多GPU训练

最新推荐文章于 2025-12-31 21:08:34 发布
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#人工智能 #机器学习 #深度学习

本文概述了使用多GPU进行小批量训练的关键步骤：数据分片到各GPU显存，独立反向传播，汇总梯度，同步更新模型参数。

单个小批量上的多GPU训练

（1）将小批量数据样本划分并复制到各个显存上；

（2）在各块GPU上分别反向传播；

（3）把各块显存上的梯度加起来；

（4）广播到所有显存上；

（5）在各块显存上分别更新模型参数。

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使用多GPU训练
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深度学习中的多GPU训练（Pytorch 20）
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05-26 1693
下面详细介绍如何从零开始并行地训练网络，这里需要运用小批量随机梯度下降算法。后面我还讲介绍如何使用高级API并行训练网络。我们从一个简单的计算机视觉问题和一个稍稍过时的网络开始。这个网络有多个卷积层和汇聚层，最后可能 有几个全连接的层，看起来非常类似于LeNet (LeCun et al., 1998)或AlexNet (Krizhevsky et al., 2012)。
pytorch多GPU训练教程
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