Pipeline paralelliği ile tensor paralelliği arasındaki fark nedir?

Pipeline paralelliği ve tensor paralelliği, çoklu GPU'larda büyük sinir ağlarının dağıtık eğitimi için iki yaklaşımdır.

Pipeline paralelliği modeli ardışık aşamalara (katmanlar veya katman grupları) böler ve her aşama ayrı bir cihazda çalıştırılır. Veriler, bu aşamalardan sıralı olarak geçer, tıpkı bir üretim hattı gibi. Bu, aynı anda birkaç yığın işlenmesine olanak tanır, ancak modelin farklı aşamalarında, GPU'nun boşta kalma süresini azaltır.

Tensor paralelliği, bir katmandaki hesaplamaları birkaç cihaza böler. Örneğin, matris işlemleri bölümlere ayrılır ve her bölüm ayrı bir GPU'da paralel olarak hesaplanır. Bu, belleğe sığmayan çok büyük katmanlar için faydalıdır.

Özetle:

• Pipeline paralelliği: model katmanları arasında paralellik, verilerin ardışık işlenmesi ve boru hattı kullanımı.
• Tensor paralelliği: katman içinde paralellik, hesaplamaların tensörler arasında dağıtılması.

Bu yöntemler genellikle birlikte kullanılır, böylece eğitimi verimli bir şekilde ölçeklendirmek mümkün olur.