สำหรับการฝึกอบรมการเรียนรู้การเสริมแรง (RL) ประสิทธิภาพและประสิทธิภาพของ GPU มีผลกระทบอย่างลึกซึ้งต่อความเร็วในการฝึกอบรมความซับซ้อนของแบบจำลองและเวิร์กโฟลว์โดยรวม ประโยชน์การเรียนรู้การเสริมแรงโดยเฉพาะอย่างยิ่งจาก GPUs เนื่องจากลักษณะของภาระงานซึ่งทำให้เกิดการจำลองสภาพแวดล้อมมากมายและการฝึกอบรมเครือข่ายประสาทพร้อมกัน
ทำไม GPU จึงมีความสำคัญต่อการเรียนรู้การเสริมแรง
อัลกอริทึมการเรียนรู้การเสริมแรงกำหนดให้ตัวแทนต้องโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมจำลองรวบรวมประสบการณ์และปรับปรุงนโยบายตามประสบการณ์นั้น การจำลองแบบ CPU แบบดั้งเดิมนั้นถูก จำกัด ด้วยการประมวลผลแบบอนุกรมและขั้นตอนสภาพแวดล้อมที่ช้าลงสร้างคอขวดเนื่องจากเครือข่ายประสาทใช้เวลามากมายในการรอข้อมูลใหม่ GPUs ที่มีแกนขนานหลายพันแกนและแบนด์วิดท์หน่วยความจำสูงอนุญาตให้มีการจำลองสภาพแวดล้อมที่หลากหลายและการฝึกอบรมเครือข่ายประสาทที่เกิดขึ้นพร้อมกันในฮาร์ดแวร์เดียวกัน สิ่งนี้จะเพิ่มความเร็วในการรวบรวมข้อมูลและปริมาณงานการฝึกอบรม ตัวอย่างเช่นแพลตฟอร์ม Isaac Gym ของ Nvidia ดำเนินการจำลองทางฟิสิกส์และการประเมินเครือข่ายประสาทใน GPU เดียวกันลดค่าใช้จ่ายการสื่อสารระหว่าง CPU และ GPU และเพิ่มความเร็วสูงสุด 100 เท่าเมื่อเทียบกับท่อ CPU
GPU ชั้นนำสำหรับการฝึกอบรมการเสริมแรง
1. NVIDIA H100 TENSOR CORE GPU
- VRAM: 80 GB HBM3
- Cuda Cores: 16,896
- เทนเซอร์คอร์: 512
- แบนด์วิดท์หน่วยความจำ: 3.35 TB/s
H100 ซึ่งใช้สถาปัตยกรรม Hopper ของ Nvidia เป็น GPU ระดับสูงสุดล่าสุดที่ออกแบบมาสำหรับงาน AI ที่มีประสิทธิภาพสูงรวมถึงการเรียนรู้การเสริมแรง มันเก่งในการประมวลผลโมเดลขนาดใหญ่ที่มีชุดข้อมูลมากมายทำให้เหมาะสำหรับตัวแทน RL ที่ต้องการสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนและเครือข่ายประสาทขนาดใหญ่ ความจุหน่วยความจำสูงและแบนด์วิดท์ช่วยให้การจัดการโมเดลที่ใช้หม้อแปลงและพื้นที่แอ็คชั่น/สถานะขนาดใหญ่ซึ่งพบได้ทั่วไปในการวิจัยและแอพพลิเคชั่น RL ที่ทันสมัย
2. NVIDIA A100 TENSOR CORE GPU
- VRAM: 40/80 GB HBM2E
- Cuda Cores: 6,912
- เทนเซอร์คอร์: 432
- แบนด์วิดท์หน่วยความจำ: 1.6 TB/s
A100 เป็น GPU ระดับองค์กรที่นำมาใช้อย่างกว้างขวางสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและปริมาณงานเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง มันมีปริมาณงานพิเศษสำหรับการฝึกอบรมแบบกระจายและการประมวลผลแบทช์ขนาดใหญ่ ความสามารถในการใช้ Multi-Instance GPU (MIG) ช่วยให้สามารถใช้เวิร์กโหลด RL ได้หลายแบบพร้อมกันบนการ์ดใบเดียวปรับปรุงการใช้ประโยชน์และประสิทธิภาพ A100 ยังคงเป็นที่นิยมสำหรับ RL เมื่อรวมกับเฟรมเวิร์กที่สนับสนุนการฝึกอบรมแบบกระจาย
3. Nvidia RTX 4090
- VRAM: 24 GB GDDR6X
- Cuda Cores: 16,384
- เทนเซอร์คอร์: 512
- แบนด์วิดท์หน่วยความจำ: 1 TB/s
RTX 4090 เป็น GPU เกรดผู้บริโภคที่ทรงพลังพร้อมประสิทธิภาพ GPU เดี่ยวที่ยอดเยี่ยมและคุ้มค่าสำหรับนักวิจัยแต่ละคนและทีมเล็ก ๆ รองรับการฝึกอบรมขนาดใหญ่ด้วย VRAM ที่สำคัญแบนด์วิดท์หน่วยความจำที่ดีและคอร์ Cuda และแกนเทนเซอร์จำนวนมาก เหมาะสำหรับการปรับใช้ตัวแทน RL ในการตั้งค่าการทดลองหรือสำหรับการสร้างต้นแบบก่อนที่จะปรับขนาดให้กับ GPU ของศูนย์ข้อมูล
4. NVIDIA H200 TENSOR CORE GPU (สถาปัตยกรรม Blackwell)
- VRAM: 141 GB HBM3E
- แบนด์วิดท์หน่วยความจำ: ~ 4.8 TB/s
H200 ได้รับการออกแบบมาสำหรับการฝึกอบรม AI และการอนุมานระดับสูงซึ่งนำเสนอขั้นตอนสำคัญในหน่วยความจำและแบนด์วิดท์จาก H100 VRAM และแบนด์วิดท์ขนาดใหญ่รองรับสภาพแวดล้อม RL แบบหลายโมดอลซึ่งตัวแทนอาจจัดการกับอินพุตทางประสาทสัมผัสที่ซับซ้อนเช่นการมองเห็นเสียงและข้อความพร้อมกัน
5. Nvidia B200 (สถาปัตยกรรม Blackwell)
- VRAM: 192 GB HBM3E
- แบนด์วิดท์หน่วยความจำ: ~ 8 TB/S
B200 อยู่ในตำแหน่งสำหรับเวิร์กโหลด AI รุ่นต่อไป VRAM และแบนด์วิดท์ขนาดใหญ่ของมันทำให้เหมาะสำหรับการฝึกอบรมตัวแทน RL ที่ซับซ้อนสูงในสภาพแวดล้อมที่หลากหลายหรือมีการแสดงพื้นที่รัฐที่มีขนาดใหญ่มาก
วิธีการฝึกอบรมการเรียนรู้การเสริมแรงของ GPU
- ความจุหน่วยความจำ (VRAM):
VRAM ขนาดใหญ่ช่วยให้การฝึกอบรมเครือข่ายประสาทที่ใหญ่กว่าและจัดการบัฟเฟอร์รีเพลย์ขนาดใหญ่ซึ่งมีความสำคัญใน RL สำหรับการจัดเก็บประสบการณ์ที่ผ่านมาที่ใช้ในการฝึกอบรม การฝึกอบรม RL มักจะต้องใช้อินสแตนซ์สภาพแวดล้อมมากมายในแบบคู่ขนาน หน่วยความจำมากขึ้นช่วยให้กลยุทธ์การทำให้ขนานกันเหล่านี้มีประสิทธิภาพมากขึ้น
- แบนด์วิดท์หน่วยความจำ:
แบนด์วิดท์สูงช่วยให้มั่นใจได้ว่าการถ่ายโอนข้อมูลอย่างรวดเร็วระหว่างแกน GPU และหน่วยความจำลดคอขวดระหว่างการฝึกอบรมเมื่อเข้าถึงชุดข้อมูลขนาดใหญ่หรือพารามิเตอร์รุ่น
- จำนวนแกน Cuda และเทนเซอร์:
แกนมากขึ้นสอดคล้องกับปริมาณงานประมวลผลแบบขนานที่สูงขึ้น เทนเซอร์คอร์ที่เชี่ยวชาญสำหรับการดำเนินการเมทริกซ์เร่งการคำนวณเครือข่ายประสาทอย่างมีนัยสำคัญทำให้ GPU เช่น H100 และ A100 เหมาะอย่างยิ่งสำหรับ RL
- การจำลองสภาพแวดล้อมพร้อมกัน:
GPU ที่สนับสนุนการจำลองแบบขนานหลายพันครั้ง (เช่นผ่านวิธีการของ Isaac Gym) อนุญาตให้มีการฝึกอบรม RL ที่มีประสิทธิภาพโดยการสร้างข้อมูลการฝึกอบรมเพิ่มเติมในเวลาที่น้อยลง
ข้อควรพิจารณาเพิ่มเติมในตัวเลือก GPU สำหรับ RL
- GPU สถาปัตยกรรมและระบบนิเวศซอฟต์แวร์:
Nvidia GPUs ครองภูมิทัศน์ RL เนื่องจากระบบนิเวศซอฟต์แวร์ที่ครบกำหนดเช่น Cuda, Cudnn และ Frameworks (Pytorch, Tensorflow) ที่ได้รับการปรับให้เหมาะกับสถาปัตยกรรมของพวกเขา เครื่องมือเช่น Isaac Gym และ RLLIB ให้การจำลองและการสนับสนุนการฝึกอบรม GPU
- ค่าใช้จ่ายเทียบกับประสิทธิภาพ:
ในขณะที่ศูนย์ข้อมูล GPU เช่น A100, H100 และ B200 มีประสิทธิภาพสูงสุด แต่ค่าใช้จ่ายสูงของพวกเขาสามารถห้ามได้ GPU ผู้บริโภคเช่น RTX 4090 เสนอความสมดุลที่ดีสำหรับโครงการขนาดเล็กหรือการพัฒนาเบื้องต้น
- การรองรับความสามารถในการปรับขนาดและหลาย GPU:
โครงการ RL ขนาดใหญ่สามารถได้รับประโยชน์จากการฝึกอบรมแบบกระจายใน GPU หลายรายการซึ่งได้รับการสนับสนุนอย่างดีจาก A100 และ H100 ผ่าน NVLINK และการเชื่อมต่อความเร็วสูงอื่น ๆ เพิ่มปริมาณงานและลดเวลาการฝึกอบรม
สรุป
GPU ที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดสำหรับการฝึกอบรมตัวแทนการเรียนรู้การเสริมแรงในปัจจุบันหมุนรอบผู้เล่นตัวจริงระดับสูงของ Nvidia:
-Nvidia H100 เป็นงานที่ทันสมัยสำหรับการจัดการเวิร์กโหลด RL ที่ซับซ้อนและขนาดใหญ่เนื่องจากจำนวนแกนหลักขนาดใหญ่แบนด์วิดท์หน่วยความจำและ VRAM ขนาดใหญ่
-NVIDIA A100 เป็น GPU ที่ผ่านการทดสอบและผ่านการทดสอบสำหรับการฝึกอบรม RL มืออาชีพซึ่งให้การสนับสนุนที่ยอดเยี่ยมสำหรับการฝึกอบรมแบบกระจายและปริมาณงานที่มีปริมาณงานสูง
- สำหรับนักวิจัยและโครงการขนาดเล็ก Nvidia RTX 4090 เสนอประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งในราคาที่เข้าถึงได้ง่ายขึ้น
-GPU แบล็กเวลล์ H200 และ B200 ที่เกิดขึ้นใหม่ผลักดันขอบเขตต่อไปโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการฝึกอบรม RL แบบหลายรูปแบบที่รุนแรงด้วย VRAM และแบนด์วิดท์ที่ไม่เคยมีมาก่อน