Ma'lumotlar parallelizmi va model parallelizmi o'rtasidagi farq nima?

Ma'lumotlar bo'yicha parallelizm (ma'lumotlar bo'yicha parallelizm) va model bo'yicha parallelizm (model bo'yicha parallelizm) mashinani o'qitishda tarqatilgan hisoblashlarga ikki yondashuvdir.

• Ma'lumotlar bo'yicha parallelizm: bir xil model bir nechta qurilmalarga (masalan, GPU) nusxa ko'chiriladi va ma'lumotlar bo'laklarga bo'linadi, ular parallel ravishda ishlanadi. Hisoblashlardan so'ng, natijalar (gradients) yig'iladi va model yangilanadi. Bu yondashuv model bir qurilmaning xotirasiga sig'ganida samarali.

• Model bo'yicha parallelizm: model bo'laklarga bo'linadi, har biri alohida qurilmada bajariladi. Bu, model juda katta bo'lsa va bir qurilmaning xotirasiga sig'masa, foydalidir. Bu yerda ma'lumotlar model bo'laklari orqali ketma-ket o'tadi.

Misol:

# PyTorch bilan ma'lumotlar bo'yicha parallelizm
import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn.parallel import DataParallel

model = MyModel()
model = DataParallel(model)  # bir nechta GPU bo'yicha taqsimlash
output = model(input_batch)

Model bo'yicha parallelizm modelni qo'lda bo'lishni talab qiladi, masalan:

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

Yondashuv tanlovi modelning hajmi va mavjud resurslarga bog'liq.