L'execució d'un model de xarxa neuronal d'aprenentatge profund en diverses GPU a PyTorch és un procés molt senzill?
Executar un model de xarxa neuronal d'aprenentatge profund en diverses GPU a PyTorch no és un procés senzill, però pot ser molt beneficiós pel que fa a l'acceleració dels temps d'entrenament i al maneig de conjunts de dades més grans. PyTorch, com un marc popular d'aprenentatge profund, proporciona funcionalitats per distribuir càlculs entre diverses GPU. Tanmateix, configurar i utilitzar de manera efectiva diverses GPU
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/DLPP Deep Learning amb Python i PyTorch, introducció, Introducció a l'aprenentatge profund amb Python i Pytorch
Com funciona el paral·lelisme de dades en la formació distribuïda?
El paral·lelisme de dades és una tècnica utilitzada en l'entrenament distribuït de models d'aprenentatge automàtic per millorar l'eficiència de l'entrenament i accelerar la convergència. En aquest enfocament, les dades d'entrenament es divideixen en diverses particions i cada partició és processada per un recurs informàtic o un node de treball separat. Aquests nodes de treball operen en paral·lel i s'actualitzen de manera independent calculant gradients