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
விநியோகிக்கப்பட்ட பயிற்சியில் தரவு இணைநிலை எவ்வாறு செயல்படுகிறது?
டேட்டா பேரலலிசம் என்பது இயந்திரக் கற்றல் மாதிரிகளின் விநியோகிக்கப்பட்ட பயிற்சியில் பயிற்சி திறனை மேம்படுத்துவதற்கும் ஒருங்கிணைப்பை துரிதப்படுத்துவதற்கும் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு நுட்பமாகும். இந்த அணுகுமுறையில், பயிற்சி தரவு பல பகிர்வுகளாக பிரிக்கப்பட்டுள்ளது, மேலும் ஒவ்வொரு பகிர்வும் தனித்தனி கம்ப்யூட் ரிசோர்ஸ் அல்லது தொழிலாளி முனை மூலம் செயலாக்கப்படுகிறது. இந்த தொழிலாளர் முனைகள் இணையாக இயங்குகின்றன, சுயாதீனமாக சாய்வுகளை கணக்கிடுகின்றன மற்றும் புதுப்பிக்கின்றன
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் மேலும் படிகள், மேகத்தில் பயிற்சி விநியோகிக்கப்பட்டது, தேர்வு ஆய்வு