Je provozování modelu hlubokého učení neuronové sítě na více GPU v PyTorch velmi jednoduchý proces?
Středa, Březen 13 2024
by Dimitrios Efstathiou
Spuštění modelu hlubokého učení neuronové sítě na více GPU v PyTorch není jednoduchý proces, ale může být velmi přínosné, pokud jde o zrychlení tréninkových časů a zpracování větších datových sad. PyTorch, což je populární rámec pro hluboké učení, poskytuje funkce pro distribuci výpočtů mezi více GPU. Nastavení a efektivní využití více GPU
Jak funguje datový paralelismus v distribuovaném školení?
Středa, 02 2023 srpna
by Akademie EITCA
Datový paralelismus je technika používaná v distribuovaném tréninku modelů strojového učení ke zlepšení efektivity tréninku a urychlení konvergence. V tomto přístupu jsou trénovací data rozdělena do více oddílů a každý oddíl je zpracováván samostatným výpočetním prostředkem nebo pracovním uzlem. Tyto pracovní uzly pracují paralelně, nezávisle počítají gradienty a aktualizují se