Executar um modelo de rede neural de aprendizado profundo em várias GPUs no PyTorch é um processo muito simples?
Executar um modelo de rede neural de aprendizado profundo em várias GPUs no PyTorch não é um processo simples, mas pode ser altamente benéfico em termos de aceleração do tempo de treinamento e manipulação de conjuntos de dados maiores. PyTorch, sendo uma estrutura popular de aprendizado profundo, fornece funcionalidades para distribuir cálculos em várias GPUs. No entanto, configurar e utilizar efetivamente várias GPUs
- Publicado em Inteligência artificial, Aprendizado profundo EITC/AI/DLPP com Python e PyTorch, Introdução , Introdução ao aprendizado profundo com Python e Pytorch
Como o paralelismo de dados funciona no treinamento distribuído?
O paralelismo de dados é uma técnica usada no treinamento distribuído de modelos de aprendizado de máquina para melhorar a eficiência do treinamento e acelerar a convergência. Nessa abordagem, os dados de treinamento são divididos em várias partições e cada partição é processada por um recurso de computação ou nó de trabalho separado. Esses nós de trabalho operam em paralelo, computando gradientes de forma independente e atualizando