PyTorch запускає TRANSIT Runtime, щоб зменшити потребу у GPU для навчання великих моделей на 50%

iconKuCoinFlash
Поділитися
AI summary iconКороткий зміст
У величезному оновленні для криптовалютних новин PyTorch запустив TRANSIT runtime у співпраці з MetaEra. Інструмент використовує єдину віртуальну пам’ять, щоб зменшити використання GPU до 50% під час навчання великих моделей. Він не вимагає змін у коді і має на меті зробити навчання LLM більш ефективним. Рантайм був представлений Хйонгйо Кімом, доктором філософії (джерело: InfoQ). Цей розвиток приносить нові криптовалютні новини для розробників штучного інтелекту та машинного навчання.
ME AI повідомлення: офіційний випуск PyTorch TRANSIT (TRANsparent Scale-In for multi-node Training) — це середовище виконання, яке за допомогою технології єдиної віртуальної пам’яті робить навчання великих мовних моделей більш практичним. Це середовище дозволяє зменшити кількість GPU, необхідних для навчання моделі, до 50%, не змінюючи існуючий код навчання PyTorch. Посилання надано доктором Хйонгйо Кімом. (джерело: InFoQ)
Джерело:Показати оригінал
Відмова від відповідальності: Інформація на цій сторінці може бути отримана від третіх осіб і не обов'язково відображає погляди або думки KuCoin. Цей контент надається лише для загального інформування, без будь-яких запевнень або гарантій, а також не може розглядатися як фінансова або інвестиційна порада. KuCoin не несе відповідальності за будь-які помилки або упущення, а також за будь-які результати, отримані в результаті використання цієї інформації. Інвестиції в цифрові активи можуть бути ризикованими. Будь ласка, ретельно оцініть ризики продукту та свою толерантність до ризику, виходячи з ваших власних фінансових обставин. Для отримання додаткової інформації, будь ласка, зверніться до наших Умов використання та Розкриття інформації про ризики.