Otsingutulemuste põhjal võib mitme agendi paralleelne käitamine GPU-s märkimisväärselt suurendada koolituskiirust tugevdava õppe (RL) rakenduste jaoks. Siin on põhipunktid:
1. GPU kiirendus mitme agendi RL jaoks:
- Otsingutulemustes mainitakse, et sellised raamistikud nagu WarpDrive võivad võimendada GPU kiirendust, et saavutada mitme agendiga RL (MADRL) rakenduste jaoks suurusjärgus kiirem koolitus.
- WarpDrive suudab GPU-l paralleelselt töötada ja treenida paljudes RL-i keskkondades ja agentides, parandades MADRL-i treeningkiirust CPU-põhiste lähenemisviisidega võrreldes suurusjärkude võrra.
2. Paralleelsus ja skaleeritavus:
- Otsingutulemused näitavad, et WarpDrive saavutab peaaegu täiusliku paralleelsuse, kusjuures jõudlus skaleerub lineaarselt keskkondade arvu suurenedes, hoides agentide arvu konstantsena.
- Näiteks 2000 keskkonna ja 1000 agendiga diskreetses sildikeskkonnas suudab WarpDrive ühe GPU-ga saavutada kuni 1,3 miljonit täielikku RL-i treeningiteratsiooni sekundis.
3. Võrdlus protsessoripõhiste lähenemisviisidega:
- Otsingutulemused näitavad, et WarpDrive võib anda kuni 1000 agendi jaoks sildikeskkonnas NumPy-põhise CPU-rakendusega võrreldes rohkem kui 50-kordset kiirust.
- See näitab GPU kiirenduse kasutamise märkimisväärset jõudluse eelist mitme agendiga RL-ülesannete jaoks, mis on tavaliselt arvutusmahukad.
4. CPU-põhiste lähenemisviiside piirangud:
- Otsingutulemused viitavad sellele, et protsessoripõhised lähenemisviisid kannatavad sageli jõudluse kitsaskohtade all, nagu agentide ja keskkondade halb paralleelsus ning ebatõhus andmeedastus protsessori ja GPU vahel.
- Neid piiranguid saab ületada, käivitades kogu MADRL-i konveieri GPU-s, nagu näitab WarpDrive'i raamistik.
Kokkuvõttes näitavad otsingutulemused, et mitme agendi paralleelne käitamine GPU-s võib märkimisväärselt suurendada õppimise tugevdamise rakenduste koolituskiirust, eriti mitme agentuuriga keskkondade kontekstis. Sellised raamistikud nagu WarpDrive suudavad GPU kiirendust võimendada, et saavutada protsessoripõhiste lähenemisviisidega võrreldes suurusjärgus kiirem treening.
Tsitaadid:[1] https://www.mathworks.com/help/reinforcement-learning/ug/train-agents-using-parallel-computing-and-gpu.html
[2] https://blog.salesforceairesearch.com/warpdrive-fast-rl-on-a-gpu/
[3] https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/issues/4129
[4] https://docs.determined.ai/0.12.4/how-to/distributed-training.html
[5] https://huggingface.co/docs/transformers/en/perf_train_gpu_many?select-gpu=Accelerate