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RESEARCH · CL_115222 · Jun 26 · 07:30

新的KD方法将HPC训练速度提升67% · 跟踪2个来源

研究人员开发了一种新的知识蒸馏（KD）方法，该方法优化了高性能计算（HPC）系统上师生模型的划分。与TRL库中的对称处理不同，该方法解耦了划分过程，利用了模型之间内存占用和通信需求的差异。新方法通过避免冗余数据结构和选择最优划分策略，实现了高达67%的每秒样本数，显著加快了在生产HPC集群上的训练速度。