可以在GPU增强训练速度上并行运行多个代理

GPU包含数千个用于一次处理多个线程的内核，使其非常适合可以分解为平行任务的工作负载。在AI培训，尤其是深度学习和强化学习中，诸如矩阵乘法，卷积和梯度计算之类的计算是高度可行的。通过运行多个代理，每个代理都可能代表AI实体同时学习或执行GPU的实例或环境，培训管道可以有效利用这些并行处理单元。与顺序执行相比，这种方法减少了训练和推理所需的总体时间。

AI工作负载中的并行处理

平行代理训练对GPU的好处来自并行处理的概念，在该概念中，多个计算或作业是在GPU的几个核心上同时执行的。这与串行或单线程方法形成对比，任务接一个地运行。主要好处包括：

- 更快的培训和推理：在多个GPU内核上分发计算可以更快地进行数据处理和模型更新，从而大大减少了训练复杂的AI模型和运行推理所需的时间。

- 有效的大规模数据处理：涉及大量数据集的工作负载可以分为较小的批次，并同时处理。该并行性可确保大规模的AI模型更有效地处理数据，从而加快数据预处理和模型训练阶段。

- 可伸缩性：通过分发数据(数据并行性)或分布模型(模型并行性)的部分，GPU支持缩放的复杂模型，从而有效地训练了非常大的和深的神经网络。

- 减少的瓶颈：并行操作多个代理可防止由顺序操作造成的延迟，减少空闲时间并增强资源利用率。

###数据并行性与模型并行性

在运行多个代理的背景下，采用了两种主要方法进行并行性：

- 数据并行性：这涉及将训练数据分为多批次，并在不同的GPU线程或核心上独立处理每个批次。每个代理商或实例都经过同时在数据子集上进行训练。该方法对于模型拟合单个GPU内存但数据集中的方案尤其有利。随着每个GPU批次同时处理，培训会加速，并且来自不同批次的梯度被汇总以更新模型。

- 模型并行性：当模型太大而无法适应单个GPU的内存时使用。神经网络的不同部分分布在多个GPU上，每个代理在并行处理模型的不同层或部分。 GPU之间的通信开销必须仔细管理，但是这种方法允许培训非常大型的模型，这些模型本来可以在单个GPU上是不可避免的。

###多GPU和多代理并行性

在GPU上并行运行多个代理可以采用几种形式。例如，在加固学习(RL)中，代理从与环境进行交互中学习的情况下，GPU允许同时运行数千个环境。这种同时模拟和政策推论极大地加速了数据收集和学习阶段。通过将多个RL代理放置在GPU上的平行模拟器中，总体吞吐量会大大增加，将训练时间的天数或数周减少到小时。

除了单个GPU外，利用多GPU系统进一步提高了性能。 NVIDIA的NVLINK等技术在GPU之间提供高吞吐量和低延迟通信，当多个GPU共享训练多个代理或大型模型的工作量时，优化数据传输。分布式数据并行训练框架(例如HOROVOD或PYTORCH分布式)通过协调梯度更新和跨GPU的同步来促进此功能。

###申请示例

- 强化学习剂：GPU加速模拟器，例如NVIDIA的ISAAC健身房，可以同时在单个GPU上运行数千个RL代理，从而直接在GPU上集成了模拟和神经网络推断。这消除了CPU和GPU之间的昂贵数据传输，与基于CPU的管道相比，达到高达100倍的加速度。这种加速度尤其重要，因为RL需要数百万个环境步骤才能进行有效的培训。

- 面向目标的计划代理：正在探索GPU并行化以运行复杂的决策AI代理，例如参与游戏AI或机器人技术的代理商，其中成千上万的代理商可能会根据世界各州并行计算可能的行动，最小化决策潜伏期并扩大可以有效管理的代理人的数量。

- 大规模的流量模拟：多GPU体系结构模拟了广泛的动态系统，例如流量网络，具有高保真和通过运行许多流量代理和并行计算来减少计算时间。

###限制和注意事项

尽管在GPU上平行执行多个代理可以加速培训和推理，但有实际的限制和考虑因素：

- 资源争论：如果多个作业或代理在单个GPU上同时运行，GPU内核的竞争，内存带宽和其他资源可能会导致争夺，这可能会降低个人的工作绩效。这可能意味着，尽管总吞吐量增加了，但相对于在单个GPU上依次运行它们的每个代理或每个工作的性能可能会放慢。这种降级之所以发生，是因为GPU必须在竞争并行任务之间进行时机资源。

- 内存约束：每个代理的训练或模拟都需要内存的模型参数，中间计算和环境状态。同行运行多个代理会增加内存需求，如果无法正确管理，则可以超过GPU的容量。混合精度训练(使用FP16而不是FP32)等技术有助于优化内存使用情况，并允许在GPU上同时拟合更多的代理。

- 通信开销：在模型并行性和多GPU设置中，如果不优化，GPU之间的通信延迟和带宽可能会成为瓶颈。高带宽互连(例如NVLink)有助于减轻这种情况，但是软件实施必须仔细平衡计算和通信以维持效率。

- 硬件特征：并非所有GPU都具有同等功能。高端GPU(例如，NVIDIA H100或A100)具有成千上万的CUDA核心和较大的记忆带宽，比较老或低端GPU(如Tesla T4)更适合平行代理训练。性能增长在很大程度上取决于GPU体系结构。

###软件框架和工具

几个流行的深度学习和增强学习框架支持在GPU上并行运行多个代理：

- Pytorch和Tensorflow：支持数据并行性和模型并行性。他们提供分布式培训API和库来管理多个GPU工作负载和同步。

- rllib：一个支持GPU加速环境模拟和培训的增强库，并提供多代理支持。它可以在GPU或GPU群集上分配工作负载。

- Isaac Gym：由NVIDIA开发，用于高保真物理模拟，并在GPU上进行全面培训多个RL代理，从而大大减少了训练时间。

- HOROVOD：针对GPU进行了优化的开源分布式培训框架，可在多个GPU和节点上进行有效的缩放，可用于多代理培训方案。

GPU上运行多个代理的比较方面

- 依次在单个GPU上运行代理可以最大化个体代理性能，但会导致更高的整体训练时间。

- 同时在单个GPU上同时运行多个代理会提高整体吞吐量和效率，但可以引入争夺，从而导致每个代理速度较慢。

- 使用多个与支持分布式训练平衡并行性和资源可用性的框架并行的GPU，可以有效地扩展培训，以更好的性能。

- 高级内存管理技术，例如混合精度，内存重叠和有效的批处理，进一步提高了并行运行许多代理的可行性，而不会击中硬件资源上限。

###未来的方向和趋势

AI代理培训的趋势是朝着更大的并行性方向发展，不仅利用GPU架构，还利用专门用于AI工作量的硬件加速器。这些发展包括：

- 增加单个GPU上并行模拟环境或代理的数量以最大化利用率。

- 将GPU并行性与CPU和TPU加速器相结合，以优化训练和仿真管道的不同部分。

- 利用具有分布式多节点并行性的云GPU资源可以处理超出单个GPU功能的广泛的多代理培训设置。

- 软件框架中的创新继续改善了如何对工作负载进行分区和同步的方式，以最大程度地减少开销并最大化吞吐量。