Ποια είναι η διαφορά μεταξύ παραλληλισμού δεδομένων και παραλληλισμού μοντέλου;

Ο παραλληλισμός δεδομένων (παραλληλισμός βάσει δεδομένων) και ο παραλληλισμός μοντέλου (παραλληλισμός βάσει μοντέλου) είναι δύο προσεγγίσεις για κατανεμημένους υπολογισμούς στη μηχανική μάθηση.

• Παραλληλισμός δεδομένων: το ίδιο μοντέλο αντιγράφεται σε πολλές συσκευές (π.χ., GPU), και τα δεδομένα χωρίζονται σε τμήματα που επεξεργάζονται παράλληλα. Μετά τους υπολογισμούς, τα αποτελέσματα (γραμμές κλίσεων) συγχωνεύονται για την ενημέρωση του μοντέλου. Αυτή η προσέγγιση είναι αποτελεσματική όταν το μοντέλο χωράει στη μνήμη μιας μόνο συσκευής.

• Παραλληλισμός μοντέλου: το μοντέλο χωρίζεται σε τμήματα, καθένα από τα οποία εκτελείται σε ξεχωριστή συσκευή. Αυτό είναι χρήσιμο όταν το μοντέλο είναι πολύ μεγάλο για να χωρέσει στη μνήμη μιας συσκευής. Εδώ, τα δεδομένα περνούν διαδοχικά μέσω των τμημάτων του μοντέλου σε διαφορετικές συσκευές.

Παράδειγμα:

# Παραλληλισμός δεδομένων με PyTorch
import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn.parallel import DataParallel

model = MyModel()
model = DataParallel(model)  # διανομή σε πολλαπλές GPU
output = model(input_batch)

Ο παραλληλισμός μοντέλου απαιτεί χειροκίνητο διαχωρισμό του μοντέλου, π.χ.:

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

Η επιλογή της προσέγγισης εξαρτάται από το μέγεθος του μοντέλου και τους διαθέσιμους πόρους.