Vodenje več povzročiteljev vzporedno na GPU lahko znatno poveča hitrost treninga, zlasti pri nalogah, povezanih z umetno inteligenco, učenje okrepitve in simulacijami. Bistvo povečanja zmogljivosti je v inherentni arhitekturi GPU, ki je zasnovana za vzporedno obdelavo, kar omogoča hkratno izvedbo številnih izračunov. To se bistveno razlikuje od CPU-jev, ki se odlikujejo pri zaporedni obdelavi, vendar lahko postane ozka grla za obsežne, zelo vzporedne delovne obremenitve, značilne za AI treninge.
GPU vsebujejo na tisoče jeder, optimiziranih za ravnanje z več niti hkrati, zaradi česar so idealni za delovne obremenitve, ki jih je mogoče razčleniti na vzporedne naloge. Pri treningu AI, zlasti poglobljenega učenja in okrepitve, so izračuni, kot so množenje matrik, znižanje in izračuni gradientov, zelo vzporedni. Z izvajanjem več agentov, ki potencialno predstavljajo primerek ali okolje, kjer se AI subjekt uči ali izvaja naloge hkrati na GPU, lahko vadbeni cevovod učinkovito izkoristi te vzporedne procesne enote. Ta pristop zmanjšuje skupni čas, potreben za trening in sklepanje v primerjavi z zaporednim izvajanjem.
Vzporedna obdelava v delovnih obremenitvah AI
Prednosti vzporednega usposabljanja agentov na GPU izhajajo iz koncepta vzporedne obdelave, kjer se več izračunov ali delovnih mest izvajajo hkrati v več jedrih GPU -ja. To je v nasprotju s serijskim ali enotinskim pristopom, kjer se naloge izvajajo drug za drugim. Primarne koristi vključujejo:
- Hitrejše usposabljanje in sklepanje: Distribucija izračunov v več jedrih GPU omogoča hitrejšo obdelavo podatkov in posodobitve modelov, kar znatno zmanjša čas, potreben za vadbe kompleksne modele AI in sklepanje.
- Učinkovito obsežno ravnanje s podatki: delovne obremenitve, ki vključujejo ogromne nabore podatkov, je mogoče razdeliti na manjše serije, obdelane hkrati. Ta paralelizem zagotavlja, da obsežni modeli AI učinkoviteje ravnajo s podatki, kar pospeši tako predhodno obdelavo podatkov kot modelno fazo usposabljanja.
- razširljivost: Podporno skaliranje GPU za kompleksne modele bodisi z distribucijo podatkov (paralelizem podatkov) ali distribucijo delov modela (paralelizem modela), kar omogoča učinkovito usposabljanje zelo velikih in globokih nevronskih mrež.
- Zmanjšana ozka ozka grla: UPORABLJANJE VEČ AGENTS Vzporedno preprečuje zamude, ki jih povzročajo zaporedne operacije, zmanjšajo čas prostega časa in povečujejo porabo virov.
Paralelizem podatkov v primerjavi z modelom paralelizma
V okviru vodenja več dejavnikov sta za paralelizma uporabljena dva glavna pristopa:
- Paralelizem podatkov: To vključuje delitev podatkov o treningu na več serij in obdelavo vsake serije neodvisno v različnih nith GPU ali jeder. Vsak agent ali primerek se usposablja na podskupini podatkov hkrati. Ta metoda je še posebej ugodna za scenarije, ko se model prilega pomnilniku enega samega GPU -ja, vendar je nabor podatkov velik. Usposabljanje se pospeši, ko se vsaka serija GPU obdela sočasno, gradienti iz različnih serij pa se združijo za posodobitev modela.
- Paralelizem modela: Uporablja se, kadar je model prevelik, da bi se lahko prilegal spominu enega samega GPU -ja. Različni deli nevronske mreže so razporejeni po več GPU -jih, pri čemer vsak agent vzporedno obdela različne plasti ali odseke modela. Komunikacijske stroške med GPU je treba skrbno upravljati, vendar ta pristop omogoča usposabljanje zelo velikih modelov, ki bi bili sicer neizvedljivi na enem samem GPU -ju.
Paralelizem Multi-GPU in Multi-Agent
Vodenje več povzročiteljev vzporedno na GPU -ju lahko ima več obrazcev. Na primer, pri učenje okrepitve (RL), kjer se agenti učijo iz interakcije z okoljem, GPU -jem omogočajo, da tečejo na tisoče okolij hkrati. Ta hkratna simulacija in sklep o politiki močno pospešuje faze zbiranja in učenja podatkov. Z namestitvijo več RL povzročiteljev v vzporedne simulatorje na GPU se splošno pretok močno poveča, kar zmanjšuje dneve ali tedne treninga na ure.
Poleg enega samega GPU-ja uporaba sistemov z več GPU še poveča zmogljivost. Tehnike, kot je NVIDIA NVLINK, zagotavljajo visoko prepustnost in nizko latentno komunikacijo med GPU -jem, optimizacijo prenosa podatkov, ko več GPU -jev delijo delovno obremenitev vadbenih več agentov ali velikih modelov. Razdeljeni podatki vzporedni okviri usposabljanja, kot sta Horovod ali Pytorch Distributed, to olajšajo tako, da usklajujejo posodobitve gradienta in sinhronizacijo po GPU -jih.
Primeri prijave
- Okrepitvena učna sredstva: simulatorji, pospešeni z GPU, kot je NVIDIA-jeva telovadnica ISAAC, omogočajo, da na en GPU izvajajo na tisoče RL agentov, ki vključujejo simulacijo in sklepanje o nevronskem omrežju neposredno na GPU. To odpravlja drag prenos podatkov med CPU in GPU, kar dosega hitrost do 100-krat v primerjavi s cevovodi, ki temeljijo na CPU-ju. Takšen pospešek je še posebej pomemben, saj RL potrebuje milijone okoljskih korakov za učinkovito usposabljanje.
-Ciljno usmerjena načrtovalna sredstva: Raziskuje se paralelizacijo GPU za vodenje zapletenih agentov AI, kot so tisti, ki sodelujejo v igri AI ali robotiki, kjer lahko na tisoče agentov izračuna možna dejanja, ki temeljijo na svetovnih državah vzporedno, kar zmanjšuje zamude odločitve in poveča število povzročiteljev, ki jih je mogoče učinkovito upravljati.
-Obsežna simulacija prometa: Več-GPU arhitekture simulirajo obsežne dinamične sisteme, kot so prometna omrežja, z visoko zvestobo in skrajšanimi časi računanja z izvajanjem številnih prometnih agentov in okoljskih izračunov vzporedno.
Omejitve in premisleki
Medtem ko lahko vzporedna izvedba več povzročiteljev na GPU pospeši usposabljanje in sklepanje, obstajajo praktične omejitve in premisleke:
- Trditev z viri: Če več delovnih mest ali agentov hkrati teče na enem samem GPU -ju, lahko konkurenca za jedra GPU -ja, pasovna širina spomina in drugi viri vodijo do prepirov, kar lahko poslabša posamezno delovno uspešnost. To lahko pomeni, da se lahko med povečanjem skupnega pretoka, uspešnost Per-agenta ali na delovnem mestu, upočasni glede na to, da jih zaporedno izvaja na enem samem GPU-ju. Takšna degradacija se pojavi, ker mora GPU med konkurenčnimi vzporednimi nalogami časovno reže.
- Omejitve pomnilnika: Usposabljanje ali simulacija vsakega agenta zahteva pomnilnik za svoje parametre modela, vmesne izračune in okolje. Če zaženete več povzročiteljev vzporedno, povečuje povpraševanje pomnilnika, kar lahko preseže zmogljivost GPU -ja, če se ne upravlja pravilno. Tehnike, kot je mešana natančna trening (z uporabo FP16 namesto FP32) pomagajo optimizirati uporabo pomnilnika in omogočajo, da se na GPU prilegajo več agentov.
- Komunikacija nad glavo: V modelnem paralelizmu in nastavitvah z več GPU lahko komunikacijska zamuda in pasovna širina med GPU-jem postaneta ozka grla, če ne optimizirana. Medsebojno povezovanje z visoko pasovno širino, kot je NVLink, pomagajo ublažiti to, vendar mora izvajanje programske opreme skrbno uravnotežiti računanje in komunikacijo, da se ohrani učinkovitost.
- Karakteristike strojne opreme: Niso vsi GPU -ji enako sposobni. GPU-ji višjega cenovnega razreda (npr. Nvidia H100 ali A100) z na tisoče jeder CUDA in veliko pasovno širino spomina so bolj primerni za vzporedni trening agentov kot starejši ali nižji GPU, kot je Tesla T4. Dobički uspešnosti so zelo odvisni od arhitekture GPU.
Programski okviri in orodja
Več priljubljenih okvirov učenja globokega učenja in okrepitve podpira izvajanje več agentov vzporedno na GPU-jih:
- Pytorch in Tensorflow: oba podpirata paralelizem podatkov in model paralelizem. Ponujajo porazdeljene API -je in knjižnice za upravljanje več delovnih obremenitev GPU in sinhronizacije.
-RLLIB: Knjižnica za okrepitev, ki podpira simulacijo in usposabljanje okolja, pospešenega z GPU, s podporo z več agenti. Lahko distribuira delovne obremenitve v grozdih GPU ali GPU.
- ISAAC GYM: NVIDIA razvila za simulacije fizike z visoko zvestobo in v celoti usposabljanje več RL sredstev na GPU-jih, kar drastično skrajša čas treninga.
-Horovod: Open-kodni distribuiran okvir za usposabljanje, optimiziran za GPU-je, kar omogoča učinkovito skaliranje v več GPU in vozliščih, ki so uporabne v scenarijih za več agentov.
Primerjalni vidiki izvajanja več agentov na GPU
- Tekaški agenti zaporedno na enem GPU -ju maksimirajo uspešnost posameznih agentov, vendar ima za posledico višji skupni čas treninga.
- Potekanje več agentov hkrati na enem samem GPU-ju poveča celoten pretok in učinkovitost, vendar lahko uvede prepir, kar vodi do počasnejše hitrosti na agencijo.
- Uporaba več GPU -jev vzporedno z okviri, ki podpirajo porazdeljene usposabljanje, paralelizem agenta in razpoložljivost virov, učinkovito zmanjšanje treninga z boljšo uspešnostjo.
- Napredne tehnike upravljanja pomnilnika, kot so mešana natančnost, prekrivanje pomnilnika in učinkovito serijo, še izboljšajo izvedljivost zažene številne povzročitelje vzporedno, ne da bi dosegli strope strojne vire.
Prihodnja navodila in trendi
Trend usposabljanja agentov AI je v smeri večjega paralelizma, ki uporablja ne samo arhitekture GPU -ja, ampak tudi strojne pospeševalnike, specializirani za delovne obremenitve AI. Ti dogodki vključujejo:
- Povečanje števila vzporednih simuliranih okolij ali agentov na enem samem GPU -ju za povečanje uporabe.
- Združevanje paralelizma GPU s CPU in TPU pospeševalci za optimizacijo različnih delov cevovodov za usposabljanje in simulacije.
-Uporaba virov GPU v oblaku z porazdeljenim paralelizmom z več vozlišči lahko prenese obsežne nastavitve treningov z več agenti, ki presegajo zmogljivost enega samega GPU-ja.
- Inovacije v programskih okvirih še naprej izboljšujejo, kako se delovne obremenitve razdelijo in sinhronizirajo po napravah, da se zmanjšajo režijski stroški in povečajo pretok.
Za zaključek lahko vodenje več povzročiteljev vzporedno na GPU -ju znatno poveča hitrost treninga z uporabo vzporednih zmogljivosti GPU -ja. Ta pristop je še posebej vpliven na učenje okrepitve in obsežne simulacije AI, kjer se hkrati pojavljajo številni neodvisni ali pol neodvisni izračuni. Vendar so učinkoviti dobički odvisni od sistemske arhitekture, upravljanja pomnilnika, režijskih komunikacij in posebne delovne obremenitve. Pravilne izbire oblikovanja v strojni in programski opremi so bistvene za maksimiranje prednosti vzporednega več agencijskega usposabljanja na GPU.