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
ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਐਕਸਲੇਟਰ ਜਿਵੇਂ ਕਿ GPUs ਜਾਂ TPUs TensorFlow ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦੇ ਹਨ?
ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਐਕਸਲੇਟਰ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟਸ (ਜੀਪੀਯੂ) ਅਤੇ ਟੈਂਸਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟਸ (ਟੀਪੀਯੂ) ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਐਕਸਲੇਟਰ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ ਅਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਵਰਕਲੋਡ ਲਈ ਬਹੁਤ ਕੁਸ਼ਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਖੋਜ ਕਰਾਂਗੇ ਕਿ ਕਿਵੇਂ GPUs ਅਤੇ
ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ GPUs ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ Google Colab ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਕਦਮ ਚੁੱਕੇ ਜਾਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ?
Google Colab ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ GPUs ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ, ਕਈ ਕਦਮ ਚੁੱਕਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। Google Colab GPUs ਤੱਕ ਮੁਫ਼ਤ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਸ਼ਾਮਲ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਵਿਆਖਿਆ ਹੈ: 1. ਰਨਟਾਈਮ ਸੈਟ ਅਪ ਕਰਨਾ: ਗੂਗਲ ਵਿੱਚ
GPUs ਅਤੇ TPUs ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਤੇਜ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ?
GPUs (ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟਸ) ਅਤੇ TPUs (ਟੈਂਸਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟਸ) ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਐਕਸਲੇਟਰ ਹਨ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੇਜ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਗਣਨਾ ਕਰਕੇ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਕੰਮ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਰਵਾਇਤੀ CPUs (ਸੈਂਟਰਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟ) ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਕਰਾਂਗੇ
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ CPUs ਅਤੇ GPUs ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਟੈਂਸਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟਸ (TPUs) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਕੀ ਫਾਇਦੇ ਹਨ?
ਟੈਂਸਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟਸ (ਟੀ.ਪੀ.ਯੂ.) ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਐਕਸਲੇਟਰ ਵਜੋਂ ਉੱਭਰ ਕੇ ਸਾਹਮਣੇ ਆਏ ਹਨ ਜੋ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਰਵਾਇਤੀ ਕੇਂਦਰੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟਸ (CPUs) ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟਸ (GPUs) ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ TPUs ਕਈ ਵੱਖਰੇ ਫਾਇਦੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਉੱਚਿਤ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਵਿਆਪਕ ਵਿਆਖਿਆ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਦੇ ਫਾਇਦਿਆਂ ਬਾਰੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਾਂਗੇ