Pipeline parallelizm tensor parallelizmidan qanday farq qiladi?

Pipeline parallelizm va tensor parallelizm — bu katta neyron tarmoqlarini ko‘p GPUda tarqatilgan o‘qitish uchun ikki yondashuv.

Pipeline parallelizm modelni ketma-ket bosqichlarga (qatlamlar yoki qatlamlar guruhlariga) bo‘lib, har biri alohida qurilmada bajariladi. Ma’lumotlar bu bosqichlardan ketma-ket o‘tadi, ishlab chiqarish chizmasi kabi. Bu bir vaqtning o‘zida bir nechta partiyalarni, lekin modelning turli bosqichlarida ishlash imkonini beradi, GPU bo‘sh vaqtini kamaytiradi.

Tensor parallelizm bir qatlam ichidagi hisoblashlarni bir nechta qurilmaga bo‘lib, masalan, matritsa operatsiyalarini bo‘laklarga ajratib, har bir bo‘lak alohida GPUda parallel hisoblanadi. Bu juda katta qatlamlar uchun foydalidir, ular bitta qurilmaning xotirasiga sig‘maydi.

Xulosa qilib aytganda:

• Pipeline parallelizm — model qatlamlari bo‘yicha parallelizm, ma’lumotlarni ketma-ket ishlash va pipeline bilan.
• Tensor parallelizm — qatlam ichida parallelizm, hisoblashlarni tensörlar bo‘ylab taqsimlash.

Ko‘pincha, bu usullar birga qo‘llanadi, shunda o‘qitishni samarali kengaytirish mumkin.