Czym różni się paralelizm pipeline od paralelizmu tensorowego?

Paralelizm potokowy i paralelizm tensorowy to dwa podejścia do rozproszonego uczenia dużych sieci neuronowych na wielu GPU.

Paralelizm potokowy dzieli model na kolejne etapy (warstwy lub grupy warstw), z których każdy jest wykonywany na osobnym urządzeniu. Dane przechodzą przez te etapy kolejno, jak na taśmie produkcyjnej. Pozwala to na jednoczesne przetwarzanie wielu partii, ale na różnych etapach modelu, zmniejszając czas bezczynności GPU.

Paralelizm tensorowy dzieli obliczenia wewnątrz jednej warstwy między kilka urządzeń. Na przykład operacje macierzowe są dzielone na części, a każda część jest obliczana na osobnym GPU równolegle. Jest to przydatne dla bardzo dużych warstw, które nie mieszczą się w pamięci pojedynczego urządzenia.

Podsumowując:

• Paralelizm potokowy — równoległość na poziomie warstw modelu, sekwencyjne przetwarzanie danych z użyciem potoków.
• Paralelizm tensorowy — równoległość wewnątrz warstwy, rozdzielenie obliczeń na tensory.

Często te metody są łączone, aby efektywnie skalować trening.