Za sredstva za učenje okrepitve (RL) imata učinkovitost in uspešnost GPU -ja močno vpliva na hitrost treninga, kompleksnost modela in celoten potek dela. Okrepljeno učenje koristi še posebej od GPU -jev zaradi narave svoje delovne obremenitve, kar pomeni, da je hkrati vodil številne simulacije okolja in usposabljanje nevronskih omrežij.
Zakaj so GPU -ji ključni za učenje okrepitve
Algoritmi za okrepitev zahtevajo, da agenti komunicirajo s simuliranimi okolji, zbirajo izkušnje in posodabljajo politike na podlagi te izkušnje. Tradicionalne simulacije, ki temeljijo na CPU-ju, so omejene s serijsko obdelavo in počasnejšimi okoljskimi koraki, kar ustvarja ozko grlo, saj nevronska omrežja porabijo veliko časa v čakanju na nove podatke. GPU -ji s tisoči vzporednih jeder in pasovno širino visoke pomnilnike omogočajo več simulacij okolja in usposabljanje nevronskih omrežij hkrati na isti strojni opremi. To množično pospeši zbiranje podatkov in pretok usposabljanja. Na primer, NVIDIA-jeva platforma ISAAC GYM vodi simulacije fizike in ocene nevronskih omrežij na istem GPU-ju, kar zmanjšuje komunikacijo med CPU in GPU-jem ter prinaša hitrost do 100-krat v primerjavi s cevovodi, ki temeljijo na CPU.
Vodilni GPU -ji za usposabljanje za okrepitev
1. Nvidia H100 Tensor Core GPU
- VRAM: 80 GB HBM3
- Cuda jedra: 16.896
- tenzorska jedra: 512
- Pasovna širina pomnilnika: 3,35 TB/s
H100, ki temelji na NVIDIA-jevi arhitekturi Hopper, je najnovejši najvišji GPU, zasnovan za visokozmogljive naloge AI, vključno z učnim učenjem. Odlikuje se pri obdelavi velikih modelov z ogromnimi nabori podatkov, zaradi česar je idealen za RL sredstva, ki zahtevajo zapletena okolja in velike nevronske mreže. Njegova visoka pomnilniška zmogljivost in pasovna širina omogočata ravnanje z modeli, ki temeljijo na transformatorjih in velike akcijske/državne prostore, ki so običajni pri vrhunskih raziskavah in aplikacijah RL.
2. NVIDIA A100 Tensor Core GPU
- VRAM: 40/80 GB HBM2E
- Cuda jedra: 6.912
- tenzorska jedra: 432
- Pasovna širina pomnilnika: 1,6 TB/s
A100 je podjetniški GPU, ki je široko sprejet za strojno učenje in delovne obremenitve po globokem učenju. Omogoča izjemno prepustnost za porazdeljeno usposabljanje in veliko obdelavo šarže. Njegova zmogljivost Multi-Instance GPU (MIG) omogoča izvajanje več delovnih obremenitev RL vzporedno na eni kartici, izboljšanje uporabe in učinkovitosti. A100 ostaja priljubljen za RL v kombinaciji z okviri, ki podpirajo distribucijsko usposabljanje.
3. Nvidia RTX 4090
- VRAM: 24 GB GDDR6X
- Cuda jedra: 16.384
- tenzorska jedra: 512
- Pasovna širina pomnilnika: 1 TB/s
RTX 4090 je močan GPU potrošniškega razreda z odlično uspešnostjo z enim GPU-jem in je stroškovno učinkovit za posamezne raziskovalce in majhne ekipe. Podpira obsežno usposabljanje z velikim VRAM-om, dobro pasovno širino spomina in veliko število jeder CUDA in tenzorja. Primerno je za namestitev RL sredstev v eksperimentalnih nastavitvah ali za prototipiranje, preden se spreminja na GPU -ji v podatkovnem centru.
4. Nvidia H200 Tensor Core GPU (Blackwell Architecture)
- VRAM: 141 GB HBM3E
- Pasovna širina pomnilnika: ~ 4,8 TB/S
H200 je zasnovan za trening in sklepanje iz skrajnega obsega AI, ki ponuja pomemben korak v pomnilniku in pasovni širini iz H100. Njegova množična VRAM in pasovna širina podpirata več-modalna RL okolja, kjer lahko sredstva hkrati obravnavajo zapletene senzorične vhode, kot so vid, zvok in besedilo.
5. Nvidia B200 (Blackwell Architecture)
- VRAM: 192 GB HBM3E
- Pasovna širina pomnilnika: ~ 8 TB/S
B200 je nameščen za naslednjo generacijo, izjemne delovne obremenitve AI. Njegova ogromna VRAM in pasovna širina je primerna za usposabljanje zelo zapletenih RL sredstev v več modalnih okoljih ali z zelo velikimi državnimi predstavitev prostora, kar omogoča brez primere prepustnost in lestvico.
Kako funkcije GPU vplivajo na učenje okrepitve
- Zmogljivost pomnilnika (VRAM):
Večji VRAM omogoča usposabljanje večjih nevronskih omrežij in ravnanje z večjimi predvajalniki, ki so ključni pri RL za shranjevanje preteklih izkušenj, ki se uporabljajo pri treningu. RL trening pogosto zahteva vodenje številnih okoljskih primerov vzporedno; Več spomina omogoča, da so te strategije paralelizacije učinkovitejše.
- Pasovna širina spomina:
Visoka pasovna širina zagotavlja hiter prenos podatkov med jedri in pomnilnikom GPU, kar zmanjšuje ozka grla med treningom pri dostopu do velikih naborov podatkov ali modelov.
- Število jeder CUDA in Tensor:
Več jeder ustreza višji vzporedni pretočni pretoki. Tensorjeva jedra, specializirana za matrične operacije, znatno pospešijo izračune nevronskih omrežij, zaradi česar so GPU, kot sta H100 in A100, še posebej primerni za RL.
- Sočasna simulacija okolja:
GPU, ki podpirajo na tisoče vzporednih simulacij (na primer s pristopom Isaac Gym), omogočajo učinkovito usposabljanje RL z ustvarjanjem več podatkov o usposabljanju v manj časa.
Dodatni premisleki pri izbiri GPU za RL
- GPU arhitektura in programski ekosistem:
Nvidia gpus prevladuje v RL pokrajini zaradi zrelih programskih ekosistemov, kot so Cuda, Cudnn in Frameworks (Pytorch, Tensorflow), optimizirani za svoje arhitekture. Orodja, kot sta ISAAC GYM in RLLIB, zagotavljajo simulacijo in podporo za usposabljanje, pospešeno z GPU.
- Stroški v primerjavi z uspešnostjo:
Medtem ko GPU -ji v podatkovnem centru, kot so A100, H100 in B200, ponujajo vrhunske zmogljivosti, so njihovi visoki stroški lahko prepovedni. Potrošniški GPU, kot je RTX 4090, ponujajo dobro ravnovesje za manjše projekte ali začetni razvoj.
- Posebnost in podpora za več GPU:
Veliki RL projekti lahko izkoristijo distribuirano usposabljanje v več GPU-jih, ki je na A100 in H100 dobro podprti prek NVLink in drugih hitrih medsebojnih povezav, kar izboljšuje pretok in skrajšanje časov usposabljanja.
Povzetek
Najučinkovitejši GPU-ji za učenje učnih sredstev za usposabljanje se trenutno vrtijo okoli višjega cenovnega razreda NVIDIA:
-NVIDIA H100 je najsodobnejša za ravnanje s kompleksnimi in obsežnimi RL delovnimi obremenitvami zaradi velikega števila jedra, pasovne širine pomnilnika in velikega VRAM-a.
-NVIDIA A100 je preizkušeni GPU za profesionalno usposabljanje RL, ki ponuja odlično podporo za porazdeljeno usposabljanje in delovne obremenitve z visoko prepustnostjo.
- Za raziskovalce in manjše projekte NVIDIA RTX 4090 ponuja močne zmogljivosti po bolj dostopni ceni.
-Nastajajoči GPUS H200 in B200 Blackwell potisneta mejo še naprej, zlasti za več-modalni, ekstremni RL trening z brez primere VRAM in pasovno širino.