Da li je pokretanje modela neuronske mreže dubokog učenja na više GPU-a u PyTorchu vrlo jednostavan proces?
Srijeda, 13. mart 2024
by Dimitrios Efstathiou
Pokretanje modela neuronske mreže dubokog učenja na više GPU-a u PyTorchu nije jednostavan proces, ali može biti vrlo koristan u smislu ubrzanja vremena obuke i rukovanja većim skupovima podataka. PyTorch, kao popularan okvir za duboko učenje, pruža funkcionalnosti za distribuciju računanja na više GPU-ova. Međutim, postavljanje i efektivno korištenje više GPU-a
Kako paralelizam podataka funkcionira u distribuiranoj obuci?
Srijeda, 02. avgusta 2023
by EITCA akademija
Paralelizam podataka je tehnika koja se koristi u distribuiranoj obuci modela mašinskog učenja za poboljšanje efikasnosti obuke i ubrzanje konvergencije. U ovom pristupu, podaci obuke su podijeljeni na više particija, a svaka particija se obrađuje od strane zasebnog računarskog resursa ili radnog čvora. Ovi radni čvorovi rade paralelno, nezavisno računajući gradijente i ažuriranje