Gradientu un uz pieredzi balstītas paralelizācijas veiktspēju var salīdzināt to efektivitātes, mērogojamības un precizitātes ziņā. Šeit ir daži galvenie punkti:
Uz gradientu balstīta paralēlizācija
1. Efektivitāte: uz gradientu balstīta paralēlizācija var būt ļoti efektīva, ja problēma ir labi piemērota paralēlai apstrādei. Tas ir tāpēc, ka gradienta aprēķinu var sadalīt mazākos uzdevumos, kurus var izpildīt paralēli, izmantojot vairāku CPU kodolu vai GPU skaitļošanas jaudu[1][4].
2. Mērogojamība: uz gradientu balstīta paralēlizācija var labi mērogot ar ievades mainīgo skaitu, padarot to piemērotu liela mēroga problēmām. Tomēr, lai saglabātu starprezultātus un gradientus, var būt nepieciešams vairāk atmiņas, kas var būt ierobežojums ļoti lielām problēmām[4].
3. Precizitāte: uz gradientu balstīta paralēlizācija var nodrošināt augstu precizitāti, ja gradienta aprēķins ir precīzs. Tomēr tas var būt jutīgs pret optimizācijas algoritma un hiperparametru izvēli, kas var ietekmēt optimizācijas procesa konverģenci[1][4].
Uz pieredzi balstīta paralēlizācija
1. Efektivitāte: uz pieredzi balstīta paralēlizācija var būt efektīva, ja problēma ir saistīta ar lielu datu apjomu paralēlu apstrādi. Tas ir tāpēc, ka pieredzes datus var sadalīt mazākos gabalos, kurus var apstrādāt neatkarīgi, izmantojot vairāku CPU kodolu vai GPU skaitļošanas jaudu[3].
2. Mērogojamība: uz pieredzi balstīta paralēlizācija var labi pielāgoties vides vai aģentu skaitam, padarot to piemērotu liela mēroga pastiprināšanas mācību problēmām. Tomēr pieredzes datu glabāšanai var būt nepieciešams vairāk atmiņas, kas var būt ierobežojums ļoti lielu problēmu gadījumā[3].
3. Precizitāte: uz pieredzi balstīta paralēlizācija var nodrošināt augstu precizitāti, ja pieredzes dati atspoguļo problēmu. Tomēr tas var būt jutīgs pret izpētes stratēģijas un hiperparametru izvēli, kas var ietekmēt izpētes un izmantošanas kompromisu[3].
Salīdzinājums
1. Paralelizācija: uz gradientu balstīta paralēlizācija ir vairāk piemērota problēmām, kas saistītas ar sarežģītiem aprēķiniem, piemēram, neironu tīklu apmācību. Pieredzē balstīta paralēlizācija ir vairāk piemērota problēmām, kas saistītas ar lielu datu apjomu paralēlu apstrādi, piemēram, pastiprināšanas mācībām.
2. Atmiņas lietojums: uz gradientu balstītai paralēlizācijai parasti ir nepieciešams vairāk atmiņas, lai saglabātu starprezultātus un gradientus. Uz pieredzi balstīta paralēlizācija parasti prasa vairāk atmiņas, lai saglabātu pieredzes datus.
3. Precizitāte: uz gradientu balstīta paralēlizācija var nodrošināt augstu precizitāti, ja gradienta aprēķins ir precīzs. Uz pieredzi balstīta paralēlizācija var nodrošināt augstu precizitāti, ja pieredzes dati atspoguļo problēmu.
Rezumējot, izvēle starp uz gradientu balstītu paralēlizāciju un uz pieredzi balstītu paralēlizāciju ir atkarīga no konkrētās problēmas un prasībām. Uz gradientu balstīta paralēlizācija ir piemērotāka sarežģītiem aprēķiniem, savukārt uz pieredzi balstīta paralēlizācija ir piemērotāka liela datu apjoma paralēlai apstrādei.
Citāts:[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