Kas GPU -ga paralleelselt saab mitu agenti hallata treeningkiirusel

GPU -d sisaldavad tuhandeid südamikke, mis on optimeeritud mitme lõime korraga käsitsemiseks, muutes need ideaalseks töökoormuseks, mida saab paralleelseteks ülesanneteks jagada. AI koolituses, eriti sügava õppimise ja tugevdamise õppimisel, on sellised arvutused nagu maatriksi korrutamine, konvetsioonid ja gradiendi arvutused väga paralleelsed. Käivitades mitu agenti - igaüks esindavad eksemplari või keskkonda, kus AI -üksus õpib või täidab samaaegselt GPU -l, saab treeningtorustik neid paralleelseid töötlemisüksusi tõhusalt kasutada. See lähenemisviis vähendab kogu koolituse ja järelduste jaoks vajalikku aega võrreldes järjestikuse täitmisega.

AI töökoormustes paralleelne töötlemine

GPU -de paralleelse agendi väljaõppe eelised tulenevad paralleelse töötlemise kontseptsioonist, kus mitu arvutit või töökohta viiakse samaaegselt läbi GPU mitme südamik. See on vastuolus jada- või ühe keermega lähenemisviisiga, kus ülesanded jooksevad üksteise järel. Peamised eelised hõlmavad järgmist:

- Kiiremad koolitused ja järeldused: arvutuste jaotamine mitme GPU südamiku vahel võimaldab kiiremat andmetöötlust ja mudeli värskendusi, vähendades märkimisväärselt aega, mis on vajalik keerukate AI -mudelite koolitamiseks ja järelduste tööks.

- Tõhus suuremahuline andmete käitlemine: massiivseid andmekogumeid hõlmavaid töökoormusi saab jaotada väiksemateks partiideks, töödelda samaaegselt. See paralleelsus tagab, et suuremahulised AI-mudelid käsitlevad andmeid tõhusamalt, kiirendades nii andmete eeltöötluse kui ka mudeli treeningfaase.

- Mastaapsus: keerukate mudelite GPU -de toetamise skaleerimine kas levitades andmeid (andmete paralleelsust) või mudeli osi jaotades (mudeli paralleelsus), võimaldades väga suurte ja sügavate närvivõrkude tõhusat koolitust.

- Vähendatud kitsaskohad: mitu agenti paralleelselt takistab viivitusi, mis on põhjustatud järjestikustest toimingutest, vähendades jõudeolekuaega ja suurendades ressursside kasutamist.

Andmete paralleelsus vs mudeli paralleelsus

Mitme agendi juhtimise kontekstis kasutatakse paralleelsuse jaoks kahte peamist lähenemisviisi:

- Andmete paralleelsus: see hõlmab koolitusandmete jaotamist mitmeks partii ja iga partii töötlemist iseseisvalt erinevates GPU -niitide või tuumade vahel. Iga agent või eksemplar on koolitatud andmete alamhulgal samaaegselt. See meetod on eriti kasulik stsenaariumide jaoks, kus mudel sobib ühe GPU mällu, kuid andmestik on suur. Treening kiireneb, kuna iga GPU partii töödeldakse samaaegselt ja mudeli värskendamiseks koondatakse erinevate partiide gradiendid.

- Mudeli paralleelsus: kasutati siis, kui mudel on liiga suur, et mahutada ühe GPU mällu. Neuraalvõrgu erinevad osad levitatakse mitme GPU -s, kusjuures iga agent töötleb paralleelselt erinevaid kihte või mudeli lõiku. GPU -de vahelist üleühendust tuleb hoolikalt hallata, kuid see lähenemisviis võimaldab koolitada väga suuri mudeleid, mis muidu oleksid ühe GPU jaoks võimatu.

Multi-GPU ja mitme agendi paralleelsus

Mitme agendi käitamine paralleelselt GPU -l võib olla mitu vormi. Näiteks tugevdusõppes (RL), kus agendid õpivad keskkondadega suhtlemisest, võimaldavad GPU -d samaaegselt tuhandeid keskkondi. See samaaegne simulatsioon ja poliitika järeldused kiirendavad oluliselt andmete kogumist ja õppimise etappe. Pannes GPU -le paralleelsetele simulaatoritele mitu RL -agenti, suureneb üldine läbilaskevõime dramaatiliselt, vähendades treeningupäevi päevi või nädalaid tundideni.

Lisaks ühele GPU-le suurendab mitme GPU süsteemide võimendamine jõudlust veelgi. Sellised tehnikad nagu Nvidia NVLink pakuvad GPU -de vahel suurt läbilaskevõimet ja madala latentsusajaga suhtlemist, optimeerides andmeedastust, kui mitu GPU -d jagavad mitme agendi või suurte mudelite treeningkoormust. Hajutatud andmete paralleelsed treeningraamistikud nagu Horovod või Pytorch jaotatud hõlbustavad seda, koordineerides gradiendiuuendusi ja sünkroniseerimist kogu GPU -s.

rakenduse näited

- Armatuurõppeagendid: GPU-kiirendatud simulaatorid, näiteks Nvidia Isaaci jõusaal, võimaldavad tuhandeid RL-agente korraga ühe GPU-ga juhtida, integreerides simulatsiooni ja närvivõrgu järeldusi otse GPU-le. See välistab kuluka andmeedastuse protsessori ja GPU vahel, saavutades kiiruse kiiruse kuni 100 korda võrreldes CPU-põhiste torujuhtmetega. Selline kiirendus on eriti oluline, kuna RL nõuab tõhusaks koolitamiseks miljoneid keskkonnaetappe.

-eesmärgile orienteeritud planeerimisagendid: Uuritakse GPU paralleelsust keerukate otsuste tegemise AI agentide juhtimiseks, näiteks mängude või robootikaga seotud esindajad, kus tuhanded agendid võiksid arvutada paralleelselt maailmariikidel põhinevaid võimalikke toiminguid, minimeerides otsustuslatentsusest ja skaleerides ainete arvu, mida saab samaaegselt tõhusalt juhtida.

-Suuremahuline liiklussimulatsioon: mitme GPU arhitektuuri simuleerib ulatuslikke dünaamilisi süsteeme, näiteks liiklusvõrku, suure täpsusega ja vähendatud arvutusaegadega, käivitades paljude liiklusainete ja keskkonnaarvutuste paralleelselt.

piirangud ja kaalutlused

Kuigi mitme agendi paralleelne täitmine GPU -l võib kiirendada koolitust ja järeldusi, on praktilisi piire ja kaalutlusi:

- Ressursside väide: kui mitu töökohta või esindajat jooksevad samaaegselt ühe GPU -ga, võib GPU tuumade konkurents, mälu ribalaius ja muud ressursid põhjustada vaidluse, mis võib halvendada individuaalset töötulemusi. See võib tähendada, et kui kogu läbilaskevõime suureneb, võib agendi või töötulemuse jõudlus aeglustada võrreldes nende järjestikuse käitamisega ühe GPU-ga. Selline lagunemine toimub seetõttu, et GPU peab konkureerivate paralleelsete ülesannete hulgas ajavahemiku ressursse.

- Mälupiirangud: iga agendi koolitus või simulatsioon nõuab oma mudeli parameetrite, vahearvutuste ja keskkonna oleku mälu. Mitme agendi käitamine paralleelselt suurendab mäluvajadust, mis võib ületada GPU võimsust, kui seda ei hallata korralikult. Sellised tehnikad nagu segatud täppis treenimine (kasutades FP32 asemel FP16) aitavad mälu kasutamist optimeerida ja võimaldavad GPU -le üheaegselt rohkem agente paigaldada.

- Kommunikatsiooni üldkulud: mudeli paralleelsuse ja mitme GPU seadistuste korral võivad GPU-de vahelise kommunikatsiooni latentsusaja ja ribalaiuse muutuda kitsaskohtadeks, kui seda pole optimeeritud. Suure ribalaiusega ühendused, näiteks NVLink, aitavad seda leevendada, kuid tarkvara rakendamine peab tõhususe säilitamiseks hoolikalt tasakaalustama arvutamist ja suhtlust.

- Riistvara omadused: mitte kõik GPU -d pole võrdselt võimekad. Kõrgetasemelised GPU-d (nt NVIDIA H100 või A100) tuhandete CUDA südamike ja suure mälu ribalaiusega sobivad paremini paralleelsete agentide treenimiseks kui vanemad või madalama hinnaga GPU-d nagu Tesla T4. Etenduse kasv sõltub suuresti GPU arhitektuurist.

tarkvara raamistikud ja tööriistad

Mitmed populaarsed sügavõppe ja tugevdava õppe raamistikud toetavad GPU-de paralleelselt mitme agendi juhtimist:

- Pytorch ja Tensorflow: mõlemad toetavad andmete paralleelsust ja mudeli paralleelsust. Nad pakuvad hajutatud koolitus API -sid ja raamatukogusid mitme GPU töökoormuse ja sünkroonimise haldamiseks.

-RLLIB: tugevdusõpperaamatukogu, mis toetab GPU-kiirendatud keskkonna simuleerimist ja koolitust mitme agendi toega. See saab töökoormusi jaotada GPU -de või GPU klastrites.

- Isaaci jõusaal: välja töötanud NVIDIA ülitäpse füüsika simulatsioonide jaoks ja treenides mitu RL-agenti täielikult GPU-dega, vähendades drastiliselt treeninguaega.

-Horovod: GPU-de jaoks optimeeritud avatud lähtekoodiga hajutatud treeningraamistik, võimaldades tõhusat skaleerimist mitme GPU ja sõlme vahel, mis on kasulik mitme agendi treeningstsenaariumide korral.

GPU mitme agendi käitamise võrdlevad aspektid

- Jooksuagendid ühe GPU korral maksimeerib individuaalse agendi jõudluse, kuid tulemuseks on kõrgem treening.

- Mitme agendi käitamine samaaegselt ühe GPU-ga suurendab üldist läbilaskevõimet ja tõhusust, kuid võib esitada väidet, mis põhjustab aeglasemat agendi kiirust.

- Mitme GPU kasutamine paralleelselt raamistikutega, mis toetavad hajutatud koolitussaldode agendi paralleelsust ja ressursside kättesaadavust, treeninguid tõhusalt parema jõudlusega.

- Täpsemad mäluhaldus tehnikad, nagu segatud täpsus, mälu kattumine ja tõhus partii, parandavad veelgi paljude agentide käitamise võimalust paralleelselt ilma riistvararessursside lagede löömiseta.

Tulevased juhised ja suundumused

AI agendi väljaõppe suundumus on suurema paralleelsuse poole, kasutades mitte ainult GPU arhitektuure, vaid ka AI töökoormustele spetsialiseerunud riistvarakiireraatoreid. Need arengud hõlmavad:

- Paralleelsete simuleeritud keskkondade või agentide arvu suurendamine ühe GPU kasutamise maksimeerimiseks.

- GPU paralleelsuse kombineerimine protsessori ja TPU kiirenditega, et optimeerida treenimis- ja simulatsioonitorustikke erinevaid osi.

-Cloud GPU ressursside kasutamine hajutatud multi sõlmega paralleelsusega saab hakkama ulatuslike mitme agendi treeningseadetega väljaspool ühe GPU võime.

- Uuendused tarkvararaamistikestes jätkavad töökoormuse jaotamise ja sünkroonimise parandamist seadmetes, et minimeerida üldkulusid ja maksimeerida läbilaskevõimet.