Kinerja paralelisasi berbasis gradien dan paralelisasi berbasis pengalaman dapat dibandingkan dalam hal efisiensi, skalabilitas, dan akurasinya. Berikut beberapa poin penting:
Paralelisasi Berbasis Gradien
1. Efisiensi: Paralelisasi berbasis gradien bisa menjadi sangat efisien jika masalahnya cocok untuk pemrosesan paralel. Hal ini karena komputasi gradien dapat dipecah menjadi tugas-tugas lebih kecil yang dapat dijalankan secara paralel, sehingga memanfaatkan kekuatan komputasi beberapa inti CPU atau GPU[1][4].
2. Skalabilitas: Paralelisasi berbasis gradien dapat diskalakan dengan baik dengan jumlah variabel masukan, sehingga cocok untuk masalah skala besar. Namun, mungkin memerlukan lebih banyak memori untuk menyimpan hasil antara dan gradien, yang dapat menjadi batasan untuk masalah yang sangat besar [4].
3. Akurasi: Paralelisasi berbasis gradien dapat memberikan akurasi tinggi jika perhitungan gradien akurat. Namun, hal ini mungkin sensitif terhadap pilihan algoritma optimasi dan hyperparameter, yang dapat mempengaruhi konvergensi proses optimasi [1] [4].
Paralelisasi Berbasis Pengalaman
1. Efisiensi: Paralelisasi berbasis pengalaman bisa menjadi efisien ketika masalahnya melibatkan pemrosesan data dalam jumlah besar secara paralel. Hal ini karena data pengalaman dapat dipecah menjadi bagian-bagian lebih kecil yang dapat diproses secara independen, memanfaatkan kekuatan komputasi beberapa inti CPU atau GPU[3].
2. Skalabilitas: Paralelisasi berbasis pengalaman dapat disesuaikan dengan jumlah lingkungan atau agen, sehingga cocok untuk masalah pembelajaran penguatan skala besar. Namun, mungkin memerlukan lebih banyak memori untuk menyimpan data pengalaman, yang dapat menjadi batasan untuk masalah yang sangat besar[3].
3. Akurasi: Paralelisasi berbasis pengalaman dapat memberikan akurasi tinggi jika data pengalaman mewakili permasalahan. Namun, hal ini mungkin sensitif terhadap pilihan strategi eksplorasi dan hyperparameter, yang dapat mempengaruhi trade-off eksplorasi-eksploitasi [3].
Perbandingan
1. Paralelisasi: Paralelisasi berbasis gradien lebih cocok untuk masalah yang melibatkan komputasi kompleks, seperti pelatihan jaringan saraf. Paralelisasi berbasis pengalaman lebih cocok untuk masalah yang melibatkan pemrosesan data dalam jumlah besar secara paralel, seperti pembelajaran penguatan.
2. Penggunaan Memori: Paralelisasi berbasis gradien biasanya memerlukan lebih banyak memori untuk menyimpan hasil antara dan gradien. Paralelisasi berbasis pengalaman biasanya memerlukan lebih banyak memori untuk menyimpan data pengalaman.
3. Akurasi: Paralelisasi berbasis gradien dapat memberikan akurasi tinggi jika perhitungan gradien akurat. Paralelisasi berbasis pengalaman dapat memberikan akurasi yang tinggi jika data pengalaman mewakili permasalahan.
Singkatnya, pilihan antara paralelisasi berbasis gradien dan paralelisasi berbasis pengalaman bergantung pada masalah dan persyaratan spesifik. Paralelisasi berbasis gradien lebih cocok untuk komputasi kompleks, sedangkan paralelisasi berbasis pengalaman lebih cocok untuk memproses data dalam jumlah besar secara paralel.
Kutipan:[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