Kako izbira modela GPU vpliva na hitrost usposabljanja agentov za krepitveno učenje

1. GPU pospeševanje za RL:
- Rezultati iskanja kažejo, da lahko pospeševanje GPE močno izboljša hitrost usposabljanja agentov RL v primerjavi s pristopi, ki temeljijo na CPU.
- Ogrodja, kot je WarpDrive, izkoriščajo pospešek GPU za doseganje redov velikosti hitrejšega usposabljanja za aplikacije RL (MADRL) z več agenti.

2. Zmogljivost modela GPE:
- Rezultati iskanja ne zagotavljajo neposredne primerjave različnih modelov grafičnih procesorjev in njihovega vpliva na hitrost vadbe RL.
- Vendar pa je zmogljivost GPE-pospešenega usposabljanja RL na splošno odvisna od zmogljivosti GPE-ja, kot je število jeder CUDA, pasovna širina pomnilnika in skupna računalniška moč.

3. Merilne vrednosti in primerjave:
- Ogrodje WarpDrive je bilo primerjano z grafično enoto NVIDIA Tesla V100, ki je lahko dosegla izjemno visoko zmogljivost za usposabljanje RL.
- Na primer, v diskretnem okolju oznak z 2000 okolji in 1000 agenti bi WarpDrive lahko obdelal do 1,3 milijona iteracij usposabljanja RL od konca do konca na sekundo na enem samem V100 GPU.
- Ta zmogljivost je veliko hitrejša od implementacije, ki temelji na CPE, ki je dosegla le okoli 5 milijonov dejanj na sekundo.

4. Pomen pomnilnika GPE:
- Rezultati iskanja kažejo, da je zmogljivost pomnilnika GPE lahko omejevalni dejavnik, saj lahko paketni podatki o usposabljanju nasičijo pomnilnik GPE, zlasti pri velikem številu okolij.
- To nakazuje, da bodo grafični procesorji z večjo zmogljivostjo pomnilnika morda sposobni obravnavati bolj zapletena okolja RL in agente, kar še izboljša hitrost usposabljanja.

Če povzamemo, čeprav rezultati iskanja ne zagotavljajo neposredne primerjave različnih modelov grafičnih procesorjev, kažejo, da lahko izbira grafičnih procesorjev pomembno vpliva na hitrost usposabljanja agentov za krepitveno učenje. Hitrejši in zmogljivejši grafični procesorji, kot je NVIDIA Tesla V100, lahko zagotovijo velike izboljšave v hitrosti usposabljanja v primerjavi s pristopi, ki temeljijo na procesorju. Zmogljivost pomnilnika GPE je prav tako pomemben dejavnik, ki ga je treba upoštevati pri vzporednem izvajanju kompleksnih okolij RL in agentov.