Каква е разликата между паралелизъм на данни и паралелизъм на модел?

Паралелизмът на данни (паралелизъм по данни) и паралелизмът на модел (паралелизъм по модел) са два подхода към разпределените изчисления в машинното обучение.

• Паралелизъм на данни: същият модел се копира на няколко устройства (например GPU), а данните се разделят на части, които се обработват паралелно. След изчисленията резултатите (градиентите) се агрегатрат за актуализиране на модела. Този подход е ефективен, когато моделът се побира в паметта на едно устройство.

• Паралелизъм на модел: моделът се разделя на части, всяка от които се изпълнява на отделно устройство. Това е полезно, когато моделът е твърде голям, за да се побере в паметта на едно устройство. Тук данните преминават последователно през частите на модела на различни устройства.

Пример:

# Паралелизъм на данни с PyTorch
import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn.parallel import DataParallel

model = MyModel()
model = DataParallel(model)  # разпределение върху няколко GPU
output = model(input_batch)

Паралелизмът на модел изисква ръчно разделяне на модела, например:

class ModelParallel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.part1 = nn.Linear(1000, 1000).to('cuda:0')
        self.part2 = nn.Linear(1000, 1000).to('cuda:1')

    def forward(self, x):
        x = self.part1(x.to('cuda:0'))
        x = self.part2(x.to('cuda:1'))
        return x

Изборът на подход зависи от размера на модела и наличните ресурси.