Gali lygiagrečiai paleisti kelis agentus GPU, padidinti treniruočių greitį

1. GPU spartinimas kelių agentų RL:
- Paieškos rezultatuose minima, kad tokios sistemos kaip „WarpDrive“ gali panaudoti GPU pagreitį, kad būtų galima pasiekti daug greitesnį kelių agentų RL (MADRL) programų mokymą.
- WarpDrive gali paleisti ir treniruotis daugelyje RL aplinkų ir agentų lygiagrečiai su GPU, padidindamas MADRL treniruočių greitį dydžiais, palyginti su CPU pagrįstais metodais.

2. Paralelizmas ir mastelio keitimas:
- Paieškos rezultatai rodo, kad „WarpDrive“ pasiekia beveik tobulą lygiagretumą, o našumas didėja tiesiškai, kai didėja aplinkų skaičius, o agentų skaičius išlieka pastovus.
- Pavyzdžiui, atskiroje žymų aplinkoje, kurioje yra 2000 aplinkų ir 1000 agentų, „WarpDrive“ gali pasiekti iki 1,3 mln. RL mokymo iteracijų per sekundę viename GPU.

3. Palyginimas su procesoriumi pagrįstais metodais:
- Paieškos rezultatai rodo, kad „WarpDrive“ gali suteikti daugiau nei 50 kartų pagreitį, palyginti su „NumPy“ pagrindu veikiančiu procesoriaus įgyvendinimu, iki 1000 agentų žymų aplinkoje.
- Tai rodo reikšmingą našumo naudą, kai naudojamas GPU pagreitis atliekant kelių agentų RL užduotis, kurios paprastai yra daug skaičiavimo reikalaujančios.

4. CPU pagrįstų metodų apribojimai:
- Paieškos rezultatai rodo, kad CPU pagrįsti metodai dažnai kenčia nuo našumo kliūčių, tokių kaip prastas agentų ir aplinkos lygiagretumas ir neefektyvus duomenų perdavimas tarp procesoriaus ir GPU.
- Šiuos apribojimus galima įveikti paleidus visą MADRL konvejerį GPU, kaip rodo WarpDrive sistema.

Apibendrinant galima teigti, kad paieškos rezultatai rodo, kad kelių agentų paleidimas lygiagrečiai GPU gali žymiai padidinti mokymosi greitį, skirtą sustiprinti mokymosi programas, ypač kelių agentų aplinkoje. Tokios sistemos kaip „WarpDrive“ gali panaudoti GPU pagreitį, kad būtų galima pasiekti daug greitesnį mokymą, palyginti su procesoriu pagrįstais metodais.