Onko syväoppivan hermoverkkomallin käyttäminen useilla GPU:illa PyTorchissa hyvin yksinkertainen prosessi?
Syväoppivan hermoverkkomallin käyttäminen useissa grafiikkasuorituksissa PyTorchissa ei ole yksinkertainen prosessi, mutta se voi olla erittäin hyödyllistä koulutusaikojen nopeuttamisen ja suurempien tietojoukkojen käsittelyn kannalta. PyTorch, joka on suosittu syväoppimiskehys, tarjoaa toimintoja laskelmien jakamiseen useiden GPU:iden kesken. Kuitenkin useiden GPU:iden määrittäminen ja tehokas hyödyntäminen
Miten datan rinnakkaisuus toimii hajautetussa koulutuksessa?
Datan rinnakkaisuus on tekniikka, jota käytetään koneoppimismallien hajautetussa koulutuksessa koulutuksen tehokkuuden parantamiseksi ja konvergenssin nopeuttamiseksi. Tässä lähestymistavassa opetusdata jaetaan useisiin osioihin, ja jokainen osio käsitellään erillisellä laskentaresurssilla tai työntekijäsolmulla. Nämä työntekijäsolmut toimivat rinnakkain laskeen itsenäisesti gradientteja ja päivittäen
- Julkaistu Tekoäly, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Koneoppimisen muut vaiheet, Jaettu harjoittelu pilvessä, Kokeen tarkistus