Ali je izvajanje modela nevronske mreže globokega učenja na več grafičnih procesorjih v PyTorchu zelo preprost postopek?
Izvajanje modela globokega učenja nevronske mreže na več grafičnih procesorjih v PyTorchu ni preprost postopek, vendar je lahko zelo koristen v smislu pospeševanja časa usposabljanja in ravnanja z večjimi nabori podatkov. PyTorch, ki je priljubljeno ogrodje za globoko učenje, ponuja funkcije za distribucijo izračunov v več grafičnih procesorjih. Vendar nastavitev in učinkovita uporaba več grafičnih procesorjev
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/DLPP poglobljeno učenje s Pythonom in PyTorchom, Predstavitev, Uvod v globoko učenje s Pythonom in Pytorchom
Kako deluje vzporednost podatkov v porazdeljenem usposabljanju?
Paralelizem podatkov je tehnika, ki se uporablja pri porazdeljenem usposabljanju modelov strojnega učenja za izboljšanje učinkovitosti usposabljanja in pospešitev konvergence. Pri tem pristopu so podatki o usposabljanju razdeljeni na več particij, vsako particijo pa obdeluje ločen računalniški vir ali delovno vozlišče. Ta delovna vozlišča delujejo vzporedno, neodvisno računajo gradiente in posodabljajo