Er det en veldig enkel prosess å kjøre en nevrale nettverksmodell med dyp læring på flere GPUer i PyTorch?
Å kjøre en dyp læringsnevrale nettverksmodell på flere GPUer i PyTorch er ikke en enkel prosess, men kan være svært fordelaktig når det gjelder å akselerere treningstider og håndtere større datasett. PyTorch, som er et populært rammeverk for dyp læring, tilbyr funksjonalitet for å distribuere beregninger på tvers av flere GPUer. Men å sette opp og effektivt bruke flere GPUer
Hvordan fungerer dataparallellisme i distribuert opplæring?
Dataparallellisme er en teknikk som brukes i distribuert opplæring av maskinlæringsmodeller for å forbedre treningseffektiviteten og akselerere konvergens. I denne tilnærmingen er treningsdataene delt inn i flere partisjoner, og hver partisjon behandles av en separat dataressurs eller arbeidernode. Disse arbeidernodene opererer parallelt, og beregner uavhengig gradienter og oppdaterer
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Flere trinn i maskinlæring, Distribuert trening i skyen, Eksamensgjennomgang