Ydeevnen af gradientbaseret parallelisering og erfaringsbaseret parallelisering kan sammenlignes med hensyn til deres effektivitet, skalerbarhed og nøjagtighed. Her er nogle nøglepunkter:
Gradient-baseret parallellisering
1. Effektivitet: Gradientbaseret parallelisering kan være yderst effektiv, når problemet er velegnet til parallel behandling. Dette skyldes, at gradientberegningen kan opdeles i mindre opgaver, der kan udføres parallelt, hvilket udnytter beregningskraften fra flere CPU-kerner eller GPU'er[1][4].
2. Skalerbarhed: Gradientbaseret parallelisering kan skaleres godt med antallet af inputvariabler, hvilket gør den velegnet til problemer i stor skala. Det kan dog kræve mere hukommelse at lagre mellemresultater og gradienter, hvilket kan være en begrænsning for meget store problemer[4].
3. Nøjagtighed: Gradientbaseret parallelisering kan give høj nøjagtighed, hvis gradientberegningen er nøjagtig. Det kan dog være følsomt over for valget af optimeringsalgoritme og hyperparametre, hvilket kan påvirke konvergensen af optimeringsprocessen[1][4].
Erfaringsbaseret parallellisering
1. Effektivitet: Erfaringsbaseret parallelisering kan være effektiv, når problemet involverer behandling af store mængder data parallelt. Dette skyldes, at oplevelsesdataene kan opdeles i mindre bidder, der kan behandles uafhængigt, hvilket udnytter beregningskraften fra flere CPU-kerner eller GPU'er[3].
2. Skalerbarhed: Erfaringsbaseret parallelisering kan skaleres godt med antallet af miljøer eller agenter, hvilket gør den velegnet til store forstærkende læringsproblemer. Det kan dog kræve mere hukommelse at gemme oplevelsesdataene, hvilket kan være en begrænsning for meget store problemer[3].
3. Nøjagtighed: Erfaringsbaseret parallelisering kan give høj nøjagtighed, hvis erfaringsdataene er repræsentative for problemet. Det kan dog være følsomt over for valget af udforskningsstrategi og hyperparametre, hvilket kan påvirke afvejningen mellem udforskning og udnyttelse[3].
Sammenligning
1. Parallellisering: Gradientbaseret parallelisering er mere velegnet til problemer, der involverer komplekse beregninger, såsom træning i neurale netværk. Erfaringsbaseret parallelisering er mere velegnet til problemer, der involverer behandling af store mængder data parallelt, såsom forstærkende læring.
2. Hukommelsesbrug: Gradientbaseret parallelisering kræver typisk mere hukommelse til at gemme mellemresultater og gradienter. Erfaringsbaseret parallelisering kræver typisk mere hukommelse til at gemme oplevelsesdataene.
3. Nøjagtighed: Gradientbaseret parallelisering kan give høj nøjagtighed, hvis gradientberegningen er nøjagtig. Erfaringsbaseret parallelisering kan give høj nøjagtighed, hvis erfaringsdataene er repræsentative for problemet.
Sammenfattende afhænger valget mellem gradientbaseret parallelisering og erfaringsbaseret parallelisering af den konkrete problemstilling og krav. Gradientbaseret parallelisering er mere velegnet til komplekse beregninger, mens erfaringsbaseret parallelisering er mere velegnet til at behandle store mængder data parallelt.
Citater:[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