Pipeline paralelliyi ilə tensor paralelliyi arasındakı fərq nədir?

Pipeline paralelliyi və tensor paralelliyi böyük neyron şəbəkələrinin çox GPU üzərində paylanmış təlimi üçün iki yanaşmadır.

Pipeline paralelliyi modeli ardıcıl mərhələlərə (qatlar və ya qatlar qruplarına) bölür və hər biri ayrı bir cihazda icra olunur. Məlumatlar bu mərhələlərdən ardıcıl keçərək, istehsal xətti kimi hərəkət edir. Bu, eyni zamanda bir neçə partiyanın işlənməsinə imkan verir, lakin modelin müxtəlif mərhələlərində, GPU-nun boş vaxtını azaldır.

Tensor paralelliyi bir qat daxilində hesablamaları bir neçə cihaz arasında bölür. Məsələn, matris əməliyyatları hissələrə bölünür və hər hissə ayrı GPU-da paralel hesablanır. Bu, çox böyük qatlar üçün faydalıdır, çünki onlar tək cihazın yaddaşına sığmır.

Qısaca:

• Pipeline paralelliyi: qatlar səviyyəsində paralelləşmə, ardıcıl məlumat emalı və boru xətti.
• Tensor paralelliyi: qat daxilində paralelləşmə, hesablamaların tensörlərə bölünməsi.

Bu metodlar tez-tez birləşdirilir, beləliklə təlimin səmərəli miqyaslandırılması mümkün olur.