Výkon paralelizácie založenej na gradiente a paralelizácie založenej na skúsenostiach možno porovnávať z hľadiska ich účinnosti, škálovateľnosti a presnosti. Tu je niekoľko kľúčových bodov:
Parallelizácia založená na gradiente
1. Efektívnosť: Paralelizácia založená na prechode môže byť vysoko efektívna, ak je problém vhodný na paralelné spracovanie. Je to preto, že výpočet gradientu možno rozdeliť na menšie úlohy, ktoré možno vykonávať paralelne, pričom sa využíva výpočtový výkon viacerých jadier CPU alebo GPU[1][4].
2. Škálovateľnosť: Paralelizácia založená na gradiente sa môže dobre škálovať podľa počtu vstupných premenných, vďaka čomu je vhodná pre rozsiahle problémy. Môže však vyžadovať viac pamäte na uloženie medzivýsledkov a prechodov, čo môže byť obmedzenie pri veľmi veľkých problémoch[4].
3. Presnosť: Paralelizácia založená na gradiente môže poskytnúť vysokú presnosť, ak je výpočet gradientu presný. Môže však byť citlivý na výber optimalizačného algoritmu a hyperparametrov, čo môže ovplyvniť konvergenciu optimalizačného procesu[1][4].
Paralelizácia založená na skúsenostiach
1. Efektívnosť: Paralelizácia založená na skúsenostiach môže byť efektívna, ak problém zahŕňa paralelné spracovanie veľkého množstva údajov. Je to preto, že údaje o skúsenostiach možno rozdeliť na menšie časti, ktoré je možné spracovať nezávisle a využiť tak výpočtový výkon viacerých jadier CPU alebo GPU[3].
2. Škálovateľnosť: Paralelizácia založená na skúsenostiach sa môže dobre škálovať s množstvom prostredí alebo agentov, vďaka čomu je vhodná pre rozsiahle problémy s posilňovaním učenia. Môže však vyžadovať viac pamäte na uloženie údajov o skúsenostiach, čo môže byť obmedzenie pri veľmi veľkých problémoch[3].
3. Presnosť: Paralelizácia založená na skúsenostiach môže poskytnúť vysokú presnosť, ak údaje o skúsenostiach reprezentujú problém. Môže však byť citlivý na výber stratégie prieskumu a hyperparametrov, ktoré môžu ovplyvniť kompromis medzi prieskumom a ťažbou[3].
Porovnanie
1. Paralelizácia: Paralelizácia založená na gradiente je vhodnejšia pre problémy, ktoré zahŕňajú zložité výpočty, ako napríklad trénovanie neurónových sietí. Paralelizácia založená na skúsenostiach je vhodnejšia pre problémy, ktoré zahŕňajú paralelné spracovanie veľkého množstva údajov, ako je napríklad posilňovanie.
2. Využitie pamäte: Paralelizácia založená na prechode zvyčajne vyžaduje viac pamäte na uloženie medzivýsledkov a prechodov. Paralelizácia založená na skúsenostiach zvyčajne vyžaduje viac pamäte na uloženie údajov skúseností.
3. Presnosť: Paralelizácia založená na gradiente môže poskytnúť vysokú presnosť, ak je výpočet gradientu presný. Paralelizácia založená na skúsenostiach môže poskytnúť vysokú presnosť, ak údaje o skúsenostiach reprezentujú problém.
Stručne povedané, výber medzi paralelizáciou založenou na gradiente a paralelizáciou založenou na skúsenostiach závisí od konkrétneho problému a požiadaviek. Paralelizácia založená na gradiente je vhodnejšia pre zložité výpočty, zatiaľ čo paralelizácia založená na skúsenostiach je vhodnejšia na paralelné spracovanie veľkého množstva údajov.
Citácie:[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