สามารถใช้งานหลายตัวในแบบคู่ขนานบน GPU เพิ่มความเร็วในการฝึกอบรม

GPUs มีคอร์หลายพันแกนที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการจัดการหลายเธรดในครั้งเดียวทำให้เหมาะสำหรับเวิร์กโหลดที่สามารถแบ่งออกเป็นงานคู่ขนานได้ ในการฝึกอบรม AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งและการเรียนรู้การเสริมแรงการคำนวณเช่นการคูณเมทริกซ์การโน้มน้าวใจและการคำนวณการไล่ระดับสีนั้นสามารถขนานกันได้สูง ด้วยการเรียกใช้เอเจนต์หลายตัวแต่ละตัวอาจเป็นตัวแทนของอินสแตนซ์หรือสภาพแวดล้อมที่นิติบุคคล AI เรียนรู้หรือดำเนินการพร้อมกันใน GPU ไปป์ไลน์การฝึกอบรมสามารถใช้ประโยชน์จากหน่วยประมวลผลแบบขนานเหล่านี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ วิธีการนี้ช่วยลดเวลาโดยรวมที่จำเป็นสำหรับการฝึกอบรมและการอนุมานเมื่อเทียบกับการดำเนินการตามลำดับ

การประมวลผลแบบขนานในเวิร์กโหลด AI

ประโยชน์ของการฝึกอบรมตัวแทนแบบขนานเกี่ยวกับ GPUs เกิดขึ้นจากแนวคิดของการประมวลผลแบบขนานซึ่งมีการคำนวณหรืองานหลายอย่างพร้อมกันในหลายคอร์ของ GPU สิ่งนี้ตรงกันข้ามกับวิธีการแบบอนุกรมหรือแบบเธรดเดี่ยวที่งานทำงานต่อไป ประโยชน์หลัก ได้แก่ :

- การฝึกอบรมและการอนุมานที่เร็วขึ้น: การกระจายการคำนวณข้ามแกน GPU หลายตัวช่วยให้การประมวลผลข้อมูลและการอัปเดตแบบจำลองได้เร็วขึ้นลดเวลาที่จำเป็นสำหรับการฝึกอบรมแบบจำลอง AI ที่ซับซ้อนและการอนุมาน

- การจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีประสิทธิภาพ: ปริมาณงานที่เกี่ยวข้องกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่สามารถแบ่งออกเป็นแบทช์ขนาดเล็กประมวลผลพร้อมกัน การขนานกันนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าโมเดล AI ขนาดใหญ่จัดการข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นเร่งการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าและขั้นตอนการฝึกอบรมแบบจำลอง

- ความสามารถในการปรับขนาด: GPUs รองรับการปรับขนาดสำหรับแบบจำลองที่ซับซ้อนโดยการกระจายข้อมูล (ข้อมูลขนานข้อมูล) หรือการกระจายส่วนต่าง ๆ ของแบบจำลอง (โมเดลคู่ขนาน) ช่วยให้การฝึกอบรมที่มีประสิทธิภาพของเครือข่ายประสาทขนาดใหญ่และลึกมาก

- คอขวดที่ลดลง: การใช้งานหลายตัวแทนในแบบคู่ขนานช่วยป้องกันความล่าช้าที่เกิดจากการดำเนินการตามลำดับลดเวลาว่างและเพิ่มการใช้ทรัพยากร

ข้อมูลการขนานกับโมเดลคู่ขนาน

ในบริบทของการดำเนินการหลายตัวแทนมีวิธีการสำคัญสองวิธีสำหรับการขนาน:

- Data Parallelism: สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการแยกข้อมูลการฝึกอบรมออกเป็นหลายชุดและการประมวลผลแต่ละชุดอย่างอิสระในเธรดหรือแกน GPU ที่แตกต่างกัน แต่ละเอเจนต์หรืออินสแตนซ์ได้รับการฝึกฝนในชุดย่อยของข้อมูลพร้อมกัน วิธีนี้เป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับสถานการณ์ที่โมเดลพอดีภายในหน่วยความจำของ GPU เดียว แต่ชุดข้อมูลมีขนาดใหญ่ การฝึกอบรมจะถูกเร่งเนื่องจากแต่ละชุด GPU ถูกประมวลผลพร้อมกันและการไล่ระดับสีจากแบทช์ที่แตกต่างกันจะถูกรวมเข้าด้วยกันเพื่ออัปเดตโมเดล

- โมเดลคู่ขนาน: ใช้เมื่อโมเดลมีขนาดใหญ่เกินไปที่จะพอดีกับหน่วยความจำของ GPU เดียว ส่วนต่าง ๆ ของเครือข่ายประสาทถูกกระจายไปทั่ว GPU หลายตัวโดยแต่ละเอเจนต์จะประมวลผลเลเยอร์หรือส่วนต่าง ๆ ของแบบจำลองในแบบขนาน ค่าใช้จ่ายในการสื่อสารระหว่าง GPU จะต้องได้รับการจัดการอย่างรอบคอบ แต่วิธีการนี้ช่วยให้การฝึกอบรมของรุ่นที่มีขนาดใหญ่มากซึ่งจะไม่สามารถทำได้ใน GPU เดียว

Multi-GPU และ Multi-Agent Parallelism

การรันเอเจนต์หลายตัวในแบบคู่ขนานบน GPU สามารถมีหลายรูปแบบ ตัวอย่างเช่นในการเรียนรู้การเสริมแรง (RL) ที่ตัวแทนเรียนรู้จากการโต้ตอบกับสภาพแวดล้อม GPU ช่วยให้มีสภาพแวดล้อมหลายพันสภาพพร้อมกัน การจำลองและการอนุมานนโยบายพร้อมกันนี้ช่วยเร่งการรวบรวมข้อมูลและขั้นตอนการเรียนรู้อย่างมาก ด้วยการวางตัวแทน RL หลายตัวในเครื่องจำลองแบบขนานบน GPU ปริมาณงานโดยรวมจะเพิ่มขึ้นอย่างมากลดวันหรือสัปดาห์ของการฝึกซ้อมให้ลดลงเป็นชั่วโมง

นอกจาก GPU เดียวการใช้ประโยชน์จากระบบหลาย GPU ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ เทคนิคเช่น NVLink ของ NVIDIA ให้ปริมาณงานสูงและการสื่อสารเวลาแฝงต่ำระหว่าง GPU, เพิ่มประสิทธิภาพการถ่ายโอนข้อมูลเมื่อ GPU หลายตัวแบ่งปันภาระงานของการฝึกอบรมหลายตัวแทนหรือโมเดลขนาดใหญ่ ข้อมูลแบบกระจายข้อมูลแบบขนานเช่น Horovod หรือ Pytorch Distributed ช่วยอำนวยความสะดวกโดยการประสานงานการอัปเดตการไล่ระดับสีและการซิงโครไนซ์ข้าม GPU

ตัวอย่างแอปพลิเคชัน

- ตัวแทนการเรียนรู้การเสริมแรง: เครื่องจำลองการเร่งความเร็วของ GPU เช่น Isaac Gym ของ Nvidia อนุญาตให้ใช้ตัวแทน RL หลายพันรายพร้อมกันใน GPU เดียวการรวมการจำลองและการอนุมานเครือข่ายประสาทโดยตรงบน GPU สิ่งนี้จะช่วยลดการถ่ายโอนข้อมูลที่มีค่าใช้จ่ายสูงระหว่าง CPU และ GPU ทำให้เกิดการเร่งความเร็วได้สูงสุด 100 เท่าเมื่อเทียบกับท่อส่ง CPU การเร่งความเร็วดังกล่าวมีความสำคัญอย่างยิ่งเนื่องจาก RL ต้องการขั้นตอนสภาพแวดล้อมนับล้านสำหรับการฝึกอบรมที่มีประสิทธิภาพ

-ตัวแทนการวางแผนที่มุ่งเน้นเป้าหมาย: GPU Parallelization กำลังถูกสำรวจเพื่อเรียกใช้ตัวแทน AI การตัดสินใจที่ซับซ้อนเช่นผู้ที่เกี่ยวข้องในเกม AI หรือหุ่นยนต์ที่ตัวแทนหลายพันคนอาจคำนวณการกระทำที่เป็นไปได้ตามรัฐโลกในแบบคู่ขนานลดความล่าช้าในการตัดสินใจ

-การจำลองการจราจรขนาดใหญ่: สถาปัตยกรรม Multi-GPU จำลองระบบไดนามิกที่กว้างขวางเช่นเครือข่ายการจราจรที่มีความเที่ยงตรงสูงและลดเวลาการคำนวณโดยใช้ตัวแทนการจราจรจำนวนมากและการคำนวณด้านสิ่งแวดล้อมในแบบคู่ขนาน

ข้อ จำกัด และข้อควรพิจารณา

ในขณะที่การดำเนินการแบบขนานของตัวแทนหลายตัวใน GPU สามารถเร่งการฝึกอบรมและการอนุมานได้มีข้อ จำกัด และข้อควรพิจารณาในทางปฏิบัติ:

- การโต้แย้งทรัพยากร: หากมีงานหรือตัวแทนหลายงานทำงานพร้อมกันใน GPU เดียวการแข่งขันสำหรับแกน GPU แบนด์วิดท์หน่วยความจำและทรัพยากรอื่น ๆ อาจนำไปสู่การโต้แย้งซึ่งอาจลดประสิทธิภาพการทำงานของแต่ละบุคคล นี่อาจหมายความว่าในขณะที่ปริมาณงานทั้งหมดเพิ่มขึ้นประสิทธิภาพต่อตัวแทนหรือประสิทธิภาพต่องานอาจชะลอตัวเมื่อเทียบกับการทำงานตามลำดับบน GPU เดียว การเสื่อมสภาพดังกล่าวเกิดขึ้นเนื่องจาก GPU จะต้องใช้ทรัพยากรที่เสียเวลาระหว่างงานคู่ขนานที่แข่งขันกัน

- ข้อ จำกัด ของหน่วยความจำ: การฝึกอบรมหรือการจำลองของเอเจนต์แต่ละตัวต้องใช้หน่วยความจำสำหรับพารามิเตอร์โมเดลการคำนวณระดับกลางและสถานะสภาพแวดล้อม การเรียกใช้เอเจนต์หลายตัวในแบบคู่ขนานเพิ่มความต้องการหน่วยความจำซึ่งอาจเกินขีดความสามารถของ GPU หากไม่ได้รับการจัดการอย่างเหมาะสม เทคนิคต่าง ๆ เช่นการฝึกอบรมแบบผสมผสาน (โดยใช้ FP16 แทน FP32) ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานหน่วยความจำและอนุญาตให้เหมาะสมกับตัวแทนมากขึ้นพร้อมกันใน GPU

- ค่าใช้จ่ายในการสื่อสาร: ในรูปแบบการขนานและการตั้งค่าหลาย GPU, เวลาแฝงการสื่อสารและแบนด์วิดท์ระหว่าง GPU สามารถกลายเป็นคอขวดหากไม่ได้รับการปรับให้เหมาะสม การเชื่อมต่อระหว่างวงแบนด์วิดท์สูงเช่น NVLink ช่วยลดสิ่งนี้ แต่การใช้งานซอฟต์แวร์จะต้องปรับสมดุลการคำนวณและการสื่อสารอย่างระมัดระวังเพื่อรักษาประสิทธิภาพ

- คุณสมบัติของฮาร์ดแวร์: GPU ทั้งหมดไม่ได้มีความสามารถเท่าเทียมกัน GPU ระดับสูง (เช่น Nvidia H100 หรือ A100) ที่มีแกน cuda หลายพันแกนและแบนด์วิดท์หน่วยความจำขนาดใหญ่เหมาะกับการฝึกอบรมตัวแทนแบบขนานกว่า GPU ที่มีอายุมากกว่าหรือต่ำกว่าเช่น Tesla T4 ประสิทธิภาพการทำงานขึ้นอยู่กับสถาปัตยกรรม GPU อย่างมาก

เฟรมเวิร์กและเครื่องมือซอฟต์แวร์

กรอบการเรียนรู้ลึกและการเสริมแรงที่ได้รับความนิยมหลายอย่างสนับสนุนการทำงานสนับสนุนการทำงานหลายตัวแทนในแบบคู่ขนานบน GPU:

- Pytorch และ Tensorflow: ทั้งสองรองรับการขนานข้อมูลและแบบจำลองแบบขนาน พวกเขามี API และไลบรารีการฝึกอบรมแบบกระจายเพื่อจัดการเวิร์กโหลด GPU หลายรายการและการซิงโครไนซ์

-RLLIB: ห้องสมุดการเรียนรู้การเสริมแรงที่สนับสนุนการจำลองสภาพแวดล้อมและการฝึกอบรมที่เร่งด้วย GPU ด้วยการสนับสนุนหลายตัวแทน มันสามารถแจกจ่ายเวิร์กโหลดผ่านกลุ่ม GPU หรือ GPU

- Isaac Gym: พัฒนาโดย NVIDIA สำหรับการจำลองฟิสิกส์ที่มีความเที่ยงตรงสูงและการฝึกอบรมตัวแทน RL หลายตัวใน GPU อย่างเต็มที่ลดเวลาการฝึกอบรมอย่างมาก

-Horovod: กรอบการฝึกอบรมแบบกระจายโอเพ่นซอร์สที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับ GPU ทำให้สามารถปรับขนาดได้อย่างมีประสิทธิภาพในหลาย GPU และโหนดซึ่งมีประโยชน์ในสถานการณ์การฝึกอบรมหลายตัวแทน

แง่มุมเปรียบเทียบของการใช้งานหลายตัวแทนใน GPU

- การเรียกใช้เอเจนต์ตามลำดับบน GPU เดียวจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของตัวแทนแต่ละคนได้สูงสุด แต่ส่งผลให้เวลาการฝึกอบรมโดยรวมสูงขึ้น

- การใช้งานหลายตัวแทนพร้อมกันใน GPU เดียวจะเพิ่มปริมาณงานและประสิทธิภาพโดยรวม แต่สามารถแนะนำการโต้แย้งที่นำไปสู่ความเร็วต่อตัวแทนที่ช้าลง

- การใช้ GPU หลายตัวควบคู่ไปกับเฟรมเวิร์กที่สนับสนุนการฝึกอบรมแบบกระจายความสมดุลของตัวแทนและความพร้อมใช้งานของทรัพยากรการปรับขนาดการฝึกอบรมอย่างมีประสิทธิภาพด้วยประสิทธิภาพที่ดีขึ้น

- เทคนิคการจัดการหน่วยความจำขั้นสูงเช่นความแม่นยำแบบผสมหน่วยความจำที่ทับซ้อนกันและการแบทช์ที่มีประสิทธิภาพช่วยปรับปรุงความเป็นไปได้ของการใช้งานตัวแทนจำนวนมากในแบบคู่ขนานโดยไม่ต้องกดเพดานทรัพยากรฮาร์ดแวร์

ทิศทางและแนวโน้มในอนาคต

แนวโน้มในการฝึกอบรม AI Agent นั้นมีต่อการขนานที่มากขึ้นไม่เพียง แต่ใช้สถาปัตยกรรม GPU เท่านั้น แต่ยังรวมถึงเครื่องเร่งฮาร์ดแวร์ที่เชี่ยวชาญสำหรับเวิร์กโหลด AI การพัฒนาเหล่านี้รวมถึง:

- การเพิ่มจำนวนสภาพแวดล้อมหรือตัวแทนจำลองแบบขนานบน GPU เดียวเพื่อเพิ่มการใช้ประโยชน์สูงสุด

- การรวม GPU Parallelism เข้ากับ CPU และ TPU Accelerators เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพส่วนต่าง ๆ ของการฝึกอบรมและการจำลองท่อ

-การใช้ประโยชน์จากทรัพยากรคลาวด์ GPU ที่มีความเท่าเทียมกันแบบหลายโหนดแบบกระจายสามารถจัดการการตั้งค่าการฝึกอบรมหลายตัวแทนที่กว้างขวางเกินความสามารถของ GPU เดียว

- นวัตกรรมในเฟรมเวิร์กซอฟต์แวร์ยังคงปรับปรุงวิธีการแบ่งพาร์ติชันของเวิร์กโหลดและซิงโครไนซ์ข้ามอุปกรณ์เพื่อลดค่าใช้จ่ายและเพิ่มปริมาณงานสูงสุด