分布式训练

在深度学习模型训练过程中，随着模型复杂度和数据集规模的增加，单一设备（如单个 GPU）往往无法高效地完成训练任务。为了解决这个问题，研究人员和工程师们提出了多种并行策略，包括模型并行、数据并行、张量并行和流水线并行等。下面我们将逐一介绍这些并行策略及其区别。一、模型并行模型并行是将一个模型的不同

后端 2024年09月24日 0 点赞 0 评论 4 浏览

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