Можна паралельно керувати кількома агентами на швидкість навчання GPU

Графічні процесори містять тисячі ядер, оптимізованих для обробки декількох ниток одразу, що робить їх ідеальними для навантажень, які можуть бути розбиті на паралельні завдання. У навчанні AI, особливо глибокого навчання та підкріплення, обчислення, такі як матричні мультиплікації, згортання та градієнтні розрахунки, є дуже паралелізованими. Запускаючи декілька агентів, кожен з яких потенційно представляє екземпляр або середовище, коли суб'єкт AI вивчає або виконує завдання одночасно на GPU, навчальний трубопровід може ефективно використовувати ці паралельні обробки. Цей підхід скорочує загальний час, необхідний для навчання та висновку, порівняно з послідовним виконанням.

Паралельна обробка в навантаженні AI

Переваги паралельного навчання агентів з графічних процесорів випливають із концепції паралельної обробки, де декілька обчислень або завдань виконуються одночасно в декількох ядрах GPU. Це контрастує з серійним або однопотоковим підходом, де завдання виконують один за одним. Основні переваги включають:

- Більш швидке навчання та висновок: розподіл обчислень через декілька ядер GPU дозволяє швидше обробляти дані та оновлювати модель, значно скорочуючи час, необхідний для навчання комплексних моделей AI та запуску умовиводу.

- Ефективна масштабна обробка даних: робочі навантаження, що включають масивні набори даних, можуть бути розділені на менші партії, оброблені одночасно. Цей паралелізм гарантує, що масштабні моделі AI обробляють дані більш ефективно, прискорюючи як попередню обробку даних, так і модельні етапи навчання.

- Масштабованість: масштабування підтримки GPU для складних моделей або шляхом розподілу даних (паралелізм даних), або розподілу частин моделі (модель паралелізму), що забезпечує ефективну підготовку дуже великих та глибоких нейронних мереж.

- Зменшені вузькі місця: паралельно керувати кількома агентами запобігає затримці, спричинених послідовними операціями, скороченням часу в режимі очікування та посиленням використання ресурсів.

Дані Паралелізм проти паралелізму моделі

У контексті запуску декількох агентів для паралелізму застосовуються два основні підходи:

- Паралелізм даних: Це передбачає розділення навчальних даних на кілька партіїв та обробку кожної партії незалежно від різних потоків або ядер GPU. Кожен агент або екземпляр проходять навчання в підмножиці даних одночасно. Цей метод особливо вигідний для сценаріїв, коли модель вписується в пам'ять одного GPU, але набір даних великий. Тренування прискорюється, оскільки кожна партія GPU обробляється одночасно, а градієнти різних партіїв агрегуються для оновлення моделі.

- Модель Паралелізм: використовується, коли модель занадто велика, щоб вписатись у пам'ять одного GPU. Різні частини нейронної мережі розподіляються по декількох графічних процесорах, при цьому кожен агент паралельно обробляє різні шари або ділянки моделі. Порядні голови між графічними процесорами необхідно керувати ретельно, але таким підходом дозволяє тренувати дуже великі моделі, які в іншому випадку були б нездійсненні на одному графічному процесорі.

паралелізм мульти-GPU та багатоагент

Паралельно проведення декількох агентів на GPU може приймати кілька форм. Наприклад, у навчанні підкріплення (RL), де агенти навчаються з взаємодії з середовищем, GPU дозволяє одночасно запускати тисячі середовищ. Цей одночасний висновок про моделювання та політику значно прискорює етапи збору даних та навчання. Розміщуючи декілька агентів RL паралелізованими тренажерами на GPU, загальна пропускна здатність різко збільшується, скорочуючи дні або тижні тренувань до годин.

Окрім одного GPU, використання багато-GPU систем ще більше підвищує продуктивність. Такі методи, як NVLINK NVIDIA, забезпечують зв'язок з високою пропускною здатністю та низькою затримкою між графічними процесорами, оптимізуючи передачу даних, коли декілька графічних процесорів поділяють навантаження на навчання декількох агентів або великих моделей. Паралельні навчальні рамки розподілених даних, такі як Horovod або Pytorch, розподілені полегшують це шляхом координації оновлень градієнта та синхронізації в межах графічних процесорів.

Приклади програми

- Агенти з підкріпленням: прискорених GPU-прискорених тренажерів, таких як тренажерний зал ISAAC NVIDIA, дозволяють одночасно запускати тисячі агентів RL на одному GPU, інтегруючи моделювання та висновки нейронної мережі безпосередньо на GPU. Це виключає дорогу передачу даних між процесором та GPU, досягаючи прискорення до 100 разів порівняно з трубопроводами на основі процесора. Таке прискорення особливо важливе, оскільки RL вимагає мільйонів етапів навколишнього середовища для ефективного навчання.

-Орієнтовані на цілі Агенти: Паралелізація GPU досліджується для управління складними агентами AI, що приймають рішення, таких як ті, що беруть участь у ігровій АІ або робототехніці, де тисячі агентів можуть обчислити можливі дії, засновані на світових державах паралельно, мінімізуючи затримку рішень та масштабувати кількість агентів, які можна ефективно керувати одночасно.

-Масштабне моделювання трафіку: архітектури мульти-GPU імітують широкі динамічні системи, такі як мережі трафіку, з високою вірністю та скороченими часом обчислення, працюючи багато агентів дорожнього руху та паралельно.

Обмеження та міркування

Хоча паралельне виконання декількох агентів на GPU може прискорити навчання та висновок, існують практичні межі та міркування:

- Суперечка про ресурси: Якщо кілька завдань або агентів одночасно працюють на одному графічному процесорі, конкуренція за ядра GPU, пропускна здатність пам'яті та інші ресурси можуть призвести до суперечки, що може погіршити індивідуальну роботу. Це може означати, що, хоча загальна пропускна здатність збільшується, продуктивність за Agent або Per-Job може уповільнитись відносно їх виконання послідовно на одному GPU. Така деградація відбувається через те, що GPU повинен провести часові ресурси серед конкуруючих паралельних завдань.

- Обмеження пам'яті: Навчання або моделювання кожного агента вимагає пам'яті для його параметрів моделі, проміжних обчислень та стану середовища. Запуск декількох агентів паралельно збільшує попит на пам'ять, що може перевищувати потужність GPU, якщо не керуватися належним чином. Такі методи, як змішана точна підготовка (використання FP16 замість FP32) допомагають оптимізувати використання пам'яті та дозволити одночасно встановити більше агентів на GPU.

- Накладні комунікації: У моделі паралелізм та налаштування мульти-GPU затримка зв'язку та пропускна здатність між графічними процесорами можуть стати вузькими місцями, якщо не оптимізуватися. Взаємозв'язки високої пропускної здатності, такі як NVLink, допомагають пом'якшити це, але реалізація програмного забезпечення повинна ретельно збалансувати обчислення та комунікацію для підтримки ефективності.

- Характеристики обладнання: Не всі графічні процесори однаково здатні. Графічні процесори високого класу (наприклад, NVIDIA H100 або A100) з тисячами ядер Cuda та великою пропускною здатністю пам'яті краще підходять для паралельних тренувань агента, ніж старші або нижчі GPU, як Tesla T4. Нагода продуктивності сильно залежить від архітектури GPU.

Програмні рамки та інструменти

Кілька популярних рамок навчання з глибоким навчанням та підкріпленням підтримують багато агентів паралельно на GPU:

- Pytorch та Tensorflow: Обидва підтримують паралелізм, і паралелізм моделі. Вони забезпечують розподілені навчальні API та бібліотеки для управління декількома робочими навантаженнями та синхронізацією GPU.

-RLLIB: бібліотека з підкріплення, яка підтримує моделювання та навчання навколишнього середовища, прискорену GPU, за допомогою багатоагентної підтримки. Він може розповсюджувати навантаження через кластери GPU або GPU.

- Ісаак тренажерний зал: Розроблений NVIDIA для моделювання фізики високої точки зору та навчання декількох агентів RL повністю на GPU, різко скорочуючи час тренувань.

-HOROVOD: НАВЧАЛЬНА РЕКТУРАЛЬНА РАМУВАННЯ НАПРАВЛЕННЯ ОПЛАМІЗАЦІЙНОГО ДЛЯ ГПУ, що дозволяє ефективне масштабування в декількох графічних процесах та вузлах, корисно в багатоагентних навчальних сценаріях.

Порівняльні аспекти запуску декількох агентів на GPU

- Запущені агенти послідовно на одному графічному процесорі максимізують продуктивність індивідуального агента, але призводять до більш високого загального часу навчання.

- Запуск декількох агентів одночасно на одному GPU збільшує загальну пропускну здатність та ефективність, але може ввести суперечку, що призводить до повільнішої швидкості на агента.

- Використання декількох графічних процесорів паралельно з рамками, які підтримують розподілену навчальну збірну паралелізм та доступність ресурсів, ефективно масштабуючи навчання з кращими показниками.

- Розширені методи управління пам'яттю, такі як змішана точність, перекриття пам'яті та ефективна партія, ще більше покращують доцільність запуску багатьох агентів паралельно, не потрапляючи на стелі апаратних ресурсів.

майбутні вказівки та тенденції

Тенденція в навчанні агентів AI полягає в більшому паралелізм, використовуючи не тільки архітектури GPU, але й апаратні прискорювачі, спеціалізовані для навантажень AI. Ці розробки включають:

- Збільшення кількості паралельних модельованих середовищ або агентів на одному GPU для максимального використання.

- Поєднання паралелізму GPU з прискорювачами процесора та ТПУ для оптимізації різних частин трубопроводів тренувань та моделювання.

-Використання хмарних ресурсів GPU з розподіленим паралелізмом багато вузлів може обробляти широкі багатоагентні навчальні налаштування, що перевищують можливість одного GPU.

- Інновації в рамках програмного забезпечення продовжують вдосконалювати те, як робочі навантаження розділені та синхронізовані на різних пристроях, щоб мінімізувати накладні витрати та максимально пропускатися.