Kā GPU modeļa izvēle ietekmē pastiprināšanas mācību aģentu apmācības ātrumu

1. GPU paātrinājums RL:
- Meklēšanas rezultāti liecina, ka GPU paātrinājums var ievērojami uzlabot RL aģentu apmācības ātrumu salīdzinājumā ar CPU balstītām pieejām.
- Tādi ietvari kā WarpDrive izmanto GPU paātrinājumu, lai sasniegtu daudzkārt ātrāku apmācību vairāku aģentu RL (MADRL) lietojumprogrammām.

2. GPU modeļa veiktspēja:
- Meklēšanas rezultāti nesniedz tiešu dažādu GPU modeļu salīdzinājumu un to ietekmi uz RL apmācības ātrumu.
- Tomēr GPU paātrinātās RL apmācības veiktspēja parasti ir atkarīga no GPU iespējām, piemēram, CUDA kodolu skaita, atmiņas joslas platuma un kopējās skaitļošanas jaudas.

3. Etaloni un salīdzinājumi:
- WarpDrive sistēma tika salīdzināta ar NVIDIA Tesla V100 GPU, kas spēja sasniegt ārkārtīgi augstu veiktspēju RL apmācībā.
- Piemēram, diskrētā Tag vidē ar 2000 vidēm un 1000 aģentiem WarpDrive varētu apstrādāt līdz pat 1,3 miljoniem tiešu RL apmācības iterāciju sekundē ar vienu V100 GPU.
- Šī veiktspēja ir vairākas reizes ātrāka nekā uz CPU balstīta ieviešana, kas sasniedza tikai aptuveni 5 miljonus darbību sekundē.

4. GPU atmiņas nozīme:
- Meklēšanas rezultāti liecina, ka GPU atmiņas ietilpība var būt ierobežojošs faktors, jo apkopotie apmācības dati var piesātināt GPU atmiņu, īpaši daudzās vidēs.
- Tas norāda, ka GPU ar lielāku atmiņas ietilpību var tikt galā ar sarežģītākām RL vidēm un aģentiem, vēl vairāk uzlabojot apmācības ātrumu.

Rezumējot, lai gan meklēšanas rezultāti nesniedz tiešu dažādu GPU modeļu salīdzinājumu, tie liecina, ka GPU izvēle var būtiski ietekmēt pastiprinošo mācību aģentu apmācības ātrumu. Ātrāki un jaudīgāki GPU, piemēram, NVIDIA Tesla V100, var nodrošināt ievērojamus treniņu ātruma uzlabojumus, salīdzinot ar uz centrālo procesoru balstītām pieejām. GPU atmiņas ietilpība ir arī svarīgs faktors, kas jāņem vērā, paralēli darbinot sarežģītas RL vides un aģentus.