Conception d’un entraînement distribué multi-GPU avec PyTorch Distributed

Scénario

Contexte : Une entreprise entraîne un modèle de vision profond sur plusieurs millions d’images haute résolution. Le Problème : L’entraînement sur un seul GPU est trop lent et ne respecte pas les contraintes de délai. Contraintes : Utiliser torch.distributed et DistributedDataParallel. Gérer correctement le partitionnement des données avec DistributedSampler. Assurer synchronisation des gradients et reproductibilité des expériences. Livrable attendu : Proposer une architecture d’entraînement distribuée complète incluant gestion des devices, data loading et validation des performances.

Compétences ciblées