Kuo skiriasi pipeline paralelizmas nuo tensor paralelizmo?

Pipeline paralelizmas ir tensor paralelizmas yra du požiūriai į didelių neuroninių tinklų paskirstytą mokymąsi keliuose GPU.

Pipeline paralelizmas padalija modelį į sekcines fazes (sluoksnius arba sluoksnių grupes), kurias vykdo atskiri įrenginiai. Duomenys pereina per šias fazes sekliškai, panašiai kaip gamybos linija. Tai leidžia vienu metu apdoroti kelis partijas, bet skirtinguose modelio etapuose, sumažinant GPU neveikimo laiką.

Tensor paralelizmas padalija skaičiavimus viduje vieno sluoksnio tarp kelių įrenginių. Pavyzdžiui, matricų operacijos yra padalijamos į dalis, ir kiekviena dalis skaičiuojama atskiroje GPU paraleliai. Tai naudinga labai dideliems sluoksniams, kurie neįstringa vieno įrenginio atmintyje.

Apibendrinant:

• Pipeline paralelizmas: sluoksnių lygio paralelizmas, sekli duomenų apdorojimas su pipeline.
• Tensor paralelizmas: paralelizmas viduje sluoksnio, skaičiavimų paskirstymas per tensorus.

Šie metodai dažnai derinami, siekiant efektyviai išplėsti mokymąsi.