Pipeline параллелизм менен tensor параллелизминин айырмасы эмнеде?

Pipeline параллелизм жана tensor параллелизм — бул чоң нейрондук тармактарды бир нече GPUда бөлүштүрүү менен окутуунун эки ыкмасы.

Pipeline параллелизм моделди үзгүлтүксүз этаптарга (катмдар же катмдар топтору) бөлөт, ар бири өзгөчө түзмөктө ишке ашырылат. Маалыматтар бул этаптар аркылуу үзгүлтүксүз өтөт, өндүрүш сызыгы сыяктуу. Бул бир нече партияны бир мезгилде иштетүүгө мүмкүндүк берет, бирок моделдин ар кандай этаптарында, GPUдун бош убактысын кыскартуу үчүн.

Tensor параллелизм бир катмардын ичинде эсептөөлөрдү бир нече түзмөккө бөлөт. Мисалы, матрица операциялары бөлүнүп, ар бир бөлүк өзгөчө GPUда параллел эсептелет. Бул өтө чоң катмдар үчүн пайдалуу, алар бир түзмөктүн эс тутумуна сыйбайт.

Кыскасы:

• Pipeline параллелизм — катмардын деңгээлиндеги параллелизм, маалыматтарды үзгүлтүксүз иштетүү менен.
• Tensor параллелизм — катмардын ичинде параллелизм, эсептөөлөрдү тензорлорго бөлүү.

Бул ыкмалар көбүнчө бирге колдонулат, ошондо окутууну эффективдүү масштабдоо мүмкүн болот.