MUSTAQIL ISH

KIRISH Zamonaviy texnologiyalarning jadal rivojlanishi, ayniqsa sun'iy intellekt va mashinani o'rganish (MO') sohalarida misli ko'rilmagan o'sishga olib keldi. Bu o'sish, asosan, katta hajmli ma'lumotlar to'plamlari (big data) va murakkab neyron tarmoqlarning paydo bo'lishi bilan bog'liq. Biroq, bunday modellarni an'anaviy, ketma-ket hisoblash usullari bilan o'qitish vaqt va resurslar nuqtai nazaridan tobora qiyinlashib bormoqda, hatto imkonsiz holatlarga ham duch kelmoqda. Masalan, chuqur o'rganish modellarining ko'plab parametrlari, milliardlab ma'lumotlar nuqtalaridan o'tishni talab qiladi, bu esa bir necha kun, hatto haftalab vaqt olishi mumkin. Bu holat, ilmiy tadqiqotlar, sanoat innovatsiyalari va real vaqt rejimida qaror qabul qilish tizimlarining rivojlanishiga jiddiy to'siq bo'ladi. Shu sababli, Parallel Machine Learning Training mavzusi bugungi kunda dolzarb ahamiyat kasb etmoqda. Uning asosiy maqsadi, katta hajmli ma'lumotlar va murakkab algoritmlarni tezroq va samaraliroq qayta ishlash orqali MO' modellarini o'qitish jarayonini tezlashtirishdir. Bu, o'z navbatida, MO' texnologiyalarini kengroq qo'llash va ulardan maksimal foydalanish imkoniyatini beradi. [rasm]} Mashinani o'rganish modellarini o'qitishda yuzaga keladigan asosiy muammo shundaki, ularning hisoblash talablari mavjud hisoblash resurslarining imkoniyatlaridan oshib ketmoqda. Katta neyron tarmoqlar nafaqat katta miqdordagi hisoblash quvvatini, balki katta xotira hajmini ham talab qiladi. Bitta videokarta (GPU) yoki protsessor (CPU) xotirasiga sig'maydigan modellar yoki ma'lumotlar to'plamlari bilan ishlash, o'qitish vaqtini sezilarli darajada uzaytiradi. Shu bois, Parallel hisoblash texnologiyalarini MO' trening jarayoniga integratsiya qilish, ushbu muammolarni hal qilishning asosiy yo'li hisoblanadi. Ushbu tadqiqotning maqsadi, parallel hisoblash metodlaridan foydalangan holda mashinani o'rganish modellarini o'qitish samaradorligini oshirish mexanizmlarini tahlil qilish, ularning amaliy qo' ...