교육 강화 학습 (RL) 에이전트의 경우 GPU의 효율성과 성능은 교육 속도, 모델 복잡성 및 전반적인 워크 플로에 큰 영향을 미칩니다. 강화 학습은 워크로드의 특성으로 인해 특히 GPU의 이점이 있으며, 이는 수많은 환경 시뮬레이션을 실행하고 신경망을 동시에 훈련시킵니다.
GPU가 강화 학습에 중요한 이유
강화 학습 알고리즘은 에이전트가 시뮬레이션 된 환경과 상호 작용하고, 경험을 수집하며, 해당 경험을 바탕으로 정책을 업데이트해야합니다. 기존의 CPU 기반 시뮬레이션은 직렬 처리 및 느린 환경 단계에 의해 제한되어 신경망이 새로운 데이터를 기다리는 데 많은 시간을 소비하기 때문에 병목 현상을 만듭니다. 수천 개의 병렬 코어와 높은 메모리 대역폭을 갖춘 GPU는 동일한 하드웨어에서 동시에 여러 환경 시뮬레이션 및 신경망 교육이 발생할 수 있습니다. 이는 데이터 수집 및 교육 처리량 속도를 크게 높입니다. 예를 들어, NVIDIA의 ISAAC 체육관 플랫폼은 동일한 GPU에서 물리 시뮬레이션과 신경망 평가를 실행하여 CPU와 GPU 간의 통신 오버 헤드를 줄이고 CPU 기반 파이프 라인에 비해 최대 100 배의 속도를 높입니다.
강화 학습 교육을위한주요 GPU
1. NVIDIA H100 텐서 코어 GPU
-VRAM : 80GB HBM3
-Cuda Cores : 16,896
- 텐서 코어 : 512
- 메모리 대역폭 : 3.35 tb/s
NVIDIA의 호퍼 아키텍처를 기반으로 한 H100은 강화 학습을 포함한 고성능 AI 작업을 위해 설계된 최신 최고 계층 GPU입니다. 방대한 데이터 세트로 대형 모델을 처리하는 데 탁월하여 복잡한 환경과 대형 신경망이 필요한 RL 에이전트에 이상적입니다. 높은 메모리 용량과 대역폭은 절단 에지 RL 연구 및 응용 분야에서 일반적으로 변압기 기반 모델 및 대규모 액션/상태 공간의 처리를 가능하게합니다.
2. NVIDIA A100 텐서 코어 GPU
-VRAM : 40/80 GB HBM2E
-Cuda Cores : 6,912
- 텐서 코어 : 432
- 메모리 대역폭 : 1.6 tb/s
A100은 기계 학습 및 딥 러닝 워크로드를 위해 널리 채택 된 엔터프라이즈 급 GPU입니다. 분산 교육 및 대규모 배치 처리에 대한 탁월한 처리량을 제공합니다. MIG (Multi-Instance GPU) 기능을 통해 단일 카드에서 여러 RL 워크로드를 병렬로 실행하여 활용 및 효율성을 향상시킬 수 있습니다. A100은 분산 교육을 지원하는 프레임 워크와 결합 될 때 RL에 인기가 있습니다.
3. NVIDIA RTX 4090
-VRAM : 24GB GDDR6X
-Cuda Cores : 16,384
- 텐서 코어 : 512
- 메모리 대역폭 : 1 tb/s
RTX 4090은 탁월한 단일 GPU 성능을 가진 강력한 소비자 등급 GPU이며 개별 연구원과 소규모 팀에게 비용 효율적입니다. 그것은 상당한 VRAM, 좋은 메모리 대역폭 및 많은 CUDA 및 텐서 코어로 대규모 교육을 지원합니다. 데이터 센터 GPU로 확장하기 전에 실험 설정 또는 프로토 타이핑에 RL 에이전트를 배치하는 데 적합합니다.
4. NVIDIA H200 텐서 코어 GPU (Blackwell Architecture)
-VRAM : 141 GB HBM3E
- 메모리 대역폭 : ~ 4.8 tb/s
H200은 Extreme Scale AI 교육 및 추론을 위해 설계되었으며 H100의 메모리와 대역폭에서 중요한 단계를 제공합니다. 대규모 VRAM 및 대역폭은 에이전트가 비전, 오디오 및 텍스트와 같은 복잡한 감각 입력을 동시에 처리 할 수있는 다중 모달 RL 환경을 지원합니다.
5. Nvidia B200 (Blackwell Architecture)
-VRAM : 192 GB HBM3E
- 메모리 대역폭 : ~ 8 tb/s
B200은 차세대 극단 규모 AI 워크로드에 위치하고 있습니다. 거대한 VRAM과 대역폭은 다중 모달 환경에서 또는 매우 큰 상태 공간 표현에서 매우 복잡한 RL 에이전트를 훈련시키는 데 적합하여 전례없는 처리량과 규모를 가능하게합니다.
GPU가 강화 학습 교육에 영향을 미치는 방법
- 메모리 용량 (VRAM) :
더 큰 VRAM은 더 큰 신경망을 훈련시키고 더 큰 재생 버퍼를 처리 할 수있게 해주므로 교육에 사용 된 과거 경험을 저장하는 데 RL에 중요합니다. RL 교육에는 종종 많은 환경 사례를 동시에 실행해야합니다. 더 많은 메모리가 이러한 병렬화 전략이 더 효과적 일 수있게합니다.
- 메모리 대역폭 :
높은 대역폭은 GPU 코어와 메모리 사이의 빠른 데이터 전송을 보장하여 대규모 데이터 세트 또는 모델 매개 변수에 액세스 할 때 교육 중 병목 현상을 줄입니다.
- 쿠다 및 텐서 코어 수 :
더 많은 코어는 더 높은 병렬 처리 처리량에 해당합니다. 매트릭스 작업을 위해 특수화 된 텐서 코어는 신경망 계산을 크게 가속화하여 H100 및 A100과 같은 GPU가 RL에 특히 적합합니다.
- 동시 환경 시뮬레이션 :
ISAAC Gym의 접근 방식을 통한 수천 개의 병렬 시뮬레이션을 지원하는 GPU는 더 적은 시간 안에 더 많은 교육 데이터를 생성하여 효율적인 RL 교육을 허용합니다.
rl에 대한 GPU 선택의 추가 고려 사항
-GPU 아키텍처 및 소프트웨어 생태계 :
NVIDIA GPU는 CUDA, CUDNN 및 프레임 워크 (Pytorch, Tensorflow)와 같은 성숙한 소프트웨어 생태계로 인해 RL 환경을 지배합니다. Isaac Gym 및 Rllib와 같은 도구는 GPU 가속 시뮬레이션 및 교육 지원을 제공합니다.
- 비용 대 성능 :
A100, H100 및 B200과 같은 데이터 센터 GPU는 최고 성능을 제공하지만 높은 비용은 엄청나게 적합 할 수 있습니다. RTX 4090과 같은 소비자 GPU는 소규모 프로젝트 또는 초기 개발에 적합한 균형을 제공합니다.
- 확장 성 및 다중 GPU 지원 :
대규모 RL 프로젝트는 NVLINK 및 기타 고속 상호 연결을 통해 A100 및 H100에 잘 지원되어 처리량을 향상시키고 교육 시간을 줄이는 여러 GPU에 걸쳐 분산 교육을받을 수 있습니다.
요약
훈련 강화 학습 에이전트를위한 가장 효율적인 GPU는 현재 고급 NVIDIA 라인업을 중심으로 진행됩니다.
-Nvidia H100은 대규모 코어 수, 메모리 대역폭 및 대형 VRAM으로 인해 복잡하고 대규모 RL 워크로드를 처리하기위한 최첨단입니다.
-NVIDIA A100은 전문 RL 교육을위한 시도되고 테스트 된 GPU로 분산 교육 및 고 처리량 워크로드에 대한 탁월한 지원을 제공합니다.
- 연구원 및 소규모 프로젝트의 경우 Nvidia RTX 4090은보다 쉽게 접근하기 쉬운 가격으로 강력한 성능을 제공합니다.
-신흥 H200 및 B200 Blackwell GPU는 특히 전례없는 VRAM 및 대역폭을 갖춘 다중 모달 극단 규모의 RL 교육을 위해 경계를 더욱 강화합니다.