Efficient Parallel Reinforcement Learning Framework using the Reactor Model

📄 arXiv: 2312.04704v2 📥 PDF

作者: Jacky Kwok, Marten Lohstroh, Edward A. Lee

分类: cs.DC, cs.LG

发布日期: 2023-12-07 (更新: 2024-02-02)

备注: 10 pages, 11 figures

💡 一句话要点

提出基于Reactor模型的并行强化学习框架，提升训练与推理效率。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 并行强化学习 Reactor模型 Lingua Franca 多智能体 性能优化

📋 核心要点

  1. 现有并行强化学习框架，如Ray，在处理需要高I/O和actor间同步的任务时效率较低，成为性能瓶颈。
  2. 论文提出基于Reactor模型的Lingua Franca框架，通过固定actor通信模式减少同步开销，提升并行效率。
  3. 实验表明，LF框架在模拟吞吐量、训练时间和推理速度上均优于Ray，尤其在Atari环境中提升显著。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于Reactor模型的并行强化学习（RL）框架，旨在更有效地将RL工作负载映射到多个计算资源，从而加速样本生成、价值估计和策略改进。现有框架（如Ray）在训练、服务和模拟工作负载的集成方面效率不高，尤其是在需要密集输入/输出以及单节点上actor之间同步的RL任务中。该解决方案采用Reactor模型，强制一组actor具有固定的通信模式，从而使调度器能够消除同步所需的工作，例如获取和释放每个actor的锁或发送和处理与协调相关的消息。该框架Lingua Franca（LF）是一种基于Reactor模型的协调语言，支持Python中的真正并行性，并提供统一的接口，允许用户自动生成RL任务的数据流图。在单节点多核计算平台上，LF在OpenAI Gym和Atari环境中实现了比Ray分别高1.21倍和11.62倍的模拟吞吐量，将同步并行Q学习的平均训练时间减少了31.2%，并将多智能体RL推理加速了5.12倍。

🔬 方法详解

问题定义：现有并行强化学习框架，如Ray，在处理需要大量actor之间同步和高I/O操作的强化学习任务时，效率较低。具体来说，框架需要频繁地获取和释放锁，发送和处理协调消息，这些操作会带来显著的开销，降低整体性能。尤其是在单节点多核环境下，这种同步开销更加明显。

核心思路：论文的核心思路是利用Reactor模型来管理actor之间的通信。Reactor模型强制一组actor具有固定的通信模式，从而允许调度器预先知道actor之间的依赖关系，并消除运行时同步的需要。通过避免动态的锁获取和消息传递，可以显著减少同步开销，提高并行效率。

技术框架：该框架基于Lingua Franca (LF)，一种基于Reactor模型的协调语言。用户可以使用LF定义强化学习任务的数据流图，LF编译器会自动生成高效的并行代码。整体架构包括以下几个主要模块：1) 任务定义模块：用户使用LF语言描述RL任务，包括actor的定义和actor之间的通信关系。2) 编译模块：LF编译器将任务定义编译成可执行的并行代码。3) 调度模块：调度器根据Reactor模型预先确定的通信模式，高效地调度actor的执行。4) 执行模块：执行模块负责执行actor的代码，并管理actor之间的通信。

关键创新：最重要的技术创新点在于将Reactor模型引入到并行强化学习框架中。与传统的基于动态锁和消息传递的并行框架相比，Reactor模型通过固定actor之间的通信模式，消除了运行时的同步开销。此外，LF语言提供了一种统一的接口，允许用户方便地定义和编译RL任务的数据流图。

关键设计：LF框架的关键设计包括：1) Reactor的定义：Reactor定义了一组actor以及它们之间的通信关系。2) 调度策略：调度器根据Reactor模型预先确定的通信模式，静态地调度actor的执行。3) 数据流图的生成：LF编译器自动将RL任务的定义转换为数据流图，用于指导调度器的调度。具体参数设置和损失函数等细节取决于具体的强化学习算法。

📊 实验亮点

实验结果表明，Lingua Franca框架在单节点多核计算平台上，在OpenAI Gym和Atari环境中实现了比Ray分别高1.21倍和11.62倍的模拟吞吐量。此外，LF框架将同步并行Q学习的平均训练时间减少了31.2%，并将多智能体RL推理加速了5.12倍。这些数据表明，LF框架在提高并行强化学习效率方面具有显著优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要高性能并行计算的强化学习场景，例如游戏AI、机器人控制、自动驾驶和推荐系统。通过提高训练和推理效率，可以加速算法的开发和部署，并降低计算成本。未来，该框架有望支持更大规模的并行计算，并应用于更复杂的强化学习任务。

📄 摘要（原文）

Parallel Reinforcement Learning (RL) frameworks are essential for mapping RL workloads to multiple computational resources, allowing for faster generation of samples, estimation of values, and policy improvement. These computational paradigms require a seamless integration of training, serving, and simulation workloads. Existing frameworks, such as Ray, are not managing this orchestration efficiently, especially in RL tasks that demand intensive input/output and synchronization between actors on a single node. In this study, we have proposed a solution implementing the reactor model, which enforces a set of actors to have a fixed communication pattern. This allows the scheduler to eliminate work needed for synchronization, such as acquiring and releasing locks for each actor or sending and processing coordination-related messages. Our framework, Lingua Franca (LF), a coordination language based on the reactor model, also supports true parallelism in Python and provides a unified interface that allows users to automatically generate dataflow graphs for RL tasks. In comparison to Ray on a single-node multi-core compute platform, LF achieves 1.21x and 11.62x higher simulation throughput in OpenAI Gym and Atari environments, reduces the average training time of synchronized parallel Q-learning by 31.2%, and accelerates multi-agent RL inference by 5.12x.