Er det en meget enkel proces at køre en neural netværksmodel med dyb læring på flere GPU'er i PyTorch?
At køre en deep learning neural netværksmodel på flere GPU'er i PyTorch er ikke en simpel proces, men kan være yderst fordelagtig i forhold til at accelerere træningstider og håndtere større datasæt. PyTorch, som er en populær deep learning-ramme, giver funktionaliteter til at distribuere beregninger på tværs af flere GPU'er. Men opsætning og effektiv brug af flere GPU'er
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/DLPP Deep Learning med Python og PyTorch, Introduktion, Introduktion til dyb læring med Python og Pytorch
Hvordan fungerer dataparallelisme i distribueret træning?
Dataparallelisme er en teknik, der bruges i distribueret træning af maskinlæringsmodeller for at forbedre træningseffektiviteten og fremskynde konvergens. I denne tilgang er træningsdataene opdelt i flere partitioner, og hver partition behandles af en separat beregningsressource eller arbejderknude. Disse arbejderknudepunkter fungerer parallelt og beregner uafhængigt gradienter og opdaterer
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Yderligere trin i maskinindlæring, Distribueret træning i skyen, Eksamensgennemgang