Kas sügava õppimisega närvivõrgu mudeli käivitamine PyTorchis mitmel GPU-l on väga lihtne protsess?
Kolmapäev, 13. märts 2024
by Dimitrios Efstathiou
Sügava õppimisega närvivõrgu mudeli käivitamine PyTorchis mitmel GPU-l ei ole lihtne protsess, kuid võib olla väga kasulik koolitusaegade kiirendamisel ja suuremate andmekogumite käsitlemisel. PyTorch, mis on populaarne süvaõpperaamistik, pakub funktsioone arvutuste levitamiseks mitme GPU vahel. Kuid mitme GPU seadistamine ja tõhus kasutamine
Kuidas andmete paralleelsus hajutatud koolitusel toimib?
Kolmapäev, 02 august 2023
by EITCA Akadeemia
Andmete paralleelsus on tehnika, mida kasutatakse masinõppe mudelite hajutatud koolitusel, et parandada koolituse tõhusust ja kiirendada lähenemist. Selle lähenemisviisi korral jagatakse koolitusandmed mitmeks partitsiooniks ja iga partitsiooni töötleb eraldi arvutusressurss või töötaja sõlm. Need töötaja sõlmed töötavad paralleelselt, arvutades iseseisvalt gradiente ja värskendades