通过CPU计算，联邦计算也不会节省时间，对于大模型性能会不会很差，后续会不会支持高性能GPU计算？
通过CPU计算，联邦计算也不会节省时间，对于大模型性能会不会很差，后续会不会支持高性能GPU计算提速？
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一般大模型是基于预训练模型进行参数微调，而且也不是全量模型的更新，例如只更新某些层。不过即便如此参数量也会很大，需要使用GPU来计算。目前基于PyTorch开发的算法是支持GPU的。
2024-05-11 16:25:14赞同 展开评论 打赏 -
北京阿里云ACE会长通过CPU进行计算时，对于大型模型，性能可能会受到限制。这是因为CPU通常设计用于处理广泛的任务，而不是专门为大规模并行计算优化的。大型模型需要大量的并行计算能力，而CPU可能无法提供足够的计算速度。
联邦学习中的模型训练可能会比较慢，特别是当涉及大量数据或复杂模型时，因为每个设备上的计算能力可能有限，并且通信开销也可能增加。未来的联邦学习系统还可能包括更高效的通信协议、更先进的模型压缩技术，以及更优化的算法来减少通信开销和提高计算效率。2024-05-11 08:30:37赞同 展开评论 打赏
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