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

🔥 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

www.tgoop.com/dsproglib/6125

2.19K viewsFeb 16 at 07:06

🔥 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