A bemutató a PyTorch népszerűségét és rugalmasságát ismerteti, majd a nemrég megjelent Monarch kiegészítőt veszi szemügyre, amely forradalmasítja az elosztott futtatást több GPU-n vagy több gépen keresztül is, miközben megőrzi a PyTorch egyszerűségét.
A videó szerzője a Monarch alapjait, mint például az új aktor végpont rendszert és a process mesh-eket, könnyen érthető példákkal magyarázza el. Külön felhívja a figyelmet arra, hogy ezekkel lehetőség nyílik aszinkron, párhuzamos kód írására anélkül, hogy a fejlesztőnek alacsony szintű elosztott rendszerekhez kellene nyúlnia.
A telepítési folyamat lépésről lépésre zajlik Ubuntu környezetben; bemutatásra kerülnek a szükséges eszközök, például a Rust toolchain és a Monarch repo klónozása. Ezt követően egy egyszerű példa segítségével szemlélteti, hogyan hozhatók létre több GPU-n futó színész objektumok, amelyek távolról hívható metódusokat tartalmaznak.
További érdekes kérdéseket vet fel azzal kapcsolatosan, hogy miként valósítható meg a kétirányú kommunikáció az aktorok között, hogyan tudnak ezek egymásnak üzenetet küldeni és válaszolni, illetve mindez miképp segítheti a nagyméretű neurális hálózatok és feladatok kezelését fürtökön, több GPU-n. Felmerül a kérdés, milyen előnyökkel járhat a fejlett aszinkron fejlesztés a gépi tanulási projektek mindennapi gyakorlatában.
