Gali paleisti kelis agentus lygiagrečiai GPU padidinti treniruočių greitį

GPU yra tūkstančiai branduolių, optimizuotų vienu metu tvarkyti kelis siūlus, todėl jie yra idealūs darbo krūviams, kuriuos galima suskaidyti į lygiagrečias užduotis. AI mokymuose, ypač giluminiame mokymosi ir stiprinimo mokymosi metu, skaičiavimai, tokie kaip matricos dauginimasis, konvikacijos ir gradientų skaičiavimai, yra labai lygiagrečiai. Vykdydamas kelis agentus, potencialiai vaizduojančius egzempliorių ar aplinką, kurioje AI subjektas mokosi ar vykdo užduotis vienu metu GPU, treniruočių vamzdynas gali efektyviai panaudoti šiuos lygiagrečius apdorojimo vienetus. Šis požiūris sumažina bendrą laiką, reikalingą mokymui ir išvadoms, palyginti su nuosekliu vykdymu.

lygiagretus apdorojimas AI darbo krūviuose

Lygiagrečių agentų mokymo GPU pranašumai atsiranda dėl lygiagrečiojo apdorojimo koncepcijos, kai keli skaičiavimai ar darbai tuo pačiu metu vykdomi keliose GPU brandose. Tai kontrastuoja su nuoseklų ar vienos dalies metodu, kai užduotys veikia viena po kitos. Pagrindinės privalumai yra šie:

- Greitesnis mokymas ir išvados: Skaičiavimų paskirstymas keliose GPU šerdyse leidžia greičiau apdoroti duomenis ir atnaujinti modelius, žymiai sutrumpinti laiką, reikalingą mokyti sudėtingus AI modelius ir paleisti išvadas.

- Efektyvus didelio masto duomenų tvarkymas: darbo krūviai, apimantys masyvius duomenų rinkinius, gali būti padalijami į mažesnes partijas, apdorotos tuo pačiu metu. Šis paralelizmas užtikrina, kad didelio masto AI modeliai efektyviau tvarko duomenis, pagreitindami duomenų išankstinį apdorojimo ir modelio mokymo etapus.

- Mastelio keitimas: GPU palaiko sudėtingų modelių mastelio keitimą paskirstydami duomenis (duomenų paralelizmą) arba paskirstant modelio dalis (modelio paralelizmas), leidžiant efektyviai mokyti labai didelius ir gilius neuroninius tinklus.

- Sumažintos kliūtys: Kelių agentų eksploatavimas lygiagrečiai apsaugo nuo nuosekliųjų operacijų sukeltų vėlavimų, sumažina tuščiosios eigos laiką ir padidina išteklių panaudojimą.

Duomenų paralelizmas ir modelio paralelizmas

Vykdant kelis agentus, paralelizmui taikomi du pagrindiniai metodai:

- Duomenų paralelizmas: Tai apima mokymo duomenų padalijimą į kelias partijas ir kiekvienos partijos apdorojimą savarankiškai per skirtingas GPU gijas ar branduolius. Kiekvienas agentas ar egzempliorius mokomi vienu metu duomenų pogrupyje. Šis metodas yra ypač naudingas scenarijams, kai modelis telpa vienoje GPU atmintyje, tačiau duomenų rinkinys yra didelis. Treniruotės pagreitinama, nes kiekviena GPU partija yra apdorojama tuo pačiu metu, o skirtingų partijų gradientai yra sujungti, kad būtų atnaujintas modelis.

- Modelio paralelizmas: panaudotas, kai modelis yra per didelis, kad tilptų į vieno GPU atmintį. Skirtingos neuroninio tinklo dalys yra paskirstomos keliuose GPU, kiekvienas agentas apdoroja skirtingus modelio sluoksnius ar sekcijas lygiagrečiai. GPU ryšių pridėtinė dalis turi būti kruopščiai valdoma, tačiau šis požiūris leidžia mokyti labai didelius modelius, kurie priešingu atveju būtų neįmanomi viename GPU.

Multi-GPU ir daugialypis paralelizmas

Vykdyti kelis agentus lygiagrečiai GPU gali būti kelios formos. Pavyzdžiui, mokymosi sustiprinimo (RL), kai agentai mokosi bendraudami su aplinka, GPU leidžia kartu veikiant tūkstančius aplinkos. Šis tuo pat metu modeliavimas ir politikos išvados labai pagreitina duomenų rinkimo ir mokymosi etapus. Įdedant kelis RL agentus į lygiagretus Simuliatorius į GPU, bendras pralaidumas dramatiškai padidėja, sumažinant treniruočių dienas ar savaites iki valandų.

Be vieno GPU, „Multi-GPU“ sistemų panaudojimas dar labiau padidina našumą. Tokie metodai, kaip „NVIDIA“ NVLINK, suteikia didelį pralaidumo ir mažo delsos ryšį tarp GPU, optimizuodami duomenų perdavimą, kai keli GPU dalijasi kelių agentų ar didelių modelių mokymo krūviu. Paskirstytos duomenų lygiagrečios treniruočių sistemos, tokios kaip „Horovod“ ar „Pytorch“, palengvina tai koordinuodami gradiento atnaujinimus ir sinchronizaciją visame GPU.

Programos pavyzdžiai

- Stiprinimo mokymosi agentai: GPU pagreitinami treniruokliai, tokie kaip NVIDIA ISAAC sporto salė, leidžia vienu metu naudoti tūkstančius RL agentų viename GPU, integruojant modeliavimą ir neuroninio tinklo išvadą tiesiogiai GPU. Tai pašalina brangią duomenų perdavimą tarp CPU ir GPU, padidindamas greitį iki 100 kartų, palyginti su CPU pagrįstais vamzdynais. Toks pagreitis yra ypač svarbus, nes RL reikalauja milijonų aplinkos veiksmų veiksmingam mokymui.

-Į tikslą orientuoti planavimo agentai: GPU paralelizavimas tiriamas siekiant vykdyti sudėtingus sprendimus priimančius AI agentus, tokius kaip dalyvaujantys AI žaidimų ar robotikoje, kur tūkstančiai agentų gali apskaičiuoti galimus veiksmus, pagrįstus pasaulio būsenomis, lygiagrečiai, mažinant sprendimų vėlavimą ir padidindami atstovų skaičių, kurie gali būti veiksmingai valdomi vienu metu.

-Didelio masto srauto modeliavimas: „Multi-GPU“ architektūros imituoja plačias dinamines sistemas, tokias kaip eismo tinklai, su dideliu ištikimybe ir sumažintu skaičiavimo laiku, lygiagrečiai vykdant daugybę eismo agentų ir aplinkos skaičiavimų.

Apribojimai ir svarstymai

Nors lygiagretus kelių agentų vykdymas GPU gali paspartinti mokymą ir išvadą, yra praktinių apribojimų ir svarstymų:

- Šaltinių teiginys: Jei keli darbai ar agentai kartu vykdys vieną GPU, konkurencija dėl GPU branduolių, atminties pralaidumas ir kiti šaltiniai gali sukelti ginčą, dėl kurio gali pablogėti individualus darbo našumas. Tai gali reikšti, kad nors bendras pralaidumas padidėja, per agentas arba per zobas gali sulėtinti, palyginti su jais nuosekliai viename GPU. Toks degradacija atsiranda todėl, kad GPU turi būti naudojami laiko ir pjūvio ištekliams tarp konkuruojančių lygiagrečių užduočių.

- Atminties apribojimai: kiekvieno agento mokymui ar modeliavimui reikalingas atminties modelio parametrai, tarpiniai skaičiavimai ir aplinkos būsena. Vykdydami kelis agentus lygiagrečiai, padidėja atminties paklausa, o tai gali viršyti GPU talpą, jei ji nebus tinkamai valdoma. Technikos, tokios kaip mišrus tikslumo mokymas (vietoj FP32, naudojant FP16), padeda optimizuoti atminties naudojimą ir leisti vienu metu pritaikyti daugiau agentų GPU.

- Ryšio pridėtinės išlaidos: Esant modelio paralelizmui ir daugialypėms GPU sąrankoms, ryšio latentinis latentinis ir pralaidumas tarp GPU gali tapti kliūtimis, jei jie nebus optimizuoti. Aukštos juostos sujungimai, tokie kaip „NVLink“, padeda tai sušvelninti, tačiau programinės įrangos įgyvendinimas turi atidžiai subalansuoti skaičiavimą ir komunikaciją, kad būtų išlaikytas efektyvumas.

- Aparatūros charakteristikos: Ne visi GPU yra vienodai pajėgūs. Aukščiausios klasės GPU (pvz., NVIDIA H100 arba A100) su tūkstančiais CUDA branduolių ir didelio atminties pralaidumo yra geriau tinkami lygiagrečiam agento treniruotėms nei senesni ar žemesnio lygio GPU, pavyzdžiui, „Tesla T4“. Spektaklio padidėjimas labai priklauso nuo GPU architektūros.

programinės įrangos rėmai ir įrankiai

Keletas populiarių giluminio mokymosi ir sustiprinimo mokymosi sistemų palaiko kelių agentų valdymą lygiagrečiai GPU:

- Pytorch ir „Tensorflow“: palaiko ir duomenų paralelizmą, ir modelio paralelizmą. Jie teikia paskirstytus mokymo API ir bibliotekas, kad būtų galima valdyti kelis GPU darbo krūvius ir sinchronizaciją.

-„RLLIB“: sustiprinimo mokymosi biblioteka, palaikanti GPU pagreitintą aplinkos modeliavimą ir mokymą su daugiaagriniu parama. Tai gali paskirstyti darbo krūvius per GPU arba GPU klasterius.

- „Isaac“ sporto salė: NVIDIA sukūrė didelio tikslumo fizikos modeliavimui ir visapusiškai mokyti kelis RL agentus, susijusius su GPU, drastiškai sutrumpinant treniruočių laiką.

-„Horovod“: Optimizuotas GPU optimizuotas atvirojo kodo paskirstyto mokymo sistema, įgalinanti efektyvų kelis GPU ir mazgų mastelį, naudingą daugialypio mokymo scenarijuose.

Lyginamieji kelių agentų valdymo GPU aspektai

- Vykdydami agentus, nuosekliai vienu GPU, maksimaliai padidiname individualų agento veikimą, tačiau padidėja bendras mokymo laikas.

- Vykdant kelis agentus vienu metu viename GPU, padidėja bendras pralaidumas ir efektyvumas, tačiau gali sukelti ginčą, dėl kurio lėčiau padidėja agentų greitis.

- Naudokite kelis GPU lygiagrečiai su rėmais, kurie palaiko paskirstytų mokymo balansų agento paralelizmą ir išteklių prieinamumą, efektyviai padidindami mokymus ir geriau našumą.

- Išplėstiniai atminties valdymo metodai, tokie kaip mišrus tikslumas, atminties sutapimas ir efektyvus partijų kūrimas, dar labiau pagerina daugelio agentų paleidimo į lygiagretius galimybes, nepataikant į aparatūros išteklių lubas.

Ateities nurodymai ir tendencijos

PG agentų mokymo tendencija yra didesnė paralelizmo link, pasinaudojant ne tik GPU architektūromis, bet ir aparatūros greitintuvais, specializuotais AI darbo krūviams. Šie pokyčiai apima:

- padidinti lygiagrečių modeliuotų aplinkų ar agentų skaičių viename GPU, kad būtų maksimaliai panaudota.

- Derinant GPU paralelizmą su CPU ir TPU greitintuvais, siekiant optimizuoti skirtingas mokymo ir modeliavimo vamzdynų dalis.

-Debesų GPU išteklių panaudojimas su paskirstytu kelių mazgų paralelizmu gali sutvarkyti dideles daugialypių agentų mokymo sąrankas, viršijančias vieną GPU galimybes.

- Programinės įrangos sistemos naujovės ir toliau tobulina, kaip darbo krūviai yra padalijami ir sinchronizuojamos įvairiuose įrenginiuose, kad būtų sumažintos pridėtinės išlaidos ir maksimalus pralaidumas.