Degrade tabanlı paralelleştirme ve deneyime dayalı paralelleştirmenin performansı, verimlilik, ölçeklenebilirlik ve doğruluk açısından karşılaştırılabilir. İşte bazı önemli noktalar:
Gradyan Tabanlı Paralelleştirme
1. Verimlilik: Sorun paralel işleme için uygun olduğunda gradyan tabanlı paralelleştirme oldukça verimli olabilir. Bunun nedeni, gradyan hesaplamanın paralel olarak yürütülebilecek daha küçük görevlere bölünebilmesi ve birden fazla CPU çekirdeğinin veya GPU'nun hesaplama gücünden yararlanılabilmesidir[1][4].
2. Ölçeklenebilirlik: Gradyan tabanlı paralelleştirme, girdi değişkenlerinin sayısına göre iyi bir şekilde ölçeklenebilir ve bu da onu büyük ölçekli problemler için uygun hale getirir. Ancak ara sonuçları ve gradyanları depolamak için daha fazla bellek gerekebilir ve bu da çok büyük problemler için bir sınırlama olabilir[4].
3. Doğruluk: Gradyan tabanlı paralelleştirme, gradyan hesaplaması doğruysa yüksek doğruluk sağlayabilir. Bununla birlikte, optimizasyon sürecinin yakınsamasını etkileyebilecek optimizasyon algoritması ve hiperparametrelerin seçimine duyarlı olabilir[1] [4].
Deneyime Dayalı Paralelleştirme
1. Verimlilik: Sorun büyük miktarda verinin paralel olarak işlenmesini gerektirdiğinde deneyime dayalı paralelleştirme etkili olabilir. Bunun nedeni, deneyim verilerinin, birden fazla CPU çekirdeğinin veya GPU'nun hesaplama gücünden yararlanılarak bağımsız olarak işlenebilecek daha küçük parçalara bölünebilmesidir[3].
2. Ölçeklenebilirlik: Deneyime dayalı paralelleştirme, ortam veya aracı sayısına göre iyi bir şekilde ölçeklenebilir ve bu da onu büyük ölçekli takviyeli öğrenme sorunlarına uygun hale getirir. Ancak deneyim verilerini depolamak için daha fazla bellek gerekebilir ve bu da çok büyük problemler için bir sınırlama olabilir[3].
3. Doğruluk: Deneyime dayalı paralelleştirme, deneyim verilerinin sorunu temsil etmesi durumunda yüksek doğruluk sağlayabilir. Bununla birlikte, keşif stratejisi ve hiperparametrelerin seçimine duyarlı olabilir ve bu durum, keşif-kullanım dengesini etkileyebilir[3].
Karşılaştırmak
1. Paralelleştirme: Gradyan tabanlı paralelleştirme, sinir ağı eğitimi gibi karmaşık hesaplamalar içeren problemler için daha uygundur. Deneyime dayalı paralelleştirme, takviyeli öğrenme gibi büyük miktarda verinin paralel olarak işlenmesini içeren problemler için daha uygundur.
2. Bellek Kullanımı: Degrade tabanlı paralelleştirme, genellikle ara sonuçları ve degradeleri depolamak için daha fazla bellek gerektirir. Deneyime dayalı paralelleştirme genellikle deneyim verilerini depolamak için daha fazla bellek gerektirir.
3. Doğruluk: Gradyan tabanlı paralelleştirme, gradyan hesaplaması doğruysa yüksek doğruluk sağlayabilir. Deneyime dayalı paralelleştirme, deneyim verilerinin sorunu temsil etmesi durumunda yüksek doğruluk sağlayabilir.
Özetle, gradyan tabanlı paralelleştirme ile deneyime dayalı paralelleştirme arasındaki seçim, belirli soruna ve gereksinimlere bağlıdır. Gradyan tabanlı paralelleştirme, karmaşık hesaplamalar için daha uygunken deneyim tabanlı paralelleştirme, büyük miktarda verinin paralel olarak işlenmesi için daha uygundur.
Alıntılar:[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-performans-issue-on-basic-reinforcement-learni