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AdaptDNN:一个自适应可伸缩的大模型分布式训练系统
处理器芯片全国重点实验室(中国科学院计算技术研究所);
中国科学院大学计算机科学与技术学院;
北京开源芯片研究院
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刘国栋
朱家祺
高梓源
包云岗
王卅
开通知网号
随着深度学习模型参数量的不断增加,训练成本也在不断上升.为了减少训练成本,使用云服务厂商提供的弹性实例训练模型成为了一个可行的解决方案.弹性实例的价格仅为正常实例的30%,可以有效降低训练成本.虽然弹性实例价格低廉,但随时都有被回收的风险,对模型训练...
机 构:
处理器芯片全国重点实验室(中国科学院计算技术研究所);
中国科学院大学计算机科学与技术学院;
北京开源芯片研究院;
领 域:
自动化技术;
关键词:
深度学习;
神经网络;
分布式训练;
弹性实例;
容错;
格 式:
PDF原版;EPUB自适应版
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