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GPU加速和CPU有什么不同
【10月更文挑战第20天】GPU加速和CPU有什么不同
GPU加速：解锁高性能计算的未来
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GPU加速与代码性能优化：挖掘计算潜力的深度探索
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GPU的优势主要体现在哪些方面呢
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仅用4块GPU、不到3天训练出开源版GPT-4o，这是国内团队最新研究
【10月更文挑战第19天】中国科学院计算技术研究所提出了一种名为LLaMA-Omni的新型模型架构，实现与大型语言模型（LLMs）的低延迟、高质量语音交互。该模型集成了预训练的语音编码器、语音适配器、LLM和流式语音解码器，能够在不进行语音转录的情况下直接生成文本和语音响应，显著提升了用户体验。实验结果显示，LLaMA-Omni的响应延迟低至226ms，具有创新性和实用性。
2024阿里云双11金秋云创季活动相关内容简介：云上盛惠，助力企业数字化转型
在这个金秋时节，阿里云迎来了盛大的2024年双11金秋云创季活动，为企业和个人用户带来了一场前所未有的云上盛惠。从新迁入云的5亿算力补贴，到AI 算力云产品的直降85%，再到金秋上云礼包的抢先领取，阿里云双11金秋云创季活动以一系列优惠政策，助力企业轻松上云，加速数字化转型。
提高 PyTorch 性能
提高 PyTorch 是一个非常流行的深度学习框架，它支持动态计算图，非常适合快速原型设计和研究。
梯度累积的隐藏陷阱：Transformer库中梯度累积机制的缺陷与修正
在本地微调大规模语言模型时，由于GPU显存限制，通常采用梯度累积技术来模拟大批次训练。然而，实际研究表明，梯度累积方法在主流深度学习框架中会导致模型性能显著下降，尤其是在多GPU环境中。本文详细探讨了梯度累积的基本原理、应用场景及存在的问题，并通过实验验证了修正方案的有效性。研究指出，该问题可能在过去多年中一直存在且未被发现，影响了模型的训练效果。
《触手可及，函数计算玩转 AI 大模型》
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