ਕੀ PyTorch ਵਿੱਚ ਮਲਟੀਪਲ GPUs ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸਧਾਰਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ?
PyTorch ਵਿੱਚ ਮਲਟੀਪਲ GPUs 'ਤੇ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਹੀਂ ਹੈ ਪਰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। PyTorch, ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੋਣ ਕਰਕੇ, ਕਈ GPUs ਵਿੱਚ ਗਣਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੰਡਣ ਲਈ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕਈ GPUs ਨੂੰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤਣਾ
ਵਿਤਰਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸਮਾਨਤਾ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ?
ਡਾਟਾ ਸਮਾਨਤਾ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਕਨਵਰਜੈਂਸ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵੰਡੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ, ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਈ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਭਾਗ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਗਣਨਾ ਸਰੋਤ ਜਾਂ ਵਰਕਰ ਨੋਡ ਦੁਆਰਾ ਸੰਸਾਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਰਕਰ ਨੋਡ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਦੇ ਹਨ