Je li pokretanje modela neuronske mreže dubokog učenja na više GPU-a u PyTorchu vrlo jednostavan proces?
Srijeda, 13 ožujka 2024
by Dimitrios Efstathiou
Pokretanje modela neuronske mreže dubokog učenja na više GPU-a u PyTorchu nije jednostavan proces, ali može biti vrlo koristan u smislu ubrzanja vremena obuke i rukovanja većim skupovima podataka. PyTorch, kao popularan okvir za duboko učenje, pruža funkcionalnosti za distribuciju izračuna na više GPU-a. Međutim, postavljanje i učinkovito korištenje više GPU-ova
Kako paralelizam podataka funkcionira u distribuiranoj obuci?
Srijeda, 02 kolovoz 2023
by EITCA akademija
Paralelizam podataka je tehnika koja se koristi u distribuiranoj obuci modela strojnog učenja za poboljšanje učinkovitosti obuke i ubrzanje konvergencije. U ovom pristupu, podaci o obuci podijeljeni su u više particija, a svaku particiju obrađuje zasebni računalni resurs ili radni čvor. Ovi radnički čvorovi rade paralelno, neovisno računajući gradijente i ažurirajući se