面向大模型的智算网络发展研究
| Autor: | 郭亮1,2, 王少鹏1, 权伟2, 李洁 |
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| Jazyk: | čínština |
| Rok vydání: | 2024 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Dianxin kexue, Vol 40, Iss 6, Pp 137-145 (2024) |
| Druh dokumentu: | article |
| ISSN: | 1000-0801 |
| DOI: | 10.11959/j.issn.1000-0801.2024147 |
| Popis: | 近年来，全球进入智能计算的蓬勃发展期，作为具有巨量参数和复杂结构的深度学习模型，大模型训练需要在多卡、多服务器间实现训练参数的快速同步，所以对算力中心网络的带宽、时延、可靠性、可扩展性和安全性等提出更高要求。研究了面向大模型训练的智算网络的需求和相关关键技术，对智算网络的研究成果、标准规范和案例实践进行了分析，以期进一步促进智算网络的发展。 |
| Databáze: | Directory of Open Access Journals |
| Externí odkaz: |
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