Авторы Бартломей Гаврих , Кацпер Пьеткун , Хешам Мостафа Введение В области графовых нейронных сетей (GNN) обучающие модели на больших графах создают проблемы с точки зрения ограничений памяти и эффективной связи в распределенных средах. Для решения этих проблем была представлена ​​SAR, чистая библиотека Python, созданная поверх DGL (библиотека глубокого графа). SAR обеспечивает распределенное обучение GNN на больших графах, поддерживая как полное пакетное обучение, так и..

Усиленное глубокое обучение: изучение параллелизма моделей, параллелизма данных и гибридного параллелизма в распределенном обучении. Введение: В быстро развивающейся области глубокого обучения распределенное обучение меняет правила игры, обеспечивая более быстрое и эффективное обучение крупномасштабных нейронных сетей. Два ключевых подхода к распределенному обучению — это параллелизм моделей и параллелизм данных. В этом сообщении блога мы углубимся в эти методы, раскроем их внутреннюю..

РАСПРЕДЕЛЕННОЕ ОБУЧЕНИЕ Распределенное параллельное обучение — параллельное обучение модели Параллельное обучение распределенной модели для больших моделей в PyTorch В последние годы наблюдается экспоненциальный рост масштабов моделей глубокого обучения и проблема распределенного параллельного обучения. Например, знаменитый GPT-3 имеет 175 миллиардов параметров и 96 уровней внимания с размером пакета 3,2 млн и 499 миллиардов слов. Учебная платформа Amazon SageMaker может..