AIコンピューティングパワー・KAEL編集部
コンピューティング能力の計画: 最初に問題を定義し、次にリソースを選択します
コンピューティングパワー構築の出発点は、研究タスクと提供要件を明確にすることです。同じデバイス構成でも、データ スケール、モデル構造、応答要件が異なると、まったく異なるユーザー エクスペリエンスが生成される場合があります。
タスクの負荷を分割する
データの前処理、モデルのトレーニング、パラメーターの検索、推論を個別に記録します。前処理はストレージ速度によって制限される可能性があり、トレーニングにはより多くのビデオ メモリが必要になる可能性があり、推論では応答時間がより重要になります。これらのリンクを 1 つのリンクに混在させると、合計時間がかかり、間違ったリソースを購入してしまう可能性があります。
小規模なベースラインを確立する
まず代表的なデータを使用して実験を完了し、実行時間、メモリのピーク、デバイス使用率を記録してから、入力サイズを拡張します。成長傾向を観察することは、他のチームの構成をコピーするよりも価値があります。
リソースを研究に役立てましょう
計画するときは、キュー時間、失敗した再実行、および結果の保存を考慮してください。機器のパフォーマンスは方程式の一部にすぎません。一連の安定した再現可能な実験手順により、新しいコンピューティング能力により研究サイクルを真に短縮できます。
