Twoje szkolenie wykorzystuje niestandardowe operacje TensorFlow w C++ (intensywne mnożenia macierzy) w głównej pętli; szkolenie trwa dniami. Chcesz skrócić czas i utrzymać niskie koszty, używając akceleratorów w Google Cloud. Co powinieneś zrobić?
Wybierz odpowiedź
Dotknij opcji, aby sprawdzić swoją odpowiedź.
Poprawna odpowiedź: Pozostań przy procesorach CPU i zwiększ rozmiar klastra, na którym trenujesz swój model..
Dlaczego to jest odpowiedź
Poprawna odpowiedź to „Pozostań przy procesorach CPU i zwiększ rozmiar klastra, na którym trenujesz swój model”. Niestandardowe operacje TensorFlow w C++, zwłaszcza te intensywnie wykorzystujące mnożenie macierzy, są zazwyczaj zoptymalizowane pod kątem procesorów CPU. Przejście na Cloud TPU lub Cloud GPU wymagałoby przepisania tych operacji na jądra specyficzne dla akceleratorów (np. XLA dla TPU lub CUDA dla GPU), co jest złożonym i czasochłonnym zadaniem. Zwiększenie rozmiaru klastra CPU pozwala na równoległe przetwarzanie i rozłożenie obciążenia, co skraca czas szkolenia bez konieczności kosztownych modyfikacji kodu. Pozostałe opcje są nieprawidłowe, ponieważ wymagają znacznych zmian w kodzie, co jest sprzeczne z celem utrzymania niskich kosztów i szybkiego rozwiązania.
Zdaj egzamin — bez niekończącego się szukania odpowiedzi
Uzyskaj wszystkie zweryfikowane pytania i wyjaśnienia do tego egzaminu w jednym miejscu i zaoszczędź godziny przygotowań. Ponad 1000 certyfikacji · Ponad 20 języków · Zacznij za darmo.
Zdaj egzamin szybciej → Karta nie jest wymagana