面向大模型的智算网络发展研究
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。
I tiakina i:
| Kaituhi matua: | |
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| Hōputu: | Artigo |
| Reo: | Chinês |
| I whakaputaina: |
Beijing Xintong Media Co., Ltd
2024-06-01
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| Rangatū: | Dianxin kexue |
| Ngā marau: | |
| Urunga tuihono: | https://www.infocomm-journal.com/dxkx/CN/abstract/abstract174403.shtml |
| Ngā Tūtohu: |
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