怎样分配MoE模型的计算资源？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/VTQwwFm0litTBzktwBQc4b12n8e/ab**稠密模型（Dense Models） **： 稠密模型是指那些在训练过程中使用所有参数的模型。在稠密模型中，每个输入都与所有模型参数相互作用。这种模型的特点是参数数量多，计算量大， ...
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基于机器学习的调度器如何智能分配算力？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/ZD5Qwbo3uiqcBakqmnNcvekenrh/aa虚拟化、容器化与异构资源池化技术的融合不仅有助于提高大模型分布式训练的效率，还能显著降低成本并促进模型创新。具体而言，这些技术通过更高效的资源管理和调度机制，可以 ...
大模型开发训练的并行策略及其优点 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/RLt2wcWY4indgUkM0ZDcDnlInEe/a3大模型的高性能训练旨在通过对模型计算、显存、内存和通信的系统级优化，在保证模型收敛性的前提下，提高训练吞吐量，实现在有限资源下大模型高效训练的目的。
LLM推理加速，如何解决资源限制与效率挑战 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/JwqLwU8dDipwMfkJM7LcjTApnMd由于GPU资源受限，通过高效地使用显存可以相较而言，更好地提升大模型的推理和训练效果。 显存碎片化主要由动态内存分配、多任务运行和不同内存需求造成。在模型推理或训练 ...
大模型的开发训练与推理部署 - 飞书
https://v11enp9ok1h.feishu.cn/wiki/RZpvwSUtiinb1JkJ7pkcVxyUnZg大模型的开发训练与推理部署 · 1. 数据并行：. . .. 数据并行是每个处理器存储全量的模型参数、梯度和优化器状态，但读取不同的输入数据，在反向计算出参数梯度后，对 ...
AI模型训练中如何平衡CPU和GPU的资源？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/JgFkw8p2YiCJwrkjzX9cVGlAndc/alCPU执行负责定义模型结构、连接层和超参数配置的代码。GPU则负责训练过程中 ... 大规模并行化加速训练。 未来展望. 随着AI大模型的火爆，全球迎来高性能计算设施的 ...
大模型训练，存储性能如何跟上步伐？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/K2DMwCpwCiW2WRkGBJ5cpOKwnbg/ai大模型在训练过程中，需要先读取一块数据，在数据读取完成后进行训练，训练过程中会读取下一块数据。如果训练结束时下一块数据没有读取完成，就会造成一定的等待时间。再加上 ...
模型推理后显存如何分配？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Yvrgwb5NYiKSBMkicjmcozSpnsb/ag刷新一下当前目录，我们会看到左边代码区code、dataset、output、pretrainmodel 4个文件夹，顾名思义，code 是放代码的；dataset 是放数据集的；output 是模型训练或者微调输出 ...
去中心化云项目在AI商业中的资源分配机制是什么
https://docs.feishu.cn/v/wiki/PPFqwRZ4AiXinbkg4WtcYKFXnMa/ahAI 模型的训练需要大量的数据和计算资源，去中心化云项目可以为AI 开发者提供更加灵活和高效的计算平台，加速AI 技术的创新和发展。例如，一些去中心化云项目提供了 ...
计算资源如何支持AI模型训练 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/U0QpwfcYHigluokAs4acB8Vonhh/ad这使得模型能够处理更复杂的任务和更大规模的数据。例如，在自然语言处理领域，早期的模型可能只能处理简单的文本分类任务，而随着计算资源的扩展，如今的大型语言模型已经能够 ...