Gradientbasert parallellisering og erfaringsbasert parallellisering er to distinkte strategier som brukes i maskinlæring og forsterkningslæring for å forbedre ytelsen og skalerbarheten til treningsmodeller, spesielt i sammenhenger som involverer dyp læring eller forsterkningslæringslæring. Deres ytelse er forskjellig i flere viktige aspekter, inkludert skalerbarhet, støy i oppdateringer, hastighet på konvergens, beregningsressursutnyttelse og egnethet for forskjellige problemdomener.
Gradientbasert parallellisering fokuserer først og fremst på å distribuere gradientberegning og parameteroppdateringer på tvers av flere enheter eller prosesser. Det blir ofte implementert som dataparallellisme eller modellparallellisme. I dataparallellisme kopieres modellen på tvers av alle enheter, og hver enhet beregner gradienter på en annen undergruppe av dataene. Disse gradientene synkroniseres deretter, typisk synkront ved gjennomsnittlig gradienter før du oppdaterer parametere eller asynkront der hver enhet uavhengig oppdaterer modellparametrene. Synkrone metoder gir mer stabile gradientestimater siden alle gradienter bidrar til en parameteroppdatering, men pådrar seg latens som venter på at alle enheter skal fullføre beregningen. Asynkrone metoder reduserer ventetidene og kan løpe raskere, men introdusere gradientstøy som kan bremse konvergens eller redusere endelig modellnøyaktighet. Modellparallellisme deler derimot selve modellen på tvers av enheter og brukes når modeller er for store til å passe inn i en enhets minne.
Erfaringsbasert parallellisering er mest utbredt i forsterkningslæringskontekster, der det innebærer parallell samling av opplevelser (statlige overganger, handlinger som er tatt og belønning) fra flere parallelle agenter eller miljøer. Disse erfaringene brukes deretter til å trene modellen. Et sentralt eksempel er den asynkrone fordelen skuespiller-kritiske (A3C) -metoden, der flere agenter kjører parallelt og oppdaterer sine lokale versjoner av modellen asynkront basert på deres egne erfaring. Erfaringsbasert parallellisering hjelper til med å stabilisere trening ved å dekorrerende erfaringsprøver og muliggjør raskere datainnsamling. Det tillater også kombinasjonen av utforskningspolitikk fra flere agenter, noe som kan forbedre læringsrowustness. Imidlertid kan asynkrone oppdateringer introdusere foreldede parametere og ikke-ensartet prøvebruk, noe som påvirker konvergensstabilitet og kvalitet.
Når det gjelder sammenligning av ytelse:
1. Skalerbarhet og effektivitet:
- Gradientbasert parallellisering, spesielt synkrone data-parallellisme, kan skalere godt med antall prosesseringsenheter hvis kommunikasjonskostnader styres effektivt. Speedup er ofte avgrenset av synkroniseringskostnaden når de samler gradienter.
- Erfaringsbasert parallellisering oppnår ofte lineær speedup i datainnsamling siden agenter opererer uavhengig, og reduserer flaskehalser. Den generelle treningshastigheten kan være betydelig raskere ettersom flere interaksjoner med miljøet samles samtidig.
2. Konvergens og stabilitet:
- Gradientbaserte metoder med synkrone oppdateringer har en tendens til å ha mer stabil konvergens på grunn av de gjennomsnittlige gradientene som reduserer variansen. Asynkrone gradientmetoder kan lide av støyende oppdateringer som ødelegger ytelsen.
-Erfaringsbasert parallellisering introduserer støy på grunn av ikke-synkroniserte agentoppdateringer, men drar nytte av forskjellige opplevelser samlet av parallelle agenter, noe som kan forbedre utforskningen og til slutt politiske robusthet.
3. Beregningsressursutnyttelse:
-Gradientbasert parallellisering krever betydelig kommunikasjon mellom enheter for gradientsynkronisering, spesielt i skala, noe som påvirker ressurseffektiviteten.
- Erfaringsbasert parallellisering kan bedre utnytte beregningsressurser ved å overlappe miljøsimulering og modelltrening, og redusere ledige tider.
4. egnethet:
- Gradientbasert parallellisering er generelt foretrukket for overvåket og uten tilsyn læringsoppgaver der store partier med merkede data er tilgjengelige.
- Erfaringsbasert parallellisering er mer egnet for forsterkningslæring der data kommer fra interaksjoner med et miljø, og letemangfoldet er kritisk.
5. Implementeringskompleksitet:
-Gradientbaserte parallelliseringsmekanismer er godt støttet i store maskinlæringsrammer med etablert beste praksis for synkronisering og distribuert trening.
- Erfaringsbasert parallellisering krever nøye design for å administrere asynkrone oppdateringer, replaybuffere og synkronisering for å unngå foreldede gradienter og stabilisere trening.
I mange avanserte forsterkningslæringslæringsalgoritmer brukes en hybrid tilnærming både gradientbasert og erfaringsbasert parallellisering ofte for å balansere deres respektive styrker: å bruke rask, mangfoldig opplevelsesinnsamling parallelt mens du synkroniserer gradientoppdateringer med passende intervaller for å opprettholde modellstabilitet og konvergenskvalitet.
Totalt sett vektlegger gradientbasert parallellisering effektiv, skalerbar beregning av gradienter på tvers av data eller modellpartisjoner med synkroniseringsstrategier som påvirker oppdateringstøy og latens, mens erfaringsbasert parallellisering fokuserer på parallell prøvetaking av miljøinteraksjoner for å fremskynde læring og forbedre politisk mangfold med noen avveininger i oppdateringskonsekvens. Valget mellom disse parallelliseringsstrategiene avhenger av læringsparadigmet, oppgaveegenskaper, tilgjengelig maskinvare og treningsmål.