არის თუ არა ღრმა სწავლის ნერვული ქსელის მოდელის გაშვება მრავალ GPU-ზე PyTorch-ში ძალიან მარტივი პროცესია?
ღრმა სწავლის ნერვული ქსელის მოდელის გაშვება მრავალ GPU-ზე PyTorch-ში არ არის მარტივი პროცესი, მაგრამ შეიძლება იყოს ძალიან მომგებიანი ტრენინგის დროის დაჩქარებისა და უფრო დიდი მონაცემთა ნაკრების დამუშავების თვალსაზრისით. PyTorch, როგორც ღრმა სწავლის პოპულარული ჩარჩო, უზრუნველყოფს ფუნქციებს გამოთვლების გასანაწილებლად მრავალ GPU-ზე. თუმცა, მრავალი GPU-ს დაყენება და ეფექტური გამოყენება
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/DLPP ღრმა სწავლა Python- სა და PyTorch- თან ერთად, შესავალი, ღრმა სწავლის შესავალი Python- სა და Pytorch- თან
როგორ მუშაობს მონაცემთა პარალელიზმი განაწილებულ ტრენინგში?
მონაცემთა პარალელიზმი არის ტექნიკა, რომელიც გამოიყენება მანქანათმცოდნეობის მოდელების განაწილებულ ტრენინგში, ტრენინგის ეფექტურობის გასაუმჯობესებლად და კონვერგენციის დასაჩქარებლად. ამ მიდგომით, ტრენინგის მონაცემები იყოფა მრავალ დანაყოფად და თითოეული დანაყოფი მუშავდება ცალკე გამოთვლითი რესურსით ან მუშა კვანძით. ეს მუშა კვანძები მუშაობენ პარალელურად, დამოუკიდებლად გამოთვლიან გრადიენტებს და განახლდებიან