Care este diferența dintre paralelismul de date și paralelismul de model?

Paralelismul datelor (paralelismul pe date) și paralelismul modelului (paralelismul pe model) sunt două abordări pentru calculele distribuite în învățarea automată.

• Paralelismul datelor: același model este copiat pe mai multe dispozitive (de exemplu, GPU), iar datele sunt împărțite în părți care sunt procesate în paralel. După calcule, rezultatele (gradienții) sunt agregate pentru a actualiza modelul. Această abordare este eficientă atunci când modelul încape în memoria unui singur dispozitiv.

• Paralelismul modelului: modelul este împărțit în părți, fiecare fiind executată pe un dispozitiv separat. Acest lucru este util atunci când modelul este prea mare pentru a încăpea în memoria unui singur dispozitiv. Aici, datele trec secvențial prin părțile modelului pe dispozitive diferite.

Exemplu:

# Paralelismul datelor cu PyTorch
import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn.parallel import DataParallel

model = MyModel()
model = DataParallel(model)  # distribuție pe mai multe GPU-uri
output = model(input_batch)

Paralelismul modelului necesită împărțirea manuală a modelului, de exemplu:

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

Alegerea abordării depinde de dimensiunea modelului și de resursele disponibile.