Dapat menjalankan beberapa agen secara paralel pada GPU meningkatkan kecepatan pelatihan

1. Akselerasi GPU untuk RL Multi-Agen:
- Hasil pencarian menyebutkan bahwa kerangka kerja seperti WarpDrive dapat memanfaatkan akselerasi GPU untuk mencapai pelatihan yang jauh lebih cepat untuk aplikasi multi-agen RL (MADRL).
- WarpDrive mampu menjalankan dan melatih di banyak lingkungan dan agen RL secara paralel pada GPU, meningkatkan kecepatan pelatihan MADRL berkali-kali lipat dibandingkan dengan pendekatan berbasis CPU.

2. Paralelisme dan Skalabilitas:
- Hasil pencarian menunjukkan bahwa WarpDrive mencapai paralelisme yang hampir sempurna, dengan kinerja yang meningkat secara linier seiring dengan bertambahnya jumlah lingkungan, sekaligus menjaga jumlah agen tetap konstan.
- Misalnya, dalam lingkungan Tag diskrit dengan 2000 lingkungan dan 1000 agen, WarpDrive dapat mencapai hingga 1,3 juta iterasi pelatihan RL end-to-end per detik pada satu GPU.

3. Perbandingan dengan Pendekatan berbasis CPU:
- Hasil pencarian menunjukkan bahwa WarpDrive dapat memberikan kecepatan lebih dari 50x dibandingkan implementasi CPU berbasis NumPy, hingga 1000 agen di lingkungan Tag.
- Hal ini menunjukkan manfaat kinerja yang signifikan dengan memanfaatkan akselerasi GPU untuk tugas RL multi-agen, yang biasanya memerlukan komputasi intensif.

4. Keterbatasan Pendekatan berbasis CPU:
- Hasil penelusuran menunjukkan bahwa pendekatan berbasis CPU sering kali mengalami hambatan kinerja, seperti paralelisasi yang buruk antar agen dan lingkungan, serta transfer data yang tidak efisien antara CPU dan GPU.
- Keterbatasan ini dapat diatasi dengan menjalankan seluruh pipeline MADRL pada GPU, seperti yang ditunjukkan oleh kerangka WarpDrive.

Singkatnya, hasil pencarian menunjukkan bahwa menjalankan beberapa agen secara paralel pada GPU dapat meningkatkan kecepatan pelatihan untuk aplikasi pembelajaran penguatan, terutama dalam konteks lingkungan multi-agen. Kerangka kerja seperti WarpDrive dapat memanfaatkan akselerasi GPU untuk mencapai pelatihan yang jauh lebih cepat dibandingkan dengan pendekatan berbasis CPU.