PyTorch'ta birden fazla GPU üzerinde derin öğrenme sinir ağı modelini çalıştırmak çok basit bir süreç midir?
Derin öğrenme sinir ağı modelini PyTorch'ta birden fazla GPU üzerinde çalıştırmak basit bir süreç değildir ancak eğitim sürelerinin hızlandırılması ve daha büyük veri kümelerinin işlenmesi açısından oldukça faydalı olabilir. Popüler bir derin öğrenme çerçevesi olan PyTorch, hesaplamaları birden fazla GPU'ya dağıtmak için işlevler sağlar. Ancak birden fazla GPU'yu kurmak ve etkili bir şekilde kullanmak
Dağıtılmış eğitimde veri paralelliği nasıl çalışır?
Veri paralelliği, eğitim verimliliğini artırmak ve yakınsamayı hızlandırmak için makine öğrenimi modellerinin dağıtılmış eğitiminde kullanılan bir tekniktir. Bu yaklaşımda eğitim verileri birden fazla bölüme bölünür ve her bölüm ayrı bir bilgi işlem kaynağı veya çalışan düğümü tarafından işlenir. Bu çalışan düğümler paralel olarak çalışır ve bağımsız olarak gradyanları hesaplar ve günceller
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi, Makine Öğreniminde diğer adımlar, Bulutta dağıtılmış eğitim, Sınav incelemesi