分散トレーニング
term_id: distributed_training
Category: training_techniques
Definition
分散トレーニングは、複数のGPUやノード間で計算を並列化することにより、モデルの収束を加速します。これには、各ワーカーがデータのサブセットを処理するデータ並列性や、モデルの異なる部分を異なるワーカーで処理するモデル並列性などの技法が含まれます。
Summary
データまたは計算を複数のデバイスやサーバーに分割して機械学習モデルを訓練する方法。
Key Concepts
- データ並列性
- モデル並列性
- GPUクラスター
- 勾配同期
Use Cases
- 大規模言語モデルの訓練
- コンピュータビジョンデータセット処理の高速化
- 複雑なニューラルネットワークの訓練時間短縮