Koja je razlika između paralelizma podataka i paralelizma modela?

Паралелизам по податцима (паралелизам по податцима) и паралелизам по моделу (паралелизам по моделу) су два приступа за расподељене рачунање у машинском учењу.

• Паралелизам по податцима: исти модел се копира на више уређаја (нпр. GPU), а подаци се деле на делове који се паралелно обрађују. После рачунања, резултати (градијенти) се агрегирају за ажурирање модела. Овај приступ је ефикасан када модел стаје у меморију једног уређаја.

• Паралелизам по моделу: модел се дели на делове, од којих се сваки извршава на одвојеном уређају. Ово је корисно када је модел превелик да би стао у меморију једног уређаја. Овде подаци пролазе редоследно кроз делове модела на различитим уређајима.

Пример:

# Паралелизам по податцима са PyTorch-ом
import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn.parallel import DataParallel

model = MyModel()
model = DataParallel(model)  # расподела на више GPU-ова
output = model(input_batch)

Паралелизам по моделу захтева ручно делење модела, на пример:

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

Избор приступа зависи од величине модела и расположивих ресурса.