基于梯度的并行化和基于经验的并行化是机器学习和强化学习中采用的两种不同的策略，以增强培训模型的性能和可扩展性，尤其是在涉及深度学习或强化学习任务的环境中。它们的性能在几个关键方面有所不同，包括可扩展性，更新中的噪声，收敛速度，计算资源利用率以及对不同问题域的适用性。
基于梯度的并行化主要集中于在多个设备或过程中分发梯度计算和参数更新。它通常被用作数据并行性或模型并行性。在数据并行性中，该模型在所有设备中都复制，并且每个设备都在数据的另一子集上计算梯度。然后，将这些梯度同步，通常通过在更新参数之前平均梯度同步，或者在每个设备独立更新模型参数的位置异步。同步方法会产生更稳定的梯度估计，因为所有梯度都会导致一个参数更新，但是会导致等待所有设备完成计算的延迟。异步方法降低了等待时间，并且可以更快地运行，但引入梯度噪声，这可以减慢收敛或降低最终模型精度。相比之下，模型并行性将模型本身跨设备拆分，并在模型太大而无法适合单个设备的内存时使用。
基于经验的并行化在强化学习环境中最普遍，其中它涉及从多个并行的代理或环境中的经验(状态过渡，采取和奖励)并行收集。然后，这些经验用于训练模型。一个关键示例是异步优势参与者 - 批评(A3C)方法，其中多个代理并行运行，并根据自己的经验流并根据自己的经验流进行异步更新其本地版本。基于经验的并行化有助于通过将经验样本去回相关并实现更快的数据收集来稳定培训。它还允许从多种代理的勘探政策结合使用，从而改善学习鲁棒性。但是，异步更新可以引入过时的参数和不均匀的样品使用情况，从而影响收敛稳定性和质量。
在性能比较方面：
1。可伸缩性和效率：
- 基于梯度的并行化，尤其是同步数据并行性，如果有效管理通信开销，则可以很好地与处理单元的数量扩展。汇总梯度时，加速通常受同步成本的限制。
- 基于经验的并行化通常会在数据收集中实现线性加速，因为代理人独立运行，从而减少了瓶颈。随着与环境的更多相互作用同时收集，总体训练速度的速度可能会更快。
2。收敛与稳定性：
- 基于同步更新的基于梯度的方法，由于平均梯度减少方差，往往具有更稳定的收敛性。异步梯度方法可能会遭受降低性能的嘈杂更新。
- 基于经验的并行化引起了由于非同步代理更新而引起的噪音，但从平行代理收集的各种体验中受益，这可以改善探索并最终稳健性。
3。计算资源利用：
- 基于梯度的并行化需要大量的设备间交流，以实现梯度同步，尤其是在规模上，影响资源效率。
- 基于经验的并行化可以通过重叠的环境模拟和模型培训来更好地利用计算资源，从而减少空闲时间。
4。适合性：
- 通常优选基于梯度的并行化，对于有大量标记数据的监督和无监督的学习任务。
- 基于经验的并行化更适合加强学习，其中数据来自与环境的交互，探索多样性至关重要。
5。实施复杂性：
- 基于梯度的并行化机制在主要的机器学习框架中得到了很好的支持，该框架具有确定的同步和分布式培训的最佳实践。
- 基于经验的并行化需要仔细的设计来管理异步更新，重播缓冲区和同步，以避免过时的梯度并稳定训练。
在许多先进的强化学习算法中，利用基于梯度的和基于经验的并行化的混合方法通常用于平衡其各自的优势：在合适的间隔同步梯度更新中，利用快速，多样化的经验收集，以保持模型稳定性和融合质量。
总体而言，基于梯度的并行化强调了跨数据或模型分区的梯度的有效，可扩展的计算，该梯度具有影响更新噪声和延迟的同步策略，而基于经验的并行化则集中于对环境相互作用的并行采样，以加快学习和提高政策多样性的速度，以提高某些权衡的策略多样性。这些并行化策略之间的选择取决于学习范式，任务特征，可用硬件和培训目标。