PyTorch の複数の GPU でディープ ラーニング ニューラル ネットワーク モデルを実行することは単純なプロセスではありませんが、トレーニング時間を短縮し、より大きなデータセットを処理するという点で非常に有益です。 PyTorch は人気のある深層学習フレームワークであり、複数の GPU に計算を分散する機能を提供します。ただし、複数の GPU をセットアップして効果的に活用するには
分散トレーニングではデータの並列処理はどのように機能しますか?
水曜日、02 8月2023
by EITCAアカデミー
データ並列処理は、トレーニング効率を向上させ、収束を加速するために、機械学習モデルの分散トレーニングで使用される手法です。 このアプローチでは、トレーニング データが複数のパーティションに分割され、各パーティションは個別のコンピューティング リソースまたはワーカー ノードによって処理されます。 これらのワーカー ノードは並行して動作し、個別に勾配を計算して更新します。