Librería Samer Atenea
Kálamo Books
Librería Elías (Asturias)
Librería Kolima (Madrid)
Librería Proteo (Málaga)
Książka ta porusza kwestię kluczowego wąskiego gardła w sztucznej inteligencji na dużą skalę: powolnego i wymagającego intensywnej komunikacji uczenia ogromnych głębokich sieci neuronowych (DNN) na systemach z wieloma procesorami graficznymi. Omówiono w niej kompromis między dwiema głównymi metodami równoległego przetwarzania. Równoległość danych wiąże się z dużym obciążeniem komunikacyjnym w przypadku dużych modeli, podczas gdy równoległość modeli w trybie potokowym (taka jak PipeDream) zapewnia nawet 8,91-krotne przyspieszenie w przypadku dużych w pełni połączonych/rekurencyjnych sieci neuronowych, ale powoduje „nieaktualność wag', co obniża dokładność modelu. Aby rozwiązać ten problem, w artykule przedstawiono SpecTrain - nowatorską technikę. SpecTrain wykorzystuje pęd generowany przez optymalizatory do przewidywania przyszłych aktualizacji wag, umożliwiając obliczenia potokowe z wykorzystaniem dokładnych, aktualnych wag. Pozwala to na wysokie wykorzystanie mocy obliczeniowej procesorów graficznych i szybkość obliczeń potokowych przy jednoczesnym zachowaniu odporności procesu uczenia i końcowej dokładności charakterystycznej dla metod synchronicznych.