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申请/专利权人：清华大学
申请日：2024-03-28
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118297113A
主分类号：G06N3/0455
分类号：G06N3/0455;G06N3/084;G06F9/50
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本发明涉及深度学习领域，公开了一种自动显存调优的模型并行训练方法、装置及设备，该方法包括：将显存调优方案与模型并行训练框架结合；将显存调优方案的通信时间与模型的计算时间进行重叠处理；在重叠处理后，确定模型的开关选择方案，基于不同开关选择方案对模型进行性能预测；基于动态规划算法，根据性能预测结果和机器显存容量调优，确定最优开关选择方案。本发明解决了如何根据硬件资源条件，动态调优选择最优的训练策略，同时仍保持较高速的训练速度问题。
主权项：1.一种自动显存调优的模型并行训练方法，其特征在于，包括：将显存调优方案与模型并行训练框架结合；将所述显存调优方案的通信时间与模型的计算时间进行重叠处理；在重叠处理后，确定模型的开关选择方案，基于不同开关选择方案对模型进行性能预测；基于动态规划算法，根据性能预测结果和机器显存容量调优，确定最优开关选择方案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 自动显存调优的模型并行训练方法、装置及设备
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