Emma

Résumé:

  • Les grands réseaux neuronaux nécessitent une ingénierie complexe pour l'entraînement, impliquant des clusters de GPU et des calculs synchronisés.
  • Des techniques de parallélisme telles que le parallélisme des données, des pipelines, des tenseurs et le mélange d'experts aident à répartir l'entraînement sur plusieurs GPU.