Arama sonuçlarına göre, birden fazla aracının bir GPU üzerinde paralel olarak çalıştırılması, takviyeli öğrenme (RL) uygulamalarının eğitim hızını önemli ölçüde artırabilir. İşte önemli noktalar:
1. Multi-Agent RL için GPU Hızlandırma:
- Arama sonuçları, WarpDrive gibi çerçevelerin, çok aracılı RL (MADRL) uygulamaları için çok daha hızlı eğitim elde etmek amacıyla GPU hızlandırmayı kullanabileceğini belirtiyor.
- WarpDrive, bir GPU üzerinde paralel olarak birçok RL ortamında ve aracıda çalıştırabilir ve eğitebilir, böylece CPU tabanlı yaklaşımlarla karşılaştırıldığında MADRL eğitim hızını büyük ölçüde artırır.
2. Paralellik ve Ölçeklenebilirlik:
- Arama sonuçları, WarpDrive'ın, aracı sayısını sabit tutarken performansın ortam sayısı arttıkça doğrusal olarak ölçeklenmesiyle neredeyse mükemmel bir paralellik elde ettiğini gösteriyor.
- Örneğin, 2000 ortam ve 1000 aracı içeren ayrı bir Etiket ortamında WarpDrive, tek bir GPU üzerinde saniyede 1,3 milyona kadar uçtan uca RL eğitim yinelemesi gerçekleştirebilir.
3. CPU Tabanlı Yaklaşımlarla Karşılaştırma:
- Arama sonuçları, WarpDrive'ın, Tag ortamında 1000'e kadar aracı için NumPy tabanlı CPU uygulamasına kıyasla 50 kattan fazla hızlanma sağlayabildiğini gösteriyor.
- Bu, genellikle hesaplama açısından yoğun olan çok aracılı RL görevleri için GPU hızlandırmasından yararlanmanın önemli performans avantajlarını gösterir.
4. CPU Tabanlı Yaklaşımların Sınırlamaları:
- Arama sonuçları, CPU tabanlı yaklaşımların sıklıkla aracılar ve ortamlar arasındaki zayıf paralellik ve CPU ile GPU arasındaki verimsiz veri aktarımı gibi performans darboğazlarından muzdarip olduğunu gösteriyor.
- Bu sınırlamalar, WarpDrive çerçevesinde gösterildiği gibi, tüm MADRL işlem hattının GPU üzerinde çalıştırılmasıyla aşılabilir.
Özetle, arama sonuçları, bir GPU üzerinde birden fazla aracının paralel olarak çalıştırılmasının, özellikle çok aracılı ortamlar bağlamında takviyeli öğrenme uygulamalarına yönelik eğitim hızını büyük ölçüde artırabileceğini göstermektedir. WarpDrive gibi çerçeveler, CPU tabanlı yaklaşımlara kıyasla çok daha hızlı eğitim elde etmek için GPU hızlandırmasından yararlanabilir.
Alıntılar:[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