PyTorch இல் பல GPUகளில் ஆழமான கற்றல் நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரியை இயக்குவது மிகவும் எளிமையான செயலா?
PyTorchல் பல GPU களில் ஆழமான கற்றல் நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரியை இயக்குவது எளிமையான செயல் அல்ல, ஆனால் பயிற்சி நேரத்தை விரைவுபடுத்துதல் மற்றும் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைக் கையாளுதல் ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். PyTorch, ஒரு பிரபலமான ஆழமான கற்றல் கட்டமைப்பாக இருப்பதால், பல GPUகளில் கணக்கீடுகளை விநியோகிப்பதற்கான செயல்பாடுகளை வழங்குகிறது. இருப்பினும், பல GPUகளை அமைத்தல் மற்றும் திறம்பட பயன்படுத்துதல்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான் மற்றும் பைடார்ச் உடன் EITC/AI/DLPP ஆழமான கற்றல், அறிமுகம், பைத்தான் மற்றும் பைட்டோர்ச்சுடன் ஆழ்ந்த கற்றல் அறிமுகம்
GPUகள் அல்லது TPUகள் போன்ற வன்பொருள் முடுக்கிகள் டென்சர்ஃப்ளோவில் பயிற்சி செயல்முறையை எவ்வாறு மேம்படுத்தலாம்?
கிராபிக்ஸ் ப்ராசசிங் யூனிட்கள் (ஜிபியுக்கள்) மற்றும் டென்சர் ப்ராசசிங் யூனிட்கள் (டிபியுக்கள்) போன்ற வன்பொருள் முடுக்கிகள் டென்சர்ஃப்ளோவில் பயிற்சி செயல்முறையை மேம்படுத்துவதில் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன. இந்த முடுக்கிகள் இணையான கணக்கீடுகளைச் செய்ய வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன மற்றும் மேட்ரிக்ஸ் செயல்பாடுகளுக்கு உகந்ததாக உள்ளன, அவை ஆழ்ந்த கற்றல் பணிச்சுமைகளுக்கு மிகவும் திறமையானவை. இந்த பதிலில், GPUகள் மற்றும் எப்படி என்பதை ஆராய்வோம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோ உயர்-நிலை API கள், உங்கள் மாதிரிகளை உருவாக்குதல் மற்றும் சுத்திகரிப்பு செய்தல், தேர்வு ஆய்வு
ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்கு GPUகளைப் பயன்படுத்த Google Colabல் என்ன நடவடிக்கைகள் எடுக்கப்பட வேண்டும்?
Google Colab இல் ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிக்க GPUகளைப் பயன்படுத்த, பல படிகள் எடுக்கப்பட வேண்டும். கூகிள் கோலாப் GPU களுக்கு இலவச அணுகலை வழங்குகிறது, இது பயிற்சி செயல்முறையை கணிசமாக துரிதப்படுத்துகிறது மற்றும் ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரிகளின் செயல்திறனை மேம்படுத்துகிறது. சம்பந்தப்பட்ட படிகளின் விரிவான விளக்கம் இங்கே: 1. இயக்க நேரத்தை அமைத்தல்: Google இல்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், கூகிள் ஒத்துழைப்பில் டென்சர்ஃப்ளோ, உங்கள் எம்.எல் திட்டத்திற்கான ஜி.பீ.யுகள் மற்றும் டி.பீ.யுகளை எவ்வாறு பயன்படுத்திக் கொள்வது, தேர்வு ஆய்வு
இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் பயிற்சியை GPUகள் மற்றும் TPUகள் எவ்வாறு துரிதப்படுத்துகின்றன?
ஜிபியுக்கள் (கிராபிக்ஸ் ப்ராசஸிங் யூனிட்கள்) மற்றும் டிபியுக்கள் (டென்சர் ப்ராசஸிங் யூனிட்கள்) ஆகியவை மெஷின் லேர்னிங் மாடல்களின் பயிற்சியை கணிசமாக விரைவுபடுத்தும் சிறப்பு வன்பொருள் முடுக்கிகளாகும். பெரிய அளவிலான தரவுகளில் ஒரே நேரத்தில் இணையான கணக்கீடுகளைச் செய்வதன் மூலம் அவர்கள் இதை அடைகிறார்கள், இது பாரம்பரிய CPUகள் (மத்திய செயலாக்க அலகுகள்) உகந்ததாக இல்லாத ஒரு பணியாகும். இந்த பதிலில், நாம்
ஆழ்ந்த கற்றலுக்கு CPUகள் மற்றும் GPUகளுடன் ஒப்பிடும்போது டென்சர் ப்ராசசிங் யூனிட்களை (TPUs) பயன்படுத்துவதன் நன்மைகள் என்ன?
டென்சர் ப்ராசசிங் யூனிட்கள் (டிபியுக்கள்) ஒரு சக்திவாய்ந்த வன்பொருள் முடுக்கியாக குறிப்பாக ஆழ்ந்த கற்றல் பணிகளுக்காக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. பாரம்பரிய மத்திய செயலாக்க அலகுகள் (CPU கள்) மற்றும் கிராபிக்ஸ் செயலாக்க அலகுகள் (GPU கள்) ஆகியவற்றுடன் ஒப்பிடும் போது, TPUகள் ஆழமான கற்றல் பயன்பாடுகளுக்கு மிகவும் பொருத்தமானதாக இருக்கும் பல தனித்துவமான நன்மைகளை வழங்குகின்றன. இந்த விரிவான விளக்கத்தில், நன்மைகளை நாம் ஆராய்வோம்