Ma meşandina modelek tora neuralî ya fêrbûna kûr a li ser gelek GPU-yên li PyTorch pêvajoyek pir hêsan e?
Rêvekirina modelek tora neuralî ya fêrbûna kûr li ser gelek GPU-yên li PyTorch ne pêvajoyek hêsan e lê dikare di warê lezkirina demên perwerdehiyê û birêvebirina daneyên mezin de pir sûdmend be. PyTorch, ku çarçoveyek fêrbûna kûr a populer e, fonksiyonan peyda dike da ku hesaban li gelek GPU-yan belav bike. Lêbelê, sazkirin û bi bandor karanîna gelek GPU-yan
Di perwerdehiya belavbûyî de paralelîzma daneyê çawa dixebite?
Parallelîzma daneyê teknîkek e ku di perwerdehiya dabeşkirî ya modelên fêrbûna makîneyê de tê bikar anîn da ku karbidestiya perwerdehiyê baştir bike û hevgirtinê bilez bike. Di vê nêzîkatiyê de, daneyên perwerdehiyê di gelek dabeşan de têne dabeş kirin, û her dabeşek ji hêla çavkaniyek hesabkerek cihêreng an girêkek karker ve tê hilanîn. Van girêkên karker paralelî tevdigerin, bi rengek serbixwe gradientan hesab dikin û nûve dikin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên din, Di ewrê de perwerde belav kirin, Nirxandina îmtîhanê