1、企业建设满足大模型训推需求的算力中心,宜采用GPU上云的策略,在统一的私有云平台上,基础设施层建设训练集群和推理集群,在AI平台层建设统一的算力调度平台,实现训推一体化。2、在训练、推理工作负载上,根据负载的不同特...
1、GPU是宝贵的,所以尽量 选择适合 GPU 加速的深度学习框架,如 TensorFlow 、 PyTorch 等,以充分发挥 GPU 的计算能力。从算法上避免算力的浪费2、GPU资源上云可以有效的动态伸缩 减少闲置和增加可用度。此外训练过程根...
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