李笙维：DataFunSummit非数据中心GPU上的大模型并行训练
DataFunSummit # 2024 • 深度学习模型参数量呈爆炸式增长，对算力系统体系结构、系统软件提出了新的要求 • 大规模并行与分布计算仍然是基础模型训练的主要手段，HPC与AI融合发展
报告摘要
DataFunSummit # 2024 • 深度学习模型参数量呈爆炸式增长，对算力系统体系结构、系统软件提出了新的要求 • 大规模并行与分布计算仍然是基础模型训练的主要手段，HPC与AI融合发展
核心要点
- 一、研究背景:大模型并行训练
报告信息
- 文件全名
- 《李笙维：DataFunSummit非数据中心GPU上的大模型并行训练-33页.pdf》
- 适合读者
- 核心数据
- • 深度学习模型参数量呈爆炸式增长，对算力系统体系结构、系统软件提出了新的要求
- • 大规模并行与分布计算仍然是基础模型训练的主要手段，HPC与AI融合发展
- 核心议题
常见问题
《李笙维：DataFunSummit非数据中心GPU上的大模型并行训练》主要包含哪些内容?
DataFunSummit # 2024 • 深度学习模型参数量呈爆炸式增长，对算力系统体系结构、系统软件提出了新的要求 • 大规模并行与分布计算仍然是基础模型训练的主要手段，HPC与AI融合发展核心数据:• 深度学习模型参数量呈爆炸式增长，对算力系统体系结构、系统软件提出了新的要求;• 大规模并行与分布计算仍然是基础模型训练的主要手段，HPC与AI融合发展。
这份报告覆盖哪一年、篇幅多大?
覆盖 2024 年,全文约 33。
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这份报告适合哪些读者?
适合战略规划、行业研究员等读者参考。
报告涉及哪些关键议题?
重点分析了大模型等议题。
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