Is het uitvoeren van een deep learning neuraal netwerkmodel op meerdere GPU's in PyTorch een heel eenvoudig proces?
Het uitvoeren van een deep learning neuraal netwerkmodel op meerdere GPU's in PyTorch is geen eenvoudig proces, maar kan zeer nuttig zijn in termen van het versnellen van trainingstijden en het verwerken van grotere datasets. PyTorch, een populair deep learning-framework, biedt functionaliteiten om berekeningen over meerdere GPU's te verdelen. Echter, het opzetten en effectief gebruiken van meerdere GPU's
- Gepubliceerd in Artificial Intelligence, EITC/AI/DLPP Deep Learning met Python en PyTorch, Introductie, Inleiding tot diep leren met Python en Pytorch
Hoe werkt gegevensparallellisme in gedistribueerde training?
Gegevensparallellisme is een techniek die wordt gebruikt bij gedistribueerde training van machine learning-modellen om de trainingsefficiëntie te verbeteren en de convergentie te versnellen. Bij deze aanpak worden de trainingsgegevens verdeeld in meerdere partities en wordt elke partitie verwerkt door een afzonderlijke rekenresource of worker-node. Deze werkknooppunten werken parallel, berekenen onafhankelijk gradiënten en updaten