分布式訓練基本原理
分布式訓練基本原理 近十年來，深度學習技術不斷刷新視覺、自然語言、語音、搜索、推薦等領域各種任務的紀錄。這其中的原因，用一個關鍵詞描述就是“大規模”。大規模的數據使得模型有足夠的知識可以記憶，大規模參數量的模型使得模型本身有能力記憶更多的數據，大規模高性能的算力（以GPU為典型代表）使得模型 ...
原文：多機多卡訓練基本原理
多機多卡訓練基本原理 在工業實踐中，許多較復雜的任務需要使用更強大的模型。強大模型加上海量的訓練數據，經常導致模型訓練耗時嚴重。比如在計算機視覺分類任務中，訓練一個在ImageNet數據集上精度表現良好的模型，大概需要一周的時間，需要不斷嘗試各種優化的思路和方案。如果每次訓練均要耗時 周，這會大大降低模型迭代的速度。在機器資源充沛的情況下，可以采用分布式訓練，大部分模型的訓練時間可壓縮到小時級別。 ...
2021-02-12 08:05 0 389 推薦指數：
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