Är det en mycket enkel process att köra en neural nätverksmodell för djupinlärning på flera GPU:er i PyTorch?
Att köra en neural nätverksmodell för djupinlärning på flera GPU:er i PyTorch är inte en enkel process men kan vara mycket fördelaktigt när det gäller att påskynda träningstider och hantera större datamängder. PyTorch, som är ett populärt ramverk för djupinlärning, tillhandahåller funktioner för att distribuera beräkningar över flera GPU:er. Men att ställa in och effektivt använda flera GPU:er
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/DLPP Deep Learning med Python och PyTorch, Beskrivning, Introduktion till djupinlärning med Python och Pytorch
Hur fungerar dataparallellism i distribuerad utbildning?
Dataparallellism är en teknik som används vid distribuerad träning av maskininlärningsmodeller för att förbättra träningseffektiviteten och påskynda konvergensen. I detta tillvägagångssätt delas träningsdata upp i flera partitioner, och varje partition bearbetas av en separat beräkningsresurs eller arbetarnod. Dessa arbetarnoder arbetar parallellt och beräknar gradienter och uppdaterar oberoende