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腾讯开源|分布式深度学习训练工具 PatrickStar

PatrickStar 是一款分布式深度学习训练工具,它的设计目标是支持以 GPT、Bert 为代表的超大预训练模型训练。在性能表现上远超目前业界 DeepSpeed 效果。它可以显著降低 PTM 的使用成本,使我们在更少的 GPU 硬件上训练之前用其他框架 OOM 的模型。比如,在8x V100,240GB 内存的计算节点上,派大星成功训练了 120 亿参数模型,单 GPU 的计算效率仍高达在 47 Tflops。 PatrickStar 通过使用 CPU-GPU 异构内存空间来存储模型数据,从而降低对 GPU 的显存需求。不同于现有的异构训练方案在 CPU 和 GPU 之间静态划分模型数据,PatrickStar 以 Chunk (块)的形式更灵活地管理模型数据,这些 Chunk 动态分布在异构内存空间中,在训练过程中高效地移动,来满足当前计算的需求,从而使模型尺寸突破 GPU 的显存大小限制。 PatrickStar 和业界其他优秀数据并行方案兼容,比如,PatrickStar 使用零冗余优化器方式并行扩展到多个 GPU,并实现了理论最低的通信带宽需求和更高效的带宽利用率。派大星...

边缘设备技术市场上可用的TOP边缘AI解决方案

由于边缘计算和人工智能的结合,边缘人工智能(Edge AI)正在成为当前科技市场的关键技术之一。 Edge AI 通过多个边缘设备的潜在应用是无限的。人工智能算法可以有效地利用这些边缘设备生成的足够的实时数据。因此,多种边缘 AI 解决方案以及应用因智能手表、智能扬声器、无人机、机器人等不同产品而异。接下来,让我们探讨一些技术市场上适用于不同边缘设备的顶级边缘 AI 解决方案。 技术市场上可用的顶级人工智能解决方案 无人机:无人机是当前技术市场中新兴的顶级边缘人工智能解决方案之一。 Edge AI 允许无人机收集实时数据并将这些数据驻留在同一位置,从而引导无人机生成需要处理的数据。它增强了这种边缘设备,可用于多个行业,尤其是世界各地的建筑行业。无人机致力于视觉搜索、图像识别、对象跟踪、地图绘制和制图等等。 Edge AI 帮助无人机实现多个目标——实时跟踪、预测性维护、标识检测等。 交通监控:Edge AI 结合边缘计算和人工智能,通过智能交通监控提供智能交通管理。它包括将Edge AI 应用,例如支持 Edge AI 的盒式 PC、AI 推理服务器、交通灯系统等实施到智能网络中。这种...

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