Op gradiënt gebaseerde parallellisatie en op ervaringen gebaseerde parallellisatie zijn twee verschillende strategieën die worden gebruikt in machine learning en versterking leren om de prestaties en schaalbaarheid van trainingsmodellen te verbeteren, vooral in contexten met diep leren of leertaken van versterking. Hun prestaties verschilt in verschillende belangrijke aspecten, waaronder schaalbaarheid, ruis in updates, convergentiesnelheid, het gebruik van rekenbronnen en geschiktheid voor verschillende probleemdomeinen.
Op gradiënt gebaseerde parallellisatie richt zich voornamelijk op het distribueren van de gradiëntberekening en parameterupdates over meerdere apparaten of processen. Het wordt vaak geïmplementeerd als gegevensparallellisme of modelparallellisme. In gegevensparallellisme wordt het model op alle apparaten gekopieerd en elk apparaat berekent gradiënten op een andere subset van de gegevens. Deze gradiënten worden vervolgens gesynchroniseerd, meestal synchroon door het gemiddelde te nemen van gradiënten voordat parameters worden bijgewerkt of asynchroon waar elk apparaat de modelparameters onafhankelijk bijwerkt. Synchrone methoden produceren stabielere gradiëntschattingen, omdat alle gradiënten bijdragen aan één parameter -update, maar latentie wachten op alle apparaten om hun berekening te voltooien. Asynchrone methoden verminderen de wachttijden en kunnen sneller werken, maar introduceren gradiëntruis die de convergentie kan vertragen of de nauwkeurigheid van het uiteindelijke model kan verminderen. Modelparallellisme daarentegen splitst het model zelf over apparaten en wordt gebruikt wanneer modellen te groot zijn om in het geheugen van een enkel apparaat te passen.
Op ervaringen gebaseerde parallellisatie komt het meest voor in de leercontexten van versterking, waarbij het een parallelle verzameling van ervaringen (staatsovergangen, ondernomen acties en beloningen) omvat uit meerdere parallelle agenten of omgevingen. Deze ervaringen worden vervolgens gebruikt voor het trainen van het model. Een belangrijk voorbeeld is de asynchrone voordeel actor-critic (A3C) -methode, waarbij meerdere agenten parallel lopen en hun lokale versies van het model asynchroon bijwerken op basis van hun eigen ervaringsstromen. Op ervaringen gebaseerde parallellisatie helpt training te stabiliseren door ervaringsmonsters te decorreleren en snellere gegevensverzameling mogelijk te maken. Het maakt ook de combinatie van exploratiebeleid van meerdere agenten mogelijk, wat de leer van het leerrobuust kan verbeteren. Asynchrone updates kunnen echter oude parameters en niet-uniforme steekproefgebruik introduceren, wat de stabiliteit en kwaliteit van convergentie beïnvloedt.
In termen van prestatievergelijking:
1. Schaalbaarheid en efficiëntie:
- Gradiëntgebaseerde parallellisatie, met name synchrone gegevensparallellisme, kan goed schalen met het aantal verwerkingseenheden als communicatieoverhead efficiënt wordt beheerd. De versnelling wordt vaak begrensd door de synchronisatiekosten bij het verzamelen van gradiënten.
- Op ervaringen gebaseerde parallellisatie bereikt vaak lineaire versnelling in gegevensverzameling, omdat agenten onafhankelijk werken, waardoor knelpunten worden verminderd. De algehele trainingssnelheid kan aanzienlijk sneller zijn, omdat meer interacties met de omgeving gelijktijdig worden verzameld.
2. Convergentie en stabiliteit:
- Gradiëntgebaseerde methoden met synchrone updates hebben meestal stabielere convergentie vanwege de gemiddelde gradiënten die de variantie verminderen. Asynchrone gradiëntmethoden kunnen last hebben van lawaaierige updates die de prestaties afbreken.
-Ervaringsgebaseerde parallellisatie introduceert ruis als gevolg van niet-gesynchroniseerde agentupdates, maar baat uit van diverse ervaringen verzameld door parallelle agenten, die de verkenning en uiteindelijk beleidsrobuustheid kunnen verbeteren.
3. Computational Resource -gebruik:
-Gradiënt-gebaseerde parallellisatie vereist significante inter-apparaatcommunicatie voor gradiëntsynchronisatie, met name op schaal, die invloed hebben op de efficiëntie van hulpbronnen.
- Op ervaringen gebaseerde parallellisatie kan de rekenbronnen beter gebruiken door simulatie van de omgeving en modelopleiding te overlappen, waardoor inactieve tijden worden verminderd.
4. Geschiktheid:
- Gradiëntgebaseerde parallellisatie heeft over het algemeen de voorkeur voor begeleide en niet-gecontroleerde leertaken waar grote partijen gelabelde gegevens beschikbaar zijn.
- Op ervaringen gebaseerde parallellisatie is meer geschikt voor het leren van versterkingen, waar gegevens voortkomen uit interacties met een omgeving en verkenningsdiversiteit is van cruciaal belang.
5. Implementatiecomplexiteit:
-Gradiëntgebaseerde parallellisatiemechanismen worden goed ondersteund in grote machine learning frameworks met gevestigde best practices voor synchronisatie en gedistribueerde training.
- Op ervaringen gebaseerde parallellisatie vereist een zorgvuldig ontwerp om asynchrone updates, opnieuw afspeelbuffers en synchronisatie te beheren om oude gradiënten te voorkomen en training te stabiliseren.
In veel geavanceerde leeralgoritmen voor versterking wordt een hybride aanpak die zowel op gradiënt gebaseerde als op ervaringen gebaseerde parallel benutometers vaak gebruikt om hun respectieve sterke punten in evenwicht te brengen: het gebruik van snelle, diverse ervaring in het parallel, terwijl het parallel wordt gesynchroniseerd, terwijl de gradiëntupdates worden gesynchroniseerd met geschikte intervallen om modellenstabiliteit en convergentiekwaliteit te behouden.
Overall, gradient-based parallelization emphasizes efficient, scalable computation of gradients across data or model partitions with synchronization strategies affecting update noise and latency, whereas experience-based parallelization focuses on parallel sampling of environment interactions to speed up learning and improve policy diversity with some trade-offs in update consistency. De keuze tussen deze parallellisatiestrategieën hangt af van het leerparadigma, taakkenmerken, beschikbare hardware en trainingsdoelstellingen.