Изпълнението на модел на невронна мрежа за дълбоко обучение на множество GPU в PyTorch много прост процес ли е?
Изпълнението на модел на невронна мрежа за дълбоко обучение на множество графични процесори в PyTorch не е лесен процес, но може да бъде много полезно по отношение на ускоряване на времето за обучение и работа с по-големи масиви от данни. PyTorch, като популярна рамка за дълбоко обучение, предоставя функционалности за разпределяне на изчисления между множество GPU. Въпреки това, настройка и ефективно използване на множество GPU
Как работи паралелизмът на данните в разпределено обучение?
Паралелизмът на данните е техника, използвана при разпределено обучение на модели за машинно обучение за подобряване на ефективността на обучението и ускоряване на конвергенцията. При този подход данните за обучение се разделят на множество дялове и всеки дял се обработва от отделен изчислителен ресурс или работен възел. Тези работни възли работят паралелно, като независимо изчисляват градиенти и актуализират