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详解流水并行等ai模型训练方式
随着人工智能的迅速发展,深度学习模型的规模和复杂性不断增加,导致训练时间大幅延长。为了解决这个问题,流水并行(Pipeline Parallelism)应运而生,这是一种并行计算方法,能够将庞大的深度神经网络(DNN)分解成多个子网络,并同时在多个设备上进行计算。本文将详细介绍如何利用流水并行技术来加速深度学习模型的训练。 什么是流水并行? 流水并行是一种高效的模型训练策略,其核心思想是将一个大型…- 626
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