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强化学习中是否主要使用的CPU资源而不是GPU?

强化学习中主要使用的是CPU资源而不是GPU。尽管GPU在深度学习中非常流行,但强化学习通常使用CPU进行计算。这是因为强化学习需要大量的计算和训练,而GPU在这方面的性能并不如CPU。此外,GPU的成本较高,而强化学习通常需要大量的计算资源。因此,CPU成为了强化学习的更好选择。

但是,随着GPU技术的不断发展,一些研究人员已经开始使用GPU进行强化学习。这是因为GPU在处理并行计算方面具有优势,可以加速强化学习的训练过程。因此,虽然强化学习中主要使用CPU资源,但在某些特定场景下,也可以使用GPU来加速计算。

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想轻松复现深度强化学习论文?看这篇经验之谈

选自Amid Fish 作者:Matthew Rahtz 机器之心编译 近期深度强化学习领域日新月异,其中最酷一件事情莫过于 OpenAI 和 DeepMind 训练智能体接收人类反馈不是传统奖励信号...主要原因是强化学习本身非常敏感,需要纠正大量细节,如果不这么做,后面诊断问题所在会非常难。 实例 1:基本实现完成之后,训练效果并未跟上。...并行运行多个解决方案会有帮助,如果(a)你有计算机集群云计算资源;(b)由于上述强化学习各种困难,如果你迭代得太快,可能永远无法意识到你真正需要证据。...如果在相同机器上运行多个 TensorFlow 实例,那么就会得到 GPU 内存不足报错。这可能是因为其中一个实例尝试保存所有的 GPU 内存,不是因为模型过大原因。...该资源对深度强化学习介绍不多,但却教授了理解论文时需要词汇。

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最前沿:大规模深度强化学习发展

想想OpenAI和微软打造世界排名第五超算最主要就是用在深度强化学习上,所以这个时代没有大规模算力基本上不用搞深度强化学习了。 为什么?...在今天这篇Blog,我们主要来梳理一下近几年大规模深度强化学习框架发展情况。 2 大规模深度强化学习要解决什么问题?...大规模深度强化学习要充分利用大规模cpu-gpu 计算资源来实现神经网络模型高效训练。在思考大规模深度强化学习之前,我们先看一下大规模监督学习要怎么做?...当然,这里也要注意是OpenAI把forward也放在GPU上处理不是纯放在CPU上。对于网络巨大model,放在GPU上forward会更快。...9 一点小结 从上面的发展来看,大规模深度强化学习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CPU-GPU使用效率。

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性能提升、成本降低,这是分布式强化学习算法最新研究进展

,该团队主要研究方向包括深度强化学习、多智能体学习、自然语言基础、大规模学习系统。...SEED-style 架构(图 1 下)主要假定有独立 TPU 内核可用于训练和策略推理。然而,在使用 GPU 不是多核 TPU 情况下,要同时处理推理和训练会很吃力。...第一个实例描述了这样一种情况:环境返回奖励必须使用预先训练好(大型)神经网络模型来计算,不是程序本身。通过 SRL,用户可以创建一个额外哨兵 agent 来计算奖励。...当 GPU 内存足够大以容纳整个重放缓冲区时(通常是在观测结果不是图像情况下),会直接在 GPU 上分配重放缓冲区,以避免 CPU-GPU 数据传输瓶颈。 P-learner。...本文实验中使用 NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU 作为默认 GPU。 要回答第一个也是最重要问题是,PQL 是否比 SOTA 基线方法学习速度更快。

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业界 | 在个人电脑上快速训练Atari深度学习模型:Uber开源「深度神经进化」加速版

在 Uber 设置使用单个 CPU 运行单个神经网络速度比使用单个 GPU 要快,但是当并行执行类似计算时(如神经网络前向传播),GPU 效果更好。...它专为强化学习领域中异质神经网络计算开发,这些计算 episode 长度不同,正如在 Atari 和很多其他仿真机器人学习任务那样。...该操作使 GPU 仅运行必须运行神经网络,不是每次迭代中都运行固定数量(大量)神经网络。 这些改进使得 GPU 在成本方面优于 CPU。...在强化学习优化异质网络集群调度。蓝色框是模拟器,如 Atari 游戏模拟器或 MuJoCo 物理引擎,它们 episode 长度不同。...多线程方法()通过使多个 CPU 并行运行模拟器实现 GPU 更高效使用,但是这导致 GPUCPU 运行时处于空闲状态,反之亦然。

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基于腾讯云TKE大规模强化学习实践

一、项目挑战 大规模强化学习需要海量异构计算资源,批量快速启停训练任务,高频更新模型参数,跨机跨进程共享模型数据等。在传统手工管理模式下,大规模强化学习面临诸多问题: 1....该解决方案通过 TKE 整合云上 CVM 资源,提供强化学习需要 CPUGPU 资源;通过 CLB 创建 LoadBalance 类型 Service,暴露训练代码 tensorboard 和评测代码...该策略避免了因资源预估不准买入过多资源造成资源浪费。...五、创新性 基于 K8S 云原生使用方式进行大规模分布式强化学习训练,主要创新点: 以资源需求为中心(也即,每个角色需要多少 CPU,多少内存,多少 GPU 卡),管理和调度一次实验所需集群机器,...七、遇到问题 由于训练集群规模较大,使用过程也遇到以下一些问题。 1. etcd 性能瓶颈 由于训练需要多达数万个 CPU 核心和数百个 GPU 卡,折合几千台服务器。

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集合三大类无模型强化学习算法,BAIR开源RL代码库rlpyt

在大量已有实现,rlpyt 对于研究者而言是更加全面的开源资源。 rlpyt 设计初衷是为深度强化学习领域中中小规模研究提供高吞吐量代码库。...GPU 优化选项; 同步或异步采样-优化(异步模式通过 replay buffer 实现); 在环境采样使用 CPUGPU 进行训练和/或分批动作选择; 全面支持循环智能体; 在训练过程...在 rlpyt 中使用一台计算机复现 R2D2 学习曲线。 R2D2 最初分布式实现使用了 256 块 CPU 进行采样,一块 GPU 执行训练,每秒运行 66,000 步。... rlpyt 仅使用了一个包含 24 块 CPU(2x Intel Xeon Gold 6126)和 3 块 Titan-Xp GPU 工作站,以每秒 16000 步数完成实现。...当神经网络不同层使用不同模式时,这非常有用,因为它允许中间基础架构代码保持不变。 相关研究 深度强化学习新手可以先阅读其他资源,了解强化学习算法,如 OpenAI Spinning Up。

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强化学习新姿势,并行环境模拟器EnvPool实现速度成本双赢

机器之心专栏 机器之心编辑部 在训练强化学习智能体时候,你是否为训练速度过慢发愁?又是否对昂贵大规模分布式系统加速望而却步?...来自 Sea AI Lab 团队最新研究结果表明,其实鱼和熊掌可以兼得:对于强化学习标准环境 Atari 与 Mujoco,如果希望在短时间内完成训练,需要采用数百个 CPU 核心大规模分布式解决方案...根据现有测试结果,使用 EnvPool 并行运行多个强化学习环境,能在正常笔记本上比主流 Python Subprocess 解决方案快近 3 倍;使用多核 CPU 服务器能够达到更好性能。...分布式方案经过测试,计算资源利用率其实并不高;基于 GPU 解决方案虽然可以达到千万 FPS,但并不是所有环境都能使用 CUDA 重写,不能很好兼容生态以及不能复用一些受商业保护代码。...项目作者 Jiayi Weng(翁家翌)是强化学习算法库 Tianshou(天授)第一作者,目前研究兴趣主要是对机器学习强化学习系统进行加速。该项目是他在 Sea AI Lab 实习项目。

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腾讯高性能计算服务星辰.机智,海量算力,智造未来

利用tensorflow/pytorch框架训练深度学习业务主要有两种训练流程:监督训练和强化训练,目前我们只支持监督训练场景。...CPUGPU数据传输与计算异步:机智团队在GPU设置缓冲队列,通过GPU预取机制提前把处理好数据块从队列同步到GPU显存,当做下一轮模型计算时,GPU直接从显存读取数据不需要等待从CPU传输...主要一些优化成果如下: 1)解决游戏AI在强化学习GPU利用率低问题,由45%提升到80%以上; 2)P40训练速度由 2000样本每秒,单精度训练提升到4330样本每秒,混合精度训练提升到5950...机智平台极大加快了语音业务模型开发和调参速度。 ? ? 3.超参搜索 Mini task是为了快速验证基于强化学习AI模型策略可行性开发简化版任务场景。...4) 已经在更多基于强化学习任务上进行落地实验,并正积极扩展到其他深度学习场景超参调优

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呵,我复现一篇深度强化学习论文容易吗

所以转变思路,花几天时间思考,不是开始任何运行,直到我对“问题是什么”假设非常有信心为止。) 要想更多地思考,坚持做更详细工作日志是非常重要一环。...我初始项目计划主要阶段时间表基本如下: ? 这是每个阶段实际花费时间 不是写代码花费了很长时间,而是调试代码。实际上,在一个所谓简单环境上运行起来花费了4倍最初预想实现时间。...实际上,如果你在进行任意奖励预测时,后者可能也是相关,例如,使用一个critic) 另一个是所需计算资源总量。我很幸运可以使用学校集群,虽然机器只有 CPU ,但对一些工作来说已经很好了。...这个项目总共花费了: 谷歌计算引擎上150个小时GPU运行时间,和7700小时(实际时间x核数)CPU运行时间, FloydHub上292小时GPU运行时间, 和我大学集群上 1500 小时CPU...当不能使用GPU时,请注意使用 allow_soft_placement 切换到CPU。如果你偶尔写代码无法在GPU上运行时,它可以平滑切换到CPU。例如: ?

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深度强化学习设计思想带你深入了解DRL:从环境、网络更新、经验池、经验池、算法基类分离度、分布式、多进程等方面评价

DRL 算法并不是训练时间越长,得分越高,我们可以保存整个训练过程,得分最高策略模型。...这个过程天生适合分布式,不同 GPU(或设备)之间可以只传递梯度(中心 或者 环式),可以用多 CPU 加快数据读取: 从磁盘读取数据,存放到内存(可使用多进程加速,CPU workers) 对数据进行预处理...agent 与环境交互,得到零碎数据存放在内存(一般是 CPU,或者再加上 GPU) 将数据输入传入 GPU 显存 random sample,在 GPU 里计算梯度,更新网络参数 对策略进行评估...如果它来不及评估这个模型,主进程又发来一个新模型,那么它会在上一次评估结束后,直接读取最新模型:主进程不需要等待它,有评估任务它就做,没有任务它就等,并且它只使用 CPU,绝不占用宝贵 GPU...为了不让 GPU 闲着,我选择让 actor 在 GPU 运行。 CPU 无法用半精度加速(甚至 float64 改成 float32 也不能加速,只能减少内存使用), GPU 可以加速。

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这个团队做了OpenAI没Open技术,开源OpenRLHF让对齐大模型超简单

但是,随着模型越来越大,RLHF 通常需要维持多个模型以及越来越复杂学习流程,这又会导致内存和计算资源需求增长。...OpenRLHF 能将四个模型分配到多台 GPU 上,不是将它们并置于同一台 GPU,如图 1 所示。...在 RLHF 生成和学习阶段,OpenRLHF 采用了以下技术来获得进一步提升: 将 Adam 优化器状态卸载到 CPU,这能将 GPU 内存解放出来用于较大推理批量大小,这能提升效率以及避免生成内存瓶颈...置顶内存和梯度积累,用于降低梯度聚合过程 GPU-CPU 通信负载。 使用 Flash Attention 2 来加速 Transformer 模型训练。...此外,OpenRLHF 还借助了一些技巧来保证 PPO 实现训练稳定,包括: 仅在序列文本末端 token 上预测奖励 为语言模型使用 token 层级强化学习 在 PPO 中使用 KL 散度损失项

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【重磅】深度强化学习加速方法

传统上,这两个系列出现在不同实现使用不同硬件资源,该篇paper作者将它们统一在相同扩展框架下。作者贡献了并行化深度RL框架,包括用于推理和训练GPU加速新技术。...除了探索这些新学习方式之外,作者还利用它们来大大加快学习速度。例如, 策略梯度算法在8-GPU服务器上运行,在10分钟内学会成功游戏策略,不是数小时。...另外,作者对演员评论方法贡献在很多方面超越了目前很多人做法,他们主要做了:“”改进抽样组织,使用多个GPU大大提高规模和速度,以及包含异步优化。...+ 2)策略梯度和Qlearning算法是否可以适应学习使用许多并行模拟器实例不会降低学习成绩 + 3)大批量培训和/或异步方法能否加快优化速度不会降低样品复杂性?...后者使用1个GPU和376个CPU核心(参见例如图210小时学习曲线)。使用多个GPU和更多内核加速了我们实施。

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深度强化学习加速方法

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谷歌推出分布式强化学习框架SEED,性能“完爆”IMPALA,可扩展数千台机器,还很便宜

强化学习本质上是由异构任务组成,即便是目前最先进分布式算法也无法有效地使用已有的计算资源来完成任务。大量数据,和对资源低效利用,使得实验成本高得令人望而却步。...IMPALA 架构 在这个体系结构,learner运行在GPU上,它会综合来自数百台机器上分布式推理输入,进行模型训练。随后将学习模型参数传递给actor。...但这种方式存在一些缺点: 1、使用CPU进行神经网络推理。Actor通常是基于CPU(有时会基于GPU,但仅限于要求比较苛刻环境)。...与 IMPALA架构不同,Actor 仅在环境采取动作,推理集中由Learner 使用来自多个Actor 批量数据在加速器上执行。...2、在SEED RL架构下,Learner(以GPU或TPU为主)可以专注于批量推理,Actor(以CPU为主)可以更加适应多环境。整体来说,这种结构会降低实验成本。

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深度| OpenAI 教你如何构建深度学习研究基础设施

Dario Amodei这种强化学习智能体(控制右边球拍)在乒乓球比赛获得较高得分,但是,当你观察它是如何打球时,会发现右边球拍一直停留在原地没有移动。...Tim提出下列观点,即为鉴别器提供小批次样本作为输入信息,不是仅仅提供一个样本。这样一来,鉴别器能够分辨出生成器是否总是产出一种单一图像。...通常情况下,我们用TensorFlow(在特殊情况下,运用Theano)计算GPU使用Numpy或其他框架计算CPU。...我们也将多数CPU用于模拟器,强化学习环境,或小规模模型(在CPU运行速度并不比在GPU上快)。...我们也运行自己服务器,主要以运行Titan X GPU为主。我们期望研发出一种混合云:对于用不同GPU,连接和其他技术开展实验极为重要,这将有助于未来深度学习研究工作发展。

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Uber开源Atari,让个人计算机也可以快速进行深度神经进化研究

Uber近期发布了一篇文章,公开了五篇关于深度神经进化论文,其中包括发现了遗传算法可以解决深层强化学习问题,一些流行方法也可替代遗传算法,如深度Q-learning和策略梯度。...这一进展至关重要,因为它极大地影响了对开展此类研究所需资源认识,使更多研究人员得以开展这一研究。 ? ? 神经进化技术是解决深度强化学习问题(如Atari或人形运动)极具竞争力替代方案。...研究者使用代码在并行方面最大化了CPUGPU使用。在GPU上运行深度神经网络,而在CPU上运行域(如视频游戏或物理模拟器),在同一批执行并行多重评估,使所有可用硬件都可充分利用。...对于多重领域实例并行运行之类强化学习研究来说,这些创新可以使其加速,并行运行技术在强化学习也越来越常见,比如分布式深度Q-learning(DQN),分布式策略梯度。...多线程方法()通过允许多个CPU并行处理模拟器,从而更有效地使用GPU,但是当cpu在工作时,GPU就会处于空闲状态,反之亦然。

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一块V100运行上千个智能体、数千个环境,这个「曲率引擎」框架实现RL百倍提速

实验结果表明,与 CPU+GPU RL 实现相比,WarpDrive 靠一个 GPU 实现 RL 要快几个数量级。 深度强化学习是一种训练 AI 智能体强大方法。...如果训练智能体比较多,一个强化学习实验往往要花费数天或数周才能完成。主要原因在于:在在线训练强化学习需要反复运行模拟、训练智能体模型。此外,学习所需重复次数会随着问题复杂度呈指数级增长。...这在无模型设置是最突出,在这种设置强化学习智能体在训练时通常对当前模拟或任务没有任何初始知识。...由于深度强化学习实现通常将基于 CPU 模拟和 GPU 神经网络模型结合在一起,现实世界训练时间可能会非常长。...用 WarpDrive 加速强化学习 WarpDrive 提供了一个框架和一些高质量工具,帮助用户快速构建快捷灵活多智能体强化学习系统。图 3 显示了 WarpDrive 一个基本用例。

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4小时学会雅达利游戏,AI需要几台电脑?

要知道,此前用深度神经进化方法,让AI一小时学会玩雅达利,需要720个CPU。 720个CPU啊……谁来算算要多少钱…… ? 别费劲算了。反正就是贵到爆炸。想训练出自己AI?不是壕根本不要想。...它专门针对强化学习异构神经网络强化学习运算,比如雅达利游戏和大多数机器人运动模拟任务,在这些任务,各个神经网络训练周期长度都不同。...有了这个自定义运算,GPU可以只调用必需神经网络进行运算,不必每一次任务都跑完所有的网络,这样能够大大节省计算量。 再针对CPU 上述提到所有改进,侧重点都在GPU上。...这类研究越来越常见,比如深度Q学习DQN,或策略梯度A3C强化学习都是这样。 分开优化后,整体再协调 单拎GPUCPU来看,速度上已经提升到极致了。...但下一个要面临挑战是如何让所有的计算资源都同时开动起来。

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GPU or CPU?在NLP与AI加持下Elasticsearch搜索场景我们应该选择什么样硬件

目前,在Elasticsearch使用场景,可以使用GPU来加速场景主要包括NLP模型推理任务和向量搜索这两种。...是否能够灵活分配同一个管道,不同任务所获得资源、执行优先级。会是一个非常重要功能,GPU资源很难做到像CPU一样清晰隔离和配置。...图片再者,在各种公有云和私有云环境CPU核心和内存资源更适合切割为合适大小。GPU计算核心和显存则是不可切割。...全文搜索主要是 I/O 密集型任务,不是计算密集型任务,因此 CPU 特性(如多核心、多线程)很适合这种任务。...因此,并不是所有的向量相似性搜索场景都适合使用GPU因为目前Elasticsearch主要支持是HNSW这个向量索引算法,所以,我们会主要集中在这块探讨。

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低成本复制 ChatGPT 方法,现已开源!

根据尤洋创立潞晨科技(HPC-AI TECH)研究团队解析,ChatGPT 取得惊人成绩重要特点是在训练过程引入了人类反馈强化学习(RLHF),由此可以让这款 AI 聊天机器人更好地捕捉到人类偏好...ChatGPT 训练过程主要分为三个阶段: 从 Prompt 库取样,收集人类反应,并使用这些数据来微调预先训练好大型语言模型。...基于第 1 阶段监督微调模型和第 2 阶段奖励模型,使用强化学习算法进一步训练大语言模型。...在实验过程,研究人员以开源方式复制了 ChatGPT 训练基本过程,包括第一阶段预训练,第二阶段奖励模型训练,以及第三阶段强化学习训练,这是流程中最复杂阶段。...此外,Colossal-AI 异构内存管理器 Gemini 通过将优化器状态卸载到 CPU ,以此减少 GPU 内存占用,允许同时使用 GPU 内存和 CPU 内存(包括 CPU DRAM 或 NVMe

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