การรันโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมการเรียนรู้เชิงลึกบน GPU หลายตัวใน PyTorch เป็นกระบวนการที่ง่ายมากหรือไม่?
วันพุธที่ 13 มีนาคม 2024
by ดิมิทริออส เอฟสตาติอู
การใช้งานโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมการเรียนรู้เชิงลึกบน GPU หลายตัวใน PyTorch ไม่ใช่กระบวนการง่ายๆ แต่มีประโยชน์อย่างมากในแง่ของการเร่งเวลาการฝึกอบรมและการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ PyTorch ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกยอดนิยม มีฟังก์ชันเพื่อกระจายการคำนวณไปยัง GPU หลายตัว อย่างไรก็ตาม การตั้งค่าและใช้งาน GPU หลายตัวอย่างมีประสิทธิภาพ
ความเท่าเทียมกันของข้อมูลทำงานในการฝึกอบรมแบบกระจายอย่างไร
วันพุธที่ 02 2023 สิงหาคม
by สถาบัน EITCA
ความเท่าเทียมกันของข้อมูลเป็นเทคนิคที่ใช้ในการฝึกอบรมแบบกระจายของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการฝึกอบรมและเร่งการบรรจบกัน ด้วยแนวทางนี้ ข้อมูลการฝึกจะแบ่งออกเป็นหลายพาร์ติชัน และแต่ละพาร์ติชันจะได้รับการประมวลผลโดยทรัพยากรคอมพิวเตอร์หรือโหนดผู้ปฏิบัติงานที่แยกจากกัน โหนดผู้ปฏิบัติงานเหล่านี้ทำงานแบบขนาน คำนวณการไล่ระดับสีและการอัปเดตอย่างอิสระ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนเพิ่มเติมใน Machine Learning, กระจายการฝึกอบรมในระบบคลาวด์, ทบทวนข้อสอบ
Tagged under:
ปัญญาประดิษฐ์, ข้อมูลคู่ขนาน, การฝึกอบรมแบบกระจาย, Google Cloud, เครื่องเรียนรู้, TensorFlow