漫衍式入门，奈何用PyTorch实现多GPU漫衍式实习

我们可以调解影响上述不等式的三个因子，从漫衍式算法中获得更多的甜头。

• 通过以高带宽的快速收集毗连节点，来减小 Tsync。
• 通过增进批巨细 B，来增进 Tcomp。
• 通过毗连更多的节点和拥有更多的副原来增进 R。

本文清楚地先容了深度进修情形中的漫衍式计较的焦点头脑。尽量同步 SGD 很风行，可是也有其他被频仍行使的漫衍式算法(如异步 SGD 及其变体)。然而，更重要的是可以或许以并行的方法来思索深度进修要领。请留意，不是全部的算法都可以开箱即用地并行化，有的必要做一些近似处理赏罚，这粉碎了原算法给出的理论担保。可否高效处理赏罚这些近似，取决于算法的计划者和实现者。

原文地点：

https://medium.com/intel-student-ambassadors/distributed-training-of-deep-learning-models-with-pytorch-1123fa538848

【本文是51CTO专栏机构“呆板之心”的原创译文，微信公家号“呆板之心( id: almosthuman2014)”】

戳这里，看该作者更多好文

【编辑保举】

1. 比拟复现34个预实习模子，PyTorch和Keras你选谁？
2. 漫衍式体系的“蜚语虚名”
3. 本身下手撸一个漫衍式IM(即时通信) 体系
4. 漫衍式体系Kafka和ES中，JVM内存越大越好吗？
5. 深入浅出百亿哀求高可用Redis(codis)漫衍式集群揭秘

（编辑：湖南网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!