PyTorch இல் GPU பயன்பாட்டை அதிகரிப்பது எப்படி?

இந்த வலைப்பதிவில், நீங்கள் PyTorch இல் GPU பயன்பாட்டை அதிகரிக்கக்கூடிய வழிகளில் கவனம் செலுத்துவோம்.

PyTorch இல் GPU பயன்பாட்டை அதிகரிப்பது எப்படி?

GPU பயன்பாட்டை அதிகரிக்கவும், சிக்கலான இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் செயலாக்கத்திற்கு சிறந்த வன்பொருள் வளங்கள் பயன்படுத்தப்படுவதை உறுதி செய்யவும் பல நுட்பங்கள் பயன்படுத்தப்படலாம். இந்த தந்திரோபாயங்களில் குறியீட்டைத் திருத்துதல் மற்றும் பைடார்ச் அம்சங்களைப் பயன்படுத்துதல் ஆகியவை அடங்கும். சில முக்கியமான குறிப்புகள் மற்றும் தந்திரங்கள் கீழே பட்டியலிடப்பட்டுள்ளன:

• தரவு மற்றும் தொகுதி அளவுகளை ஏற்றுகிறது
• குறைந்த நினைவகம்-சார்ந்த மாதிரிகள்
• பைடார்ச் மின்னல்
• Google Colab இல் இயக்க நேர அமைப்புகளைச் சரிசெய்யவும்
• உகப்பாக்கத்திற்கான தற்காலிக சேமிப்பை அழிக்கவும்

தரவு மற்றும் தொகுதி அளவுகளை ஏற்றுகிறது

' தரவு ஏற்றி ” PyTorch இல் உள்ள ஆழமான கற்றல் மாதிரியின் ஒவ்வொரு முன்னோக்கிச் செயலியிலும் செயலியில் ஏற்றப்பட வேண்டிய தரவின் விவரக்குறிப்புகளை வரையறுக்கப் பயன்படுகிறது. ஒரு பெரிய ' தொகுதி அளவு ” தரவுக்கு அதிக செயலாக்க சக்தி தேவைப்படும் மற்றும் கிடைக்கும் GPU இன் பயன்பாட்டை அதிகரிக்கும்.

PyTorch இல் ஒரு குறிப்பிட்ட தொகுதி அளவு கொண்ட டேட்டாலோடரை தனிப்பயன் மாறிக்கு ஒதுக்குவதற்கான தொடரியல் கீழே கொடுக்கப்பட்டுள்ளது:

குறைந்த நினைவகம்-சார்ந்த மாதிரிகள்

ஒவ்வொரு மாதிரி கட்டிடக்கலைக்கும் வெவ்வேறு தொகுதி தேவைப்படுகிறது ' நினைவு ”அதன் உகந்த அளவில் செயல்பட. ஒரு யூனிட் நேரத்திற்கு குறைவான நினைவகத்தைப் பயன்படுத்துவதில் திறமையான மாதிரிகள் மற்றவர்களை விட மிக அதிகமான தொகுதி அளவுகளுடன் வேலை செய்யும் திறன் கொண்டவை.

பைடார்ச் மின்னல்

PyTorch ஒரு அளவிடப்பட்ட பதிப்பைக் கொண்டுள்ளது ' பைடார்ச் மின்னல் ”. அதன் பெயரிலிருந்து பார்க்கக்கூடிய மின்னல் வேக செயல்திறனுக்காக இது உகந்ததாக உள்ளது. மின்னல் இயல்புநிலையாக GPUகளைப் பயன்படுத்துகிறது மற்றும் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளுக்கு மிக விரைவான செயலாக்கத்தை வழங்குகிறது. மின்னலின் ஒரு முக்கிய நன்மை, கொதிகலன் குறியீட்டிற்கான தேவை இல்லாதது, செயலாக்கத்திற்கு இடையூறு விளைவிக்கும்.

கீழே கொடுக்கப்பட்டுள்ள தொடரியல் மூலம் தேவையான நூலகங்களை PyTorch திட்டத்தில் இறக்குமதி செய்யவும்:

Google Colab இல் இயக்க நேர அமைப்புகளைச் சரிசெய்யவும்

Google Colaboratory என்பது கிளவுட் IDE ஆகும், இது PyTorch மாதிரிகளை உருவாக்க அதன் பயனர்களுக்கு இலவச GPU அணுகலை வழங்குகிறது. இயல்பாக, Colab திட்டப்பணிகள் CPU இல் இயங்குகின்றன ஆனால் அமைப்புகளை மாற்றலாம்.

Colab நோட்புக்கைத் திறந்து, ' இயக்க நேரம் 'மெனு பட்டியில் உள்ள விருப்பத்தை, மற்றும் கீழே உருட்டவும்' இயக்க நேர அமைப்புகளை மாற்றவும் ”:

பின்னர், என்பதைத் தேர்ந்தெடுக்கவும் 'T4 GPU' விருப்பத்தை கிளிக் செய்து ' சேமிக்கவும் ” GPU ஐப் பயன்படுத்த மாற்றங்களைப் பயன்படுத்த:

உகப்பாக்கத்திற்கான தற்காலிக சேமிப்பை அழிக்கவும்

PyTorch அதன் பயனர்கள் புதிய செயல்முறைகள் இயங்குவதற்கான இடத்தை விடுவிக்க நினைவக தற்காலிக சேமிப்பை அழிக்க அனுமதிக்கிறது. ' தற்காலிக சேமிப்பு ” இயங்கும் மாடல்களைப் பற்றிய தரவு மற்றும் தகவல்களைச் சேமிக்கிறது, இதனால் இந்த மாடல்களை மீண்டும் ஏற்றுவதில் செலவிடப்படும் நேரத்தைச் சேமிக்க முடியும். தற்காலிக சேமிப்பை அழிப்பது பயனர்களுக்கு புதிய மாடல்களை இயக்க அதிக இடத்தை வழங்குகிறது.

GPU தற்காலிக சேமிப்பை அழிக்க கட்டளை கீழே கொடுக்கப்பட்டுள்ளது:

PyTorch இல் GPUகளுடன் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள் இயங்குவதை மேம்படுத்த இந்த உதவிக்குறிப்புகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.

சார்பு உதவிக்குறிப்பு

Google Colab அதன் பயனர்களை GPU பயன்பாடு பற்றிய விவரங்களை அணுக அனுமதிக்கிறது ' என்விடியா வன்பொருள் வளங்கள் எங்கு பயன்படுத்தப்படுகின்றன என்பது பற்றிய தகவலைப் பெற. GPU பயன்பாட்டு விவரங்களைக் காண்பிப்பதற்கான கட்டளை கீழே கொடுக்கப்பட்டுள்ளது:

வெற்றி! PyTorch இல் GPU பயன்பாட்டை அதிகரிப்பதற்கான சில வழிகளை நாங்கள் இப்போது காண்பித்துள்ளோம்.

முடிவுரை

தற்காலிக சேமிப்பை நீக்குதல், PyTorch மின்னலைப் பயன்படுத்துதல், இயக்க நேர அமைப்புகளைச் சரிசெய்தல், திறமையான மாதிரிகள் மற்றும் உகந்த தொகுதி அளவுகள் ஆகியவற்றைப் பயன்படுத்தி PyTorch இல் GPU பயன்பாட்டை அதிகரிக்கவும். இந்த நுட்பங்கள் ஆழமான கற்றல் மாதிரிகள் சிறந்த முறையில் செயல்படுவதையும், கிடைக்கக்கூடிய தரவுகளிலிருந்து சரியான முடிவுகளையும் அனுமானங்களையும் பெறுவதையும் உறுதி செய்வதில் நீண்ட தூரம் செல்கின்றன. GPU பயன்பாட்டை அதிகரிப்பதற்கான நுட்பங்களை நாங்கள் நிரூபித்துள்ளோம்.