Vi introducerar och analyserar beräkningsaspekterna av en hybrid CPU/GPU implementation av Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) algoritm, för närvarande den toppmoderna metoden för att förstärka lärandet för olika speluppgifter. Vår analys fokuserar på de kritiska aspekterna för att utnyttja GPU:s beräkningskraft, inklusive införandet av ett kösystem och en dynamisk schemaläggningsstrategi, som kan vara till hjälp även för andra asynkrona algoritmer. Vi visar också potentialen för användning av större DNN-modeller på en GPU. Vår Tensor-Flow genomförande uppnår en betydande hastighet upp jämfört med vår CPU-endast genomförande, och det kommer att göras offentligt tillgänglig för andra forskare. * motsvarande författare 2 Vår implementering är öppen källkod på https://github.com/NVlabs/GA3C
GA3C REF ) är en GPU genomförande av A3C.
GA3C: GPU-based A3C for Deep Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}