研究人员开发了一种新方法来重新参数化 Shampoo 和 SOAP 算法，提高了它们训练神经网络的效率。该技术支持 BFloat16 存储，从而减少内存使用量，并缓解了与此存储格式相关的性能下降。通过仅更新基向量的子空间，该方法显著降低了计算开销，使得基于 Shampoo 的方法在时间和内存方面更有效率，尤其适用于大型预处理矩阵。 AI
影响 提高了神经网络训练的效率，可能支持更大的模型或更快的迭代周期。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍神经网络训练新算法改进的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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