Ефективність розпаралелювання на основі градієнта та розпаралелювання на основі досвіду можна порівняти з точки зору їх ефективності, масштабованості та точності. Ось кілька ключових моментів:
Розпаралелювання на основі градієнта
1. Ефективність: розпаралелювання на основі градієнта може бути дуже ефективним, якщо задача добре підходить для паралельної обробки. Це пов’язано з тим, що градієнтне обчислення можна розділити на менші завдання, які можна виконувати паралельно, використовуючи обчислювальну потужність кількох ядер ЦП або графічних процесорів[1][4].
2. Масштабованість: розпаралелювання на основі градієнта може добре масштабуватися з кількістю вхідних змінних, що робить його придатним для великомасштабних проблем. Однак для зберігання проміжних результатів і градієнтів може знадобитися більше пам’яті, що може бути обмеженням для дуже великих проблем[4].
3. Точність: розпаралелювання на основі градієнта може забезпечити високу точність, якщо обчислення градієнта є точним. Однак це може бути чутливим до вибору алгоритму оптимізації та гіперпараметрів, що може вплинути на конвергенцію процесу оптимізації[1][4].
Розпаралелювання на основі досвіду
1. Ефективність: розпаралелювання на основі досвіду може бути ефективним, коли проблема передбачає паралельну обробку великих обсягів даних. Це пов’язано з тим, що дані досвіду можна розділити на менші частини, які можна обробляти незалежно, використовуючи обчислювальну потужність кількох ядер ЦП або графічних процесорів[3].
2. Масштабованість: розпаралелювання на основі досвіду може добре масштабуватися залежно від кількості середовищ або агентів, що робить його придатним для широкомасштабних проблем навчання з підкріпленням. Однак для зберігання даних досвіду може знадобитися більше пам’яті, що може бути обмеженням для дуже великих проблем[3].
3. Точність: розпаралелювання на основі досвіду може забезпечити високу точність, якщо дані досвіду репрезентують проблему. Однак це може бути чутливим до вибору стратегії розвідки та гіперпараметрів, що може вплинути на компроміс між розвідкою та розробкою [3].
Порівняння
1. Паралелізація: розпаралелювання на основі градієнта більше підходить для задач, які включають складні обчислення, наприклад навчання нейронної мережі. Розпаралелювання на основі досвіду більше підходить для проблем, які передбачають паралельну обробку великих обсягів даних, наприклад навчання з підкріпленням.
2. Використання пам’яті: розпаралелювання на основі градієнта зазвичай вимагає більше пам’яті для зберігання проміжних результатів і градієнтів. Розпаралелювання на основі досвіду зазвичай вимагає більше пам’яті для зберігання даних досвіду.
3. Точність: розпаралелювання на основі градієнта може забезпечити високу точність, якщо обчислення градієнта є точним. Розпаралелювання на основі досвіду може забезпечити високу точність, якщо дані досвіду репрезентують проблему.
Таким чином, вибір між розпаралелюванням на основі градієнта та розпаралелюванням на основі досвіду залежить від конкретної проблеми та вимог. Розпаралелювання на основі градієнта більше підходить для складних обчислень, тоді як розпаралелювання на основі досвіду більше підходить для паралельної обробки великих обсягів даних.
цитати:[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