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申请/专利权人:清华大学
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。
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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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