Pour maximiser les performances de l'élagage, l'architecte Data peut exploiter le paramètre gpu. Ce bloc permet de cibler des architectures matérielles graphiques spécifiques via devices. Vous pouvez finement régler la précision mathématique avec le sous-paramètre precision en choisissant FP16 pour activer la demi-précision (idéal pour engager les cœurs tenseurs et accélérer l'entraînement) ou FP32 pour une précision simple standard. De plus, l'activation du booléen useTensorRT permet de mobiliser le SDK d'inférence ultra-rapide de NVIDIA pour des performances maximales.
Quels sont les leviers d'accélération GPU disponibles lors de la réduction des couches de réseaux de neurones ?
Optimisation GPU pour l'Élagage Deep Learning
Exemples pour l'action dlPrune
Élagage basique d'une couche convolutive
Exemple rudimentaire ciblant une seule couche pour l'alléger en s'appuyant sur des poids préalablement entraînés.
Élagage avancé avec suivi et accélération GPU
On élague plusieurs couches avec une tolérance d'erreur spécifique, en activant l'accélération matérielle et le retour détaillé des métriques d'ajustement.
Conseil de l'Expert
Lors de l'utilisation de la demi-précision (FP16), surveillez toujours la convergence de votre modèle. Si l'élagage devient instable, utilisez le "Loss Scaling" ou repassez sur du FP32 pour les couches de sortie afin de maintenir l'intégrité du gradient tout en profitant de la vitesse des cœurs tenseurs sur les couches cachées.
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