パイプラインパラレリズム以外の並列学習手法ではバブルはどのように発生し、それらを活用する方法はあるか?
パイプラインパラレリズム以外の並列学習手法、例えばデータ並列性やモデル並列性においても、バブルは発生する可能性があります。データ並列性では、異なるデータバッチが複数のGPUで同時に処理されますが、各GPUの計算速度やデータのロード時間が異なる場合、あるGPUが計算を終えた後に待機する時間が生じることがあります。この待機時間がバブルとなります。モデル並列性では、モデルの異なる部分が異なるGPUで処理されるため、各部分の計算時間の不均一性がバブルを引き起こす要因となります。
これらのバブルを活用する方法としては、例えば、バブルの発生時に軽量なタスクを実行することが考えられます。具体的には、バブルの間にデータの前処理や後処理、またはモデルの評価を行うことで、GPUリソースを有効活用し、全体の計算効率を向上させることができます。また、バブルの発生を予測し、事前にタスクをキューに入れておくことで、待機時間を最小限に抑えることも可能です。