GPU'da paralel olarak birden fazla ajan çalıştırabilir, eğitim hızını artırabilir

GPU'lar, aynı anda birden fazla iş parçacığını işlemek için optimize edilmiş binlerce çekirdek içerir, bu da onları paralel görevlere ayrılabilen iş yükleri için ideal hale getirir. AI eğitiminde, özellikle derin öğrenme ve takviye öğrenmesinde, matris çarpımları, kıvrımlar ve gradyan hesaplamaları gibi hesaplamalar oldukça paralelleştirilebilir. Her biri, bir AI varlığının GPU'da eşzamanlı olarak görevleri öğrendiği veya yürüttüğü bir örneği veya ortamı temsil eden birden fazla temsilci çalıştırarak, eğitim boru hattı bu paralel işleme birimlerini etkili bir şekilde kullanabilir. Bu yaklaşım, sıralı yürütmeye kıyasla eğitim ve çıkarım için gereken toplam süreyi azaltır.

AI iş yüklerinde paralel işleme

GPU'lar üzerindeki paralel ajan eğitiminin faydaları, GPU'nun çeşitli çekirdeklerinde aynı anda birden fazla hesaplama veya iş yürütüldüğü paralel işleme kavramından kaynaklanmaktadır. Bu, görevlerin birbiri ardına çalıştığı seri veya tek iş parçacıklı bir yaklaşımla tezat oluşturur. Birincil faydalar şunları içerir:

- Daha hızlı eğitim ve çıkarım: Hesaplamaları birden çok GPU çekirdeğine dağıtmak, daha hızlı veri işleme ve model güncellemelerine izin verir, kompleks AI modelleri ve çalıştırma çıkarımları için gereken süreyi önemli ölçüde azaltır.

- Verimli büyük ölçekli veri işleme: Masif veri kümelerini içeren iş yükleri, aynı anda işlenen daha küçük partilere bölünebilir. Bu paralellik, büyük ölçekli AI modellerinin verileri daha verimli bir şekilde ele alarak hem veri ön işleme hem de model eğitim aşamalarını hızlandırmasını sağlar.

- Ölçeklenebilirlik: GPU'lar, verileri (veri paralelliği) dağıtarak veya modelin kısımlarını (model paralellik) dağıtarak, çok büyük ve derin sinir ağlarının etkili eğitimini sağlayarak karmaşık modeller için ölçeklendirme.

- Azaltılmış darboğazlar: Paralel olarak birden fazla ajanın çalıştırılması, sıralı işlemlerin neden olduğu gecikmeleri önler, boş süreleri azaltır ve kaynak kullanımını artırır.

Veri Paralellik ve Model Paralellik

Birden fazla ajan çalıştırma bağlamında, paralellik için iki ana yaklaşım kullanılmaktadır:

- Veri Paralelliği: Bu, eğitim verilerinin birden fazla partiye bölünmesini ve her bir partiyi farklı GPU iplikleri veya çekirdekleri arasında bağımsız olarak işlemeyi içerir. Her aracı veya örnek aynı anda bir veri alt kümesi üzerinde eğitilir. Bu yöntem, modelin tek bir GPU'nun belleğine uyduğu, ancak veri kümesinin büyük olduğu senaryolar için özellikle avantajlıdır. Her GPU parti eşzamanlı olarak işlendikçe ve farklı partilerden gelen gradyanlar modeli güncellemek için toplandığı için eğitim hızlanır.

- Model Paralellik: Model tek bir GPU'nun anısına sığamayacak kadar büyük olduğunda kullanılır. Sinir ağının farklı kısımları birden fazla GPU'ya dağıtılır, her bir ajan modelin farklı katmanlarını veya bölümlerini paralel olarak işler. GPU'lar arasındaki iletişim yükü dikkatle yönetilmelidir, ancak bu yaklaşım, aksi takdirde tek bir GPU'da mümkün olmayan çok büyük modellerin eğitimine izin verir.

Multi-GPU ve Çok Ajan Paralellik

Bir GPU'da paralel olarak birden fazla ajan çalıştırmak birkaç form alabilir. Örneğin, ajanların ortamlarla etkileşim kurmaktan öğrendiği takviye öğreniminde (RL), GPU'lar binlerce ortamın aynı anda çalıştırılmasına izin verir. Bu eşzamanlı simülasyon ve politika çıkarımları veri toplama ve öğrenme aşamalarını büyük ölçüde hızlandırır. GPU'daki paralelleştirilmiş simülatörlere birden fazla RL ajanı yerleştirerek, genel verim önemli ölçüde artar ve günler veya haftalar eğitim süresini saatlere düşürür.

Tek bir GPU'nun yanı sıra, çoklu GPU sistemlerinden yararlanmak performansı daha da artırır. NVIDIA'nın NVLink gibi teknikler, GPU'lar arasında yüksek verim ve düşük gecikme iletişimi sağlar, birden fazla GPU çoklu ajan veya büyük modellerin iş yükünü paylaştığında veri aktarımını optimize eder. Horovod veya Pytorch Dağıtılmış gibi dağıtılmış veri paralel eğitim çerçeveleri, GPU'larda gradyan güncellemelerini ve senkronizasyonu koordine ederek bunu kolaylaştırır.

Uygulama Örnekleri

- Takviye Öğrenme Ajanları: NVIDIA'nın ISAAC spor salonu gibi GPU'ya uyumlu simülatörler, binlerce RL ajanının aynı anda tek bir GPU'da çalıştırılmasına izin vererek simülasyon ve sinir ağı çıkarımını doğrudan GPU'ya entegre ediyor. Bu, CPU ve GPU arasındaki maliyetli veri aktarımını ortadan kaldırarak, CPU tabanlı boru hatlarına kıyasla 100 kata kadar hızlandırma elde eder. Bu ivme özellikle önemlidir, çünkü RL etkili eğitim için milyonlarca çevre adımı gerektirir.

-Hedefe yönelik planlama ajanları: GPU paralelleştirmesi, binlerce ajanın paralel olarak dünya devletlerine dayalı olası eylemleri hesaplayabileceği ve eşzamanlı olarak etkili bir şekilde yönetilebilecek ajan sayısını arttırabileceği, oyun AI veya Robotik'te yer alanlar gibi karmaşık karar verme AI ajanlarını yürütmek için araştırılmaktadır.

-Büyük ölçekli trafik simülasyonu: Multi-GPU mimarileri, trafik ağları gibi kapsamlı dinamik sistemleri, birçok trafik aracını ve çevresel hesaplamaları paralel olarak çalıştırarak yüksek sadakat ve azaltılmış hesaplama sürelerini simüle eder.

Sınırlamalar ve Hususlar

Bir GPU üzerindeki birden fazla ajanın paralel olarak yürütülmesi eğitim ve çıkarımları hızlandırabilirken, pratik sınırlar ve düşünceler vardır:

- Kaynak çekişmesi: Birden fazla iş veya temsilci tek bir GPU'da eşzamanlı olarak çalışıyorsa, GPU çekirdekleri, bellek bant genişliği ve diğer kaynaklar için rekabet, bireysel iş performansını bozabilecek tartışmaya yol açabilir. Bu, toplam verim artışı artarken, ajan veya iş başına performansın, bunları tek bir GPU'da sırayla çalıştırmaya göre yavaşlayabileceği anlamına gelebilir. Bu tür bozulma, GPU'nun rakip paralel görevler arasında zaman dilimi kaynakları olması gerektiği için gerçekleşir.

- Bellek kısıtlamaları: Her ajanın eğitimi veya simülasyonu, model parametreleri, ara hesaplamalar ve çevre durumu için bellek gerektirir. Paralel olarak birden fazla ajan çalıştırmak, düzgün yönetilmezse GPU'nun kapasitesini aşabilen bellek talebini artırır. Karışık hassas eğitim gibi teknikler (FP32 yerine FP16 kullanarak) bellek kullanımını optimize etmeye ve GPU'ya aynı anda daha fazla ajanın takılmasına izin verir.

- İletişim genel giderleri: Model paralellik ve çoklu GPU kurulumlarında, GPU'lar arasındaki iletişim gecikmesi ve bant genişliği optimize edilmezse darboğaz olabilir. NVLink gibi yüksek bant genişliği bağlantıları bunu azaltmaya yardımcı olur, ancak yazılım uygulaması verimliliği korumak için hesaplamayı ve iletişimi dikkatlice dengelemelidir.

- Donanım özellikleri: Tüm GPU'lar eşit derecede yetenekli değildir. Binlerce CUDA çekirdeği ve büyük bellek bant genişliğine sahip üst düzey GPU'lar (örneğin, NVIDIA H100 veya A100) paralel ajan eğitimine Tesla T4 gibi eski veya alt uç GPU'lardan daha uygundur. Performans kazanımları büyük ölçüde GPU mimarisine bağlıdır.

Yazılım Çerçeveleri ve Araçları

Several popular deep-learning and reinforcement learning frameworks support running multiple agents in parallel on GPUs:

- Pytorch ve Tensorflow: Hem veri paralellik ve model paralelliği destekler. Birden fazla GPU iş yükünü ve senkronizasyonu yönetmek için dağıtılmış eğitim API'leri ve kütüphaneleri sağlarlar.

-RLLIB: Çok ajan desteğiyle GPU'ya hızlandırılmış çevre simülasyonu ve eğitimi destekleyen bir takviye öğrenme kütüphanesi. İş yüklerini GPU veya GPU kümeleri arasında dağıtabilir.

- ISAAC Gym: NVIDIA tarafından yüksek fidelite fizik simülasyonları için geliştirildi ve çoklu RL ajanlarını tamamen GPU'lar üzerinde eğiterek antrenman süresini büyük ölçüde azalttı.

-Horovod: GPU'lar için optimize edilmiş açık kaynaklı dağıtılmış eğitim çerçevesi, çoklu ajan eğitim senaryolarında kullanışlı, birden fazla GPU ve düğüm arasında verimli ölçeklendirme sağlar.

GPU'da birden fazla ajan çalıştırmanın karşılaştırmalı yönleri

- Tek bir GPU üzerinde sırayla çalışan aracı çalışanlar bireysel ajan performansını en üst düzeye çıkarır, ancak daha yüksek genel eğitim süresine neden olur.

- Tek bir GPU'da aynı anda birden fazla ajan çalıştırılması, genel verim ve verimliliği artırır, ancak ajan başına daha yavaş hıza yol açan çekişmeye yol açabilir.

- Dağıtılmış eğitim dengelerini destekleyen çerçevelere paralel olarak birden fazla GPU kullanmak ajan paralellik ve kaynak kullanılabilirliğini, eğitimi daha iyi performansla verimli bir şekilde ölçeklendirir.

- Karışık hassasiyet, bellek üst üste binme ve verimli toplama gibi gelişmiş bellek yönetimi teknikleri, donanım kaynak tavanlarına çarpmadan birçok ajanı paralel olarak çalıştırmanın fizibilitesini daha da geliştirin.

Gelecek Talimatlar ve Trendler

AI ajan eğitimindeki eğilim, sadece GPU mimarileri değil, aynı zamanda AI iş yükleri için uzmanlaşmış donanım hızlandırıcılarından da yararlanarak daha fazla paralelliğe doğru. Bu gelişmeler şunları içerir:

- Kullanımı en üst düzeye çıkarmak için tek bir GPU üzerindeki paralel simüle edilmiş ortamların veya ajan sayısının arttırılması.

- Eğitim ve simülasyon boru hatlarının farklı bölümlerini optimize etmek için GPU paralelliğinin CPU ve TPU hızlandırıcılarıyla birleştirilmesi.

-Bulut GPU kaynaklarını dağıtılmış çok düğümlü paralellik ile kullanmak, tek bir GPU'nun yeteneğinin ötesinde kapsamlı çok ajan eğitim kurulumlarını gerçekleştirebilir.

- Yazılım çerçevelerindeki yenilikler, yükleri en aza indirmek ve verimi en üst düzeye çıkarmak için iş yüklerinin cihazlar arasında bölümlere ayrıldığını ve senkronize edildiğini iyileştirmeye devam eder.