie GPU.