Gradiendipõhise ja kogemuspõhise paralleelseerimise toimivust saab võrrelda nende tõhususe, skaleeritavuse ja täpsuse poolest. Siin on mõned põhipunktid.
Gradiendipõhine paralleelsus
1. Tõhusus: gradiendipõhine paralleelsus võib olla väga tõhus, kui probleem sobib hästi paralleelseks töötlemiseks. Selle põhjuseks on asjaolu, et gradiendi arvutamise saab jagada väiksemateks ülesanneteks, mida saab paralleelselt täita, kasutades ära mitme CPU tuuma või GPU arvutusvõimsust[1][4].
2. Skaleeritavus: gradiendipõhine paralleelsus suudab hästi skaleerida sisendmuutujate arvuga, mistõttu sobib see suuremahuliste probleemide lahendamiseks. Vahetulemuste ja gradientide salvestamiseks võib aga vaja minna rohkem mälu, mis võib väga suurte probleemide puhul piirata[4].
3. Täpsus: gradiendipõhine paralleelsus võib tagada suure täpsuse, kui gradiendi arvutamine on täpne. Siiski võib see olla tundlik optimeerimisalgoritmi ja hüperparameetrite valiku suhtes, mis võib mõjutada optimeerimisprotsessi ühtlustumist[1][4].
Kogemuspõhine paralleelsus
1. Tõhusus: kogemuspõhine paralleelsus võib olla tõhus, kui probleem hõlmab suurte andmemahtude paralleelset töötlemist. Seda seetõttu, et kogemuse andmeid saab jagada väiksemateks tükkideks, mida saab iseseisvalt töödelda, kasutades ära mitme protsessori tuuma või GPU arvutusvõimsust[3].
2. Skaleeritavus: kogemuspõhine paralleelsus võib hästi skaleerida keskkondade või agentide arvuga, muutes selle sobivaks suuremahuliste õppimisprobleemide jaoks. Kogemusandmete salvestamiseks võib aga vaja minna rohkem mälu, mis võib väga suurte probleemide puhul piirata[3].
3. Täpsus: kogemuspõhine paralleelsus võib tagada suure täpsuse, kui kogemuse andmed esindavad probleemi. Siiski võib see olla tundlik uurimisstrateegia ja hüperparameetrite valiku suhtes, mis võib mõjutada uurimise ja kasutamise kompromissi[3].
Võrdlus
1. Paralleliseerimine: gradiendipõhine paralleelsus sobib paremini probleemide lahendamiseks, mis hõlmavad keerulisi arvutusi, näiteks närvivõrgu koolitust. Kogemuspõhine paralleelsus sobib rohkem probleemide lahendamiseks, mis hõlmavad suurte andmemahtude paralleelset töötlemist, näiteks tugevdusõpe.
2. Mälukasutus: gradiendipõhine paralleelsus nõuab tavaliselt vahetulemuste ja gradientide salvestamiseks rohkem mälu. Kogemuspõhine paralleelsus nõuab kogemuste andmete salvestamiseks tavaliselt rohkem mälu.
3. Täpsus: gradiendipõhine paralleelsus võib tagada suure täpsuse, kui gradiendi arvutamine on täpne. Kogemuspõhine paralleelsus võib pakkuda suurt täpsust, kui kogemuse andmed on probleemi representatiivsed.
Kokkuvõtteks võib öelda, et valik gradiendipõhise ja kogemuspõhise paralleelsuse vahel sõltub konkreetsest probleemist ja nõuetest. Gradiendipõhine paralleelsus sobib rohkem keerukate arvutuste jaoks, kogemuspõhine paralleelsus aga suurte andmemahtude paralleelseks töötlemiseks.
Tsitaadid:[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