Notice: file_put_contents(): Write of 18029 bytes failed with errno=28 No space left on device in /var/www/tgoop/post.php on line 50
Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение@dsproglib P.6125
DSPROGLIB Telegram 6125
🔥 4 стратегии обучения на нескольких GPU

При обучении нейросетей важно эффективно распределять нагрузку между видеокартами. Разберем четыре ключевых подхода к параллелизации:

Model Parallelism — разделение слоев модели между GPU. Каждый GPU обрабатывает свою часть сети (например, слой 1 на первом GPU, слой 2 — на втором).
Подходит для очень больших моделей
Сложно синхронизировать вычисления

Tensor Parallelism — разделение нейронов внутри слоя. Один и тот же слой делится между несколькими GPU.
Используется в современных LLM (GPT, LLaMA)
Требует сложных алгоритмов коммуникации

Data Parallelism — разбиение данных. Одна и та же модель копируется на каждый GPU, но обучается на разных мини-батчах.
Простой в реализации
Ограничен размером батча

Pipeline Parallelism — послойная обработка данных. Данные передаются через несколько GPU по конвейеру.
Подходит для глубоких моделей
Может быть простой (idle time) между шагами
5👍2



tgoop.com/dsproglib/6125
Create:
Last Update:

🔥 4 стратегии обучения на нескольких GPU

При обучении нейросетей важно эффективно распределять нагрузку между видеокартами. Разберем четыре ключевых подхода к параллелизации:

Model Parallelism — разделение слоев модели между GPU. Каждый GPU обрабатывает свою часть сети (например, слой 1 на первом GPU, слой 2 — на втором).
Подходит для очень больших моделей
Сложно синхронизировать вычисления

Tensor Parallelism — разделение нейронов внутри слоя. Один и тот же слой делится между несколькими GPU.
Используется в современных LLM (GPT, LLaMA)
Требует сложных алгоритмов коммуникации

Data Parallelism — разбиение данных. Одна и та же модель копируется на каждый GPU, но обучается на разных мини-батчах.
Простой в реализации
Ограничен размером батча

Pipeline Parallelism — послойная обработка данных. Данные передаются через несколько GPU по конвейеру.
Подходит для глубоких моделей
Может быть простой (idle time) между шагами

BY Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение




Share with your friend now:
tgoop.com/dsproglib/6125

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

Among the requests, the Brazilian electoral Court wanted to know if they could obtain data on the origins of malicious content posted on the platform. According to the TSE, this would enable the authorities to track false content and identify the user responsible for publishing it in the first place. While the character limit is 255, try to fit into 200 characters. This way, users will be able to take in your text fast and efficiently. Reveal the essence of your channel and provide contact information. For example, you can add a bot name, link to your pricing plans, etc. As five out of seven counts were serious, Hui sentenced Ng to six years and six months in jail. The group also hosted discussions on committing arson, Judge Hui said, including setting roadblocks on fire, hurling petrol bombs at police stations and teaching people to make such weapons. The conversation linked to arson went on for two to three months, Hui said. Activate up to 20 bots
from us


Telegram Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
FROM American