Výkon paralelizace založené na gradientu a paralelizace založené na zkušenostech lze porovnat z hlediska jejich účinnosti, škálovatelnosti a přesnosti. Zde je několik klíčových bodů:
Paralelizace na bázi gradientu
1. Efektivita: Paralelizace založená na přechodu může být vysoce efektivní, pokud je problém vhodný pro paralelní zpracování. Je to proto, že výpočet gradientu lze rozdělit na menší úlohy, které lze provádět paralelně, a využít tak výpočetního výkonu více jader CPU nebo GPU[1][4].
2. Škálovatelnost: Paralelizace založená na gradientu se může dobře škálovat s počtem vstupních proměnných, takže je vhodná pro rozsáhlé problémy. Může však vyžadovat více paměti pro ukládání mezivýsledků a přechodů, což může být omezení u velmi velkých problémů[4].
3. Přesnost: Paralelizace založená na gradientu může poskytnout vysokou přesnost, pokud je výpočet gradientu přesný. Může však být citlivý na volbu optimalizačního algoritmu a hyperparametrů, které mohou ovlivnit konvergenci optimalizačního procesu[1][4].
Paralelizace založená na zkušenostech
1. Efektivita: Paralelizace založená na zkušenostech může být efektivní, pokud problém zahrnuje paralelní zpracování velkého množství dat. Je to proto, že data o zkušenostech lze rozdělit na menší části, které lze zpracovávat nezávisle, a využít tak výpočetního výkonu více jader CPU nebo GPU[3].
2. Škálovatelnost: Paralelizace založená na zkušenostech se může dobře škálovat s počtem prostředí nebo agentů, takže je vhodná pro rozsáhlé problémy s učením se posilováním. Může však vyžadovat více paměti pro uložení dat zkušeností, což může být omezení pro velmi velké problémy[3].
3. Přesnost: Paralelizace založená na zkušenostech může poskytnout vysokou přesnost, pokud data zkušeností reprezentují problém. Může však být citlivý na volbu strategie průzkumu a hyperparametrů, které mohou ovlivnit kompromis mezi průzkumem a vykořisťováním[3].
Srovnání
1. Paralelizace: Paralelizace založená na gradientu je vhodnější pro problémy, které zahrnují složité výpočty, jako je trénování neuronových sítí. Paralelizace založená na zkušenostech je vhodnější pro problémy, které zahrnují paralelní zpracování velkého množství dat, jako je například posilování.
2. Využití paměti: Paralelizace založená na přechodech obvykle vyžaduje více paměti pro uložení mezivýsledků a přechodů. Paralelizace založená na zkušenostech obvykle vyžaduje více paměti pro uložení dat zkušeností.
3. Přesnost: Paralelizace založená na gradientu může poskytnout vysokou přesnost, pokud je výpočet gradientu přesný. Paralelizace založená na zkušenostech může poskytnout vysokou přesnost, pokud data zkušeností reprezentují problém.
Stručně řečeno, výběr mezi paralelizací založenou na gradientu a paralelizací založenou na zkušenostech závisí na konkrétním problému a požadavcích. Paralelizace založená na gradientu je vhodnější pro složité výpočty, zatímco paralelizace založená na zkušenostech je vhodnější pro paralelní zpracování velkého množství dat.
Citace:[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