Adakah Menjalankan model rangkaian saraf pembelajaran mendalam pada berbilang GPU dalam PyTorch satu proses yang sangat mudah?
Menjalankan model rangkaian saraf pembelajaran mendalam pada berbilang GPU dalam PyTorch bukanlah satu proses yang mudah tetapi boleh memberi manfaat besar dari segi mempercepatkan masa latihan dan mengendalikan set data yang lebih besar. PyTorch, sebagai rangka kerja pembelajaran mendalam yang popular, menyediakan fungsi untuk mengedarkan pengiraan merentas berbilang GPU. Walau bagaimanapun, menyediakan dan menggunakan berbilang GPU dengan berkesan
Bagaimanakah keselarian data berfungsi dalam latihan teragih?
Keselarian data ialah teknik yang digunakan dalam latihan teragih model pembelajaran mesin untuk meningkatkan kecekapan latihan dan mempercepatkan penumpuan. Dalam pendekatan ini, data latihan dibahagikan kepada berbilang partition, dan setiap partition diproses oleh sumber pengiraan atau nod pekerja yang berasingan. Nod pekerja ini beroperasi secara selari, secara bebas mengira kecerunan dan mengemas kini
- Disiarkan dalam Kepintaran Buatan, Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML, Langkah selanjutnya dalam Pembelajaran Mesin, Latihan yang diedarkan di awan, Semakan peperiksaan