Quelle est la différence entre le parallélisme de pipeline et le parallélisme de tenseur?

Le parallélisme de pipeline et le parallélisme tensoriel sont deux approches pour l'apprentissage distribué de grands réseaux neuronaux sur plusieurs GPU.

Parallélisme de pipeline divise le modèle en étapes séquentielles (couches ou groupes de couches), chacune exécutée sur un dispositif séparé. Les données passent par ces étapes de manière séquentielle, comme sur une ligne de production. Cela permet de traiter plusieurs lots simultanément, mais à différentes étapes du modèle, réduisant ainsi le temps d'inactivité du GPU.

Parallélisme tensoriel divise les calculs à l'intérieur d'une même couche entre plusieurs dispositifs. Par exemple, les opérations matricielles sont divisées en parties, et chaque partie est calculée sur un GPU séparé en parallèle. Cela est utile pour les couches très grandes qui ne tiennent pas dans la mémoire d'un seul dispositif.

En résumé :

• Parallélisme de pipeline : parallélisme par couches du modèle, traitement séquentiel des données avec pipeline.
• Parallélisme tensoriel : parallélisme à l'intérieur d'une couche, répartition des calculs sur des tenseurs.

Souvent, ces méthodes sont combinées pour une mise à l'échelle efficace de l'apprentissage.