Gradientu pagrįsto lygiagretinimo ir patirtimi pagrįsto lygiagretinimo našumą galima palyginti pagal jų efektyvumą, mastelį ir tikslumą. Štai keletas pagrindinių punktų:
Gradientu pagrįstas lygiagretavimas
1. Efektyvumas: gradientu pagrįstas lygiagretinimas gali būti labai efektyvus, kai problema puikiai tinka lygiagrečiam apdorojimui. Taip yra todėl, kad gradiento skaičiavimas gali būti padalytas į mažesnes užduotis, kurios gali būti vykdomos lygiagrečiai, panaudojant kelių procesoriaus branduolių arba GPU skaičiavimo galią[1][4].
2. Mastelio keitimas: gradientu pagrįstas lygiagretinimas gali būti gerai keičiamas atsižvelgiant į įvesties kintamųjų skaičių, todėl jis tinkamas didelėms problemoms spręsti. Tačiau norint išsaugoti tarpinius rezultatus ir gradientus, gali prireikti daugiau atminties, o tai gali būti apribojimas esant labai didelėms problemoms[4].
3. Tikslumas: gradientu pagrįstas lygiagretinimas gali užtikrinti didelį tikslumą, jei gradiento skaičiavimas yra tikslus. Tačiau jis gali būti jautrus optimizavimo algoritmo ir hiperparametrų pasirinkimui, o tai gali turėti įtakos optimizavimo proceso konvergencijai[1][4].
Patirtimi pagrįstas lygiagretavimas
1. Efektyvumas: patirtimi pagrįstas lygiagretinimas gali būti efektyvus, kai problema susijusi su dideliu duomenų kiekiu lygiagrečiai apdoroti. Taip yra todėl, kad patirties duomenis galima padalyti į mažesnes dalis, kurias galima apdoroti atskirai, naudojant kelių procesoriaus branduolių arba GPU skaičiavimo galią[3].
2. Mastelio keitimas: patirtimi pagrįstas lygiagretinimas gali būti gerai suderintas su aplinkų ar agentų skaičiumi, todėl jis tinkamas didelėms mokymosi problemoms spręsti. Tačiau patirties duomenims saugoti gali prireikti daugiau atminties, o tai gali būti apribojimas esant labai didelėms problemoms[3].
3. Tikslumas: patirtimi pagrįstas lygiagretinimas gali užtikrinti didelį tikslumą, jei patirties duomenys atspindi problemą. Tačiau tai gali būti jautri žvalgymo strategijos ir hiperparametrų pasirinkimui, o tai gali turėti įtakos žvalgymo ir eksploatavimo kompromisui[3].
Palyginimas
1. Lygiagretizavimas: gradientu pagrįstas lygiagretinimas labiau tinka problemoms, susijusioms su sudėtingais skaičiavimais, pvz., neuroninio tinklo mokymu. Patirtimi pagrįstas lygiagretinimas labiau tinka problemoms, susijusioms su dideliu duomenų kiekiu lygiagrečiai apdoroti, pavyzdžiui, mokymasis sustiprinant.
2. Atminties naudojimas: gradientu pagrįstas lygiagretinimas paprastai reikalauja daugiau atminties tarpiniams rezultatams ir gradientams saugoti. Patirtimi paremtas lygiagretinimas paprastai reikalauja daugiau atminties patirties duomenims saugoti.
3. Tikslumas: gradientu pagrįstas lygiagretinimas gali užtikrinti didelį tikslumą, jei gradiento skaičiavimas yra tikslus. Patirtimi pagrįstas lygiagretinimas gali užtikrinti didelį tikslumą, jei patirties duomenys atspindi problemą.
Apibendrinant galima pasakyti, kad pasirinkimas tarp gradientu pagrįsto lygiagretinimo ir patirtimi pagrįsto lygiagretinimo priklauso nuo konkrečios problemos ir reikalavimų. Gradientu pagrįstas lygiagretinimas labiau tinka sudėtingiems skaičiavimams, o patirtimi pagrįstas lygiagretinimas labiau tinka dideliems duomenų kiekiams lygiagrečiai apdoroti.
Citatos:[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