PyTorch дахь олон GPU дээр гүнзгий суралцах мэдрэлийн сүлжээний загварыг ажиллуулах нь маш энгийн процесс мөн үү?
13 оны 2024-р сарын XNUMX, Лхагва гараг
by Димитриос Эфстатиу
PyTorch дахь олон GPU дээр гүнзгий суралцах мэдрэлийн сүлжээний загварыг ажиллуулах нь энгийн процесс биш боловч сургалтын цагийг хурдасгах, том өгөгдлийн багцтай ажиллах зэрэгт маш их ашиг тустай байж болно. PyTorch нь гүн гүнзгий суралцах түгээмэл хүрээ бөгөөд тооцооллыг олон GPU-д түгээх функцээр хангадаг. Гэсэн хэдий ч олон GPU-г тохируулж, үр дүнтэй ашиглах
Түгээмэл сургалтанд өгөгдлийн параллелизм хэрхэн ажилладаг вэ?
02 оны 2023-р сарын XNUMX, Лхагва гараг
by EITCA академи
Өгөгдлийн параллелизм нь сургалтын үр ашгийг дээшлүүлэх, нэгдлийг хурдасгах зорилгоор машин сургалтын загваруудыг түгээх сургалтанд ашигладаг арга юм. Энэ аргын хувьд сургалтын өгөгдлийг олон хуваалтад хувааж, хуваалт бүрийг тусдаа тооцоолох нөөц эсвэл ажилчны зангилаагаар боловсруулдаг. Эдгээр ажилчны зангилаа нь градиентийг бие даан тооцоолох, шинэчлэх зэрэг зэрэгцээ ажилладаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин суралцах цаашдын алхамууд, Үүлэн дунд тараасан сургалт, Шалгалтын тойм
Доор тэмдэглэгдсэн:
Хиймэл оюун, Өгөгдлийн параллелизм, Түгээмэл сургалт, Google Cloud, Машины сургалт, TensorFlow