L'exécution d'un modèle de réseau neuronal d'apprentissage profond sur plusieurs GPU dans PyTorch est-elle un processus très simple ?
Exécuter un modèle de réseau neuronal d'apprentissage profond sur plusieurs GPU dans PyTorch n'est pas un processus simple mais peut être très bénéfique en termes d'accélération des temps de formation et de gestion d'ensembles de données plus volumineux. PyTorch, étant un framework d'apprentissage en profondeur populaire, fournit des fonctionnalités permettant de distribuer les calculs sur plusieurs GPU. Cependant, configurer et utiliser efficacement plusieurs GPU
Comment fonctionne le parallélisme des données dans la formation distribuée ?
Le parallélisme des données est une technique utilisée dans la formation distribuée de modèles d'apprentissage automatique pour améliorer l'efficacité de la formation et accélérer la convergence. Dans cette approche, les données de formation sont divisées en plusieurs partitions et chaque partition est traitée par une ressource de calcul ou un nœud de travail distinct. Ces nœuds de travail fonctionnent en parallèle, calculant indépendamment les gradients et mettant à jour