Apakah Menjalankan model jaringan saraf pembelajaran mendalam pada beberapa GPU di PyTorch merupakan proses yang sangat sederhana?
Menjalankan model jaringan saraf pembelajaran mendalam pada beberapa GPU di PyTorch bukanlah proses yang sederhana tetapi bisa sangat bermanfaat dalam mempercepat waktu pelatihan dan menangani kumpulan data yang lebih besar. PyTorch, sebagai kerangka pembelajaran mendalam yang populer, menyediakan fungsionalitas untuk mendistribusikan komputasi ke beberapa GPU. Namun, menyiapkan dan memanfaatkan banyak GPU secara efektif
- Diterbitkan di Kecerdasan Buatan, EITC/AI/DLPP Deep Learning dengan Python dan PyTorch, Pengantar, Pengantar pembelajaran mendalam dengan Python dan Pytorch
Bagaimana paralelisme data bekerja dalam pelatihan terdistribusi?
Paralelisme data adalah teknik yang digunakan dalam pelatihan terdistribusi model pembelajaran mesin untuk meningkatkan efisiensi pelatihan dan mempercepat konvergensi. Dalam pendekatan ini, data pelatihan dibagi menjadi beberapa partisi, dan setiap partisi diproses oleh sumber daya komputasi atau node pekerja yang terpisah. Node pekerja ini beroperasi secara paralel, secara independen menghitung gradien dan pembaruan