训练超大规模神经网络模型面临严峻挑战，因为它们需要巨大的内存且训练时间长，常常超出单个 GPU 的容量。为解决此问题，采用了多种并行技术，包括数据并行（模型在多个工作节点上复制）和模型并行（模型本身被分割到不同机器上）。还使用了梯度累积等高级方法以及将参数卸载到 CPU 内存的技术，以优化训练效率并管理资源限制。 AI
排序理由 该集群讨论了训练大型神经网络的技术，引用了学术论文以及数据并行和模型并行等概念，符合研究类别。
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<!-- How to train large and deep neural networks is challenging, as it demands a large amount of GPU memory and a long horizon of training time. This post reviews several popular training parallelism paradigms, as well as a variety of model architecture and memory saving designs …