Vairāku aģentu palaišana paralēli GPU var ievērojami uzlabot apmācības ātrumu, jo īpaši uzdevumos, kas saistīti ar mākslīgo intelektu, pastiprināšanas mācīšanos un simulācijām. Veiktspējas palielināšanas būtība ir GPU raksturīgā arhitektūra, kas ir paredzēta paralēlai apstrādei, ļaujot vienlaicīgi izpildīt daudzus aprēķinus. Tas būtiski atšķiras no CPU, kas izceļas ar secīgu apstrādi, bet var kļūt par sašaurinājumu liela mēroga, ļoti paralēlu darba slodzi, kas raksturīga AI apmācībai.
GPU satur tūkstošiem serdeņu, kas optimizēti vairāku pavedienu apstrādei vienlaikus, padarot tos ideālus darba slodzēm, kuras var sadalīt paralēlos uzdevumos. AI apmācībā, īpaši dziļā mācīšanās un pastiprināšanas apguvē, aprēķini, piemēram, matricas reizinājumi, konvolūcijas un gradienta aprēķini, ir ļoti paralēli. Palaižot vairākus aģentus, katrs potenciāli attēlo gadījumu vai vidi, kurā AI entītija vienlaikus apgūst vai izpilda uzdevumus, apmācības cauruļvads var efektīvi izmantot šīs paralēlās apstrādes vienības. Šī pieeja samazina kopējo laiku apmācībai un secinājumiem, salīdzinot ar secīgu izpildi.
paralēla apstrāde AI darba slodzēs
Paralēlo aģentu apmācības ieguvumi GPU rodas no paralēlās apstrādes koncepcijas, kur vairākos GPU kodolos vienlaikus tiek veikti vairāki aprēķini vai darbi. Tas ir pretrunā ar seriālu vai viena vītņa pieeju, kurā uzdevumi darbojas viens pēc otra. Galvenie ieguvumi ir:
- Ātrāka apmācība un secinājumi: aprēķinu izplatīšana vairākos GPU kodolos ļauj ātrāk apstrādāt datu apstrādi un modeļa atjauninājumus, ievērojami samazinot laiku, kas nepieciešams kompleksu AI modeļu apmācībai un secinājumiem.
- Efektīva liela mēroga datu apstrāde: Darba slodzes, kas saistītas ar masīvām datu kopām, var sadalīt mazākās partijās, apstrādāt vienlaikus. Šis paralēlisms nodrošina, ka liela mēroga AI modeļi efektīvāk apstrādā datus, paātrinot gan datu priekšapstrādes, gan modeļa apmācības posmus.
- Mērogojamība: GPU atbalsta sarežģītu modeļu mērogošanu, sadalot datus (datus paralēlisms) vai izplatot modeļa daļas (modeļa paralēlisms), ļaujot efektīvi apmācīt ļoti lielus un dziļus neironu tīklus.
- Samazinātas sašaurināšanās: vairāku aģentu darbība paralēli novērš kavēšanos, ko izraisa secīgas operācijas, samazinot dīkstāves laiku un uzlabojot resursus.
Dati paralēlisms pret modeli paralēlismu
Vairāku aģentu vadīšanas kontekstā paralēlismam tiek izmantotas divas galvenās pieejas:
- Datu paralēlisms: tas ietver apmācības datu sadalīšanu vairākās partijās un katras partijas apstrādi patstāvīgi dažādos GPU pavedienos vai serdeņos. Katrs aģents vai instance ir apmācīta uz datu apakškopas vienlaicīgi. Šī metode ir īpaši izdevīga scenārijiem, kad modelis der viena GPU atmiņā, bet datu kopa ir liela. Apmācība tiek paātrināta, jo katra GPU partija tiek apstrādāta vienlaikus, un, lai atjauninātu modeli, tiek apkopoti dažādu partiju slīpumi.
- Modelis paralēlisms: izmantots, kad modelis ir pārāk liels, lai ietilptu viena GPU atmiņā. Dažādas neironu tīkla daļas tiek sadalītas vairākos GPU, katrs aģents paralēli apstrādā dažādus modeļa slāņus vai sadaļas. Komunikācija virs GPU ir rūpīgi jāpārvalda, taču šī pieeja ļauj apmācīt ļoti lielus modeļus, kas citādi būtu neiespējami vienā GPU.
Multi-GPU un vairāku aģentu paralēlisms
Vairāku aģentu palaišana paralēli GPU var būt vairākas formas. Piemēram, pastiprināšanas mācībās (RL), kur aģenti mācās no mijiedarbības ar vidi, GPU vienlaikus ļauj vadīt tūkstošiem vides. Šis vienlaicīgais simulācijas un politikas secinājums ievērojami paātrina datu vākšanu un mācīšanās posmus. Ievietojot vairākus RL aģentus paralēlos simulatoros uz GPU, kopumā caurlaidspēja dramatiski palielinās, samazinot apmācības dienas vai nedēļas līdz stundām.
Papildus vienam GPU vairāku GPU sistēmu piesaistīšana vēl vairāk uzlabo veiktspēju. Tādas metodes kā NVIDIA NVLINK nodrošina augstu caurlaidspēju un zemu latentuma komunikāciju starp GPU, optimizējot datu pārsūtīšanu, ja vairākiem GPU ir kopīga daudzu aģentu vai lielo modeļu apmācības slodze. Izplatīti datu paralēli apmācības ietvari, piemēram, Horovod vai Pytorch Distributed, to atvieglo, koordinējot gradienta atjauninājumus un sinhronizāciju visā GPU.
lietojumprogrammu piemēri
- Armatūras mācību līdzekļi: GPU paātrināti simulatori, piemēram, NVIDIA Isaac sporta zāle, ļauj vienlaikus vienlaikus vadīt tūkstošiem RL aģentu, integrējot simulāciju un neironu tīkla secinājumus tieši uz GPU. Tas novērš dārgu datu pārsūtīšanu starp CPU un GPU, sasniedzot ātruma līmeni līdz 100 reizēm, salīdzinot ar CPU balstītiem cauruļvadiem. Šāds paātrinājums ir īpaši svarīgs, jo RL efektīvai apmācībai ir nepieciešami miljoniem vides soļu.
-Tiek izpētīta uz mērķi orientēti plānošanas aģenti: Tiek izpētīta GPU paralēlība, lai vadītu sarežģītus lēmumu pieņemšanas AI aģentus, piemēram, tos, kas iesaistīti spēlē vai robotikā, kur tūkstošiem aģentu varētu aprēķināt iespējamās darbības, pamatojoties uz pasaules stāvokļiem paralēli, samazinot lēmumu latentumu un palielinot to aģentu skaitu, kurus var efektīvi pārvaldīt vienlaicīgi.
-Liela mēroga trafika simulācija: Multi-GPU arhitektūras imitē plašas dinamiskas sistēmas, piemēram, satiksmes tīklus, ar augstu precizitāti un samazinātu aprēķina laiku, paralēli veicot daudzus satiksmes līdzekļus un vides aprēķinus.
Ierobežojumi un apsvērumi
Kaut arī paralēla vairāku aģentu izpildīšana uz GPU var paātrināt apmācību un secinājumus, pastāv praktiskas robežas un apsvērumi:
- Resursu apgalvojums: ja vairāki darbi vai aģenti vienlaikus darbojas vienā GPU, konkurss par GPU kodoliem, atmiņas joslas platums un citi resursi var izraisīt strīdus, kas var pasliktināt individuālu darba rezultātu. Tas var nozīmēt, ka, lai arī kopējā caurlaidspēja palielinās, veiktspēja par vienu līdzekli vai uz vienu no darba varētu palēnināties attiecībā pret to, lai tās secīgi palaistu vienā GPU. Šāda degradācija notiek tāpēc, ka GPU ir jāveic laika šķēles resursi konkurējošos paralēlos uzdevumos.
- Atmiņas ierobežojumi: katra aģenta apmācībai vai simulācijai ir nepieciešama atmiņa par modeļa parametriem, starpposma aprēķiniem un vides stāvokli. Vairāku aģentu palaišana paralēli palielina atmiņas pieprasījumu, kas var pārsniegt GPU ietilpību, ja tas netiek pareizi pārvaldīts. Tādas metodes kā jaukta precizitātes apmācība (FP16 izmantošana FP32 vietā) palīdz optimizēt atmiņas izmantošanu un ļauj vienlaikus pielāgot vairāk aģentu.
- Komunikācijas pieskaitāmās izmaksas: modeļa paralēlismā un vairāku GPU iestatījumos sakaru latentums un joslas platums starp GPU var kļūt par sašaurinājumiem, ja tas nav optimizēts. Augsta joslas platuma savienojumi, piemēram, NVLink, palīdz to mazināt, bet programmatūras ieviešanai ir rūpīgi jāsabalansē aprēķināšana un komunikācija, lai saglabātu efektivitāti.
- Aparatūras raksturlielumi: ne visi GPU ir vienādi spējīgi. Augstas klases GPU (piemēram, NVIDIA H100 vai A100) ar tūkstošiem CUDA kodolu un lielu atmiņas joslas platumu ir labāk piemērots paralēlu aģentu apmācībai nekā vecāks vai zemākas klases GPU, piemēram, Tesla T4. Veiktspējas ieguvums ir ļoti atkarīgs no GPU arhitektūras.
programmatūras ietvari un rīki
Vairāki populāri dziļas mācīšanās un pastiprināšanas mācību ietvari atbalsta vairāku aģentu palaišanu paralēli GPU:
- Pytorch un TensorFlow: gan atbalsta datus paralēlismu, gan modeļa paralēlismu. Tie nodrošina izplatītas apmācības API un bibliotēkas, lai pārvaldītu vairākas GPU darba slodzes un sinhronizāciju.
-RLLIB: pastiprināšanas mācību bibliotēka, kas atbalsta GPU paātrinātu vides simulāciju un apmācību ar vairāku aģentu atbalstu. Tas var izplatīt darba slodzi GPU vai GPU kopās.
- Īzaka sporta zāle: NVIDIA izstrādāja augstas nozīmes fizikas simulācijām un vairāku RL aģentu apmācībai pilnībā uz GPU, krasi samazinot apmācības laiku.
-Horovods: atvērtā koda izplatīts apmācības ietvars, kas optimizēts GPU, nodrošinot efektīvu mērogošanu vairākos GPU un mezglos, kas ir noderīgi vairāku aģentu apmācības scenārijos.
Vairāku aģentu palaišanas salīdzinošie aspekti GPU
- Aģentu palaišana pēc kārtas vienā GPU palielina individuālā aģenta veiktspēju, bet rezultāts ir lielāks kopējais apmācības laiks.
- Vairāku aģentu palaišana vienlaikus ar vienu GPU palielinās kopumā caurlaidspējai un efektivitātei, bet var ieviest strīdus, kas izraisa lēnāku ātrumu par aģentu.
- Vairāku GPU izmantošana paralēli ietvariem, kas atbalsta izplatīto apmācību līdzsvaro aģentu paralēlismu un resursu pieejamību, efektīvi palielinot apmācību ar labāku sniegumu.
- Uzlabotas atmiņas pārvaldības metodes, piemēram, jaukta precizitāte, atmiņas pārklāšanās un efektīva partija, vēl vairāk uzlabo daudzu aģentu vadīšanas iespējamību paralēli, nesasitot aparatūras resursu griestus.
Nākotnes virzieni un tendences
AI aģenta apmācības tendence ir vērsta uz lielāku paralēlismu, piesaistot ne tikai GPU arhitektūras, bet arī aparatūras paātrinātājus, kas specializējas AI darba slodzēm. Šīs norises ietver:
- Lai palielinātu izmantošanu, palielinot paralēlas simulētās vides vai aģentu skaitu vienā GPU.
- GPU paralēlisma apvienošana ar CPU un TPU paātrinātājiem, lai optimizētu dažādas apmācības un simulācijas cauruļvadu daļas.
-Mākoņu GPU resursu piesaistīšana ar izplatītu daudzmezglu paralēlismu var rīkoties ar plašām daudzu aģentu apmācības iestatījumiem, kas pārsniedz vienas GPU iespējas.
- Inovācijas programmatūras ietvaros turpina uzlabot to, kā darba slodze tiek sadalīta un sinhronizēta visās ierīcēs, lai samazinātu pieskaitāmās izmaksas un palielinātu caurlaidspēju.
Noslēgumā jāsaka, ka vairāku aģentu palaišana paralēli GPU var ievērojami uzlabot apmācības ātrumu, izmantojot GPU paralēlās apstrādes iespējas. Šī pieeja ir īpaši ietekmīga pastiprināšanas mācībās un liela mēroga AI simulācijās, kur vienlaikus notiek daudz neatkarīgu vai daļēji neatkarīgu aprēķinu. Tomēr efektīvi ieguvumi ir atkarīgi no sistēmas arhitektūras, atmiņas pārvaldības, komunikācijas pieskaitāmām izmaksām un īpašo darba slodzi. Paralēlu daudzu aģentu apmācības paralēlo daudzu aģentu apmācības paralēlu apmācību paralēli GPU ieguvumiem ir būtiska, lai maksimāli palielinātu GPU.