การตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรม
สำหรับการฝึกแบบ multi-GPU ให้ระบุโครงสร้างและความต้องการการสื่อสาร การเพิ่มจำนวนหน่วยความจำจากเซิร์ฟเวอร์ที่ไม่เกี่ยวข้องกันไม่ใช่การออกแบบคลัสเตอร์
GLOBALATLAS AI · การฝึกอบรม AI
การฝึกอบรม AI
การฝึกอบรมเก็บ activations, gradients และสถานะ optimizer นอกเหนือจากน้ำหนักโมเดล ความสามารถในการถ่ายโอนข้อมูลของชุดข้อมูลและจุดตรวจสอบก็สำคัญ
การฝึกอบรมซ้ำได้
- 01
เวอร์ชันข้อมูลชุดและโค้ดการฝึก
- 02
วัดชุดข้อมูลการฝึก รวมถึงสถานะตัวปรับแต่ง
- 03
เขียนจุดเช็คพอยต์และตรวจสอบการกู้คืนการทำงาน
ข้อกำหนดการกำหนดค่า
วัดชุดข้อมูลตัวอย่าง การฝึกหลาย GPU ต้องการการเชื่อมต่อแบบชัดเจนและการตั้งค่าการกระจาย; เวอร์ชันนี้ตรวจสอบการเสนอของ GPU เดี่ยว