کیا PyTorch میں ایک سے زیادہ GPUs پر ڈیپ لرننگ نیورل نیٹ ورک ماڈل چلانا بہت آسان عمل ہے؟
PyTorch میں ایک سے زیادہ GPUs پر ڈیپ لرننگ نیورل نیٹ ورک ماڈل چلانا کوئی آسان عمل نہیں ہے لیکن ٹریننگ کے اوقات کو تیز کرنے اور بڑے ڈیٹا سیٹس کو سنبھالنے کے لحاظ سے بہت زیادہ فائدہ مند ہو سکتا ہے۔ PyTorch، ایک مقبول ڈیپ لرننگ فریم ورک ہونے کے ناطے، متعدد GPUs میں کمپیوٹیشنز کو تقسیم کرنے کے لیے فعالیت فراہم کرتا ہے۔ تاہم، متعدد GPUs کو ترتیب دینا اور مؤثر طریقے سے استعمال کرنا
تقسیم شدہ تربیت میں ڈیٹا کی ہم آہنگی کیسے کام کرتی ہے؟
ڈیٹا متوازی ایک تکنیک ہے جس کا استعمال مشین لرننگ ماڈلز کی تقسیم شدہ تربیت میں تربیت کی کارکردگی کو بہتر بنانے اور کنورجنسی کو تیز کرنے کے لیے کیا جاتا ہے۔ اس نقطہ نظر میں، تربیتی ڈیٹا کو متعدد پارٹیشنز میں تقسیم کیا جاتا ہے، اور ہر پارٹیشن کو الگ کمپیوٹ ریسورس یا ورکر نوڈ کے ذریعے پروسیس کیا جاتا ہے۔ یہ ورکر نوڈس متوازی طور پر کام کرتے ہیں، آزادانہ طور پر گریڈینٹ کمپیوٹنگ کرتے ہیں اور اپ ڈیٹ کرتے ہیں۔