在 PyTorch 中的多个 GPU 上运行深度学习神经网络模型是一个非常简单的过程吗?
周三,13 2024三月
by 迪米特里奥斯·埃夫斯塔修
在 PyTorch 中的多个 GPU 上运行深度学习神经网络模型并不是一个简单的过程,但在加快训练时间和处理更大的数据集方面非常有益。 PyTorch 是一种流行的深度学习框架,提供跨多个 GPU 分配计算的功能。然而,设置并有效利用多个 GPU
数据并行在分布式训练中如何发挥作用?
周三,02 2023月
by EITCA学院
数据并行是一种用于机器学习模型分布式训练的技术,用于提高训练效率并加速收敛。 在这种方法中,训练数据被分为多个分区,每个分区由单独的计算资源或工作节点处理。 这些工作节点并行运行,独立计算梯度和更新