Was ist der Unterschied zwischen Datenparallelität und Modellparallelität?

Datenparallelismus (Datenparallelismus) und Modelparallelismus (Modelparallelismus) sind zwei Ansätze für verteilte Berechnungen im maschinellen Lernen.

• Datenparallelismus: Das gleiche Modell wird auf mehreren Geräten (z.B. GPU) kopiert, und die Daten werden in Teile aufgeteilt, die parallel verarbeitet werden. Nach den Berechnungen werden die Ergebnisse (Gradienten) aggregiert, um das Modell zu aktualisieren. Dieser Ansatz ist effizient, wenn das Modell in den Speicher eines einzelnen Geräts passt.

• Modelparallelismus: Das Modell wird in Teile zerlegt, die auf separaten Geräten ausgeführt werden. Dies ist nützlich, wenn das Modell zu groß ist, um in den Speicher eines einzelnen Geräts zu passen. Hier durchlaufen die Daten sequenziell die Modellteile auf verschiedenen Geräten.

Beispiel:

# Datenparallelismus mit PyTorch
import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn.parallel import DataParallel

model = MyModel()
model = DataParallel(model)  # Verteilung auf mehrere GPUs
output = model(input_batch)

Modelparallelismus erfordert eine manuelle Aufteilung des Modells, z.B.:

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

Die Wahl des Ansatzes hängt von der Größe des Modells und den verfügbaren Ressourcen ab.