PyTorchలో బహుళ GPUలలో డీప్ లెర్నింగ్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ మోడల్ను అమలు చేయడం చాలా సులభమైన ప్రక్రియనా?
PyTorchలో బహుళ GPUలలో డీప్ లెర్నింగ్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ మోడల్ను అమలు చేయడం అనేది ఒక సాధారణ ప్రక్రియ కాదు, అయితే శిక్షణ సమయాలను వేగవంతం చేయడం మరియు పెద్ద డేటాసెట్లను నిర్వహించడం వంటి వాటి విషయంలో చాలా ప్రయోజనకరంగా ఉంటుంది. PyTorch, ఒక ప్రసిద్ధ డీప్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్, బహుళ GPUలలో గణనలను పంపిణీ చేయడానికి కార్యాచరణలను అందిస్తుంది. అయినప్పటికీ, బహుళ GPUలను సెటప్ చేయడం మరియు సమర్థవంతంగా ఉపయోగించడం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్ మరియు పైటోర్చ్తో EITC/AI/DLPP డీప్ లెర్నింగ్, పరిచయం, పైథాన్ మరియు పైటోర్చ్తో లోతైన అభ్యాసానికి పరిచయం
పంపిణీ చేయబడిన శిక్షణలో డేటా సమాంతరత ఎలా పని చేస్తుంది?
డేటా సమాంతరత అనేది శిక్షణ సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడానికి మరియు కలయికను వేగవంతం చేయడానికి యంత్ర అభ్యాస నమూనాల పంపిణీ శిక్షణలో ఉపయోగించే సాంకేతికత. ఈ విధానంలో, శిక్షణ డేటా బహుళ విభజనలుగా విభజించబడింది మరియు ప్రతి విభజన ప్రత్యేక కంప్యూట్ రిసోర్స్ లేదా వర్కర్ నోడ్ ద్వారా ప్రాసెస్ చేయబడుతుంది. ఈ వర్కర్ నోడ్లు సమాంతరంగా పనిచేస్తాయి, స్వతంత్రంగా గ్రేడియంట్లను గణించడం మరియు నవీకరించడం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని దశలు, క్లౌడ్లో పంపిణీ శిక్షణ, పరీక్ష సమీక్ష