ตัวเลือกโมเดล GPU ส่งผลกระทบต่อความเร็วในการฝึกอบรมของตัวแทนการเรียนรู้การเสริมแรงอย่างไร

สถาปัตยกรรม GPU และความเร็วในการฝึกอบรม

การเรียนรู้การเสริมแรงเกี่ยวข้องกับสองขั้นตอนหลักซ้ำ: การจำลองสภาพแวดล้อม (ซึ่งตัวแทนโต้ตอบและรวบรวมข้อมูล) และการฝึกอบรมเครือข่ายนโยบาย (ซึ่งกำหนดพฤติกรรมของตัวแทน) GPU ระดับสูงปรับปรุงความเร็วในการฝึกอบรมโดยการจัดการเฟสเหล่านี้มีประสิทธิภาพมากกว่า CPU และ GPU ระดับต่ำกว่า

- การจำลองแบบขนาน: GPUs ช่วยให้การจำลองสภาพแวดล้อมหลายพันครั้งในแบบคู่ขนานเพิ่มปริมาณประสบการณ์ที่ตัวแทนสามารถรวบรวมได้ในเวลาน้อยลง ยกตัวอย่างเช่น Isaac Gym ของ Nvidia สามารถจำลองสภาพแวดล้อมหลายหมื่นสภาพพร้อมกันใน GPU เดียว การขนานกันนี้จะลบคอขวดของสภาพแวดล้อมที่ช้าและเป็นอนุกรมที่เกิดขึ้นทั่วไปในการตั้งค่าที่ใช้ CPU ซึ่งนำไปสู่คำสั่งซื้อที่เพิ่มขึ้นหลายระดับในการรวบรวมข้อมูลสำหรับ RL

- Neural Network Training Throughput: Deep RL requires frequent policy updates via backpropagation through deep networks. GPUs มีความเชี่ยวชาญในการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งด้วยแกน CUDA หลายพันแกนและแกนเทนเซอร์ที่ดีที่สุด (เช่นที่พบในซีรี่ส์เทสลาของ Nvidia) เร่งความเร็วไปข้างหน้าและย้อนหลังของเครือข่ายประสาทลึก สิ่งนี้จะช่วยเพิ่มความเร็วในการเรียนรู้ด้วยการลดเวลาในการประมวลผลข้อมูลประสบการณ์

- แบนด์วิดธ์หน่วยความจำและเวลาแฝง: GPU ระดับสูงให้ terabytes ต่อวินาทีของแบนด์วิดท์หน่วยความจำอำนวยความสะดวกในการเข้าถึงข้อมูลอย่างรวดเร็วสำหรับทั้งสถานะการจำลองและพารามิเตอร์เครือข่ายประสาท สิ่งนี้จะช่วยลดเวลาการรอคอยและการถ่ายโอนข้อมูลค่าใช้จ่ายระหว่าง CPU และ GPU ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการรักษาท่อส่งต่ออย่างต่อเนื่องในการฝึกอบรม RL

รุ่น GPU และความเร็วในการฝึกอบรมเปรียบเทียบ

รุ่น GPU ที่แตกต่างกันแตกต่างกันไปตามความสามารถในการคำนวณการเพิ่มประสิทธิภาพสถาปัตยกรรมและทรัพยากรฮาร์ดแวร์ทั้งหมดมีผลต่อความเร็วในการฝึกอบรม RL:

- Nvidia Tesla V100: ใช้ในการวิจัยเพื่อฝึกอบรมตัวแทนมนุษย์ภายใน 20 นาที V100 เป็นตัวอย่างว่า GPU ที่ทรงพลังเพียงตัวเดียวสามารถแทนที่คอร์ CPU หลายพันแกนในการฝึกอบรม RL การรวมกันของ V100 ของจำนวนแกนกลาง cuda คอร์เทนเซอร์และ VRAM ขนาดใหญ่ช่วยให้การจำลองแบบขนานขนาดใหญ่และการฝึกอบรมเครือข่ายประสาทที่รวดเร็ว

- NVIDIA H100 และผู้สืบทอด: ด้วยการปรับปรุงในคอร์ CUDA การประมวลผลเทนเซอร์และแบนด์วิดท์หน่วยความจำมากกว่า V100 GPU รุ่นใหม่เหล่านี้สามารถเร่งการฝึกอบรม RL ต่อไป การใช้ประโยชน์จาก GPU เหล่านี้เวลาการฝึกอบรมสำหรับงานที่ใช้เวลาก่อนหน้านี้สามารถลดลงเป็นนาทีได้ด้วยการปรับปรุงปริมาณงานทั้งการจำลองและขั้นตอนการอัปเดตนโยบาย

- การปรับสเกลแบบหลาย GPU: การใช้ GPU หลายตัวช่วยให้การฝึกอบรมแบบกระจายซึ่งส่วนต่าง ๆ ของเวิร์กโหลด (เช่นแบตช์ของสภาพแวดล้อมหรือส่วนหนึ่งของประชากรของตัวแทน) ทำงานควบคู่ไปกับ GPU วิธีการนี้จะช่วยลดเวลาการฝึกอบรมนาฬิกาผนังได้อย่างมากแม้ว่าจะต้องมีการจัดการค่าใช้จ่ายในการสื่อสารของ GPU-to-GPU กรอบการวิจัยได้แสดงให้เห็นถึงการทำงานของคอร์ CPU หลายพันคอร์ที่มีกลุ่ม GPU โหล

เฟรมเวิร์กการเร่งความเร็วและการรวม GPU GPU

เฟรมเวิร์กออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อควบคุมพลังงาน GPU สำหรับการฝึกอบรม RL มีผลต่อประสิทธิภาพการเพิ่มประสิทธิภาพของ GPU ที่นำเสนออย่างมีนัยสำคัญ:

-Isaac Gym: สภาพแวดล้อมที่ได้รับการพัฒนา NVIDIA นี้มีทั้งการจำลองทางฟิสิกส์และการอนุมานเครือข่ายประสาททั้งหมดใน GPU โดยกำจัดคอขวดการถ่ายโอนข้อมูล CPU-GPU ด้วยการสนับสนุนสภาพแวดล้อมแบบขนานหลายพันครั้งใน GPU เดียว Isaac Gym เป็นตัวอย่างของการใช้ GPU ที่ทันสมัยซึ่งใช้ประโยชน์จากสถาปัตยกรรม GPU สมัยใหม่เช่น Tesla V100 และ H100 สำหรับการฝึกอบรมที่ไม่เคยมีมาก่อน

-RL ที่ใช้ประชากร (PBRL) ที่มี GPU: การจำลองการเร่งความเร็ว GPU ช่วยให้การฝึกอบรมประชากรของตัวแทนในแบบคู่ขนานปรับเปลี่ยนพารามิเตอร์แบบไดนามิกสำหรับการสำรวจและประสิทธิภาพตัวอย่างที่ดีขึ้น การเพิ่มประสิทธิภาพที่นี่เชื่อมโยงกับพลังงานการคำนวณ GPU และความสามารถในการจัดการความเท่าเทียมกันขนาดใหญ่โดย GPUs ส่งผลกระทบต่อความสามารถในการปรับขนาดและความเร็วของการสำรวจในสภาพแวดล้อม RL ที่ซับซ้อน

ปัจจัยทางเทคนิคที่มีผลต่อการเลือก GPU

หลายแง่มุมทางเทคนิคของโมเดล GPU กำหนดความเหมาะสมและผลกระทบต่อความเร็วในการฝึกอบรม RL:

- ความสามารถในการคำนวณ: ความสามารถในการคำนวณที่สูงขึ้น GPUs มีแกน cuda และเทนเซอร์มากขึ้นเพิ่มจำนวนการดำเนินการแบบขนานโดยตรงสำหรับการจำลองและการคำนวณการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง

- ขนาด VRAM: หน่วยความจำวิดีโอขนาดใหญ่ช่วยให้การฝึกอบรมรุ่นที่ใหญ่กว่าและขนาดแบทช์และจัดเก็บสภาพแวดล้อมแบบขนานมากขึ้นพร้อมกันซึ่งช่วยปรับปรุงปริมาณงานและเสถียรภาพ

- แบนด์วิดท์หน่วยความจำ: แบนด์วิดท์ที่สูงขึ้นช่วยให้การเคลื่อนไหวของข้อมูลเร็วขึ้นภายใน GPU ซึ่งสำคัญสำหรับการอัปเดตนโยบายความถี่สูงและการคำนวณขั้นตอนการจำลอง

- Cores Tensor และ AI คุณสมบัติ: GPUs ที่มีแกนเทนเซอร์เฉพาะที่ออกแบบมาสำหรับการคำนวณ AI ช่วยเพิ่มความเร็วในการดำเนินการเมทริกซ์ในเครือข่ายประสาท

- ประสิทธิภาพการใช้พลังงานและการระบายความร้อน: ในขณะที่ส่งผลกระทบต่อความเร็วทางอ้อมประสิทธิภาพการใช้พลังงานที่ดีขึ้นช่วยให้สามารถรักษาความเร็วสัญญาณนาฬิกาที่สูงขึ้นได้โดยไม่ต้องมดลูก

ผลกระทบเชิงปฏิบัติต่อการวิจัยและการใช้งาน RL

ทางเลือกของ GPU อาจหมายถึงความแตกต่างระหว่างวันหรือสัปดาห์ของการฝึกอบรมและนาทีหรือชั่วโมงส่งผลโดยตรงต่อวัฏจักรการวิจัยและความเป็นไปได้ในการปรับใช้:

- การวิจัยความเร็วการทำซ้ำ: นักวิจัยที่ใช้ประสบการณ์ GPU ที่มีอายุมากกว่าหรือมีประสิทธิภาพน้อยกว่าการโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมที่ช้าลงและการปรับปรุงนโยบายยืดเยื้อการทดลองและการปรับแต่งแบบจำลอง การอัพเกรดเป็นเฟรมเวิร์ก GPU แบบไฮเอนด์สามารถลดเวลาการวนซ้ำได้ 100 เท่าหรือมากกว่าทำให้การทดสอบสมมติฐานที่เร็วขึ้นและการปรับปรุงแบบจำลอง

- ประสิทธิภาพด้านต้นทุน: การเร่งความเร็ว GPU ช่วยลดความจำเป็นสำหรับกลุ่ม CPU ขนาดใหญ่ลดต้นทุนโครงสร้างพื้นฐาน ตัวอย่างเช่น 12 GPU สามารถแทนที่คอร์ CPU หลายพันแกนการปรับการตั้งค่าฮาร์ดแวร์และค่าใช้จ่ายโดยเฉพาะอย่างยิ่งในโซลูชั่น RL เชิงพาณิชย์หรือเมฆที่ส่งมา

- ความซับซ้อนของแบบจำลองและระดับสภาพแวดล้อม: GPU ที่มีทรัพยากรการคำนวณที่มากขึ้นอนุญาตให้ฝึกอบรมนโยบายที่ซับซ้อนมากขึ้นและประชากรที่มีขนาดใหญ่ขึ้นพร้อมกัน ความสามารถในการปรับขนาดนี้ช่วยเพิ่มความสามารถของตัวแทนในการเรียนรู้จากข้อมูลที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นและทำงานได้ดีขึ้นในการควบคุมที่ซับซ้อนและงานการตัดสินใจ

-การปรับใช้ SIM-to-real: การฝึกอบรมที่เร็วขึ้นเกี่ยวกับ GPU ช่วยอำนวยความสะดวกในการฝึกอบรมแบบจำลองและการปรับใช้บ่อยขึ้นในหุ่นยนต์ในโลกแห่งความเป็นจริงและระบบอัตโนมัติทำให้การปรับตัวเข้ากับสภาพแวดล้อมแบบไดนามิกและเงื่อนไขที่ไม่คาดคิด

ข้อ จำกัด และข้อควรพิจารณา

ในขณะที่ตัวเลือก GPU ส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อความเร็วในการฝึกอบรม RL แต่ก็ไม่ใช่ปัจจัยเดียว:

- ประสิทธิภาพของอัลกอริทึม: อัลกอริทึม RL ที่มีประสิทธิภาพที่เพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานตัวอย่างและลดการคำนวณที่ไม่จำเป็นสามารถลดข้อ จำกัด ของฮาร์ดแวร์ได้

- การเพิ่มประสิทธิภาพของซอฟต์แวร์: ระดับที่กรอบ RL ได้รับการปรับให้เหมาะสมเพื่อใช้ประโยชน์จากสถาปัตยกรรม GPU อย่างเต็มที่มีบทบาทสำคัญ รหัสที่ได้รับการปรับปรุงไม่ดีอาจไม่สามารถใช้ประโยชน์จากคุณสมบัติ GPU ขั้นสูงเช่นแกนเทนเซอร์

- การประสานงาน CPU-GPU: ในการตั้งค่าที่ CPU ยังคงจัดการกับการจำลองสภาพแวดล้อมหรือการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าคอขวด CPU สามารถ จำกัด การเพิ่มความเร็วโดยรวม

- ค่าใช้จ่ายในการถ่ายโอนข้อมูล: การถ่ายโอนข้อมูลบ่อยครั้งและขนาดใหญ่ระหว่าง CPU และ GPU สามารถลดประสิทธิภาพได้ซึ่งเฟรมเวิร์กที่ทันสมัยเช่น Isaac Gym ลดลงโดยการจำลองการจำลองและการฝึกอบรมเกี่ยวกับ GPU

- ข้อ จำกัด ของหน่วยความจำ: GPU ที่มี VRAM ไม่เพียงพอจะฝึกอบรมคอขวดที่ใหญ่ขึ้นและซับซ้อนมากขึ้นตัวแทน RL ที่มีขนาดใหญ่ขึ้นซึ่งจำเป็นต้องมีรูปแบบหรือการลดขนาดแบทช์ที่มีผลต่อความเร็วการเรียนรู้และคุณภาพ