يمكن مقارنة أداء الموازاة القائمة على التدرج والتوازي القائم على الخبرة من حيث كفاءتها وقابلية التوسع والدقة. فيما يلي بعض النقاط الرئيسية:
التوازي القائم على التدرج
1. الكفاءة: يمكن أن تكون الموازاة القائمة على التدرج فعالة للغاية عندما تكون المشكلة مناسبة تمامًا للمعالجة المتوازية. وذلك لأن حساب التدرج يمكن تقسيمه إلى مهام أصغر يمكن تنفيذها بالتوازي، مما يؤدي إلى الاستفادة من القوة الحسابية للعديد من مراكز وحدة المعالجة المركزية أو وحدات معالجة الرسومات[1] [4].
2. قابلية التوسع: يمكن للتوازي القائم على التدرج أن يتسع بشكل جيد مع عدد متغيرات الإدخال، مما يجعله مناسبًا للمشكلات واسعة النطاق. ومع ذلك، قد يتطلب الأمر المزيد من الذاكرة لتخزين النتائج والتدرجات المتوسطة، مما قد يمثل قيدًا للمشكلات الكبيرة جدًا[4].
3. الدقة: يمكن أن توفر الموازاة القائمة على التدرج دقة عالية إذا كان حساب التدرج دقيقًا. ومع ذلك، قد يكون الأمر حساسًا لاختيار خوارزمية التحسين والمعلمات الفائقة، والتي يمكن أن تؤثر على تقارب عملية التحسين [1] [4].
التوازي القائم على الخبرة
1. الكفاءة: يمكن أن تكون الموازاة القائمة على الخبرة فعالة عندما تتضمن المشكلة معالجة كميات كبيرة من البيانات بالتوازي. وذلك لأنه يمكن تقسيم بيانات التجربة إلى أجزاء أصغر يمكن معالجتها بشكل مستقل، مع الاستفادة من القوة الحسابية لنوى وحدة المعالجة المركزية المتعددة أو وحدات معالجة الرسومات[3].
2. قابلية التوسع: يمكن أن تتوسع الموازاة القائمة على الخبرة بشكل جيد مع عدد البيئات أو الوكلاء، مما يجعلها مناسبة لمشاكل التعلم المعزز واسعة النطاق. ومع ذلك، قد يتطلب الأمر المزيد من الذاكرة لتخزين بيانات التجربة، مما قد يمثل قيدًا للمشكلات الكبيرة جدًا[3].
3. الدقة: يمكن أن توفر الموازاة القائمة على الخبرة دقة عالية إذا كانت بيانات التجربة تمثل المشكلة. ومع ذلك، قد يكون الأمر حساسًا لاختيار استراتيجية الاستكشاف والمعلمات الفائقة، والتي يمكن أن تؤثر على مقايضة الاستكشاف والاستغلال[3].
مقارنة
1. التوازي: تعد التوازي القائم على التدرج أكثر ملاءمة للمشكلات التي تتضمن حسابات معقدة، مثل تدريب الشبكات العصبية. تعد الموازاة القائمة على الخبرة أكثر ملاءمة للمشكلات التي تتضمن معالجة كميات كبيرة من البيانات بالتوازي، مثل التعلم المعزز.
2. استخدام الذاكرة: تتطلب الموازاة القائمة على التدرج عادةً المزيد من الذاكرة لتخزين النتائج والتدرجات المتوسطة. تتطلب الموازاة القائمة على الخبرة عادةً المزيد من الذاكرة لتخزين بيانات التجربة.
3. الدقة: يمكن أن توفر الموازاة القائمة على التدرج دقة عالية إذا كان حساب التدرج دقيقًا. يمكن أن توفر الموازاة القائمة على الخبرة دقة عالية إذا كانت بيانات التجربة تمثل المشكلة.
باختصار، يعتمد الاختيار بين الموازاة القائمة على التدرج والموازاة القائمة على الخبرة على المشكلة والمتطلبات المحددة. تعد الموازاة القائمة على التدرج أكثر ملاءمة للحسابات المعقدة، في حين أن الموازاة القائمة على الخبرة أكثر ملاءمة لمعالجة كميات كبيرة من البيانات بالتوازي.
الاستشهادات:[1] https://shashank-ojha.github.io/ParallelGradientDescent/
[2] https://www.researchgate.net/figure/Comparison-of-parallel-gradient-algorithms-We-compare-parallel-gradient-algorithms-for_fig4_286513299
[3] https://blog.salesforceairesearch.com/warpdrive-fast-rl-on-a-gpu/
[4] https://topfarm.pages.windenergy.dtu.dk/PyWake/notebooks/gradients_parallellization.html
[5] https://stackoverflow.com/questions/51725932/tensorflow-openai-gym-keras-rl-performance-issue-on-basic-reinforcement-learni