Маалыматтар параллелизм жана модел параллелизминин айырмасы эмнеде?

Мәліметтер параллелизмі (мәліметтер бойынша параллелизм) және модель параллелизмі (модель бойынша параллелизм) машиналық оқуда таралған есептеулерге екі тәсіл болып табылады.

• Мәліметтер параллелизмі: бірдей модель бірнеше құрылғыға (мысалы, GPU) көшіріледі, ал мәліметтер бөліктерге бөлінеді және олар параллель өңделеді. Есептеулерден кейін нәтижелер (градиенттер) жинақталып, модель жаңартылады. Бұл тәсіл модель бір құрылғының жадына сыйған кезде тиімді.

• Модель параллелизмі: модель бөліктерге бөлінеді, әрқайсысы жеке құрылғыда орындалады. Бұл, егер модель тым үлкен болса және бір құрылғының жадына сыймаса, пайдалы. Мұнда мәліметтер модельдің әртүрлі бөліктері арқылы ретті түрде өтеді.

Мысал:

# Мәліметтер параллелизмі PyTorch-пен
import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn.parallel import DataParallel

model = MyModel()
model = DataParallel(model)  # бірнеше GPU-ға тарату
output = model(input_batch)

Модель параллелизмі үшін модельді қолмен бөлу қажет, мысалы:

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

Қай тәсілді таңдау модельдің өлшеміне және қол жетімді ресурстарға байланысты.