Parallelizace a paralelizace založená na zkušenostech jsou dvě odlišné strategie používané ve strojovém učení a posilovacím učení, aby se zvýšila výkon a škálovatelnost tréninkových modelů, zejména v kontextech zahrnujících hluboké učení nebo posílení učení. Jejich výkon se liší v několika klíčových aspektech, včetně škálovatelnosti, šumu v aktualizacích, rychlosti konvergence, využití výpočetních zdrojů a vhodnosti pro různé problémové domény.
Parallelizace založená na gradientu se primárně zaměřuje na distribuci gradientového výpočtu a aktualizace parametrů na více zařízeních nebo procesech. Je často implementován jako dat paralelismus nebo paralelismus modelu. V datovém paralelismu je model zkopírován napříč všemi zařízeními a každé zařízení vypočítá gradienty na jiné podmnožině dat. Tyto gradienty jsou poté synchronizovány, obvykle buď synchronně průměrováním gradientů před aktualizací parametrů nebo asynchronně, kde každé zařízení nezávisle aktualizuje parametry modelu. Synchronní metody vytvářejí stabilnější odhady gradientu, protože všechny gradienty přispívají k jedné aktualizaci parametrů, ale vyvolávají latence čekání na dokončení všech zařízení. Asynchronní metody snižují čekací doby a mohou běžet rychleji, ale zavést šum gradientu, který může zpomalit konvergenci nebo snížit přesnost konečného modelu. Naproti tomu paralelismus modelu rozdělí samotný model napříč zařízeními a používá se, když jsou modely příliš velké, aby se vešly do paměti jednoho zařízení.
Parallelizace založená na zkušenostech je nejčastější v kontextu učení zesílení, kde zahrnuje paralelní sběr zkušeností (státní přechody, přijaté akce a odměny) z více paralelních látek nebo prostředí. Tyto zkušenosti se pak používají pro trénink modelu. Klíčovým příkladem je metoda asynchronní výhody a herce-kritická (A3C), kde více agentů běží paralelně a aktualizují své místní verze modelu asynchronně na základě jejich vlastních proudů zkušeností. Parallelizace založená na zkušenostech pomáhá stabilizovat školení detorelací vzorků zkušeností a umožňuje rychlejší sběr dat. Rovněž umožňuje kombinaci průzkumných politik od více agentů, které mohou zlepšit robustnost učení. Asynchronní aktualizace však mohou zavést zastaralé parametry a nerovnoměrné využití vzorku, což ovlivňuje stabilitu a kvalitu konvergence.
Pokud jde o srovnání výkonnosti:
1. Škálovatelnost a účinnost:
- Parallelizace založená na gradientu, zejména synchronní paralelismus dat, se může dobře rozšiřovat s počtem zpracovatelských jednotek, pokud je režie komunikace spravována efektivně. Zrychlení je často ohraničeno náklady na synchronizaci při agregaci gradientů.
- Parallelizace založená na zkušenostech často dosahuje lineárního zrychlení sběru dat, protože agenti pracují nezávisle a snižují úzká místa. Celková rychlost tréninku může být výrazně rychlejší, protože se shromažďuje více interakcí s prostředím.
2. Konvergence a stabilita:
- Metody založené na gradientu se synchronními aktualizacemi mají tendenci mít stabilnější konvergenci v důsledku průměrovaných gradientů snižujících rozptyl. Metody asynchronního gradientu mohou trpět hlučnými aktualizacemi, které zhoršují výkon.
-Parallelizace založená na zkušenostech zavádí hluk kvůli nesynchronizovaným aktualizacím agenta, ale těží z různých zkušeností shromážděných paralelními agenty, které mohou zlepšit průzkum a nakonec robustnost politiky.
3. využití výpočetních zdrojů:
-Parallelizace založená na gradientu vyžaduje významnou komunikaci mezi zařízeními pro synchronizaci gradientu, zejména v měřítku, což ovlivňuje účinnost zdrojů.
- Parallelizace založená na zkušenostech může lépe využívat výpočetní zdroje překrývající se simulací prostředí a tréninku modelu a zkrátit nečinné časy.
4. vhodnosti:
- Parallelizace založená na gradientu je obecně preferována pro dozorované a bez dozorované učení, kde jsou k dispozici velké dávky označených dat.
- Parallelizace založená na zkušenostech je vhodnější pro učení posílení, kde data pocházejí z interakcí s prostředím a rozmanitost průzkumu je kritická.
5. Implementační složitost:
-Mechanismy paralelizace založené na gradientu jsou dobře podporovány v hlavních rámcích strojového učení se zavedenými osvědčenými postupy pro synchronizaci a distribuovaný trénink.
- Parallelizace založená na zkušenostech vyžaduje pečlivý design pro správu asynchronních aktualizací, přehrávkových vyrovnávacích pamětí a synchronizace, aby se zabránilo zastaralému gradientům a stabilizaci školení.
V mnoha pokročilých algoritmech učení zesílení se hybridní přístup využívá k rovnováze jejich silných stránek: využití rychlého a rozmanitého sběru zkušeností v paralelních intervalech a zachování stability modelu a kvality konvergence.
Celkově paralelizace založená na gradientu zdůrazňuje efektivní a škálovatelné výpočty gradientů napříč datovými nebo modelovými oddíly se synchronizačními strategiemi ovlivňujícími aktualizační šum a latenci, zatímco paralelizace založená na zkušenostech se zaměřuje na paralelní vzorkování interakcí prostředí, aby se urychlilo učení a zlepšila rozmanitost politiky s některými kompromisy v konzistenci aktualizace. Volba mezi těmito paralelizačními strategiemi závisí na paradigmatu učení, charakteristikách úkolu, dostupném hardwaru a školení.