PyTorch, Büyük Model Eğitiminde GPU Gereksinimlerini %50 Azaltmak İçin TRANSIT Runtime'ı Başlatıyor

iconKuCoinFlash
Paylaş
AI summary iconÖzet
Kripto para haberleri için büyük bir güncellemede, PyTorch, MetaEra ile birlikte TRANSIT çalışma zamanını sundu. Araç, büyük modellerin eğitimi sırasında GPU kullanımını %50'ye kadar azaltmak için birleşik sanal bellek kullanır. Kod değişikliği gerektirmez ve LLM eğitiminin daha verimli hale getirilmesini amaçlar. Çalışma zamanı, Ph.D. Hyungyo Kim tarafından tanıtıldı. (Kaynak: InfoQ). Bu gelişme, AI ve makine öğrenimi geliştiricileri için yeni kripto para haberleri getiriyor.
ME AI mesajı, PyTorch resmi, TRANSIT (TRANsparent Scale-In for multi-node Training) çalışma zamanını yayınladı; bu çalışma zamanı, tekil sanal bellek teknolojisi aracılığıyla büyük ölçekli LLM eğitiminin daha pratik hale gelmesini sağlıyor. Bu çalışma zamanı, mevcut PyTorch eğitim kodlarını değiştirmeden model eğitimi için gereken GPU sayısını en fazla %50 azaltabilir. İlgili bağlantılar, Hyungyo Kim, Ph.D. tarafından sağlanmıştır. (Kaynak: InFoQ)
Kaynak:Orijinalini göster
Yasal Uyarı: Bu sayfadaki bilgiler üçüncü şahıslardan alınmış olabilir ve KuCoin'in görüşlerini veya fikirlerini yansıtmayabilir. Bu içerik, herhangi bir beyan veya garanti olmaksızın yalnızca genel bilgilendirme amacıyla sağlanmıştır ve finansal veya yatırım tavsiyesi olarak yorumlanamaz. KuCoin, herhangi bir hata veya eksiklikten veya bu bilgilerin kullanımından kaynaklanan sonuçtan sorumlu değildir. Dijital varlıklara yapılan yatırımlar riskli olabilir. Lütfen bir ürünün risklerini ve risk toleransınızı kendi finansal koşullarınıza göre dikkatlice değerlendirin. Daha fazla bilgi için lütfen Kullanım Koşullarımıza ve Risk Açıklamamıza bakınız.