Có thể chạy nhiều đại lý song song trên GPU tăng cường tốc độ đào tạo

GPU chứa hàng ngàn lõi được tối ưu hóa để xử lý nhiều luồng cùng một lúc, khiến chúng trở nên lý tưởng cho khối lượng công việc có thể được chia thành các tác vụ song song. Trong đào tạo AI, đặc biệt là học tập sâu và học c. Bằng cách chạy nhiều tác nhân có khả năng đại diện cho một thể hiện hoặc môi trường trong đó một thực thể AI học hoặc thực hiện đồng thời các nhiệm vụ trên GPU, đường ống đào tạo có thể tận dụng các đơn vị xử lý song song này một cách hiệu quả. Cách tiếp cận này làm giảm thời gian chung cần thiết để đào tạo và suy luận so với thực hiện tuần tự.

Xử lý song song trong khối lượng công việc AI

Những lợi ích của đào tạo đại lý song song trên GPU phát sinh từ khái niệm xử lý song song, trong đó nhiều tính toán hoặc công việc được thực hiện đồng thời trên một số lõi của GPU. Điều này tương phản với một cách tiếp cận nối tiếp hoặc duy nhất trong đó các nhiệm vụ chạy hết lần này đến lần khác. Những lợi ích chính bao gồm:

- Đào tạo và suy luận nhanh hơn: Phân phối các tính toán trên nhiều lõi GPU cho phép xử lý dữ liệu nhanh hơn và cập nhật mô hình, cắt giảm đáng kể thời gian cần thiết để đào tạo các mô hình AI phức tạp và suy luận chạy.

- Xử lý dữ liệu quy mô lớn hiệu quả: Khối lượng công việc liên quan đến các bộ dữ liệu lớn có thể được phân chia thành các lô nhỏ hơn, được xử lý đồng thời. Sự song song này đảm bảo rằng các mô hình AI quy mô lớn xử lý dữ liệu hiệu quả hơn, tăng tốc cả hai giai đoạn đào tạo mô hình và tiền xử lý dữ liệu.

- Khả năng mở rộng: GPU hỗ trợ mở rộng cho các mô hình phức tạp bằng cách phân phối dữ liệu (song song dữ liệu) hoặc phân phối các phần của mô hình (song song mô hình), cho phép đào tạo hiệu quả các mạng thần kinh rất lớn và sâu.

- Giảm tắc nghẽn: vận hành nhiều tác nhân song song ngăn ngừa sự chậm trễ gây ra bởi các hoạt động tuần tự, giảm thời gian nhàn rỗi và tăng cường sử dụng tài nguyên.

Dữ liệu song song so với song song mô hình

Trong bối cảnh chạy nhiều tác nhân, hai cách tiếp cận chính được sử dụng cho sự song song:

- Song song dữ liệu: Điều này liên quan đến việc chia dữ liệu đào tạo thành nhiều lô và xử lý từng lô một cách độc lập trên các luồng hoặc lõi GPU khác nhau. Mỗi tác nhân hoặc trường hợp được đào tạo trên một tập hợp dữ liệu đồng thời. Phương pháp này đặc biệt thuận lợi cho các kịch bản trong đó mô hình phù hợp trong một bộ nhớ của một GPU nhưng bộ dữ liệu lớn. Đào tạo được tăng tốc khi mỗi lô GPU được xử lý đồng thời và độ dốc từ các lô khác nhau được tổng hợp để cập nhật mô hình.

- Song song mô hình: Được sử dụng khi mô hình quá lớn để phù hợp với bộ nhớ của một GPU duy nhất. Các phần khác nhau của mạng lưới thần kinh được phân phối trên nhiều GPU, với mỗi tác nhân xử lý các lớp hoặc phần khác nhau của mô hình song song. Chi phí giao tiếp giữa GPU phải được quản lý cẩn thận, nhưng cách tiếp cận này cho phép đào tạo các mô hình rất lớn mà nếu không có khả năng không khả thi trên một GPU duy nhất.

Multi-GPU và đa tác nhân song song

Chạy nhiều tác nhân song song trên GPU có thể có nhiều biểu mẫu. Ví dụ, trong học tập củng cố (RL), trong đó các tác nhân học hỏi từ việc tương tác với môi trường, GPU cho phép chạy hàng ngàn môi trường đồng thời. Mô phỏng đồng thời và suy luận chính sách đồng thời này tăng tốc đáng kể các giai đoạn thu thập và học tập dữ liệu. Bằng cách đặt nhiều tác nhân RL trong các bộ mô phỏng song song trên GPU, thông lượng tổng thể tăng đáng kể, giảm ngày hoặc vài tuần thời gian đào tạo xuống còn giờ.

Bên cạnh một GPU duy nhất, tận dụng các hệ thống đa GPU tăng cường hơn nữa hiệu suất. Các kỹ thuật như NVLink của NVIDIA cung cấp thông lượng cao và giao tiếp độ trễ thấp giữa GPU, tối ưu hóa việc truyền dữ liệu khi nhiều GPU chia sẻ khối lượng công việc của nhiều đại lý hoặc các mô hình lớn. Các khung đào tạo song song dữ liệu phân tán như phân phối Horovod hoặc Pytorch tạo điều kiện cho điều này bằng cách phối hợp cập nhật gradient và đồng bộ hóa trên GPU.

Ví dụ ứng dụng

- Các tác nhân học tập củng cố: Các mô phỏng gia tăng GPU như phòng tập thể dục ISAAC của NVIDIA cho phép chạy hàng ngàn tác nhân RL cùng một GPU, tích hợp mô phỏng và suy luận mạng lưới thần kinh trực tiếp trên GPU. Điều này loại bỏ truyền dữ liệu tốn kém giữa CPU và GPU, đạt được tốc độ tăng tốc lên tới 100 lần so với các đường ống dựa trên CPU. Gia tốc như vậy đặc biệt quan trọng vì RL yêu cầu hàng triệu bước môi trường để đào tạo hiệu quả.

-Các tác nhân lập kế hoạch định hướng mục tiêu: GPU song song đang được khám phá để chạy các tác nhân AI ra quyết định phức tạp, chẳng hạn như những người liên quan đến trò chơi AI hoặc robot, trong đó hàng ngàn tác nhân có thể tính toán các hành động có thể dựa trên các trạng thái thế giới song song, giảm thiểu độ trễ quyết định và mở rộng số lượng tác nhân có thể quản lý một cách hiệu quả.

-Mô phỏng lưu lượng quy mô lớn: Kiến trúc đa GPU mô phỏng các hệ thống động rộng, chẳng hạn như mạng lưu lượng truy cập, với độ trung thực cao và giảm thời gian tính toán bằng cách chạy nhiều tác nhân giao thông và tính toán môi trường song song.

Những hạn chế và cân nhắc

Mặc dù việc thực hiện song song nhiều tác nhân trên GPU có thể tăng tốc đào tạo và suy luận, có những giới hạn và cân nhắc thực tế:

- Sự tranh chấp tài nguyên: Nếu nhiều công việc hoặc đại lý chạy đồng thời trên một GPU duy nhất, cạnh tranh cho các lõi GPU, băng thông bộ nhớ và các tài nguyên khác có thể dẫn đến sự tranh chấp, có thể làm giảm hiệu suất công việc cá nhân. Điều này có thể có nghĩa là trong khi tổng thông lượng tăng lên, hiệu suất của per-Agent hoặc per-job có thể chậm lại so với việc chạy chúng một cách tuần tự trên một GPU duy nhất. Sự xuống cấp như vậy xảy ra bởi vì GPU phải có nguồn lực lát thời gian giữa các nhiệm vụ song song cạnh tranh.

- Các ràng buộc bộ nhớ: Việc đào tạo hoặc mô phỏng của mỗi đại lý yêu cầu bộ nhớ cho các tham số mô hình, tính toán trung gian và trạng thái môi trường. Chạy nhiều tác nhân song song làm tăng nhu cầu bộ nhớ, có thể vượt quá khả năng của GPU nếu không được quản lý đúng cách. Các kỹ thuật như đào tạo độ chính xác hỗn hợp (sử dụng FP16 thay vì FP32) giúp tối ưu hóa việc sử dụng bộ nhớ và cho phép phù hợp với nhiều tác nhân hơn trên GPU.

- Chi phí giao tiếp: Trong sự song song mô hình và thiết lập đa GPU, độ trễ giao tiếp và băng thông giữa GPU có thể trở thành tắc nghẽn nếu không được tối ưu hóa. Các kết nối băng thông cao như NVLink giúp giảm thiểu điều này, nhưng việc triển khai phần mềm phải cân bằng cẩn thận tính toán và giao tiếp để duy trì hiệu quả.

- Đặc điểm phần cứng: Không phải tất cả GPU đều có khả năng như nhau. GPU cao cấp (ví dụ: NVIDIA H100 hoặc A100) với hàng ngàn lõi CUDA và băng thông bộ nhớ lớn phù hợp hơn với đào tạo tác nhân song song so với GPU cũ hoặc cấp cao như Tesla T4. Tăng hiệu suất phụ thuộc rất nhiều vào kiến ​​trúc GPU.

Khung và công cụ phần mềm

Một số khung học tập sâu và gia cố phổ biến hỗ trợ chạy song song nhiều tác nhân trên GPUS:

- Pytorch và Tensorflow: Cả hai đều hỗ trợ song song dữ liệu và song song mô hình. Họ cung cấp các API và thư viện đào tạo phân tán để quản lý nhiều khối lượng công việc GPU và đồng bộ hóa.

-RLLIB: Một thư viện học tập củng cố hỗ trợ mô phỏng và đào tạo môi trường tăng tốc GPU với hỗ trợ đa tác nhân. Nó có thể phân phối khối lượng công việc trên các cụm GPU hoặc GPU.

- Phòng tập thể dục Isaac: Được phát triển bởi NVIDIA cho các mô phỏng vật lý có độ chính xác cao và đào tạo nhiều tác nhân RL hoàn toàn về GPU, giảm đáng kể thời gian đào tạo.

-Horovod: Khung đào tạo phân phối nguồn mở được tối ưu hóa cho GPU, cho phép mở rộng quy mô hiệu quả trên nhiều GPU và các nút, hữu ích trong các kịch bản đào tạo đa tác nhân.

Các khía cạnh so sánh của việc chạy nhiều tác nhân trên GPU

- Chạy các tác nhân tuần tự trên một GPU duy nhất tối đa hóa hiệu suất đại lý riêng lẻ nhưng dẫn đến thời gian đào tạo tổng thể cao hơn.

- Chạy nhiều tác nhân đồng thời trên một GPU duy nhất làm tăng thông lượng và hiệu quả tổng thể nhưng có thể giới thiệu sự tranh chấp dẫn đến tốc độ của một tác nhân chậm hơn.

- Sử dụng nhiều GPU song song với các khung hỗ trợ đào tạo phân tán cân bằng sự song song của tác nhân và tính khả dụng tài nguyên, mở rộng đào tạo hiệu quả với hiệu suất tốt hơn.

- Các kỹ thuật quản lý bộ nhớ nâng cao, chẳng hạn như độ chính xác hỗn hợp, chồng chéo bộ nhớ và hàng loạt hiệu quả, cải thiện hơn nữa tính khả thi của việc chạy nhiều tác nhân song song mà không cần nhấn trần tài nguyên phần cứng.

Các hướng và xu hướng trong tương lai

Xu hướng trong đào tạo đại lý AI là hướng tới sự song song lớn hơn, tận dụng không chỉ các kiến ​​trúc GPU mà còn cả các máy gia tốc phần cứng chuyên về khối lượng công việc của AI. Những phát triển này bao gồm:

- Tăng số lượng môi trường hoặc tác nhân mô phỏng song song trên một GPU duy nhất để tối đa hóa việc sử dụng.

- Kết hợp song song GPU với máy gia tốc CPU và TPU để tối ưu hóa các phần khác nhau của đường ống đào tạo và mô phỏng.

-Tận dụng các tài nguyên GPU đám mây với song song đa nút phân tán có thể xử lý các thiết lập đào tạo đa tác nhân vượt xa ngoài khả năng của một GPU.

- Đổi mới trong các khung phần mềm tiếp tục cải thiện cách khối lượng công việc được phân vùng và đồng bộ hóa trên các thiết bị để giảm thiểu chi phí và tối đa hóa thông lượng.