Gradientenbasierte Parallelisierung und erfahrungsbasierte Parallelisierung sind zwei unterschiedliche Strategien, die beim Lernen für maschinelles Lernen und Verstärkung angewendet werden, um die Leistung und Skalierbarkeit von Trainingsmodellen zu verbessern, insbesondere in Kontexten mit tiefem Lernen oder Verstärkungslernen. Ihre Leistung unterscheidet sich in mehreren wichtigen Aspekten, einschließlich Skalierbarkeit, Rauschen in Aktualisierungen, Konvergenzgeschwindigkeit, Rechenressourcenauslastung und Eignung für verschiedene Problembereiche.
Gradientenbasierte Parallelisierung konzentriert sich hauptsächlich auf die Verteilung der Gradientenberechnung und Parameteraktualisierungen auf mehrere Geräte oder Prozesse. Es wird oft als Datenparallelität oder Modellparallelität implementiert. In der Datenparallelität wird das Modell auf alle Geräte kopiert, und jedes Gerät berechnet Gradienten auf einer anderen Teilmenge der Daten. Diese Gradienten werden dann synchronisiert, typischerweise entweder synchron durch Mittelung von Gradienten, bevor die Parameter aktualisiert werden, oder asynchron, wobei jedes Gerät die Modellparameter unabhängig aktualisiert. Synchronen Methoden erzeugen stabilere Gradientenschätzungen, da alle Gradienten zu einem Parameter -Update beitragen, aber eine Latenz aufnehmen, die darauf wartet, dass alle Geräte deren Berechnung abgeschlossen werden. Asynchrone Methoden reduzieren die Wartezeiten und können schneller laufen, führen jedoch Gradientenrauschen ein, die die Konvergenz verlangsamen oder die endgültige Modellgenauigkeit verringern können. Die Modellparallelität spielt im Gegensatz dazu das Modell selbst auf Geräte und wird verwendet, wenn Modelle zu groß sind, um in den Speicher eines einzelnen Geräts zu passen.
Die erfahrungsbasierte Parallelisierung ist in Verstärkungslernkontexten am weitesten verbreitet, in denen sie eine parallele Sammlung von Erfahrungen (staatliche Übergänge, Maßnahmen und Belohnungen) aus mehreren parallelen Wirkstoffen oder Umgebungen umfasst. Diese Erfahrungen werden dann zum Training des Modells verwendet. Ein zentrales Beispiel ist die Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) -Methode, bei der mehrere Agenten parallel laufen und ihre lokalen Versionen des Modells asynchron basierend auf ihren eigenen Erfahrungsströmen aktualisieren. Erfahrung basierende Parallelisierung trägt dazu bei, das Training zu stabilisieren, indem er Erfahrungsmuster dekorrelieren und eine schnellere Datenerfassung ermöglicht. Es ermöglicht auch die Kombination von Explorationsrichtlinien von mehreren Agenten, die die Lernrobustheit verbessern können. Asynchrone Updates können jedoch abgestandene Parameter und ungleichmäßige Stichprobenverbrauch einführen, was die Konvergenzstabilität und -qualität beeinflusst.
In Bezug auf den Leistungsvergleich:
1. Skalierbarkeit und Effizienz:
- Gradientenbasierte Parallelisierung, insbesondere synchrone Datenparallelität, kann gut mit der Anzahl der Verarbeitungseinheiten skalieren, wenn der Kommunikationsaufwand effizient verwaltet wird. Die Beschleunigung wird häufig durch die Synchronisationskosten bei der Aggregation von Gradienten begrenzt.
- Erfahrung auf der basierten Parallelisierung erreicht häufig eine lineare Beschleunigung der Datenerfassung, da die Agenten unabhängig voneinander arbeiten und Engpässe reduzieren. Die allgemeine Trainingsgeschwindigkeit kann erheblich schneller sein, da mehr Interaktionen mit der Umgebung gleichzeitig gesammelt werden.
2. Konvergenz und Stabilität:
- Gradientenbasierte Methoden mit synchronen Updates haben aufgrund der gemittelten Gradienten, die die Varianz reduzieren, tendenziell eine stabilere Konvergenz. Asynchrone Gradientenmethoden können unter lauten Aktualisierungen leiden, die die Leistung beeinträchtigen.
-Erfahrungsbasierte Parallelisierung führt zu Rauschen aufgrund nicht synchronisierter Agentenaktualisierungen ein, profitiert jedoch von verschiedenen Erfahrungen, die von parallelen Agenten gesammelt wurden, was die Erforschung und letztendlich politische Robustheit verbessern kann.
3.. Rechenressourcenauslastung:
-Gradientenbasierter Parallelisierungsanlagen erfordert eine signifikante Kommunikation zwischen den Geräten für die Gradientensynchronisation, insbesondere im Maßstab, was sich auf die Ressourceneffizienz auswirkt.
- Erlebnisbasierte Parallelisierung kann die Rechenressourcen besser nutzen, indem die Umgebungssimulation und das Modelltraining überlappt und die Leerlaufzeiten reduziert werden.
4. Eignung:
- Die abgrenzende Parallelisierung wird im Allgemeinen für beaufsichtigte und unbeaufsichtigte Lernaufgaben bevorzugt, bei denen große Chargen mit markierten Daten verfügbar sind.
- Erfahrungsbasierte Parallelisierung eignet sich besser für das Verstärkungslernen, wenn Daten aus Interaktionen mit einer Umgebung stammen, und die Erkundungsvielfalt ist entscheidend.
5. Implementierungskomplexität:
-Gradientenbasierte Parallelisierungsmechanismen sind in wichtigen Rahmenbedingungen für maschinelles Lernen mit etablierten Best Practices für die Synchronisation und das verteilte Training gut unterstützt.
- Erfahrungsbasierte Parallelisierung erfordert sorgfältiges Design, um asynchrone Updates, Wiederholungspuffer und Synchronisation zu verwalten, um abgestandene Gradienten zu vermeiden und das Training zu stabilisieren.
In vielen fortschrittlichen Algorithmen für die Verstärkung der Verstärkung wird häufig ein hybrider Ansatz verwendet, bei dem sowohl abgradientenbasierte als auch erfahrungsbasierte Parallelisierung verwendet werden, um ihre jeweiligen Stärken auszugleichen: Nutzung einer schnellen, vielfältigen Erlebnissammlung parallel, während die Synchronisierungsgradienten-Aktualisierungen in geeigneten Intervallen zur Aufrechterhaltung der Modellstabilität und der Konvergenzqualität synchronisiert werden.
Insgesamt betont die gradientenbasierte Parallelisierung die effiziente, skalierbare Berechnung von Gradienten über Daten oder Modellpartitionen mit Synchronisierungsstrategien, die sich auf Aktualisierungsrauschen und -latenz auswirken, während die Erfahrung der Erfahrung auf der parallelen Abtastung von Umweltinteraktionen konzentriert, um das Lernen zu beschleunigen und die Politikvielfalt mit einigen Kompromisse bei der Aktualisierung der Konsistenz zu verbessern. Die Wahl zwischen diesen Parallelisierungsstrategien hängt vom Lernparadigma, den Aufgabenmerkmalen, den verfügbaren Hardware und den Schulungszielen ab.