Rularea unui model de rețea neuronală de învățare profundă pe mai multe GPU-uri în PyTorch este un proces foarte simplu?
Rularea unui model de rețea neuronală de învățare profundă pe mai multe GPU-uri în PyTorch nu este un proces simplu, dar poate fi extrem de benefică în ceea ce privește accelerarea timpilor de antrenament și gestionarea seturilor de date mai mari. PyTorch, fiind un cadru popular de învățare profundă, oferă funcționalități pentru distribuirea calculelor pe mai multe GPU-uri. Cu toate acestea, configurarea și utilizarea eficientă a mai multor GPU-uri
Cum funcționează paralelismul de date în instruirea distribuită?
Paralelismul datelor este o tehnică utilizată în instruirea distribuită a modelelor de învățare automată pentru a îmbunătăți eficiența antrenamentului și a accelera convergența. În această abordare, datele de antrenament sunt împărțite în mai multe partiții, iar fiecare partiție este procesată de o resursă de calcul separată sau un nod de lucru. Aceste noduri de lucru funcționează în paralel, calculând în mod independent gradienții și actualizându-se