Ĉu ruli profundan lernan neŭralan reton modelon sur pluraj GPU-oj en PyTorch estas tre simpla procezo?
Merkredo, 13 marto 2024
by Dimitrios Efstathiou
Prizorgi profundan lernan neŭralan retomodelon sur multoblaj GPU-oj en PyTorch ne estas simpla procezo sed povas esti tre utila koncerne akceli trejnajn tempojn kaj pritrakti pli grandajn datumarojn. PyTorch, estante populara profunda lernadkadro, disponigas funkciojn por distribui komputadon tra pluraj GPUoj. Tamen, instalante kaj efike utiligante plurajn GPUojn
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/DLPP Profunda Lernado kun Python kaj PyTorch, Enkonduko, Enkonduko al profunda lernado kun Python kaj Pytorch
Etikedita sub:
Artefarita inteligento, Paralelismo de datumoj, Profunda Lernado, GPUs, Neŭralaj Retoj, PyTorch
Kiel funkcias datuma paralelismo en distribuita trejnado?
Merkredon, 02 aŭgusto 2023
by Akademio de EITCA
Datenparalelismo estas tekniko uzita en distribuita trejnado de maŝinlernado-modeloj por plibonigi trejnan efikecon kaj akceli konverĝon. En ĉi tiu aliro, la trejnaj datumoj estas dividitaj en plurajn sekciojn, kaj ĉiu sekcio estas prilaborita per aparta komputika rimedo aŭ laborista nodo. Ĉi tiuj labornodoj funkcias paralele, sendepende komputante gradientojn kaj ĝisdatigante
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Pliaj paŝoj en Maŝinlernado, Distribuita trejnado en la nubo, Ekzamena revizio
Etikedita sub:
Artefarita inteligento, Paralelismo de datumoj, Distribuita Trejnado, Google Nubo, maŝino Lernado, TensoroFluo