PyTorch의 여러 GPU에서 딥러닝 신경망 모델을 실행하는 것이 매우 간단한 프로세스입니까?
수요일, 13 3 월 2024
by 디미트리오스 에프스타티오우
PyTorch의 여러 GPU에서 딥러닝 신경망 모델을 실행하는 것은 간단한 프로세스가 아니지만 훈련 시간을 단축하고 더 큰 데이터 세트를 처리하는 측면에서 매우 유리할 수 있습니다. 널리 사용되는 딥 러닝 프레임워크인 PyTorch는 여러 GPU에 계산을 분산하는 기능을 제공합니다. 그러나 여러 GPU를 설정하고 효과적으로 활용하려면
데이터 병렬 처리는 분산 교육에서 어떻게 작동합니까?
수요일 02 8월 2023
by EITCA 아카데미
데이터 병렬화는 학습 효율성을 개선하고 수렴을 가속화하기 위해 기계 학습 모델의 분산 학습에 사용되는 기술입니다. 이 접근 방식에서 교육 데이터는 여러 파티션으로 나뉘고 각 파티션은 별도의 컴퓨팅 리소스 또는 작업자 노드에서 처리됩니다. 이러한 작업자 노드는 병렬로 작동하며 독립적으로 기울기를 계산하고 업데이트합니다.