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AI软件性能优化:并行与流水技术的重要性
本文介绍了在AI软件中并行与流水技术的重要性,以及在硬件资源有限的情况下通过软件手段持续进行AI的加速优化。同时深刻理解硬件架构对AI性能优化的重要性。- 161
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大模型分布式训练并行技术的简要总结
本文对大模型分布式训练并行技术进行了简要总结,包括数据并行、流水线并行、张量并行、序列并行和多维混合并行等技术。此外,还介绍了大模型混合精度训练中的FP16和BF16的对比情况。- 411
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大模型分布式训练并行技术组合方案详解
本文详细介绍了大模型分布式训练中常见的并行技术组合方案,包括数据并行、流水线并行、张量并行等,并分析了它们的优势和适用场景。了解这些技术组合方案对于进行大规模深度学习模型训练非常重要。- 154
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大模型分布式训练并行技术(五)-序列并行技术详解
本文详细解析了大模型分布式训练中的序列并行技术,包括Colossal-AI和Megatron-LM的不同方法和应用。此外,还介绍了Pytorch中的序列并行支持。- 283
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