我们在多达 512 个 GPU 上进行了超过 4000 次扩展实验,并测量了吞吐量(标记大小)和 GPU 利用率(标记颜色)。需要注意的是,在本可视化中,两者都根据模型大小进行归一化。

报告地址 :
https://huggingface.co/spaces/Ki-Seki/ultrascale-playbook-zh-cn
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本文地址:https://www.163264.com/10639
我们在多达 512 个 GPU 上进行了超过 4000 次扩展实验,并测量了吞吐量(标记大小)和 GPU 利用率(标记颜色)。需要注意的是,在本可视化中,两者都根据模型大小进行归一化。
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