Spustenie viacerých agentov paralelne na GPU môže významne zvýšiť rýchlosť tréningu, najmä pri úlohách týkajúcich sa umelej inteligencie, posilňovacieho učenia a simulácií. Crux výkonu zosilňovača spočíva v inherentnej architektúre GPU, ktorá je navrhnutá na paralelné spracovanie, čo umožňuje súčasné vykonávanie mnohých výpočtov. Toto sa zásadne líši od CPU, ktoré vynikajú v sekvenčnom spracovaní, ale môže sa stať prekážkou pre rozsiahle, vysoko paralelné pracovné zaťaženie typické pri tréningu AI.
GPU obsahujú tisíce jadier optimalizovaných na manipuláciu s viacerými vláknami naraz, vďaka čomu sú ideálne pre pracovné zaťaženie, ktoré je možné rozdeliť na paralelné úlohy. V tréningu AI, najmä hlbokého učenia a posilňovacieho učenia, sú výpočty, ako sú násobenie matrice, zvlnenia a výpočty gradientu, veľmi paralelizovateľné. Spustením viacerých agentov, z ktorých každý potenciálne predstavuje inštanciu alebo prostredie, v ktorom sa entita AI učí alebo vykonáva úlohy súčasne na GPU, môže tréningový potrubie efektívne využiť tieto paralelné spracovateľské jednotky. Tento prístup znižuje celkový čas potrebný na školenie a inferenciu v porovnaní so sekvenčným vykonaním.
paralelné spracovanie v pracovnej záťaži AI
Výhody výcviku paralelných agentov na GPU vyplývajú z koncepcie paralelného spracovania, kde sa vykonáva viac výpočtov alebo pracovných miest súčasne vo viacerých jadrách GPU. To je v kontraste so sériovým alebo jednoznačným prístupom, kde úlohy prebiehajú jeden po druhom. Primárne výhody zahŕňajú:
- Rýchlejšie školenie a inferencia: Distribúcia výpočtov vo viacerých jadrách GPU umožňuje rýchlejšie spracovanie údajov a aktualizácie modelu, čo výrazne znižuje čas potrebný na výcvik komplexných modelov AI a spustenie inferencie.
- Účinné rozsiahle zaobchádzanie s údajmi: Pracovné zaťaženie zahŕňajúce rozsiahle súbory údajov je možné rozdeliť na menšie dávky, spracované súčasne. Tento paralelizmus zaisťuje, že rozsiahle modely AI zaobchádza efektívnejšie údaje, čím zrýchľujú predbežné spracovanie údajov a fázy výcviku modelu.
- Škálovateľnosť: GPUS podporuje škálovanie pre komplexné modely buď distribúciou údajov (paralelizmus údajov) alebo distribúciou častí modelu (paralelizmus modelu), čo umožňuje efektívne školenie veľmi veľkých a hlbokých neurónových sietí.
- Znížené prekážky: Prevádzka viacerých agentov paralelne zabraňuje oneskorenia spôsobeným postupnými operáciami, skrátením nečinných časov a zlepšením využívania zdrojov.
Dáta paralelizmus verzus paralelizmus modelu
V kontexte prevádzkovania viacerých agentov sa na paralelizmus používajú dva hlavné prístupy:
- Paralelizmus údajov: Zahŕňa to rozdelenie výcvikových údajov do viacerých šarží a spracovanie každej dávky nezávisle v rôznych vláknach alebo jadrách GPU. Každý agent alebo inštancia je trénovaná na podmnožine údajov súčasne. Táto metóda je obzvlášť výhodná pre scenáre, v ktorých model zapadá do jednej pamäte GPU, ale súbor údajov je veľký. Tréning sa zrýchľuje, pretože každá dávka GPU sa spracováva súčasne a gradienty z rôznych šarží sa agregujú na aktualizáciu modelu.
- Paralelizmus modelu: Používa sa, keď je model príliš veľký na to, aby sa zmestil do pamäte jedného GPU. Rôzne časti neurónovej siete sa distribuujú na viacerých GPU, pričom každý agent je paralelne spracovávať rôzne vrstvy alebo časti modelu. Komunikácia medzi GPU sa musí starostlivo spravovať, ale tento prístup umožňuje školenie veľmi veľkých modelov, ktoré by inak boli nerealizovateľné na jednom GPU.
Multi-GPU a viac-agent paralelizmus
Spustenie viacerých agentov paralelne na GPU môže mať niekoľko foriem. Napríklad v posilňovacom vzdelávaní (RL), kde sa agenti učia z interakcie s prostredím, GPU umožňujú súbežné prevádzkovanie tisícov prostredí. Táto simultánna simulácia a inferencia o politike výrazne urýchľuje zber údajov a fázy učenia. By placing multiple RL agents in parallelized simulators on the GPU, overall throughput increases dramatically, reducing days or weeks of training time down to hours.
Okrem jediného GPU, využívanie viacerých systémov GPU ďalej zvyšuje výkon. Techniky, ako je NVLink NVIDIA, poskytujú vysokú priepustnú a nízku latenciu medzi GPU, optimalizáciou prenosu údajov, keď viac GPU zdieľa pracovné zaťaženie viacerých agentov alebo veľkých modelov. Distributed data parallel training frameworks such as Horovod or PyTorch Distributed facilitate this by coordinating gradient updates and synchronization across GPUs.
Príklady aplikácií
- Zosilňovacie vzdelávacie činidlá: Simulátory akcelerované GPU, ako je Isaac telocvičňa NVIDIA, umožňujú súčasne spustiť tisíce agentov RL na jednom GPU, pričom integrujú simuláciu a inferenciu neurónovej siete priamo na GPU. To eliminuje nákladný prenos údajov medzi CPU a GPU, čo dosahuje zrýchlenie až 100-krát v porovnaní s plynovodmi na báze CPU. Takéto zrýchlenie je obzvlášť dôležité, pretože RL vyžaduje milióny krokov životného prostredia na efektívne školenie.
-Plánovacie agenti orientované na ciele: skúma sa paralelizácia GPU, aby prevádzkovali komplexné agenti AI rozhodovania, ako sú tých, ktorí sa podieľajú na hre AI alebo robotiku, kde tisíce agentov môžu vypočítať možné kroky založené na svetových štátoch paralelne, minimalizovať latenciu rozhodovania a rozšírenie počtu agentov, ktoré môžu byť efektívne zvládnuté súčasne.
-Simulácia rozsiahlej dopravy: Multi-GPU architektúry simulujú rozsiahle dynamické systémy, ako sú dopravné siete, s vysokou vernosťou a skrátením výpočtových časov spustením mnohých dopravných agentov a výpočtov environmentálnych zariadení paralelne.
Obmedzenia a úvahy
Zatiaľ čo paralelné vykonávanie viacerých agentov na GPU môže urýchliť školenie a záver, existujú praktické limity a úvahy:
- Tvrdenie zdrojov: Ak viacero pracovných miest alebo agentov prevádzkuje súbežne na jednom GPU, súťaž o jadrá GPU, šírka pásma pamäte a ďalšie zdroje môžu viesť k sporu, ktoré môžu degradovať individuálny výkon zamestnania. To môže znamenať, že zatiaľ čo sa celková priepustnosť zvyšuje, výkon na agent alebo na pracovnú pozíciu by sa mohol spomaliť v porovnaní s ich postupným spustením na jednom GPU. K takémuto degradácii dochádza, pretože GPU musí medzi konkurenčnými paralelnými úlohami časové skrinky.
- Obmedzenia pamäte: Tréning alebo simulácia každého agenta vyžaduje pamäť pre svoje parametre modelu, stredne pokročilé výpočty a stav prostredia. Spustenie viacerých agentov paralelne zvyšuje dopyt po pamäti, čo môže prekročiť kapacitu GPU, ak nie je správne spravovaná. Techniky, ako je zmiešaný tréning presnosti (s použitím FP16 namiesto FP32), pomáhajú optimalizovať využitie pamäte a umožňujú montáž viac látok súčasne na GPU.
- Réšenie komunikácie: V modeli paralelizmus a nastavenie viacerých GPU sa môžu byť latencia komunikácie a šírka pásma medzi GPU stať sa problémami, ak nie sú optimalizované. Prepojenia s vysokou šírkou šírky, ako je NVLink, pomáhajú to zmierniť, ale implementácia softvéru musí starostlivo vyvážiť výpočet a komunikáciu, aby sa udržala efektívnosť.
- Hardvérové charakteristiky: Nie všetky GPU sú rovnako schopné. High-end GPU (napr. NVIDIA H100 alebo A100) s tisíckami jadier CUDA a veľkou šírkou pásma pamäte sú vhodnejšie pre paralelný tréning agentov ako staršie alebo dolné GPU, ako je Tesla T4. Zvyšky výkonu veľmi závisia od architektúry GPU.
Softvérové rámce a nástroje
Niekoľko populárnych výučbových rámcov s hlbokým učením a posilňovaním podporuje spustenie viacerých agentov paralelne na GPU:
- Pytorch a TensorFlow: podporujú paralelizmus údajov a paralelizmus modelu. Poskytujú distribuované školiace rozhrania a knižnice na správu viacerých pracovných zaťažení a synchronizácie GPU.
-RLLIB: Posilňovacia knižnica vzdelávania, ktorá podporuje simuláciu a školenie prostredia akcelerovaného GPU s podporou viacerých agentov. Môže distribuovať pracovné zaťaženie v klastroch GPU alebo GPU.
- Isaac Gym: Vyvinutá spoločnosťou NVIDIA pre simulácie fyziky s vysokou vernosťou a výcvik viacerých agentov RL na GPU, čím sa drasticky skracuje čas tréningu.
-Horovod: Open-source Distribuovaný tréningový rámec optimalizovaný pre GPU, čo umožňuje efektívne škálovanie vo viacerých GPU a uzloch, ktoré sú užitočné v scenároch viacerých agentov.
Porovnávacie aspekty prevádzkovania viacerých agentov na GPU
- Bežné agenty postupne na jednom GPU maximalizujú výkonnosť jednotlivých agentov, ale vedie k vyššej celkovej dobe tréningu.
- Spustenie viacerých látok súčasne na jednom GPU zvyšuje celkovú priepustnosť a účinnosť, ale môže zaviesť spory, ktoré vedie k pomalšej rýchlosti za agenta.
- Používanie viacerých GPU paralelne s rámcami, ktoré podporujú distribuované školiace vyváženie paralelizmu agenta a dostupnosti zdrojov, efektívne škálovanie tréningu s lepším výkonom.
- Pokročilé techniky správy pamäte, ako napríklad zmiešaná presnosť, prekrývanie pamäte a efektívne dávkovanie, ďalej zlepšujú uskutočniteľnosť spustenia mnohých agentov paralelne bez toho, aby zasiahli stropy hardvérových zdrojov.
Budúce smery a trendy
Trend v tréningu agentov AI je smerom k väčšiemu paralelizmu, využívajúcim nielen architektúry GPU, ale aj hardvérové urýchľovače špecializované na pracovné zaťaženie AI. Medzi tieto vývojy patrí:
- Zvýšenie počtu paralelných simulovaných prostredí alebo látok na jednom GPU na maximalizáciu využitia.
- Kombinácia paralelizmu GPU s urýchľovačmi CPU a TPU na optimalizáciu rôznych častí tréningových a simulačných potrubí.
-Využívanie zdrojov Cloud GPU s distribuovaným paralelizmom s viacerými uzlami dokáže zvládnuť rozsiahle nastavenia viacerých agentov nad rámec schopnosti GPU.
- Inovácie v softvérových rámcoch naďalej zlepšujú spôsob, akým sú pracovné zaťaženie rozdelené a synchronizované naprieč zariadeniami, aby sa minimalizovala režijné náklady a maximalizovala priepustnosť.
Záverom možno povedať, že prevádzkovanie viacerých látok paralelne na GPU môže podstatne zvýšiť rýchlosť tréningu pomocou schopností paralelného spracovania GPU. Tento prístup je obzvlášť vplyvný pri posilňovacích učeniach a simuláciách AI vo veľkom rozsahu, kde sa súčasne vyskytujú početné nezávislé alebo polo nezávislé výpočty. Účinné zisky však závisia od architektúry systému, správy pamäte, režijných nákladov na komunikáciu a konkrétneho pracovného zaťaženia. Správne výbery hardvéru a softvéru sú nevyhnutné na maximalizáciu výhod paralelného tréningu viacerých agentov na GPU.