Да ли је покретање модела неуронске мреже дубоког учења на више ГПУ-а у ПиТорцх-у веома једноставан процес?
Среда, КСНУМКС март КСНУМКС
by Димитриос Ефстатију
Покретање модела неуронске мреже дубоког учења на више ГПУ-а у ПиТорцх-у није једноставан процес, али може бити веома користан у смислу убрзања времена обуке и руковања већим скуповима података. ПиТорцх, као популаран оквир за дубоко учење, пружа функционалности за дистрибуцију прорачуна на више ГПУ-ова. Међутим, постављање и ефикасно коришћење више ГПУ-а
Како функционише паралелизам података у дистрибуираној обуци?
Среда, КСНУМКС август КСНУМКС
by ЕИТЦА Ацадеми
Паралелизам података је техника која се користи у дистрибуираној обуци модела машинског учења ради побољшања ефикасности обуке и убрзавања конвергенције. У овом приступу, подаци за обуку су подељени на више партиција, а сваку партицију обрађује посебан рачунарски ресурс или радни чвор. Ови раднички чворови раде паралелно, независно рачунајући градијенте и ажурирање