beginner_source/ddp_series_theory.rst 번역 - #896
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jih0-kim
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jih0-kim
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한국어로의 번역을 자연스럽게 수행해 주셨습니다. 👍
내용과 관련하여 몇 가지 코멘트를 남겨드리며, 확인해 주시면 좋을 것 같습니다.
| * How gradients are synchronized across GPUs | ||
| * DDP 의 내부 작동 원리 | ||
| * ``DistributedSampler`` 이란 무엇인가? | ||
| * GPU 간 기울기들이 동기화되는 방법 |
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gradient의 경우 TRANSLATION_GUIDE.md 문서에 따라 '변화도' 라고 표현하는 것을 제안 드립니다.
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기울기로 된 단어가 적용이 안된 부분이 있는것 같습니다. 확인 부탁드립니다.
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사소한 부분이지만 아래와 같이 바뀐다면 더 좋을 것 같습니다.
기울기들이 -> 기울기를
번역모범사례와 KIGO 표준 스타일 가이드에 나오는 것처럼
영어의 복수표현은 가급적 단수표현으로 나타내는 것이 권장되기 때문입니다.
uddk6215
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uddk6215
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리뷰를 하기 위해 분산 데이터 병렬처리에 대해 짤막하게나마 공부도 할 수 있었고,
번역도 전반적으로 잘 되어 있는 거 같습니다.
hyoyoung
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hyoyoung
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전반적으로 잘되어있으나
사소한 수정 사항 몇가지가 필요합니다.
확인 후 수정 부탁드립니다
| 분산 데이터 병렬 처리 (DDP) 란 무엇인가? | ||
| ======================================= | ||
|
|
||
| Authors: `Suraj Subramanian <https://github.com/suraj813>`__ |
| * How gradients are synchronized across GPUs | ||
| * DDP 의 내부 작동 원리 | ||
| * ``DistributedSampler`` 이란 무엇인가? | ||
| * GPU 간 기울기들이 동기화되는 방법 |
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기울기로 된 단어가 적용이 안된 부분이 있는것 같습니다. 확인 부탁드립니다.
| 여러 개의 디바이스에서 여러 데이터 배치들을 동시에 처리하는 방법입니다. | ||
| 파이토치에서, `분산 샘플러 <https://pytorch.org/docs/stable/data.html#torch.utils.data.distributed.DistributedSampler>`__ 는 | ||
| 각 디바이스가 서로 다른 입력 배치를 받는 것을 보장합니다. | ||
| 모델은 모든 디바이스에 복제되며, 각 사본은 기울기를 계산하는 동시에 `링 올-리듀스 |
|
|
||
| * - ``DataParallel`` | ||
| - ``DistributedDataParallel`` | ||
| * - 작업 부하가 큼; 전파될 때마다 모델이 복제 및 삭제됨 |
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한국어에서는 ;를 잘 안쓰기때문에 문장 2개로 바꾸거나, 1문장으로 합쳐도 좋을 것 같습니다.
| 여러 개의 디바이스에서 여러 데이터 배치들을 동시에 처리하는 방법입니다. | ||
| 파이토치에서, `분산 샘플러 <https://pytorch.org/docs/stable/data.html#torch.utils.data.distributed.DistributedSampler>`__ 는 | ||
| 각 디바이스가 서로 다른 입력 배치를 받는 것을 보장합니다. | ||
| 모델은 모든 디바이스에 복제되며, 각 사본은 기울기를 계산하는 동시에 `링 올-리듀스 |
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링 올-리듀스는 잘 쓰이지 않는 표현이기때문에 영어로 병기하거나
아니면 영어 그 자체로 쓰시는 게 더 가독성에 좋을 듯합니다
| 여러 개의 디바이스에서 여러 데이터 배치들을 동시에 처리하는 방법입니다. | ||
| 파이토치에서, `분산 샘플러 <https://pytorch.org/docs/stable/data.html#torch.utils.data.distributed.DistributedSampler>`__ 는 | ||
| 각 디바이스가 서로 다른 입력 배치를 받는 것을 보장합니다. | ||
| 모델은 모든 디바이스에 복제되며, 각 사본은 기울기를 계산하는 동시에 `링 올-리듀스 |
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아래와 같은 표현을 제안합니다.
링-올 리듀스 알고리즘 -> Ring-All-Reduce 알고리즘
|
안녕하세요. |
98b5274 to
f3edc12
Compare
|
주신 코멘트들을 모두 반영한 커밋 push 완료했습니다. 세심한 코멘트 주신 분들께 모두 감사의 말씀 드립니다 🥰 |
| * - 단일 노드 병렬 처리만 가능 | ||
| - 여러 머신으로 확장 가능 | ||
| * - 느림, 단일 프로세스에서 멀티 스레딩을 사용하기 때문에 Global Interpreter Lock (GIL) 충돌이 발생 | ||
| - 빠름, 멀티 프로세싱을 사용하기 때문에 GIL 충돌 없음 |
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ascii로된 table이 list-table형식으로 바꿔두셨는데
혹시 뭔가 이유가 있었을까요?
큰 이유가 없다면 원본 문서 형식을 맞춰두는게 차후 개선을 위해서 편리할거 같습니다
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제가 잘못 작성했을 수도 있었을 것 같은데, 빌드해서 홈페이지 확인했을 때 테이블이 깨지는 것을 발견해서 형식을 바꿔두었습니다!
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