Как PyTorch-Ignite может ускорить обучение нейронных сетей на нескольких GPU?

Возможно, имелась в виду библиотека PyTorch-Ignite, которая помогает обучать и оценивать нейронные сети в PyTorch. labs.quansight.org

Некоторые способы, как PyTorch-Ignite может ускорить обучение на нескольких GPU:

• Отделение моделей от среды обучения. labs.quansight.org Это достигается с помощью абстракции Engine, которая отвечает за запуск произвольной функции, обычно функции обучения или оценки, и генерацию событий по ходу процесса. labs.quansight.org
• Настройка потока событий во время выполнения. labs.quansight.org Это возможно благодаря встроенной системе событий, которая представлена классом Events и обеспечивает гибкость Engine, облегчая взаимодействие на каждом шаге выполнения. labs.quansight.org
• Предоставление обработчиков. labs.quansight.org Например, Checkpoint позволяет легко сохранять состояние обучения или лучшие модели в файловую систему или облако. labs.quansight.org EarlyStopping и TerminateOnNan помогают остановить обучение при переобучении или расхождении. labs.quansight.org

Использование нескольких графических процессоров позволяет ускорить обучение за счёт увеличенной вычислительной мощности, масштабируемости и эффективного использования ресурсов. www.geeksforgeeks.org