Poate rula mai mulți agenți în paralel pe un GPU să îmbunătățească viteza de antrenament

GPU -urile conțin mii de nuclee optimizate pentru manipularea mai multor fire simultan, ceea ce le face ideale pentru volumele de muncă care pot fi defalcate în sarcini paralele. În formarea AI, în special învățarea profundă și învățarea de consolidare, calcule precum multiplicațiile matrice, convoluțiile și calculele gradientului sunt extrem de paralelizabile. Prin rularea mai multor agenți, fiecare potențial reprezentând o instanță sau un mediu în care o entitate AI învață sau execută sarcini simultan pe un GPU, conducta de instruire poate folosi aceste unități de procesare paralele în mod eficient. Această abordare reduce timpul general necesar pentru instruire și inferență în comparație cu execuția secvențială.

Procesare paralelă în sarcinile de lucru AI

Beneficiile instruirii paralele a agentului pe GPU -uri apar din conceptul de procesare paralelă, unde mai multe calcule sau locuri de muncă sunt executate simultan pe mai multe nuclee ale GPU. Acest lucru contrastează cu o abordare serială sau cu un singur filet în care sarcinile rulează una după alta. Beneficiile principale includ:

- Instruire și inferență mai rapidă: distribuirea calculelor pe mai multe nuclee GPU permite procesarea mai rapidă a datelor și actualizări de model, reducerea semnificativă a timpului necesar pentru formarea modelelor AI complexe și rularea inferenței.

- Manipularea eficientă a datelor la scară largă: volumele de lucru care implică seturi de date masive pot fi partiționate în loturi mai mici, procesate concomitent. Acest paralelism asigură că modelele AI la scară largă gestionează mai mult datele, accelerând atât etapele de preprocesare a datelor, cât și etapele de formare a modelului.

- Scalabilitate: scalarea GPU -urilor pentru modele complexe, fie prin distribuirea datelor (paralelismul datelor), fie prin distribuirea unor părți ale modelului (paralelismul modelului), permițând o pregătire eficientă a rețelelor neuronale foarte mari și profunde.

- Reducerea blocajelor: funcționarea mai multor agenți în paralel previne întârzierile cauzate de operațiuni secvențiale, reducerea timpilor inactivi și îmbunătățirea utilizării resurselor.

Paralelismul datelor vs. Model Paralelism

În contextul rulării mai multor agenți, sunt utilizate două abordări majore pentru paralelism:

- Paralelismul datelor: aceasta implică împărțirea datelor de instruire în mai multe loturi și procesarea fiecărui lot independent pe diferite fire sau nuclee GPU. Fiecare agent sau instanță este instruit simultan pe un subset de date. Această metodă este deosebit de avantajoasă pentru scenariile în care modelul se încadrează în memoria unui singur GPU, dar setul de date este mare. Instruirea este accelerată, deoarece fiecare lot GPU este procesat concomitent, iar gradienții din diferite loturi sunt agregate pentru a actualiza modelul.

- Model Paralelism: utilizat atunci când modelul este prea mare pentru a se încadra în memoria unui singur GPU. Diferite părți ale rețelei neuronale sunt distribuite pe mai multe GPU -uri, fiecare agent prelucând diferite straturi sau secțiuni ale modelului în paralel. Comunicarea generală între GPU trebuie gestionată cu atenție, dar această abordare permite instruirea unor modele foarte mari, care altfel ar fi imposibile pe un singur GPU.

Paralelism multi-GPU și multi-agent

Rularea mai multor agenți în paralel pe un GPU poate lua mai multe forme. De exemplu, în învățarea de consolidare (RL), în care agenții învață să interacționeze cu mediile, GPU -urile permit să ruleze mii de medii concomitent. Această simulare simultană și inferență politică accelerează foarte mult fazele de colectare și învățare a datelor. Prin plasarea mai multor agenți RL în simulatoare paralelizate pe GPU, debitul general crește dramatic, reducând zilele sau săptămânile timpului de antrenament până la ore.

Pe lângă un singur GPU, utilizarea sistemelor multi-GPU îmbunătățește în continuare performanța. Tehnici precum NVLink de la NVIDIA oferă o comunicare cu un randament ridicat și o latență scăzută între GPU, optimizând transferul de date atunci când mai multe GPU -uri partajează volumul de muncă al instruirii mai multor agenți sau modele mari. Date distribuite cadre de instruire paralelă, cum ar fi Horovod sau Pytorch distribuite, facilitează acest lucru prin coordonarea actualizărilor gradientului și sincronizarea între GPU.

Exemple de aplicație

- Agenți de învățare a consolidării: simulatoare accelerate de GPU, cum ar fi sala de gimnastică ISAAC a NVIDIA, permit să funcționeze mii de agenți RL simultan pe un singur GPU, integrând simularea și inferența rețelei neuronale direct pe GPU. Acest lucru elimină transferul de date costisitor între CPU și GPU, obținând viteze de până la 100 de ori în comparație cu conductele bazate pe procesor. O astfel de accelerație este deosebit de importantă, deoarece RL necesită milioane de pași de mediu pentru o pregătire eficientă.

-Agenți de planificare orientați spre obiective: Paralelizarea GPU este explorată pentru a conduce agenți AI de luare a deciziilor complexe, precum cei implicați în AI de joc sau robotică, unde mii de agenți ar putea calcula acțiuni posibile bazate pe Statele Mondiale în paralel, minimizând latența deciziei și extinderea numărului de agenți care pot fi gestionați în mod eficient simultan.

-Simulare de trafic la scară largă: Arhitecturi multi-GPU simulează sisteme dinamice extinse, cum ar fi rețelele de trafic, cu fidelitate ridicată și timp de calcul redus, rulând în paralel mulți agenți de trafic și calcule de mediu.

Limitări și considerente

În timp ce execuția paralelă a mai multor agenți pe un GPU poate accelera instruirea și inferența, există limite și considerații practice:

- Resource Resource: Dacă mai mulți locuri de muncă sau agenți rulează concomitent pe un singur GPU, competiția pentru nucleele GPU, lățimea de bandă a memoriei și alte resurse poate duce la conținut, ceea ce poate degrada performanța individuală a locului de muncă. Acest lucru poate însemna că, în timp ce creșterea totală a debitului, performanța per-agent sau per-job ar putea încetini în raport cu rularea lor secvențial pe un singur GPU. O astfel de degradare apare deoarece GPU trebuie să se aducă resurse de timp în rândul sarcinilor paralele concurente.

- Constrângeri de memorie: instruirea sau simularea fiecărui agent necesită memorie pentru parametrii modelului său, calcule intermediare și starea mediului. Rularea mai multor agenți în paralel crește cererea de memorie, ceea ce poate depăși capacitatea GPU dacă nu este gestionată corect. Tehnici precum antrenamentul cu precizie mixtă (folosind FP16 în loc de FP32) ajută la optimizarea utilizării memoriei și permit montarea mai multor agenți simultan pe GPU.

- Comunicare generală: În paralelismul model și setările multi-GPU, latența comunicării și lățimea de bandă între GPU pot deveni blocaje dacă nu sunt optimizate. Interconectările cu lățime mare de bandă, cum ar fi NVLink, ajută la atenuarea acestui lucru, dar implementarea software-ului trebuie să echilibreze cu atenție calculul și comunicarea pentru a menține eficiența.

- Caracteristici hardware: nu toate GPU -urile sunt la fel de capabile. GPU-uri de înaltă calitate (de exemplu, Nvidia H100 sau A100) cu mii de nuclee CUDA și lățime de bandă de memorie mare sunt mai potrivite pentru antrenamentul paralel al agentului decât GPU-urile mai vechi sau inferioare precum Tesla T4. Câștigurile de performanță depind foarte mult de arhitectura GPU.

Cadre și instrumente software

Câteva cadre populare de învățare profundă și de întărire de învățare susțin să ruleze mai mulți agenți în paralel pe GPU:

- Pytorch și TensorFlow: Atât acceptă paralelismul datelor, cât și paralelismul modelului. Acestea oferă API -uri de instruire distribuite și biblioteci pentru a gestiona mai multe sarcini de lucru GPU și sincronizare.

-RLLIB: O bibliotecă de învățare de consolidare care acceptă simularea și instruirea mediului accelerat de GPU cu suport multi-agent. Poate distribui sarcini de lucru între grupuri GPU sau GPU.

- Isaac Gym: Dezvoltat de NVIDIA pentru simulări de fizică de înaltă fidelitate și formare mai multor agenți RL pe deplin pe GPU, reducând drastic timpul de antrenament.

-Horovod: Cadrul de instruire distribuit open-source optimizat pentru GPU, permițând o scalare eficientă pe mai multe GPU-uri și noduri, utile în scenarii de antrenament cu mai multe agenții.

Aspecte comparative ale rulării mai multor agenți pe GPU

- Agenții care rulează secvențial pe un singur GPU maximizează performanța agentului individual, dar are ca rezultat un timp general mai mare de antrenament.

- Rularea mai multor agenți concomitent pe un singur GPU crește debitul și eficiența generală, dar poate introduce o afirmație care duce la o viteză mai lentă pe agent.

- Utilizarea mai multor GPU -uri în paralel cu cadrele care susțin formarea distribuită a soldurilor paralelismului agentului și a disponibilității resurselor, scalând instruirea eficientă cu performanțe mai bune.

- Tehnici avansate de gestionare a memoriei, cum ar fi precizie mixtă, suprapunere de memorie și loturi eficiente, îmbunătățesc și mai mult fezabilitatea de a rula mulți agenți în paralel, fără a lovi tavane de resurse hardware.

Direcții și tendințe viitoare

Tendința instruirii agentului AI este spre o paralelism mai mare, folosind nu numai arhitecturi GPU, ci și acceleratoare hardware specializate pentru sarcini de lucru AI. Aceste evoluții includ:

- Creșterea numărului de medii sau agenți simulați paraleli pe un singur GPU pentru a maximiza utilizarea.

- Combinarea paralelismului GPU cu acceleratoarele CPU și TPU pentru a optimiza diferite părți ale conductelor de antrenament și simulare.

-Utilizarea resurselor Cloud GPU cu paralelismul multi-nod distribuit poate gestiona setări extinse de antrenament multi-agent dincolo de capacitatea unui singur GPU.

- Inovațiile în cadrele software continuă să îmbunătățească modul în care sarcinile de lucru sunt partiționate și sincronizate pe dispozitive pentru a minimiza aerul și maximizarea debitului.