並列とクラウド
Parallel Computing Toolbox™ を使用して、複数の GPU、クラスター、およびクラウドで深いネットワークに学習させます。ローカルまたはクラスターで複数の GPU を使用して深層学習をスケールアップし、対話形式またはバッチ ジョブで複数のネットワークに学習させます。オプションについては、Scale Up Deep Learning in Parallel, on GPUs, and in the Cloudを参照してください。
関数
deep.gpu.deterministicAlgorithms | Set determinism of deep learning operations on the GPU to get reproducible results (R2024b 以降) |
deep.gpu.fastAttentionAlgorithms | Disable fast attention algorithms used by deep learning operations on the GPU (R2026a 以降) |
トピック
並列、GPU、およびクラウドの基礎
- Scale Up Deep Learning in Parallel, on GPUs, and in the Cloud
Explore options for deep learning with MATLAB® in parallel and using multiple GPUs, locally or in the cloud. - MATLAB による複数の GPU での深層学習
ローカルまたはクラウドで複数の GPU を使用して、深層ニューラル ネットワークの学習を高速化します。 - Run Experiments in Parallel
Run multiple simultaneous trials or one trial at a time on multiple workers. - ビッグ データを使用した深層学習
大量のデータを使用して深層ニューラル ネットワークに学習させる。 - Resolve GPU Memory Issues
Troubleshoot errors when MATLAB cannot allocate the requested GPU memory.
クラウドでの学習
- クラウドでの深層学習
深層学習のためにクラウドで MATLAB にアクセスする。 - クラウドでの深層学習データの処理
クラウドにデータをアップロードするワークフローの例。
- Cloud AI Workflow Using MathWorks Cloud Center
Example workflows for training, importing data, and optimizing a deep neural network in the cloud using MathWorks Cloud Center.
- Cloud AI Workflow Using the Deep Learning Container
Example workflows for training, importing data, and optimizing a deep neural network in the cloud using the Deep Learning Container.
カスタム学習ループ
- Run Custom Training Loops on a GPU and in Parallel
Speed up custom training loops by running on a GPU, in parallel using multiple GPUs, or on a cluster. - カスタム学習ループを使用したネットワークの並列学習
この例では、ネットワークに並列学習させるためのカスタム学習ループを設定する方法を説明します。
注目の例
自動並列サポートを使用したクラウドでのネットワークの学習
この例では、並列学習用の MATLAB® の自動サポートを使用して畳み込みニューラル ネットワークに学習させる方法を説明します。
自動マルチ GPU のサポートを使用したネットワークの学習
この例では、自動並列サポートを使用した深層学習のために、ローカル マシンで複数の GPU を使用する方法を説明します。
分類用の深層学習実験の作成
実験マネージャーを使用して分類用の深層学習ネットワークに学習させる。
回帰用の深層学習実験の作成
実験マネージャーを使用して回帰用の深層学習ネットワークに学習させる。
深層学習ネットワークの並列学習
この例では、ローカル マシンで複数の深層学習実験を実行する方法を説明します。この例をテンプレートとして使用し、特定のアプリケーションのニーズに合わせてネットワーク層と学習オプションを変更することができます。このアプローチは 1 つまたは複数の GPU で使用可能です。GPU が 1 つの場合、ネットワークの学習はバックグラウンドで順次行われます。この例のアプローチでは、深層学習実験の進行中にも MATLAB® を続けて使用できます。
連合学習を使用したネットワークの学習
この例では、連合学習を使用してネットワークに学習させる方法を示します。連合学習は、分散型つまり非集中型の方法でネットワークに学習させるようにする手法です [1]。
Send Deep Learning Batch Job to Cluster
Train a deep neural network on a cluster while you continue working in MATLAB® or when you close it.
深層学習バッチ ジョブのクラスターへの送信
この例では、学習中に作業を継続したり MATLAB® を閉じたりできるように、深層学習における学習のバッチ ジョブをクラスターに送信する方法を説明します。
parfor を使用した複数の深層学習ネットワークの学習
この例では、parfor ループを使用して、学習オプションについてのパラメーター スイープを実行する方法を説明します。
parfeval を使用した複数の深層学習ネットワークの学習
この例では、parfeval を使用して、深層学習ネットワークのネットワーク アーキテクチャの深さについてのパラメーター スイープを実行し、学習中にデータを取得する方法を説明します。
