[帮助文档] NAS文件系统人工智能AI应用最佳实践
本文列举了AI推理、AI训练、AI加速的最佳实践案例及人工智能AI的解决方案。

为内存塞不下Transformer犯愁?OpenAI应用AI研究负责人写了份指南(3)
为了更好地处理长序列数据,Scaling Transformer 进一步配备了来自 Reformer 的 LSH(局部敏感哈希)注意力和 FFN 块循环,从而产生了 Terraformer 模型。混合专家系统 MoE专家混合系统 (MoE) 模型是一种专家网络的集合,每个样本仅激活网络的一个子集来获...

为内存塞不下Transformer犯愁?OpenAI应用AI研究负责人写了份指南(2)
为了推动 N:M 结构稀疏化,需要将一个矩阵的列拆分为 M 列的多个 slide(也称为 stripe),这样可以很容易地观察到每个 stripe 中的列顺序和 stripe 的顺序对 N:M 稀疏化产生的限制。Pool 和 Yu 提出了一种迭代式的贪心算法来寻找最优排列,使 N:M 稀疏化的权重幅...

为内存塞不下Transformer犯愁?OpenAI应用AI研究负责人写了份指南(1)
本文是一篇综述性的博客,探讨总结当下常用的大型 transformer 效率优化方案。大型 Transformer 模型如今已经成为主流,为各种任务创造了 SOTA 结果。诚然这些模型很强大,但训练和使用起来代价非常昂贵。在时间和内存方面存在有极高的推理成本。概括来说,使用大型 Transforme...
[帮助文档] AI存储应用的最佳实践
AI存储是一种可以让算法接入更智能化的服务,通过统一标准化的方式完成算法能力的接入和调用返回算法能力分析结果,降低了用户接入算法能力成本,同时加强了数据隐私的安全性和合规性。
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