Dapat menjalankan beberapa agen secara paralel pada GPU meningkatkan kecepatan pelatihan

GPU berisi ribuan inti yang dioptimalkan untuk menangani beberapa utas sekaligus, membuatnya ideal untuk beban kerja yang dapat dipecah menjadi tugas paralel. Dalam pelatihan AI, terutama pembelajaran pembelajaran dan penguatan yang mendalam, perhitungan seperti multiplikasi matriks, konvolusi, dan perhitungan gradien sangat paralelisasi. Dengan menjalankan beberapa agen masing -masing berpotensi mewakili instance atau lingkungan di mana entitas AI mempelajari atau menjalankan tugas secara bersamaan pada GPU, pipa pelatihan dapat memanfaatkan unit pemrosesan paralel ini secara efektif. Pendekatan ini mengurangi waktu keseluruhan yang diperlukan untuk pelatihan dan inferensi dibandingkan dengan eksekusi berurutan.

Pemrosesan paralel dalam beban kerja AI

Manfaat pelatihan agen paralel pada GPU muncul dari konsep pemrosesan paralel, di mana banyak perhitungan atau pekerjaan dieksekusi secara bersamaan di beberapa inti GPU. Ini kontras dengan pendekatan serial atau utas tunggal di mana tugas berjalan satu demi satu. Manfaat utama meliputi:

- Pelatihan dan inferensi yang lebih cepat: Mendistribusikan perhitungan di berbagai core GPU memungkinkan pemrosesan data yang lebih cepat dan pembaruan model, secara signifikan mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk melatih model AI kompleks dan menjalankan inferensi.

- Penanganan data skala besar yang efisien: Beban kerja yang melibatkan kumpulan data besar dapat dipartisi menjadi batch yang lebih kecil, diproses secara bersamaan. Paralelisme ini memastikan bahwa model AI skala besar menangani data secara lebih efisien, mempercepat preprocessing data dan model pelatihan model.

- Skalabilitas: Penskalaan dukungan GPU untuk model kompleks baik dengan mendistribusikan data (paralelisme data) atau mendistribusikan bagian -bagian model (paralelisme model), memungkinkan pelatihan efektif jaringan saraf yang sangat besar dan dalam.

- Pengurangan bottleneck: Mengoperasikan beberapa agen secara paralel mencegah penundaan yang disebabkan oleh operasi berurutan, mengurangi waktu idle dan meningkatkan pemanfaatan sumber daya.

Paralelisme Data vs Model Paralelisme

Dalam konteks menjalankan beberapa agen, dua pendekatan utama digunakan untuk paralelisme:

- Paralelisme Data: Ini melibatkan pemisahan data pelatihan menjadi beberapa batch dan memproses setiap batch secara mandiri di berbagai utas atau core GPU. Setiap agen atau instance dilatih pada subset data secara bersamaan. Metode ini sangat menguntungkan untuk skenario di mana model cocok dalam satu memori GPU tetapi datasetnya besar. Pelatihan dipercepat karena setiap batch GPU diproses secara bersamaan, dan gradien dari berbagai batch dikumpulkan untuk memperbarui model.

- Model Parallelism: Dipekerjakan ketika model terlalu besar untuk masuk ke dalam memori GPU tunggal. Bagian yang berbeda dari jaringan saraf didistribusikan di beberapa GPU, dengan masing -masing agen memproses lapisan atau bagian model yang berbeda secara paralel. Overhead komunikasi antara GPU harus dikelola dengan hati -hati, tetapi pendekatan ini memungkinkan pelatihan model yang sangat besar yang seharusnya tidak layak pada satu GPU.

Multi-GPU dan Paralelisme Multi-Agen

Menjalankan beberapa agen secara paralel pada GPU dapat mengambil beberapa bentuk. Misalnya, dalam Penguatan Pembelajaran (RL), di mana agen belajar dari berinteraksi dengan lingkungan, GPU memungkinkan menjalankan ribuan lingkungan secara bersamaan. Simulasi simultan dan inferensi kebijakan ini sangat mempercepat pengumpulan data dan fase pembelajaran. Dengan menempatkan beberapa agen RL dalam simulator paralelisasi pada GPU, throughput keseluruhan meningkat secara dramatis, mengurangi hari atau minggu pelatihan waktu hingga jam.

Selain GPU tunggal, memanfaatkan sistem multi-GPU lebih lanjut meningkatkan kinerja. Teknik -teknik seperti NVIDIA NVLink memberikan throughput tinggi dan komunikasi latensi rendah antara GPU, mengoptimalkan transfer data ketika beberapa GPU berbagi beban kerja pelatihan beberapa agen atau model besar. Kerangka kerja pelatihan paralel data terdistribusi seperti Horovod atau Pytorch yang didistribusikan memfasilitasi ini dengan mengoordinasikan pembaruan gradien dan sinkronisasi di seluruh GPU.

Contoh aplikasi ###

- Agen Pembelajaran Penguatan: Simulator yang dipercepat GPU seperti Isaac Gym NVIDIA memungkinkan menjalankan ribuan agen RL secara bersamaan pada satu GPU, mengintegrasikan simulasi dan inferensi jaringan saraf langsung pada GPU. Ini menghilangkan transfer data yang mahal antara CPU dan GPU, mencapai speedup hingga 100 kali dibandingkan dengan pipa berbasis CPU. Akselerasi seperti itu sangat penting karena RL membutuhkan jutaan langkah lingkungan untuk pelatihan yang efektif.

-Agen perencanaan yang berorientasi pada tujuan: Paralelisasi GPU sedang dieksplorasi untuk menjalankan agen AI pengambilan keputusan yang kompleks, seperti yang terlibat dalam permainan AI atau robotika, di mana ribuan agen dapat menghitung tindakan yang mungkin berdasarkan pada negara-negara dunia secara paralel, meminimalkan latensi keputusan dan meningkatkan jumlah agen yang dapat dikelola secara efektif secara efektif.

-Simulasi lalu lintas skala besar: Arsitektur multi-GPU mensimulasikan sistem dinamis yang luas, seperti jaringan lalu lintas, dengan kesetiaan tinggi dan berkurangnya waktu komputasi dengan menjalankan banyak agen lalu lintas dan perhitungan lingkungan secara paralel.

Keterbatasan dan Pertimbangan

Sementara eksekusi paralel dari beberapa agen pada GPU dapat mempercepat pelatihan dan kesimpulan, ada batasan dan pertimbangan praktis:

- Pendapat Sumber Daya: Jika banyak pekerjaan atau agen berjalan bersamaan pada satu GPU, persaingan untuk inti GPU, bandwidth memori, dan sumber daya lainnya dapat mengarah pada pertengkaran, yang dapat menurunkan kinerja pekerjaan individu. Ini dapat berarti bahwa sementara throughput total meningkat, kinerja per-agen atau per-pekerjaan dapat melambat relatif untuk menjalankannya secara berurutan pada satu GPU. Degradasi seperti itu terjadi karena GPU harus melakukan sumber waktu di antara tugas-tugas paralel yang bersaing.

- Kendala Memori: Pelatihan atau simulasi masing -masing agen membutuhkan memori untuk parameter modelnya, perhitungan menengah, dan keadaan lingkungan. Menjalankan beberapa agen secara paralel meningkatkan permintaan memori, yang dapat melebihi kapasitas GPU jika tidak dikelola dengan benar. Teknik seperti pelatihan presisi campuran (menggunakan FP16, bukan FP32) membantu mengoptimalkan penggunaan memori dan memungkinkan pemasangan lebih banyak agen secara bersamaan pada GPU.

- Overhead komunikasi: Dalam model paralelisme dan pengaturan multi-GPU, latensi komunikasi dan bandwidth antara GPU dapat menjadi hambatan jika tidak dioptimalkan. Interkoneksi bandwidth tinggi seperti NVLink membantu mengurangi ini, tetapi implementasi perangkat lunak harus secara hati-hati menyeimbangkan perhitungan dan komunikasi untuk mempertahankan efisiensi.

- Karakteristik perangkat keras: Tidak semua GPU sama -sama mampu. GPU kelas atas (mis., Nvidia H100 atau A100) dengan ribuan core CUDA dan bandwidth memori yang besar lebih cocok untuk pelatihan agen paralel daripada GPU yang lebih tua atau lebih rendah seperti Tesla T4. Keuntungan kinerja sangat tergantung pada arsitektur GPU.

Kerangka dan alat perangkat lunak

Beberapa kerangka pembelajaran pembelajaran dan penguatan yang populer mendukung dukungan menjalankan beberapa agen secara paralel di GPU:

- Pytorch dan TensorFlow: Keduanya mendukung paralelisme dan paralelisme model. Mereka menyediakan API dan perpustakaan pelatihan terdistribusi untuk mengelola banyak beban kerja dan sinkronisasi GPU.

-RLLIB: Perpustakaan Pembelajaran Penguatan yang mendukung simulasi dan pelatihan lingkungan yang dipercepat GPU dengan dukungan multi-agen. Ini dapat mendistribusikan beban kerja di seluruh GPU atau kelompok GPU.

- Isaac Gym: Dikembangkan oleh NVIDIA untuk simulasi fisika kesetiaan tinggi dan melatih beberapa agen RL sepenuhnya pada GPU, secara drastis mengurangi waktu pelatihan.

-Horovod: Kerangka kerja pelatihan terdistribusi sumber terbuka yang dioptimalkan untuk GPU, memungkinkan penskalaan yang efisien di beberapa GPU dan node, berguna dalam skenario pelatihan multi-agen.

Aspek komparatif menjalankan beberapa agen di GPU

- Agen berjalan secara berurutan pada satu GPU memaksimalkan kinerja agen individu tetapi menghasilkan waktu pelatihan keseluruhan yang lebih tinggi.

- Menjalankan beberapa agen secara bersamaan pada satu GPU meningkatkan throughput dan efisiensi secara keseluruhan tetapi dapat memperkenalkan pertikaian yang mengarah pada kecepatan per-agen yang lebih lambat.

- Menggunakan beberapa GPU secara paralel dengan kerangka kerja yang mendukung paralelisme saldo pelatihan terdistribusi dan ketersediaan sumber daya, penskalaan pelatihan secara efisien dengan kinerja yang lebih baik.

- Teknik manajemen memori canggih, seperti presisi campuran, tumpang tindih memori, dan batching yang efisien, lebih lanjut meningkatkan kelayakan menjalankan banyak agen secara paralel tanpa memukul langit -langit sumber daya perangkat keras.

Arah dan tren di masa depan

Tren dalam pelatihan agen AI adalah menuju paralelisme yang lebih besar, memanfaatkan tidak hanya arsitektur GPU tetapi juga akselerator perangkat keras yang berspesialisasi untuk beban kerja AI. Perkembangan ini termasuk:

- Meningkatkan jumlah lingkungan atau agen simulasi paralel pada GPU tunggal untuk memaksimalkan pemanfaatan.

- Menggabungkan paralelisme GPU dengan akselerator CPU dan TPU untuk mengoptimalkan berbagai bagian jalur pipa pelatihan dan simulasi.

-Memanfaatkan sumber daya GPU cloud dengan paralelisme multi-node terdistribusi dapat menangani pengaturan pelatihan multi-agen yang luas di luar kemampuan GPU tunggal.

- Inovasi dalam kerangka perangkat lunak terus meningkatkan cara kerja beban kerja dan disinkronkan di seluruh perangkat untuk meminimalkan overhead dan memaksimalkan throughput.