Gradientbaserad parallellisering och erfarenhetsbaserad parallellisering är två distinkta strategier som används i maskininlärning och förstärkningsinlärning för att förbättra prestanda och skalbarhet hos träningsmodeller, särskilt i sammanhang som involverar djup inlärning eller förstärkning av inlärningsuppgifter. Deras prestanda skiljer sig åt i flera viktiga aspekter inklusive skalbarhet, brus i uppdateringar, konvergenshastighet, beräkningsresursanvändning och lämplighet för olika problemdomäner.
Gradientbaserad parallellisering fokuserar främst på att distribuera gradientberäkning och parameteruppdateringar över flera enheter eller processer. Det implementeras ofta som dataparallellism eller modellparallellism. I dataparallellism kopieras modellen över alla enheter, och varje enhet beräknar gradienter på en annan delmängd av data. Dessa lutningar synkroniseras sedan, vanligtvis antingen synkront genom medelvärden innan de uppdaterar parametrar eller asynkront där varje enhet oberoende uppdaterar modellparametrarna. Synkrona metoder ger mer stabila gradientberäkningar eftersom alla lutningar bidrar till en parameteruppdatering, men medför latens som väntar på att alla enheter ska slutföra sin beräkning. Asynkrona metoder minskar väntetiderna och kan gå snabbare men införa gradientbrus som kan bromsa konvergens eller minska slutlig modellnoggrannhet. Modellparallellism, däremot, delar sig själva modellen över enheter och används när modellerna är för stora för att passa in i en enda enhets minne.
Erfarenhetsbaserad parallellisering är vanligast i förstärkningsinlärningssammanhang, där det involverar parallell insamling av upplevelser (statliga övergångar, åtgärder som vidtagits och belöningar) från flera parallella agenter eller miljöer. Dessa upplevelser används sedan för att träna modellen. Ett viktigt exempel är metoden Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C), där flera agenter kör parallellt och uppdaterar sina lokala versioner av modellen asynkront baserat på sina egna upplevelser. Erfarenhetsbaserad parallellisering hjälper till att stabilisera träning genom att avkorrelatera erfarenhetsprover och möjliggöra snabbare datainsamling. Det tillåter också kombinationen av prospekteringspolicyer från flera agenter, vilket kan förbättra inlärningen robusthet. Asynkrona uppdateringar kan emellertid införa inaktuella parametrar och icke-enhetlig provanvändning, vilket påverkar konvergensstabilitet och kvalitet.
När det gäller jämförelse av prestanda:
1. Skalbarhet och effektivitet:
- Gradientbaserad parallellisering, särskilt synkron data parallellism, kan skala bra med antalet bearbetningsenheter om kommunikationskostnaden hanteras effektivt. Speedupen avgränsas ofta av synkroniseringskostnaden vid aggregering av gradienter.
- Erfarenhetsbaserad parallellisering uppnår ofta linjär hastighet i datainsamlingen eftersom agenter arbetar oberoende, vilket minskar flaskhalsar. Den totala träningshastigheten kan vara betydligt snabbare eftersom mer interaktioner med miljön samlas samtidigt.
2. Konvergens och stabilitet:
- Gradientbaserade metoder med synkrona uppdateringar tenderar att ha mer stabil konvergens på grund av de genomsnittliga gradienterna som minskar variansen. Asynkrona gradientmetoder kan drabbas av bullriga uppdateringar som försämrar prestanda.
-Erfarenhetsbaserad parallellisering introducerar buller på grund av icke-synkroniserade agentuppdateringar men drar nytta av olika erfarenheter som samlas in av parallella agenter, vilket kan förbättra utforskningen och i slutändan politisk robusthet.
3. Beräkningsresursutnyttjande:
-Gradientbaserad parallellisering kräver betydande kommunikation mellan enheter för gradientsynkronisering, särskilt i skala, vilket påverkar resurseffektiviteten.
- Erfarenhetsbaserad parallellisering kan bättre utnyttja beräkningsresurser genom att överlappa miljö simulering och modellträning, minska lediga tider.
4. Lämplighet:
- Gradientbaserad parallellisering föredras i allmänhet för övervakade och oövervakade inlärningsuppgifter där stora partier med märkta data finns tillgängliga.
- Erfarenhetsbaserad parallellisering är mer lämplig för förstärkningsinlärning där data kommer från interaktioner med en miljö, och utforskningsdiversiteten är avgörande.
5. Implementeringskomplexitet:
-Gradientbaserade parallelliseringsmekanismer är väl stödda i stora maskininlärningsramar med etablerade bästa metoder för synkronisering och distribuerad träning.
- Erfarenhetsbaserad parallellisering kräver noggrann design för att hantera asynkrona uppdateringar, spela upp buffertar och synkronisering för att undvika inaktuella gradienter och stabilisera träning.
I många avancerade armeringsalgoritmer för förstärkning används ofta en hybridmetod som utnyttjar både gradientbaserad och erfarenhetsbaserad parallellisering för att balansera deras respektive styrkor: använda snabb, mångfaldig upplevelse samling parallellt medan synkronisering av gradientuppdateringar med lämpliga intervall för att upprätthålla modellstabilitet och konvergenskvalitet.
Sammantaget betonar gradientbaserad parallellisering effektiv, skalbar beräkning av gradienter över data eller modellpartitioner med synkroniseringsstrategier som påverkar uppdateringsbuller och latens, medan erfarenhetsbaserad parallellisering fokuserar på parallellprovtagning av miljöinteraktioner för att påskynda inlärningen och förbättra policyens mångfald med vissa avvägningar i uppdateringskonsistens. Valet mellan dessa parallelliseringsstrategier beror på inlärningsparadigmet, uppgiftsegenskaper, tillgänglig hårdvara och utbildningsmål.