本文分類:news發(fā)布日期:2026/2/23 5:10:40
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在大規(guī)模深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中,我們常常把注意力集中在GPU算力、模型結(jié)構(gòu)和優(yōu)化器調(diào)參上。然而,一個(gè)被廣泛忽視卻極具破壞性的瓶頸,正悄悄拖慢整個(gè)訓(xùn)練流程——那就是磁盤(pán)I/O性能?!?
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2026/2/21 8:47:09
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PyTorch知識(shí)蒸餾實(shí)戰(zhàn):在CUDA-v2.8中訓(xùn)練小型化模型引言
技術(shù)背景
隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展,深度學(xué)習(xí)模型在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛。然而,大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖然具備強(qiáng)大的表達(dá)能力,但也帶來(lái)了高計(jì)算成本、高…
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深度學(xué)習(xí)模型的規(guī)模在過(guò)去幾年里呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),從BERT到GPT系列,再到如今的大語(yǔ)言模型和多模態(tài)系統(tǒng),參數(shù)量動(dòng)輒數(shù)十億甚至上千億。這種復(fù)雜性帶來(lái)的一個(gè)直接后果是——訓(xùn)練過(guò)程…
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jupyter notebook魔法命令:%timeit測(cè)試PyTorch-CUDA-v2.8性能
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在深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)中,一個(gè)常見(jiàn)的挑戰(zhàn)是:我們寫(xiě)了一段張量運(yùn)算代碼,心里想著“這應(yīng)該很快”,結(jié)果訓(xùn)練卻卡得不行。到底是算法太重?還是實(shí)現(xiàn)方式不夠高效?又或者 …
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