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Vertex AI の Reduction Server で分散 GPU トレーニングを高速化 | Google Cloud 公式ブログ
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※この投稿は米国時間 2021 年 10 月 26 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 ニュー... ※この投稿は米国時間 2021 年 10 月 26 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 ニューラル ネットワークは計算負荷が高く、トレーニングに数時間から数日かかることが少なくありません。データ並列処理は、ワーカー(GPU など)の数にあわせてトレーニング速度をスケールする方法です。各ステップでは、トレーニング データがミニバッチに分割されてすべてのワーカーに分散されます。各ワーカーでは独自の勾配更新のセットが計算され、すべてのレプリカに適用されます。all-reduce は、TensorFlow、PyTorch、Horovod のデフォルトのクロスデバイス通信演算であり、各イテレーションで勾配を収集し、複数のワーカーを合計します。各トレーニング イテレーションの通信はネットワーク帯域幅を大幅に使用します。 GPU クラスタでのデータ並列型トレーニングの