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公众号：网络技术联盟站，InfoQ签约作者，阿里云社区签约作者，华为云 云享专家，BOSS直聘 创作王者，腾讯课堂创作领航员，博客+论坛：https://www.wljslmz.cn，工程师导航：https://www.wljslmz.com确实如此，阿里云机器学习PAI的多个节点可以加快训练速度。这主要得益于其内含的Easy Parallel Library (EPL)，这是一个高效易用的分布式模型训练框架，深度整合了多种训练优化技术，提供了简单易用的API实现各种并行化策略。此外，PAI-AI加速器也起到了关键作用，它主要用于训练加速和推理加速，通过数据集加速、计算加速、优化算法、调度算法和资源优化技术等多种手段，提高了AI训练和推理的速度、易用性和稳定性，全面提升了AI计算的效率。因此，通过设定多个节点并进行合理的配置，您可以充分利用PAI的分布式训练功能和相关优化技术，有效地提升深度学习任务的训练速度。
2023-10-23 15:26:34赞同 展开评论 打赏 -
面对过去，不要迷离；面对未来，不必彷徨；活在今天，你只要把自己完全展示给别人看。是的，使用机器学习PAI多个节点可以加快训练速度。
在PAI中，可以设置多个节点来运行模型训练任务。每个节点可以运行多个任务，因此多个节点可以并行运行多个任务，从而加快训练速度。
此外，PAI还支持分布式训练，即将模型拆分成多个部分，分别在不同的节点上进行训练。这样可以进一步加快训练速度，因为多个节点可以同时处理不同的部分，从而实现并行训练。2023-10-23 13:31:05赞同 展开评论 打赏 -
天下风云出我辈，一入江湖岁月催，皇图霸业谈笑中，不胜人生一场醉。多节点应该能加快，但是也代表性能要做提升，可以通过一些方法进行处理，使用以下三种方法加快速度：
参数服务器PS（ParameterServer）致力于解决大规模的离线及在线训练任务，SMART（ScalableMultipleAdditiveRegressionTree）是GBDT（GradientBoostingDecisionTree）基于PS实现的迭代算法。PS-SMART支持百亿样本及几十万特征的训练任务，可以在上千节点中运行。同时，PS-SMART支持多种数据格式及直方图近似等优化技术。数据采样比例构建每棵树时，采样部分数据进行学习，构建弱学习器，从而加快训练。
特征采样比例构建每棵树时，采样部分特征进行学习，构建弱学习器，从而加快训练。参数服务器PS（ParameterServer）致力于解决大规模的离线及在线训练任务，SMART（ScalableMultipleAdditiveRegressionTree）是GBDT（GradientBoostingDecisionTree）基于PS实现的迭代算法。PS-SMART支持百亿样本及几十万特征的训练任务，可以在上千节点中运行。同时，PS-SMART支持多种数据格式及直方图近似等优化技术。
参数服务器PS（ParameterServer）致力于解决大规模的离线及在线训练任务，SMART（ScalableMultipleAdditiveRegressionTree）是GBDT（GradientBoostingDecisionTree）基于PS实现的迭代算法。PS-SMART支持百亿样本及几十万特征的训练任务，可以在上千节点中运行。同时，PS-SMART支持多种数据格式及直方图近似等优化技术。
---来自机器学习平台 PAI学习文档2023-10-23 11:51:40赞同 展开评论 打赏 -
使用PAI-AI加速器可以显著加速模型的训练速度。多个节点的并行计算能够增加实际的batch size，从而加快训练优化过程。此外，PAI-AI加速器还通过数据集加速、计算加速、优化算法、调度算法和资源优化技术等多种手段，提高了AI训练和推理的速度、易用性和稳定性，全面提升了AI计算的效率。
2023-10-23 11:00:13赞同 展开评论 打赏
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