¿Ejecutar un modelo de red neuronal de aprendizaje profundo en múltiples GPU en PyTorch es un proceso muy simple?
Ejecutar un modelo de red neuronal de aprendizaje profundo en múltiples GPU en PyTorch no es un proceso simple, pero puede ser muy beneficioso en términos de acelerar los tiempos de entrenamiento y manejar conjuntos de datos más grandes. PyTorch, al ser un marco de aprendizaje profundo popular, proporciona funcionalidades para distribuir cálculos en múltiples GPU. Sin embargo, configurar y utilizar eficazmente varias GPU
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¿Cómo funciona el paralelismo de datos en el entrenamiento distribuido?
El paralelismo de datos es una técnica utilizada en el entrenamiento distribuido de modelos de aprendizaje automático para mejorar la eficiencia del entrenamiento y acelerar la convergencia. En este enfoque, los datos de entrenamiento se dividen en múltiples particiones, y cada partición es procesada por un recurso informático o nodo trabajador independiente. Estos nodos trabajadores operan en paralelo, calculando gradientes de forma independiente y actualizando