AI硬體與軟體堆疊

關於分散式訓練中使用的All-Reduce通訊之作用,下列何者正確?

  1. A刪除一顆GPU的資料,騰出記憶體
  2. B將所有GPU持有的值(梯度等)加總,並把加總結果分送給所有GPU
  3. C同時關閉所有GPU的電源
查看答案與解析

正確答案:B. 將所有GPU持有的值(梯度等)加總,並把加總結果分送給所有GPU

All-Reduce是將各GPU持有的相同形狀的張量逐元素相加(reduce),並讓所有GPU都收到結果的通訊。以環狀串接GPU,一邊將資料細分一邊傳給鄰居的方法(Ring All-Reduce),即使GPU數量增加,每台的通訊量也大致維持固定。在資料平行的訓練中,每次的梯度平均都使用這個通訊。

  • A. 不是刪除資料的處理。
  • B. 正確。用於資料平行的梯度平均。
  • C. 不是電源的操作。
練習這個領域 前往領域頁面

AI硬體與軟體堆疊的其他題目

  1. 關於訓練中使用的梯度檢查點(重新計算啟動值),下列說明何者正確?
  2. AI加速器所使用的脈動陣列(systolic array)能有效率地計算矩陣相乘,其主要原因為下列何者?
  3. AI加速器有時會在晶片上搭載大容量的SRAM(數十~數百MB),其主要原因為下列何者?
  4. 關於AI加速器資料流方式之一的「權重固定(weight stationary)」,下列說明何者正確?
  5. 在智慧型手機等裝置內(邊緣)而非雲端伺服器進行AI推論的優點,下列何者「不」適用?