Je spustenie modelu neurónovej siete s hlbokým učením na viacerých GPU v PyTorch veľmi jednoduchý proces?
Spustenie modelu neurónovej siete s hlbokým učením na viacerých GPU v PyTorch nie je jednoduchý proces, ale môže byť veľmi prospešné z hľadiska zrýchlenia tréningových časov a spracovania väčších súborov údajov. PyTorch, ktorý je populárnym rámcom pre hlboké vzdelávanie, poskytuje funkcie na distribúciu výpočtov na viacerých GPU. Avšak nastavenie a efektívne využitie viacerých GPU
Ako funguje dátový paralelizmus v distribuovanom tréningu?
Dátový paralelizmus je technika používaná v distribuovanom tréningu modelov strojového učenia na zlepšenie efektívnosti tréningu a urýchlenie konvergencie. V tomto prístupe sú trénovacie údaje rozdelené do viacerých oddielov a každý oddiel je spracovaný samostatným výpočtovým prostriedkom alebo pracovným uzlom. Tieto pracovné uzly pracujú paralelne, nezávisle počítajú gradienty a aktualizujú sa
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ďalšie kroky v strojovom učení, Distribuované školenie v cloude, Preskúmanie skúšky