Ի՞նչ է հաջորդականության պառալելիզմը։

Սեկվենցիալ պարալելիզմը մեթոդ է սեկվենցիալ տվյալների պարալելային մշակման, որը հաճախ կիրառվում է սեկվենցիալ բնույթի մոդելների ուսուցման ժամանակ, օրինակ՝ NLP կամ ժամանակային շարքերում։ Վերած klasik data parallelism-ի, որտեղ տարբեր բեռներ մշակվում են տարբեր սարքերում, սեկվենցիալ պարալելիզմը բաժանում է երկար սեկվենցիան մասերի և դրանք տարածում է մի քանի GPU կամ հանգույցների վրա։

Այսպիսով, հնարավոր է արդյունավետ օգտագործել ռեսուրսները շատ երկար սեկվենցիաների ուսուցման ժամանակ, նվազեցնելով յուրաքանչյուր սարքի հիշողության պահանջները և արագացնելով հաշվարկները։ Կարևոր է ճիշտ սինխրոնիզացնել սեկվենցիաների սահմանները՝ տվյալների ամբողջականությունը և գրադիենտների ճշգրտությունը պահպանելու համար։

Օրինակ՝ եթե ունեք 10,000 տոքեն երկար տեքստ, կարող եք այն բաժանել 4 մասի՝ յուրաքանչյուրում 2500 տոքեն, և մշակել դրանք միաժամանակ 4 GPU-ներում, ապա միավորել արդյունքները մոդելի թարմացման համար։