PyTorch Meluncurkan TRANSIT Runtime untuk Mengurangi Kebutuhan GPU dalam Pelatihan Model Besar hingga 50%

iconKuCoinFlash
Bagikan
AI summary iconRingkasan
Dalam pembaruan besar untuk berita kripto, PyTorch telah meluncurkan runtime TRANSIT bekerja sama dengan MetaEra. Alat ini menggunakan memori virtual terpadu untuk mengurangi penggunaan GPU hingga 50% selama pelatihan model besar. Alat ini tidak memerlukan perubahan kode dan bertujuan untuk membuat pelatihan LLM lebih efisien. Runtime ini diperkenalkan oleh Hyungyo Kim, Ph.D. (Sumber: InfoQ). Pengembangan ini membawa berita mata uang kripto baru bagi pengembang AI dan pembelajaran mesin.
ME AI Berita, PyTorch resmi merilis runtime TRANSIT (TRANsparent Scale-In for multi-node Training), yang membuat pelatihan LLM berskala besar lebih praktis melalui teknologi virtual memory terpadu. Runtime ini dapat mengurangi jumlah GPU yang dibutuhkan untuk pelatihan model hingga 50% tanpa perlu mengubah kode pelatihan PyTorch yang ada. Tautan terkait disediakan oleh Hyungyo Kim, Ph.D. (Sumber: InFoQ)
Sumber:Tampilkan versi asli
Penafian: Informasi pada halaman ini mungkin telah diperoleh dari pihak ketiga dan tidak mencerminkan pandangan atau opini KuCoin. Konten ini disediakan hanya untuk tujuan informasi umum, tanpa representasi atau jaminan apa pun, dan tidak dapat ditafsirkan sebagai saran keuangan atau investasi. KuCoin tidak bertanggung jawab terhadap segala kesalahan atau kelalaian, atau hasil apa pun yang keluar dari penggunaan informasi ini. Berinvestasi di aset digital dapat berisiko. Harap mengevaluasi risiko produk dan toleransi risiko Anda secara cermat berdasarkan situasi keuangan Anda sendiri. Untuk informasi lebih lanjut, silakan lihat Ketentuan Penggunaan dan Pengungkapan Risiko.