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TOOL · CL_187442 · Aug 7 · 04:00

ML-for-ML 方法通过联合优化将 AI 训练速度提升 42%

研究人员推出了一种新颖的 ML-for-ML 方法，通过联合优化机器学习和网络参数来加速 AI 训练工作负载。通过将网络和机器学习侧的参数视为一个统一的系统，这种跨层视角旨在降低与快速增长的 AI 训练需求相关的成本、能源和基础设施成本。原型机的初步结果表明，与单独的优化方法相比，这种联合优化策略可以将目标损失的达成速度提高高达 42%。