在 PyTorch 中的多個 GPU 上運行深度學習神經網路模型是一個非常簡單的過程嗎?
星期三,13三月2024
by 迪米特里奧斯·埃夫斯塔修
在 PyTorch 中的多個 GPU 上運行深度學習神經網路模型並不是一個簡單的過程,但在加快訓練時間和處理更大的資料集方面非常有益。 PyTorch 是一種流行的深度學習框架,提供跨多個 GPU 分配運算的功能。然而,設定並有效利用多個 GPU
數據並行在分佈式訓練中如何發揮作用?
週三02 2023八月
by EITCA學院
數據並行是一種用於機器學習模型分佈式訓練的技術,用於提高訓練效率並加速收斂。 在這種方法中,訓練數據被分為多個分區,每個分區由單獨的計算資源或工作節點處理。 這些工作節點並行運行,獨立計算梯度和更新