GPU的算力首先取决于硬件本身的性能参数，包括显存容量、核心频率、CUDA核心数量以及互联带宽（如NVLink或PCIe）。例如，训练参数量超过100B的模型时，显存不足会导致频繁的数据交换，显著降低计算效率。此外，不同架构（如Ampere与Hopper）对混

gpu 效能 显存 oom parallelism 2025-08-06 15:03  3

在当今数字化时代，大模型已成为推动人工智能发展的核心力量。从自然语言处理到计算机视觉，从智能客服到智能驾驶，大模型的应用无处不在。然而，随着模型规模和复杂度的不断增加，如何实现万亿并发级别的高效运行，成为了业界面临的重大挑战。本文将深入探讨大模型主流运行框架技

模型 张量 配置 推荐系统 parallelism 2025-06-28 20:24  8

自2018年由Hugging Face开源以来，transformers库已成为自然语言处理（NLP）乃至多模态人工智能领域的基石。它汇集了全球最前沿的模型，如BERT、GPT、T5等，支持数千万开发者快速构建智能应用。随着人工智能算力的飞速发展，模型越来越大

训练 震撼 transformers parallelism 2025-05-23 07:37  8

构建和训练超大模型是当前人工智能领域最具挑战性的任务之一，其成功依赖于多维度技术要素与资源的协同整合。从硬件基础设施到算法创新，从数据管理到能源优化，每个环节均需突破传统深度学习框架的局限性。本文将系统性地探讨支撑超大模型训练的核心技术体系与资源要求，揭示其复

训练 模型 技术 nvidia parallelism 2025-05-07 10:10  13