Şu anda piksel verilerinden doğrudan RL modeli eğitimi üzerinde çalışıyorum - sıfırdan özel veri yapıları ve render hatları oluşturdum. Birden fazla rastgele ortamda ışın izleme işlemlerini hızlandırmak için paylaşılan ağaç havuzları uyguladım. Son optimizasyon, paralelleştirme gereksinimlerini gerçekten azalttı, ancak şimdi batch boyutu kısıtlamalarıyla karşılaşıyorum. Bu iş akışında her yerde ödünler var.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
16 Likes
Reward
16
6
Repost
Share
Comment
0/400
TopBuyerBottomSeller
· 1h ago
Bir süre optimize ettikten sonra yine de takıldı.
View OriginalReply0
BackrowObserver
· 14h ago
Neden bu kadar karmaşık? Bilen var mı?
View OriginalReply0
SelfRugger
· 14h ago
Paralel hesaplama biraz zorlayıcı hale geldi.
View OriginalReply0
LayerZeroJunkie
· 14h ago
Gösterişli, yapılandırma doğrudan güçlendirme öğrenmesine dayanıyor
View OriginalReply0
GateUser-2fce706c
· 14h ago
Ah, zorluklar büyük olsa da bu bir fırsat. Erken planlama, erken kazanç sağlar.
Şu anda piksel verilerinden doğrudan RL modeli eğitimi üzerinde çalışıyorum - sıfırdan özel veri yapıları ve render hatları oluşturdum. Birden fazla rastgele ortamda ışın izleme işlemlerini hızlandırmak için paylaşılan ağaç havuzları uyguladım. Son optimizasyon, paralelleştirme gereksinimlerini gerçekten azalttı, ancak şimdi batch boyutu kısıtlamalarıyla karşılaşıyorum. Bu iş akışında her yerde ödünler var.