Methode voor gedistribueerde training waarbij elke GPU een kopie van het hele model heeft, de data worden verdeeld, de gradiënten over alle GPU's worden gemiddeld en daarna de gewichten worden bijgewerkt.
Japanse benaming: データ並列
“Dataparallellisme” komt voor in 3 oefenvragen uit 1 onderwerpen, bijv. AI-hardware en softwarestack.
Vakgebied: AI-hardware en softwarestack
Antwoord: A. Elke GPU heeft een kopie van het hele model, rekent met een deel van de data en de gewichten worden bijgewerkt nadat de berekende gradiënten over alle GPU's zijn gemiddeld
Bij dataparallellisme hebben alle GPU's hetzelfde model, wordt de batch trainingsdata verdeeld en voert elke GPU voorwaartse en terugwaartse propagatie uit. Omdat de gradiënten per GPU verschillen, vindt communicatie plaats (all-reduce) waarbij de gradiënten van alle GPU's worden opgeteld en gemiddeld, zodat iedereen de gewichten met dezelfde gradiënt bijwerkt en de kopieën van het model gelijk blijven. Als het model in één GPU past, is het eenvoudig en effectief, maar bij meer GPU's wordt de communicatie zwaarder.
Bij dataparallellisme hebben alle GPU's hetzelfde model, wordt de batch trainingsdata verdeeld en voert elke GPU voorwaartse en terugwaartse propagatie uit.
Welke uitspraak over dataparallellisme bij training met mee…Het wordt gecombineerd met dataparallellisme en pipelineparallellisme om enorme modellen te trainen.
Welke uitspraak over tensorparallellisme, waarbij het matri…Bij training met dataparallellisme wordt deze communicatie gebruikt voor het middelen van de gradiënten in elke stap.
Welke uitspraak over de werking van de all-reduce-communica…GPU All-reduce Tensorparallellisme Pipelineparallellisme (pipeline parallelism) AI-compiler Attention Backpropagatie Batchgrootte FlashAttention Gestructureerde sparsity