Είναι η εκτέλεση ενός μοντέλου νευρωνικού δικτύου βαθιάς εκμάθησης σε πολλαπλές GPU στο PyTorch μια πολύ απλή διαδικασία;
Η εκτέλεση ενός μοντέλου νευρωνικού δικτύου βαθιάς εκμάθησης σε πολλαπλές GPU στο PyTorch δεν είναι μια απλή διαδικασία, αλλά μπορεί να είναι εξαιρετικά επωφελής από την άποψη της επιτάχυνσης των χρόνων εκπαίδευσης και του χειρισμού μεγαλύτερων συνόλων δεδομένων. Το PyTorch, ως ένα δημοφιλές πλαίσιο βαθιάς εκμάθησης, παρέχει λειτουργίες για τη διανομή υπολογισμών σε πολλαπλές GPU. Ωστόσο, εγκατάσταση και αποτελεσματική χρήση πολλαπλών GPU
- Δημοσιεύθηκε στο Τεχνητή νοημοσύνη, EITC/AI/DLPP Deep Learning με Python και PyTorch, Εισαγωγή, Εισαγωγή στη βαθιά μάθηση με τους Python και Pytorch
Πώς λειτουργεί ο παραλληλισμός δεδομένων στην κατανεμημένη εκπαίδευση;
Ο παραλληλισμός δεδομένων είναι μια τεχνική που χρησιμοποιείται στην κατανεμημένη εκπαίδευση μοντέλων μηχανικής μάθησης για τη βελτίωση της αποτελεσματικότητας της εκπαίδευσης και την επιτάχυνση της σύγκλισης. Σε αυτήν την προσέγγιση, τα δεδομένα εκπαίδευσης χωρίζονται σε πολλαπλά διαμερίσματα και κάθε διαμέρισμα επεξεργάζεται από έναν ξεχωριστό υπολογιστικό πόρο ή κόμβο εργάτη. Αυτοί οι κόμβοι εργασίας λειτουργούν παράλληλα, υπολογίζοντας ανεξάρτητα τις κλίσεις και ενημερώνοντας