Aký je rozdiel medzi pipeline parallelism a tensor parallelism?

Pipeline paralelizmus a tensor paralelizmus sú dva prístupy k distribuovanému trénovaniu veľkých neurónových sietí na viacerých GPU.

Pipeline paralelizmus rozdeľuje model na sekvenčné fázy (vrstvy alebo skupiny vrstiev), z ktorých každá sa vykonáva na samostatnom zariadení. Dáta prechádzajú týmito fázami sekvenčne, podobne ako na výrobnej linke. To umožňuje spracovanie viacerých dávok súčasne, ale v rôznych fázach modelu, čím sa znižuje nečinnosť GPU.

Tensor paralelizmus rozdeľuje výpočty v rámci jednej vrstvy medzi viac zariadení. Napríklad, maticové operácie sú rozdelené na časti, a každá časť sa vypočíta na samostatnom GPU paralelne. Toto je užitočné pre veľmi veľké vrstvy, ktoré sa nezmestia do pamäti jedného zariadenia.

Zhrnutie:

• Pipeline paralelizmus: paralelizmus na úrovni vrstiev, sekvenčné spracovanie dát s pipeline.
• Tensor paralelizmus: paralelizmus v rámci vrstvy, rozdelenie výpočtov na tenzory.

Tieto metódy sa často kombinujú na efektívne škálovanie tréningu.