Czy uruchomienie modelu sieci neuronowej głębokiego uczenia się na wielu procesorach graficznych w PyTorch jest bardzo prostym procesem?
Uruchamianie modelu sieci neuronowej głębokiego uczenia na wielu procesorach graficznych w PyTorch nie jest prostym procesem, ale może być bardzo korzystne pod względem skrócenia czasu szkolenia i obsługi większych zbiorów danych. PyTorch, będący popularną platformą głębokiego uczenia się, zapewnia funkcje umożliwiające dystrybucję obliczeń na wiele procesorów graficznych. Jednak konfigurowanie i efektywne wykorzystanie wielu procesorów graficznych
- Opublikowano w Artificial Intelligence, EITC/AI/DLPP Głębokie Uczenie z Python i PyTorch, Wprowadzenie, Wprowadzenie do głębokiego uczenia z Pythonem i Pytorchem
Jak działa równoległość danych w szkoleniu rozproszonym?
Równoległość danych to technika używana w rozproszonym szkoleniu modeli uczenia maszynowego w celu poprawy wydajności szkolenia i przyspieszenia konwergencji. W tym podejściu dane szkoleniowe są podzielone na wiele partycji, a każda partycja jest przetwarzana przez oddzielny zasób obliczeniowy lub węzeł procesu roboczego. Te węzły robocze działają równolegle, niezależnie obliczając gradienty i aktualizując