რა არის მონაცემთა პარალელიზმი და მოდელის პარალელიზმი?

მონაცემთა პარალელიზმი (მონაცემებზე დაფუძნებული პარალელიზმი) და მოდელის პარალელიზმი (მოდელზე დაფუძნებული პარალელიზმი) ორი მიდგომაა განაწილებული გამოთვლებისთვის მანქანათმცოდნეობაში.

• მონაცემთა პარალელიზმი: ერთსა და იმავე მოდელი კოპირდება რამდენიმე მოწყობილობაზე (მაგალითად, GPU), ხოლო მონაცემები ნაწილებად იყოფა და პარალელურად მუშავდება. გამოთვლების შემდეგ შედეგები (გრადიენტები) აგროვდება მოდელის განახლებისთვის. ეს მიდგომა ეფექტურია, როდესაც მოდელი ჯდება ერთ მოწყობილობის მეხსიერებაში.

• მოდელის პარალელიზმი: მოდელი ნაწილებად იყოფა, თითოეული ნაწილი შესრულდება ცალკეულ მოწყობილობაზე. ეს სასარგებლოა, როდესაც მოდელი ძალიან დიდია და ვერ ჯდება ერთ მოწყობილობის მეხსიერებაში. აქ მონაცემები გადის სერიული გზით მოდელის ნაწილებს შორის სხვადასხვა მოწყობილობაზე.

მაგალითი:

# მონაცემთა პარალელიზმი PyTorch-ით
import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn.parallel import DataParallel

model = MyModel()
model = DataParallel(model)  # განაწილება რამდენიმე GPU-ზე
output = model(input_batch)

მოდელის პარალელიზმი მოითხოვს მოდელის ხელით გაყოფას, მაგალითად:

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

მოდელის ზომასა და ხელმისაწვდომ რესურსებზე დამოკიდებულია არჩევანი.