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深度学习中的分布式训练

1. 为什么需要分布式训练 随着人工智能与深度学习的发展,大规模和超大规模的模型越来越受到业界的推崇。以NLP行业为例,从最开始的Bert-base只有1亿左右的参数量,到千亿级别的GPT-3,再到今年6月发布的目前全球最大预训练模型“悟道2.0”,参数规模达到惊人的1.75万亿,整个业界都由一种向更大模型发展的趋势。面对如此庞大的模型,必然也需要庞大的数据量才能进行训练,如果没有分布式训练的大算力加持,一个Epoch可能就要训练到天荒地老。抛开业界淬炼超大模型的场景,对于一个AI行业的普通算法工程师,面对日常的工作,分布式训练也可以大大加速模型的训练、调参的节奏、以及版本的迭代更新,在时间如此珍贵的当下,相信没有工程师会抗拒分布式训练带来的收益。因此,我们今天就聊聊深度学习中关于分布式训练的那些事儿。 2. 分布式训练策略 分布式训练策略按照并行方式不同,可以简单的分为数据并行和模型并行两种方式。 2.1 数据并行 数据并行是指在不同的GPU上都copy保存一份模型的副本,然后将不同的数据分配到不同的GPU上进行计算,最后将所有GPU计算的结果进行合并,从而达到加速模型训练的目的。由...

Go 语言社区系统 BBS-GO 3.3.1 发布,全新移动端 UI

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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