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问答 2023-02-21 来自：开发者社区

eas实例没有gpu服务器 gpu训练的模型可以用cpu线上预测吗？

问答 2023-02-06 来自：开发者社区

ModelScope调用翻译模型时候，80g的gpu内存几乎占满了，在哪里设置内存分配比例？

文章 2023-02-01 来自：开发者社区

在 PyTorch 中使用梯度检查点在GPU 上训练更大的模型

作为机器学习从业者，我们经常会遇到这样的情况，想要训练一个比较大的模型，而 GPU 却因为内存不足而无法训练它。当我们在出于安全原因不允许在云计算的环境中工作时，这个问题经常会出现。在这样的环境中，我们无法足够快地扩展或切换到功能强大的硬件并训练模型。并且由于梯度下降算法的性质，通常较大的批次在大多数模型中会产生更好的结果，但在大多数情况下，由于内存限制，我们必须使用适应GPU显存的批次大小。本....

文章 2023-01-19 来自：开发者社区

pytorch在GPU上运行模型实现并行计算

pytorch在GPU上运行模型十分简单，只需要以下两部：model = model.cuda()：将模型的所有参数都转存到GPU上input.cuda()：将输入数据放置到GPU上至于如何在多块GPU上进行并行计算，PyTorch也提供了两个函数，可以实现简单、高效的GPU并行计算。nn.parallel.data_parallel(module, inputs, device_ids=Non....

文章 2023-01-13 来自：开发者社区

基于Pytorch使用GPU运行模型方法及可能出现的问题解决方法

基于Pytorch使用GPU运行模型方法及注意事项一、在基于pytorch深度学习进行模型训练和预测的时候，往往数据集比较大，而且模型也可能比较复杂，但如果直接训练调用CPU运行的话，计算运行速度很慢，因此使用GPU进行模型训练和预测是非常有必要的，可以大大提高实验效率。如果还没有配置好运行环境的博友们可以参考下面博主的文章。1、点击打开《基于Windows中学习Deep Learning之搭建....

文章 2022-12-19 来自：开发者社区

在PyTorch中使用DistributedDataParallel进行多GPU分布式模型训练

先进的深度学习模型参数正以指数级速度增长:去年的GPT-2有大约7.5亿个参数，今年的GPT-3有1750亿个参数。虽然GPT是一个比较极端的例子但是各种SOTA模型正在推动越来越大的模型进入生产应用程序，这里的最大挑战是使用GPU卡在合理的时间内完成模型训练工作的能力。为了解决这些问题，从业者越来越多地转向分布式训练。分布式训练是使用多个GPU和/或多个机器训练深度学习模型的技术。分布式训练作....

问答 2022-11-21 来自：开发者社区

请问modelscope的这些模型，在多块GPU机器上，是否需要特殊配置代码呢？

请问modelscope的这些模型，在多块GPU机器上，是否需要特殊配置代码呢？还是说，多GPU和单GPU，代码都是一样的呀？

问答 2022-11-16 来自：开发者社区

GPU这个可以单独扩容吗。16GB不太够用。不是具体的ai模型，纯粹的物理领域高维度矩阵运算。可能会

GPU这个可以单独扩容吗。16GB不太够用。不是具体的ai模型，纯粹的物理领域高维度矩阵运算。可能会到32G。先调研一下，能否支持。

问答 2022-10-30 来自：开发者社区

modelscope的识别类模型支持gpu吗？

文章 2022-10-13 来自：开发者社区

预约直播 | 基于深度学习的稀疏模型训练 GPU 加速

一、分享议题：基于深度学习的稀疏模型训练 GPU 加速二、直播时间：2022年10月19日（周三）18：00-18：40三、议题介绍：随着稀疏模型越来越深，越来越宽，如何使用 GPU 加速稀疏模型的训练过程受到广泛的关注。HybridBackend 框架通过对稀疏数据处理、稀疏计算和分布式训练策略上的多重优化，大幅提升了 GPU集群单位成本下的训练吞吐性能，并在阿里巴巴集团内外多个业务落地。 ....

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更新时间 2025-03-11 12:38:50

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