Méthode d'entraînement distribué où chaque GPU détient une copie complète du modèle, calcule sur sa part des données, puis les gradients sont moyennés sur tous les GPU avant la mise à jour des poids.
Nom japonais: データ並列
« Parallélisme de données » apparaît dans 3 questions d'entraînement réparties sur 2 thèmes, dont Pile matérielle et logicielle de l'IA, Programmation GPU.
Réponse : A. Chaque GPU détient une copie complète du modèle et calcule sur une partie des données ; les gradients obtenus sont moyennés sur tous les GPU avant la mise à jour des poids
En parallélisme de données, tous les GPU détiennent le même modèle et se partagent le lot de données d'entraînement, chacun effectuant propagation avant et rétropropagation. Les gradients des GPU différant, une communication additionne et moyenne les gradients sur tous les GPU (all-reduce) ; tous mettent à jour les poids avec le même gradient et les copies du modèle restent identiques. Simple et efficace si le modèle tient dans un GPU, il voit sa communication s'alourdir quand le nombre de GPU augmente.
En parallélisme de données, tous les GPU détiennent le même modèle et se partagent le lot de données d'entraînement, chacun effectuant propagation avant et rétropropagation.
Quelle définition du parallélisme de données pour l'entraîn…Le GPU répartit un même traitement sur des milliers de threads exécutés en parallèle ; il excelle donc dans les tâches où de nombreux éléments peuvent être calculés indépendamment (parallélisme de données), comme le traitement de chaque pixel d'une image, la multiplication de matrices ou les opérations vectorielles.
Quelle est la caractéristique la plus adaptée d'une tâche q…En parallélisme de données, cette communication sert à moyenner les gradients à chaque itération.
Quel est le rôle de la communication all-reduce utilisée en…GPU All-reduce Rétropropagation Attention Cache KV Checkpointing de gradients Compilateur d'IA Décodage spéculatif Distillation des connaissances Élagage (pruning)