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2025-04在当今人工智能领域，大模型的训练已成为推动技术进步的关键力量。然而，大模型的训练过程对计算资源，特别是GPU显存的需求极高，这给训练效率和成本控制带来了巨大挑战。其中，检查点恢复（Checkpointing）作为一种有效的显存管理技术，能够在不牺牲模型精度的前提下，显著减少训练过程中的显存占用。本文旨在探讨在大模型训练过程中，如何通过检查点恢复技术结合GPU显存预分配策略，实现资源的高效利用，并在此过程中介绍闪电云算力（www.9gpu.com）如何为这一过程提供强有力的支持。大模型训练检查点恢复的GPU显存预分配优化方案
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2025-04本文深入探讨了在万亿参数级别的大型深度学习模型训练中，NVLink与PCIe拓扑结构的性能差异及选择建议。文章从技术细节、性能分析以及应用场景等方面，为科研人员和企业技术决策者提供了深入的见解，帮助他们做出更加明智的硬件选择，优化训练效率，提升计算资源的利用率。万亿参数模型训练中NVLink与PCIe拓扑结构性能对比：如何选择最佳方案
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2025-04本文探讨了大模型量化压缩技术对国产GPU指令集适配性的影响，并分析了在此技术背景下国产GPU发展的挑战与机遇。研究表明，量化压缩技术在降低计算资源消耗、提升运行效率等方面具有显著优势，同时也对国产GPU的指令集设计与优化提出了新的要求。如何有效适配和提升国产GPU指令集的性能，将是未来发展的关键。大模型量化压缩对国产GPU指令集适配性的影响研究
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