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> 深度學(xué)習(xí)顯存優(yōu)化
70B大模型的顯存需求與優(yōu)化策略分析
1個(gè)月前 (05-14)CN2資訊
本文深入探討了70B大模型的顯存需求及其對(duì)計(jì)算效率的影響，解析如何通過(guò)顯存優(yōu)化策略提高模型訓(xùn)練速度和降低成本，幫助企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)更有效地利用資源，推動(dòng)人工智能技術(shù)的發(fā)展。...
PyTorch釋放顯存的最佳實(shí)踐與策略
3個(gè)月前 (03-19)CN2資訊
在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中，顯存管理至關(guān)重要。本文將介紹如何有效釋放PyTorch的顯存，包括使用內(nèi)置函數(shù)、刪除不必要的變量、混合精度訓(xùn)練等策略，幫助開(kāi)發(fā)者解決顯存不足的問(wèn)題，提高訓(xùn)練效率。...