1.2 GPU利用率问题 这个是Volatile GPU-Util表示,当没有设置好CPU的线程数时,这个参数是在反复的跳动的,这样停息1-2 秒然后又重复起来。其实是GPU在等待数据从CPU传输过来,当从总线传输到GPU之后,GPU逐渐起计算来,利用率会突然升高,但是GPU的算力很强大,0.5秒就基本能处理完数据,所以利用率接下来又会降下去,等待...
深度强化学习和一般深度学习的不同之处在于深度强化学习的训练没有现成的数据,需要智能体和环境Env交互来产生数据。这使得CPU的需求比一般的深度学习训练大得多,因为环境Env(比如一个游戏)往往是放在CPU来产生数据。一般,一个GPU的训练需要有50个甚至100个CPU core来产生数据。比如OpenAI Five,就用了几百个GPU和几...
谷歌提出用深度学习强化CPU：电脑越用越快 在不做任何升级的情况下，当代的PC电脑难免会随着时间的流逝越用越慢。不过，据《麻省理工科技评论（MIT Technology Review）》报道，美国的科学家正探索出了一种新的方法来武装现代处理器，使之可能达到越用越快的效果。我们知道，当代CPU都要使用一种称之为“预取（...
我们知道,当代CPU都要使用一种称之为“预取(prefetching)”的操作,因为CPU处理信息的速度比内存快,为了调谐和避免瓶颈,CPU就要试图预测哪些信息可能是需要的,并提前把其抓取出来,然而,随着摩尔定律接近失效,计算机架构多年不变,这种预取却变得越来越困难。 ***的论文中,谷歌团队提出使用深度学习模型来改进CPU的预取功能...
从上面的发展来看,大规模深度强化学习的框架基本上是固定了,基于OpenAI Dota 2或SEED RL可以取得目前最佳的CPU-GPU使用效率。当然了,只有框架大规模训练起来也不代表就一定能得到好的效果,毕竟效果好不好还要看采样的数据样本好不好,有没有足够的diverse,所以这就必然引入了self-play,population-based learnin,AI-ge...
谷歌提出用深度学习强化CPU:电脑越用越快 在不做任何升级的情况下,当代的PC电脑难免会随着时间的流逝越用越慢。 不过,据《麻省理工科技评论(MIT Technology Review)》报道,美国的科学家正探索出了一种新的方法来武装现代处理器,使之可能达到越用越快的效果。 我们知道,当代CPU都要使用一种称之为“预取(prefetchin...
比如OpenAI Five,就用了几百个GPU和几万核的CPU。 相比于一般的分布式系统,深度强化学习系统比较专用,核心是Worker(CPU,用来采集数据),Learner (GPU,用来训练智能体)。具体的架构可以看OpenAI的Rapid或Google Seed RL,基本一样。需要解决的关键问题是采样和学习效率,网络带宽,内存泄漏等等问题。 对于这种系统,构建一...
下面演示的是DeepMind的跑酷机器人,研究人员在论文Emergence of Locomotion Behaviours in Rich Environments中介绍称实验用了64名worker和100小时,虽然他们并没有解释worker是什么,但我认为一个worker就相当于一个CPU。 DeepMind的成果很棒,这个视频刚发布时,我还因强化学习能让机器人学会跑步惊讶了许久。但在看过论文后...
这使得CPU的需求比一般的深度学习训练大得多,因为环境Env(比如一个游戏)往往是放在CPU来产生数据。一般,一个GPU的训练需要有50个甚至100个CPU core来产生数据。比如OpenAI Five,就用了几百个GPU和几万核的CPU。 相比于一般的分布式系统,深度强化学习系统比较专用,核心是Worker(CPU,用来采集数据),Learner (GPU,...
Mnih等提出了深度强化学习的异步算法,通过CPU的多线程同时训练多个游戏,共享网络参数的同时也克服了训练数据的相关性,在多个CPU上训练极大提升了学习速率和算法性能。Jaderberg等提出UNREAL算法,在A3C的基础上学习多个辅助任务。UNREAL提升了深度强化学习...