Wat is het verschil tussen pipeline parallelism en tensor parallelism?

Pipeline parallelisme en tensor parallelisme zijn twee benaderingen voor gedistribueerde training van grote neurale netwerken op meerdere GPU's.

Pipeline parallelisme verdeelt het model in opeenvolgende fasen (lagen of groepen van lagen), elk uitgevoerd op een apart apparaat. Gegevens passeren deze fasen sequentieel, vergelijkbaar met een productielijn. Dit maakt het mogelijk om meerdere batches gelijktijdig te verwerken, maar in verschillende fasen van het model, waardoor de GPU-stilstand wordt verminderd.

Tensor parallelisme verdeelt de berekeningen binnen één laag over meerdere apparaten. Bijvoorbeeld, matrixbewerkingen worden in delen opgesplitst, en elk deel wordt parallel op een aparte GPU berekend. Dit is handig voor zeer grote lagen die niet in het geheugen van één apparaat passen.

Samengevat:

• Pipeline parallelisme: parallelisme op laagniveau, sequentiële gegevensverwerking met pipeline.
• Tensor parallelisme: parallelisme binnen een laag, verdeling van berekeningen over tensors.

Deze methoden worden vaak gecombineerd voor efficiënte schaalvergroting van training.