PyTorch ရှိ GPU အများအပြားတွင် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူနိုင်သော အာရုံကြောကွန်ရက်ပုံစံကို လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် အလွန်ရိုးရှင်းသော လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလား။
PyTorch ရှိ GPU အများအပြားတွင် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူနိုင်သော အာရုံကြောကွန်ရက်ပုံစံကို လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် ရိုးရှင်းသောလုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုမဟုတ်သော်လည်း လေ့ကျင့်ချိန်ကို အရှိန်မြှင့်ခြင်းနှင့် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို ကိုင်တွယ်ခြင်းအတွက် အလွန်အကျိုးရှိနိုင်ပါသည်။ PyTorch သည် လူကြိုက်များသော နက်နဲသော သင်ယူမှုဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည့် GPU အများအပြားတွင် တွက်ချက်မှုများကို ဖြန့်ဝေရန်အတွက် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ သို့သော်၊ GPU အများအပြားကို စနစ်ထည့်သွင်းပြီး ထိထိရောက်ရောက်အသုံးပြုခြင်း။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch
ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်မှုတွင် data parallelism သည် မည်သို့အလုပ်လုပ်သနည်း။
Data Parallelism သည် လေ့ကျင့်ရေးထိရောက်မှုနှင့် ပေါင်းစည်းမှုကို အရှိန်မြှင့်ရန် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်ရာတွင် အသုံးပြုသည့်နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုတွင်၊ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို အပိုင်းလိုက်များစွာဖြင့် ပိုင်းခြားထားပြီး partition တစ်ခုစီကို သီးခြား compute resource သို့မဟုတ် worker node ဖြင့် လုပ်ဆောင်ပါသည်။ ဤလုပ်သား node များသည် အပြိုင်လုပ်ဆောင်ကြပြီး၊ သီးခြားစီ gradient များကို တွက်ချက်ခြင်းနှင့် အပ်ဒိတ်လုပ်ခြင်း။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, မိုin်းတိမ်၌ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်ရေး, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်