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融合AMD与NVIDIA GPU集群的MLOps：异构计算环境中的分布式训练架构实践

在深度学习的背景下，NVIDIA的CUDA与AMD的ROCm框架缺乏有效的互操作性，导致基础设施资源利用率显著降低。随着模型规模不断扩大而预算约束日益严格，2-3年更换一次GPU的传统方式已不具可持续性。但是Pytorch的最近几次的更新可以有效利用异构计算集群，实现对所有可用GPU资源的充分调度，不受制于供应商限制。本文将深入探讨如何混合AMD/NVIDIA GPU集群以支持PyTorch分....

阿里云文档 2025-02-07

ACK集群实现GPU AI模型训练最佳实践

本文介绍GPU AI模型训练的场景描述、解决问题、架构图及操作参考链接。

文章 2024-10-30 来自：开发者社区

仅用4块GPU、不到3天训练出开源版GPT-4o，这是国内团队最新研究

在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）如ChatGPT已经展现出了强大的任务解决能力，成为人们日常生活中的得力助手。然而，这些模型主要支持文本交互，限制了它们在非文本输入输出场景中的应用。最近，OpenAI推出了GPT-4o，实现了通过语音与LLMs的实时交互，极大地提...

文章 2024-10-16 来自：开发者社区

Tensorflow-GPU训练MTCNN出现错误-Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED

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文章 2024-08-29 来自：开发者社区

GPU 加速与 PyTorch：最大化硬件性能提升训练速度

摘要 GPU（图形处理单元）因其并行计算能力而成为深度学习领域的重要组成部分。本文将介绍如何利用PyTorch来高效地利用GPU进行深度学习模型的训练，从而最大化训练速度。我们将讨论如何配置环境、选择合适的硬件、编写高效的代码以及利用高级特性来提高性能。 1. 引言深度学习模型的训练过程通常需要大量的计算资源。GPU因其高度并行化的架构而成为加速这些计...

问答 2024-08-07 来自：开发者社区

在GPU集群上，HybridBackend如何实现训练的同步性？

文章 2024-06-11 来自：开发者社区

单GPU训练一天，Transformer在100位数字加法上就达能到99%准确率

最近，一篇关于Transformer在算术任务中性能的论文引起了广泛关注。这篇论文的作者们声称，通过添加一种特殊的嵌入（embedding），他们能够显著提高Transformer在算术任务上的性能，尤其是在处理大量数字的加法问题上。 Transformer是一种基于注意力机制的神经网络模型，最初被...

问答 2024-06-04 来自：开发者社区

modelscope中，1.5-7b训练得多大的gpu ？

文章 2024-05-28 来自：开发者社区

【阿里云弹性计算】深度学习训练平台搭建：阿里云 ECS 与 GPU 实例的高效利用

在深度学习的领域中，强大的计算资源是实现高效训练和模型优化的关键。阿里云的弹性计算服务（ECS）结合其 GPU 实例，为搭建深度学习训练平台提供了理想的解决方案。一、深度学习对计算资源的需求深度学习模型通常需要大量的计算能力和内存来处理海量的数据和复杂的计算。GPU 的并行计算能力在加速深度学习训练方面具有显著优势。二、阿里云 ECS...

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更新时间 2025-03-20 12:41:34

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