反復またはステップです。データセットに対してどの程度うまく機能するか評価します。これは、トレーニング・スクリプトがステップの最後に向かって処理を行っている間に実行することも、トレーニング・スクリプトが終了した後に実行することもできます。この記事の「ハードウェアとソフトウェアの構成」に示すシステムを利用すると、次のような結果が得られます。向けの最適化は行われていないことに注意してください。ベンチマークのイメージがあります。スクリプトを実行し結果を確認してください。使用してパフォーマンスのスケーリングを達成する方法について詳しく説明しています。このセクションの基になっています。多くの複雑なディープラーニング・モデルでは、マルチノードでトレーニングを行う必要があります。台のマシンに収まらないか、複数のマシンでトレーニングを行うことでトレーニング時間が大幅に短縮される可能性があるためです。スケーラブル・プロセッサーのマルチノード・クラスターでもスケーリングの調査を行いました。展開する手順を説明します。概念を使用して、ノードレプリカ間の通信と重みを更新します。パッケージとは別にインストールされます。通常ビルドを使用して分散トレーニングを実行できます。よる分散トレーニングをサポートできます。