Chạy mô hình mạng nơ-ron học sâu trên nhiều GPU trong PyTorch có phải là một quy trình rất đơn giản không?
Chạy mô hình mạng nơ-ron học sâu trên nhiều GPU trong PyTorch không phải là một quá trình đơn giản nhưng có thể mang lại lợi ích cao trong việc tăng tốc thời gian đào tạo và xử lý các tập dữ liệu lớn hơn. PyTorch, một framework deep learning phổ biến, cung cấp các chức năng để phân phối tính toán trên nhiều GPU. Tuy nhiên, việc thiết lập và sử dụng hiệu quả nhiều GPU
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, Học sâu EITC/AI/DLPP với Python và PyTorch, Giới thiệu, Giới thiệu về học sâu với Python và Pytorch
Làm thế nào để dữ liệu song song hoạt động trong đào tạo phân tán?
Song song hóa dữ liệu là một kỹ thuật được sử dụng trong đào tạo phân tán các mô hình máy học để cải thiện hiệu quả đào tạo và tăng tốc độ hội tụ. Theo cách tiếp cận này, dữ liệu huấn luyện được chia thành nhiều phân vùng và mỗi phân vùng được xử lý bởi một nút worker hoặc tài nguyên điện toán riêng biệt. Các nút công nhân này hoạt động song song, tính toán độ dốc độc lập và cập nhật
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Các bước tiếp theo trong Học máy, Đào tạo phân tán trên đám mây, ôn thi