当前位置： 首页 > article >正文 混合并行训练框架性能对比 article 2025/1/4 1:21:30 混合并行训练框架性能对比 1. 框架类型 DeepSpeed、Megatron - LM、Colossal - AI、SageMaker、Merak、FasterMoE、Tutel、Whale、Alpa、DAPPLE、Mesh - TensorFlow 2. 可用并行性（Available parallelisms） DNN framework（深度神经网络框架） DP（数据并行，Data Parallelism） PP（流水线并行，Pipeline Parallelism）</ 查看全文 http://www.kler.cn/a/461255.html 相关文章： Couchbase 和数据湖技术的区别、联系和相关性分析 Rabbitmq追问1 【数据结构Ⅰ复习题】 Unity 对Sprite或者UI使用模板测试扣洞 单片机常用外设开发流程(1)（IMX6ULL为例） 【国产NI替代】基于STM32+FPGA的8振动+4温度（16bits）数据采集板卡解决方案，支持全国产 未来20年在大语言模型相关研究方向--大语言模型的优化与改进 C语言优化技巧--达夫设备（Duff‘s Device）解析 鸿蒙服务卡片 反射工具类ReflectUtil 最近的一些事情 基础算法--滑动窗口 深入理解MVCC：快照读与当前读的原理及实践 LLM（十二）| DeepSeek-V3 技术报告深度解读——开源模型的巅峰之作 Docker容器日志查看与清理的方法 es使用简单语法案例 使用npm包的工程如何引入mapboxgl-enhance/maplibre-gl-enhance扩展包 SpringBoot 消息推送之 WebSocket和SseEmitter 如何规范的提交Git？ 管理系统中经典审核功能实现 【电机控制】基于STC8H1K28的六步换向——方波驱动（软件篇） 跨年烟花C++代码 INT303 Big Data Analytics 笔记 单元测试学习2.0+修改私有属性 用VSCode+远程拉仓库上传Git仓库方法（进阶版） [算法] [leetcode-70] 爬楼梯
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