Qual è la differenza tra parallelismo dei dati e parallelismo del modello?

Il parallelismo dei dati (parallelismo sui dati) e il parallelismo del modello (parallelismo sul modello) sono due approcci ai calcoli distribuiti nell'apprendimento automatico.

• Parallelismo dei dati: la stessa modello viene copiato su più dispositivi (ad esempio, GPU), e i dati vengono suddivisi in parti che vengono elaborate in parallelo. Dopo i calcoli, i risultati (gradienti) vengono aggregati per aggiornare il modello. Questo approccio è efficace quando il modello entra nella memoria di un singolo dispositivo.

• Parallelismo del modello: il modello viene suddiviso in parti, ognuna delle quali viene eseguita su un dispositivo separato. Questo è utile quando il modello è troppo grande per entrare nella memoria di un singolo dispositivo. Qui, i dati passano sequenzialmente attraverso le parti del modello su dispositivi diversi.

Esempio:

# Parallelismo dei dati con PyTorch
import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn.parallel import DataParallel

model = MyModel()
model = DataParallel(model)  # distribuzione su più GPU
output = model(input_batch)

Il parallelismo del modello richiede una divisione manuale del modello, ad esempio:

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

La scelta dell'approccio dipende dalla dimensione del modello e dalle risorse disponibili.