Чи є запуск моделі нейронної мережі глибокого навчання на кількох графічних процесорах у PyTorch дуже простим процесом?
Запуск моделі нейронної мережі глибокого навчання на кількох графічних процесорах у PyTorch не є простим процесом, але може бути дуже корисним з точки зору прискорення часу навчання та обробки більших наборів даних. PyTorch, будучи популярним фреймворком глибокого навчання, надає функції для розподілу обчислень між декількома графічними процесорами. Однак налаштування й ефективне використання кількох графічних процесорів
Як працює паралелізм даних у розподіленому навчанні?
Паралелізм даних — це техніка, яка використовується в розподіленому навчанні моделей машинного навчання для підвищення ефективності навчання та прискорення конвергенції. У цьому підході навчальні дані поділяються на кілька розділів, і кожен розділ обробляється окремим обчислювальним ресурсом або робочим вузлом. Ці робочі вузли працюють паралельно, незалежно обчислюючи градієнти та оновлюючи