จากผลการค้นหา การเรียกใช้เอเจนต์หลายตัวพร้อมกันบน GPU จะช่วยเพิ่มความเร็วในการฝึกอบรมสำหรับแอปพลิเคชันเสริมการเรียนรู้ (RL) ได้อย่างมาก นี่คือประเด็นสำคัญ:
1. การเร่งความเร็ว GPU สำหรับ Multi-Agent RL:
- ผลการค้นหาระบุว่าเฟรมเวิร์กเช่น WarpDrive สามารถใช้ประโยชน์จากการเร่งความเร็วของ GPU เพื่อให้ได้รับการฝึกอบรมที่เร็วขึ้นสำหรับแอปพลิเคชัน RL (MADRL) แบบหลายเอเจนต์
- WarpDrive สามารถรันและฝึกฝนในสภาพแวดล้อม RL และเอเจนต์หลายแบบพร้อมกันบน GPU ได้ ปรับปรุงความเร็วการฝึก MADRL ตามลำดับความสำคัญเมื่อเปรียบเทียบกับวิธีการที่ใช้ CPU
2. ความเท่าเทียมและความสามารถในการขยายขนาด:
- ผลการค้นหาระบุว่า WarpDrive บรรลุการทำงานแบบขนานที่เกือบจะสมบูรณ์แบบ โดยมีการปรับขนาดประสิทธิภาพเป็นเส้นตรงเมื่อจำนวนสภาพแวดล้อมเพิ่มขึ้น ในขณะที่รักษาจำนวนเอเจนต์ให้คงที่
- ตัวอย่างเช่น ในสภาพแวดล้อมแท็กแยกที่มีสภาพแวดล้อม 2,000 รายการและเอเจนต์ 1,000 รายการ WarpDrive สามารถบรรลุการวนซ้ำการฝึกอบรม RL ตั้งแต่ต้นทางถึงปลายทางได้มากถึง 1.3 ล้านครั้งต่อวินาทีบน GPU ตัวเดียว
3. การเปรียบเทียบกับแนวทางที่ใช้ CPU:
- ผลการค้นหาแสดงให้เห็นว่า WarpDrive สามารถเร่งความเร็วได้มากกว่า 50 เท่า เมื่อเทียบกับการใช้งาน CPU ที่ใช้ NumPy สำหรับเอเจนต์สูงสุด 1,000 ตัวในสภาพแวดล้อมแท็ก
- สิ่งนี้แสดงให้เห็นถึงคุณประโยชน์ด้านประสิทธิภาพที่สำคัญของการใช้ประโยชน์จากการเร่งความเร็วของ GPU สำหรับงาน RL แบบหลายเอเจนต์ ซึ่งโดยทั่วไปแล้วต้องใช้การประมวลผลอย่างเข้มข้น
4. ข้อจำกัดของแนวทางที่ใช้ CPU:
- ผลการค้นหาชี้ให้เห็นว่าแนวทางที่ใช้ CPU มักจะประสบปัญหาคอขวดด้านประสิทธิภาพ เช่น การขนานที่ไม่ดีระหว่างเอเจนต์และสภาพแวดล้อม และการถ่ายโอนข้อมูลที่ไม่มีประสิทธิภาพระหว่าง CPU และ GPU
- ข้อจำกัดเหล่านี้สามารถเอาชนะได้ด้วยการรันไปป์ไลน์ MADRL ทั้งหมดบน GPU ดังที่แสดงโดยเฟรมเวิร์ก WarpDrive
โดยสรุป ผลการค้นหาระบุว่าการใช้งานเอเจนต์หลายตัวพร้อมกันบน GPU สามารถเพิ่มความเร็วในการฝึกอบรมสำหรับแอปพลิเคชันการเรียนรู้เสริมได้อย่างมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบทของสภาพแวดล้อมแบบหลายเอเจนต์ เฟรมเวิร์กเช่น WarpDrive สามารถใช้ประโยชน์จากการเร่งความเร็วของ GPU เพื่อให้บรรลุคำสั่งขนาดที่เร็วกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับแนวทางที่ใช้ CPU
การอ้างอิง:[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=เร่ง
-