Ці з'яўляецца запуск мадэлі нейроннай сеткі глыбокага навучання на некалькіх графічных працэсарах у PyTorch вельмі простым працэсам?
Запуск мадэлі нейроннай сеткі глыбокага навучання на некалькіх графічных працэсарах у PyTorch не з'яўляецца простым працэсам, але можа быць вельмі карысным з пункту гледжання паскарэння часу навучання і працы з вялікімі наборамі даных. PyTorch, з'яўляючыся папулярнай структурай глыбокага навучання, забяспечвае функцыянальнасць для размеркавання вылічэнняў паміж некалькімі графічнымі працэсарамі. Аднак налада і эфектыўнае выкарыстанне некалькіх графічных працэсараў
Як працуе паралелізм дадзеных у размеркаваным навучанні?
Паралелізм даных - гэта метад, які выкарыстоўваецца ў размеркаваным навучанні мадэляў машыннага навучання для павышэння эфектыўнасці навучання і паскарэння канвергенцыі. Пры такім падыходзе даныя навучання дзеляцца на некалькі частак, і кожная частка апрацоўваецца асобным вылічальным рэсурсам або рабочым вузлом. Гэтыя рабочыя вузлы працуюць паралельна, незалежна вылічаючы градыенты і абнаўляючы