PyTorch ने बड़े मॉडल ट्रेनिंग के लिए GPU की आवश्यकता को 50% कम करने के लिए TRANSIT Runtime लॉन्च किया है

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क्रिप्टोकरेंसी समाचार के लिए एक प्रमुख अपडेट के रूप में, PyTorch ने MetaEra के सहयोग से TRANSIT रनटाइम लॉन्च किया है। यह टूल बड़े मॉडल प्रशिक्षण के दौरान GPU उपयोग को अधिकतम 50% तक कम करने के लिए एकीकृत वर्चुअल मेमोरी का उपयोग करता है। इसमें कोड में कोई बदलाव की आवश्यकता नहीं है और इसका उद्देश्य LLM प्रशिक्षण को अधिक कुशल बनाना है। रनटाइम का परिचय Hyungyo Kim, Ph.D. ने दिया (स्रोत: InfoQ)। यह विकास AI और मशीन लर्निंग डेवलपर्स के लिए नई क्रिप्टोकरेंसी समाचार लाता है।
ME AI संदेश, PyTorch द्वारा आधिकारिक रूप से TRANSIT (TRANsparent Scale-In for multi-node Training) रनटाइम जारी किया गया है, जो एकीकृत वर्चुअल मेमोरी तकनीक के माध्यम से बड़े LLM प्रशिक्षण को अधिक व्यावहारिक बनाता है। यह रनटाइम मौजूदा PyTorch प्रशिक्षण कोड में कोई परिवर्तन किए बिना, मॉडल प्रशिक्षण के लिए आवश्यक GPU की संख्या को अधिकतम 50% तक कम कर सकता है। संबंधित लिंक Hyungyo Kim, Ph.D. द्वारा प्रदान किया गया है। (स्रोत: InFoQ)
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