A gradiens alapú párhuzamosítás és a tapasztalat alapú párhuzamosítás teljesítménye összehasonlítható hatékonyságuk, skálázhatóságuk és pontosságuk tekintetében. Íme néhány kulcsfontosságú pont:
Gradiens alapú párhuzamosítás
1. Hatékonyság: A gradiens alapú párhuzamosítás rendkívül hatékony lehet, ha a probléma megfelelő a párhuzamos feldolgozáshoz. Ennek az az oka, hogy a gradiens számítás felosztható kisebb feladatokra, amelyek párhuzamosan végrehajthatók, kihasználva több CPU mag vagy GPU számítási teljesítményét[1][4].
2. Skálázhatóság: A gradiens alapú párhuzamosítás jól skálázható a bemeneti változók számával, így alkalmas nagy léptékű problémák megoldására. A közbenső eredmények és gradiensek tárolása azonban több memóriát igényelhet, ami nagyon nagy problémák esetén korlátozhatja[4].
3. Pontosság: A gradiens alapú párhuzamosítás nagy pontosságot biztosíthat, ha a gradiens számítása pontos. Azonban érzékeny lehet az optimalizálási algoritmus és a hiperparaméterek megválasztására, ami befolyásolhatja az optimalizálási folyamat konvergenciáját[1][4].
Tapasztalat alapú párhuzamosítás
1. Hatékonyság: A tapasztalatalapú párhuzamosítás akkor lehet hatékony, ha a probléma nagy mennyiségű adat párhuzamos feldolgozásával jár. Ennek az az oka, hogy a tapasztalati adatok kisebb darabokra oszthatók, amelyek egymástól függetlenül feldolgozhatók, kihasználva több CPU mag vagy GPU számítási teljesítményét[3].
2. Skálázhatóság: A tapasztalat alapú párhuzamosítás jól skálázható a környezetek vagy ágensek számával, így alkalmas nagyszabású megerősítő tanulási problémákra. A tapasztalati adatok tárolása azonban több memóriát igényelhet, ami nagyon nagy problémák esetén korlátozhatja[3].
3. Pontosság: A tapasztalat alapú párhuzamosítás nagy pontosságot biztosíthat, ha a tapasztalati adatok reprezentatívak a problémára. Azonban érzékeny lehet a feltárási stratégia és a hiperparaméterek megválasztására, ami befolyásolhatja a feltárás-kitermelés kompromisszumot[3].
Összehasonlítás
1. Párhuzamosítás: A gradiens alapú párhuzamosítás alkalmasabb olyan problémákra, amelyek bonyolult számításokat igényelnek, például neurális hálózatok betanítására. A tapasztalat alapú párhuzamosítás alkalmasabb olyan problémákra, amelyek nagy mennyiségű adat párhuzamos feldolgozásával járnak, mint például a megerősítő tanulás.
2. Memóriahasználat: A gradiens alapú párhuzamosítás általában több memóriát igényel a közbenső eredmények és színátmenetek tárolásához. Az élményalapú párhuzamosítás általában több memóriát igényel a tapasztalati adatok tárolásához.
3. Pontosság: A gradiens alapú párhuzamosítás nagy pontosságot biztosíthat, ha a gradiens számítása pontos. A tapasztalat alapú párhuzamosítás nagy pontosságot biztosíthat, ha a tapasztalati adatok reprezentatívak a problémára.
Összefoglalva, a gradiens alapú párhuzamosítás és a tapasztalat alapú párhuzamosítás közötti választás az adott problémától és követelményektől függ. A gradiens alapú párhuzamosítás alkalmasabb összetett számításokhoz, míg a tapasztalat alapú párhuzamosítás nagy mennyiségű adat párhuzamos feldolgozására.
Idézetek:[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