AI-hardware en softwarestack

Welke uitspraak over de werking van de all-reduce-communicatie bij gedistribueerde training is juist?

  1. ADe data van één GPU worden gewist om geheugen vrij te maken
  2. BDe waarden (zoals gradiënten) van alle GPU's worden opgeteld en de som wordt aan alle GPU's uitgedeeld
  3. CDe voeding van alle GPU's wordt gelijktijdig uitgeschakeld
Antwoord en toelichting tonen

Antwoord: B. De waarden (zoals gradiënten) van alle GPU's worden opgeteld en de som wordt aan alle GPU's uitgedeeld

All-reduce is een communicatievorm waarbij de tensoren van gelijke vorm van elke GPU elementgewijs worden opgeteld (reduce) en alle GPU's het resultaat ontvangen. Bij ring-all-reduce, waarbij GPU's in een ring worden verbonden en de data in kleine stukken worden verdeeld en aan de buur doorgegeven, blijft de communicatiehoeveelheid per GPU vrijwel constant ook als het aantal GPU's toeneemt. Bij training met dataparallellisme wordt deze communicatie gebruikt voor het middelen van de gradiënten in elke stap.

Dit onderwerp oefenen Naar de onderwerppagina

Meer vragen over AI-hardware en softwarestack

  1. Welke uitspraak over gradient checkpointing (herberekening van activaties) bij training is juist?
  2. Wat is de belangrijkste reden waarom een systolic array in AI-versnellers matrixproducten efficiënt kan berekenen?
  3. Wat is de belangrijkste reden waarom AI-versnellers soms een groot SRAM (tientallen tot honderden MB) op de chip plaatsen?
  4. Welke uitspraak over "weight stationary" (gewichten vast), een van de dataflow-methoden van AI-versnellers, is juist?
  5. Welke van de volgende is GEEN voordeel van AI-inferentie in een apparaat zoals een smartphone (edge) in plaats van op een cloudserver?