Is dit 'n baie eenvoudige proses om 'n diep leer neurale netwerkmodel op verskeie GPU's in PyTorch te laat loop?
Om 'n diepleer-neurale netwerkmodel op verskeie GPU's in PyTorch uit te voer, is nie 'n eenvoudige proses nie, maar kan baie voordelig wees in terme van die versnelling van opleidingstye en die hantering van groter datastelle. PyTorch, synde 'n gewilde diepleerraamwerk, bied funksies om berekeninge oor verskeie GPU's te versprei. Die opstel en effektief gebruik van verskeie GPU's
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/DLPP Deep Learning met Python en PyTorch, Inleiding, Inleiding tot diep leer met Python en Pytorch
Hoe werk dataparallellisme in verspreide opleiding?
Dataparallelisme is 'n tegniek wat gebruik word in verspreide opleiding van masjienleermodelle om opleidingsdoeltreffendheid te verbeter en konvergensie te versnel. In hierdie benadering word die opleidingsdata in veelvuldige partisies verdeel, en elke partisie word deur 'n aparte rekenaarhulpbron of werkernodus verwerk. Hierdie werker nodusse werk in parallel, onafhanklik rekenaar gradiënte en opdatering
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Verdere stappe in masjienleer, Verspreide opleiding in die wolk, Eksamen hersiening