Может ли запуск нескольких агентов параллельно на графическом процессоре повысить скорость тренировок

GPU содержат тысячи ядер, оптимизированные для обработки нескольких потоков одновременно, что делает их идеальными для рабочих нагрузок, которые можно разбить на параллельные задачи. В обучении искусственного интеллекта, особенно глубокому обучению и обучению подкреплению, такие расчеты, как умножение матрицы, свертывание и градиентные расчеты, очень параллелизируются. Используя несколько агентов, каждый потенциально представляющий экземпляр или среду, в которой организация искусственного интеллекта изучает или выполняет задачи одновременно на графическом процессоре, тренировочный трубопровод может эффективно использовать эти параллельные обработки. Этот подход уменьшает общее время, необходимое для обучения и вывода по сравнению с последовательным выполнением.

Параллельная обработка в рабочих нагрузках ИИ

Преимущества обучения параллельным агентам по графическим процессорам возникают из концепции параллельной обработки, где несколько вычислений или заданий выполняются одновременно в нескольких ядрах графического процессора. Это контрастирует с серийным или однопоточным подходом, где задачи работают друг за другом. Основные преимущества включают:

- Быстрое обучение и вывод: распределение вычислений по нескольким ядрам графического процессора позволяет более быстро обрабатывать данные и обновления моделей, значительно сокращая время, необходимое для моделей обучения комплекса ИИ и выполнения вывода.

- Эффективная крупномасштабная обработка данных: рабочие нагрузки с участием массивных наборов данных могут быть разделены на более мелкие партии, обрабатываемые одновременно. Этот параллелизм гарантирует, что крупномасштабные модели искусственного интеллекта более эффективно обрабатывают данные, ускоряя как предварительную обработку данных, так и стадии обучения модели.

- Масштабируемость: масштабирование поддержки графических процессоров для сложных моделей путем распределения данных (параллелизм данных) или распределения частей модели (параллелизм модели), что обеспечивает эффективное обучение очень больших и глубоких нейронных сетей.

- Снижение узких мест: эксплуатация нескольких агентов параллельно предотвращает задержки, вызванные последовательными операциями, сокращением времени простоя и улучшении использования ресурсов.

Параллелизм данных против модели параллелизма

В контексте управления несколькими агентами используются два основных подхода для параллелизма:

- Параллелизм данных: это включает в себя разделение учебных данных на несколько партий и обработку каждой партии независимо на разные потоки GPU или ядра. Каждый агент или экземпляр обучается одновременно подмножеству данных. Этот метод особенно выгоден для сценариев, где модель вписывается в память одного графического процессора, но набор данных большой. Обучение ускоряется, так как каждая партия графического процессора обрабатывается одновременно, а градиенты из разных партий агрегируются для обновления модели.

- Модель параллелизма: используется, когда модель слишком велика, чтобы вписаться в память одного графического процессора. Различные части нейронной сети распределены по нескольким графическим процессорам, причем каждый агент обрабатывает различные уровни или разделы модели параллельно. Накладные расходы между графическими процессорами должны быть тщательно управлялись, но этот подход позволяет обучать очень больших моделей, которые в противном случае были бы невозможны на одном графическом процессоре.

Multi-GPU и многоагентная параллелизм

Запуск нескольких агентов параллельно на графическом процессоре может принимать несколько форм. Например, в обучении подкрепления (RL), где агенты учатся в взаимодействии с окружающей средой, графические процессоры позволяют одновременно работать в тысячах окружающей среды. Это одновременное моделирование и вывод политики значительно ускоряет фазы сбора данных и обучения. Поместив несколько агентов RL в параллелизированные симуляторы на графическом процессоре, общая пропускная способность резко увеличивается, сокращая дни или недели тренировки до часов.

Помимо одного графического процессора, использование систем с несколькими GPU еще больше повышает производительность. Такие методы, как NVLink от NVIDIA, обеспечивают высокую пропускную способность и низкую задержку между графическими процессорами, оптимизируя передачу данных, когда несколько графических процессоров имеют рабочую нагрузку на обучение нескольких агентов или крупных моделей. Распределенные параллельные учебные рамки, такие как распределенные распределенные данные, распределенные в Horovod или Pytorch, облегчают это путем координации обновлений градиента и синхронизации между графическими процессорами.

Примеры приложения

- Управляющие учебные агенты: симуляторы, ускоряющие графический процессор, такие как Gym Nvidia Isaac, позволяют выполнять тысячи агентов RL одновременно на одном графическом процессоре, интегрируя вывод моделирования и нейронной сети непосредственно в GPU. Это устраняет дорогостоящую передачу данных между ЦП и графическим процессором, достигая ускорения до 100 раз по сравнению с трубопроводами на основе ЦП. Такое ускорение особенно важно, поскольку RL требует миллионов этапов окружающей среды для эффективного обучения.

-Цель-ориентированные агенты по планированию: параллелизация графического процессора исследуется для управления сложными агентами искусственного интеллекта, таких как те, которые участвуют в ИИ-ИИ игры или робототехнике, где тысячи агентов могут вычислить возможные действия, основанные на мировых государствах параллельно, минимизируют задержку решения и масштабируют число агентов, которые могут эффективно управляться одновременно.

-Крупномасштабное моделирование движения: архитектуры с несколькими GPU имитируют обширные динамические системы, такие как транспортные сети, с высокой точностью и сокращенным временем вычислений путем запуска многих транспортных агентов и расчетов окружающей среды параллельно.

ограничения и соображения

В то время как параллельное выполнение нескольких агентов на графическом процессоре может ускорить обучение и вывод, существуют практические ограничения и соображения:

- Конфликт ресурсов: если несколько заданий или агентов одновременно работают на одном графическом процессоре, конкуренция за ядра графических процессоров, пропускная способность памяти и другие ресурсы могут привести к споры, что может ухудшить индивидуальную работу работы. Это может означать, что в то время как общая пропускная способность увеличивается, производительность для каждого агента или для каждого предназначения может замедлиться по сравнению с тем, чтобы последовательно запустить их на одном графическом процессоре. Такая деградация происходит потому, что графический процессор должен привести к временным ресурсам между конкурирующими параллельными задачами.

- Ограничения памяти: обучение или моделирование каждого агента требует памяти для параметров модели, промежуточных вычислений и состояния окружающей среды. Запуск нескольких агентов в параллельном спросе увеличивает спрос на память, что может превышать емкость графического процессора, если не управлять должным образом. Такие методы, как смешанная точная тренировка (с использованием FP16 вместо FP32), помогают оптимизировать использование памяти и позволяют одновременно подгонять больше агентов в GPU.

- Накладные расходы на общение: в модели параллелизм и настройки с несколькими GPU, задержка связи и полоса пропускания между графическими процессорами могут стать узкими местами, если они не оптимизированы. Взаимодействие с высокой пропускной способностью, такие как NVLink, помогают смягчить это, но реализация программного обеспечения должна тщательно сбалансировать вычисления и связь для поддержания эффективности.

- Характеристики оборудования: не все графические процессоры одинаково способны. Высококачественные графические процессоры (например, NVIDIA H100 или A100) с тысячами ядер CUDA и большой пропускной способностью памяти лучше подходят для обучения параллельным агентам, чем более старые или более низкие графические процессоры, такие как Tesla T4. Повышение производительности сильно зависят от архитектуры графического процессора.

программные структуры и инструменты

Несколько популярных платформ глубокого обучения и подкрепления

- Pytorch и Tensorflow: как параллелизм данных, так и параллелизм модели. Они предоставляют распределенные учебные API и библиотеки для управления несколькими рабочими нагрузками GPU и синхронизацией.

-Rllib: библиотека обучения подкрепления, которая поддерживает моделирование и обучение окружающей среды, ускоренную графическим процессором, с многоагентной поддержкой. Он может распространять рабочие нагрузки по графическим процессорам или кластерам графического процессора.

- Исаакский тренажерный зал: разработан NVIDIA для симуляции физики с высокой точки зрения и полностью обучения множественных агентам RL на графических процессорах, что значительно сокращает время обучения.

-HOROVOD: Распределенная учебная структура с открытым исходным кодом, оптимизированная для графических процессоров, что обеспечивает эффективное масштабирование по нескольким графическим процессорам и узлам, полезным в многоагентных сценариях обучения.

Сравнительные аспекты запуска нескольких агентов на графическом процессоре

- Заводящие агенты последовательно на одном графическом процессоре максимизируют производительность отдельных агентов, но приводят к более высокому общему времени обучения.

- Запуск нескольких агентов одновременно на одном графическом процессоре увеличивает общую пропускную способность и эффективность, но может привести к более медленной скорости в течение более медленной скорости.

- Использование нескольких графических процессоров параллельно с рамками, которые поддерживают распределенные баланс, параллелизм агента и доступность ресурсов, эффективно масштабируя тренировку с лучшей производительностью.

- Расширенные методы управления памятью, такие как смешанная точность, перекрытие памяти и эффективное количество партии, дополнительно улучшают выполнимость запуска многих агентов параллельно, не попадая в потолки с аппаратными ресурсами.

Будущие направления и тенденции

Тенденция в обучении агентам искусственного интеллекта связана с большим параллелизмом, используя не только архитектуры графических процессоров, но и аппаратные ускорители, специализирующиеся на рабочих нагрузках искусственного интеллекта. Эти события включают в себя:

- Увеличение количества параллельных моделируемых сред или агентов на одном графическом процессоре, чтобы максимизировать использование.

- Объединение параллелизма GPU с акселераторами процессора и TPU для оптимизации различных частей тренировок и моделирования трубопроводов.

-Использование ресурсов облачных графических процессоров с распределенным многоузметным параллелизмом может обрабатывать обширные многоагентные обучающие установки за пределами возможности одного графического процессора.

- Инновации в программных рамках продолжают улучшать, как рабочие нагрузки разделены и синхронизируются на разных устройствах, чтобы минимизировать накладные расходы и максимизировать пропускную способность.