L'esecuzione di un modello di rete neurale di deep learning su più GPU in PyTorch è un processo molto semplice?
L'esecuzione di un modello di rete neurale di deep learning su più GPU in PyTorch non è un processo semplice ma può essere molto vantaggioso in termini di accelerazione dei tempi di addestramento e di gestione di set di dati più grandi. PyTorch, essendo un popolare framework di deep learning, fornisce funzionalità per distribuire i calcoli su più GPU. Tuttavia, la configurazione e l'utilizzo efficace di più GPU
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, Apprendimento approfondito EITC/AI/DLPP con Python e PyTorch, Introduzione, Introduzione all'apprendimento profondo con Python e Pytorch
Come funziona il parallelismo dei dati nell'addestramento distribuito?
Il parallelismo dei dati è una tecnica utilizzata nell'addestramento distribuito dei modelli di apprendimento automatico per migliorare l'efficienza dell'addestramento e accelerare la convergenza. In questo approccio, i dati di addestramento sono divisi in più partizioni e ogni partizione viene elaborata da una risorsa di calcolo separata o da un nodo di lavoro. Questi nodi di lavoro operano in parallelo, calcolando in modo indipendente i gradienti e l'aggiornamento
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ulteriori passaggi nell'apprendimento automatico, Formazione distribuita nel cloud, Revisione d'esame