Care este diferența dintre paralelismul pipeline și paralelismul tensor?

Paralelismul pe pipeline și paralelismul tensorial sunt două abordări pentru antrenamentul distribuit al rețelelor neuronale mari pe mai multe GPU-uri.

Paralelismul pe pipeline împarte modelul în etape secvențiale (straturi sau grupuri de straturi), fiecare fiind executată pe un dispozitiv separat. Datele trec prin aceste etape în mod secvențial, similar cu o linie de asamblare. Acest lucru permite procesarea simultană a mai multor loturi, dar în diferite etape ale modelului, reducând timpul de inactivitate al GPU-ului.

Paralelismul tensorial împarte calculele din interiorul unui singur strat între mai multe dispozitive. De exemplu, operațiile matriceale sunt împărțite în părți, iar fiecare parte este calculată pe un GPU separat în paralel. Acest lucru este util pentru straturi foarte mari care nu încap în memoria unui singur dispozitiv.

Pe scurt:

• Paralelismul pe pipeline: paralelism pe nivelul stratului, procesare secvențială a datelor cu pipeline.
• Paralelismul tensorial: paralelism în interiorul unui strat, distribuirea calculelor pe tensori.

Adesea, aceste metode sunt combinate pentru a scala eficient antrenamentul.