რა განსხვავებაა პიპლაინ პარალელიზმსა და ტენსორ პარალელიზმს შორის?

Pipeline paralelismi da tensor paralelismi iki yondashuvlar big neyron tarmog‘larini ko‘p GPUlarda tarqatilgan o‘qitish uchun.

Pipeline paralelismi modelni ketma-ket bosqichlarga (qatlamlar yoki qatlamlar guruhlariga) bo‘lib, har biri alohida qurilmada bajariladi. Ma’lumotlar bu bosqichlardan ketma-ket o‘tadi, ishlab chiqarish chizmasi kabi. Bu bir vaqtning o‘zida bir nechta partiyalarni, lekin modelning turli bosqichlarida ishlash imkonini beradi, GPU bo‘sh vaqtini kamaytiradi.

Tensor paralelismi bir qatlam ichidagi hisoblashlarni bir nechta qurilmaga bo‘lib, masalan, matritsa operatsiyalarini bo‘laklarga ajratib, har bir bo‘lak alohida GPUda parallel hisoblanadi. Bu juda katta qatlamlar uchun foydalidir, ular tək qurilmaning xotirasiga sig‘maydi.

Qisqacha:

• Pipeline paralelismi: qatlamlar bo‘yicha paralellashma, ma’lumotlarni ketma-ket ishlash va pipeline bilan.
• Tensor paralelismi: qatlam ichida paralellashma, hisoblashlarni tensörlar bo‘ylab taqsimlash.

Bu usullar ko‘pincha birga qo‘llanadi, shunda o‘qitishni samarali kengaytirish mumkin.