Какие существуют подходы к обучению на нескольких GPU и в чем их сильные и слабые стороны?
Подходы к обучению на нескольких GPU можно разделить на две группы: разделение данных для параллельной обработки несколькими GPU и разделение модели по нескольким GPU для преодоления ограничений памяти, когда размер модели превышает возможности одной видеокарты. Параллелизм данных попадает в первую категорию, в то время как тензорный параллелизм и параллелизм моделей попадают во вторую. Такие подходы как Читать полностью »
