标签：GPU训练

2026-08-07andy阅读(68)

引言：为什么大模型训练需要 FP8？ 随着大语言模型的参数量从数十亿迈向数千亿，训练过程中的显存消耗和计算吞吐成为核心瓶颈。以 Llama 3 405B 为例，使用 BF16 精度训练仅模型参数就需要约 810GB 显存，加上梯度、优化器状...

2026-07-03andy阅读(142)

为什么需要关注数据管线性能 在深度学习项目中，很多人把精力花在模型架构设计和超参数调优上，却忽视了数据加载管线的优化。实际上，当 GPU 利用率长期低于 70% 时，模型训练时间可能因为数据管线的瓶颈而被拉长 2-3 倍。TensorFlo...

2026-06-24andy阅读(196)

引言：为什么需要分布式训练？ 随着深度学习模型的规模不断增长，单张GPU卡已经难以满足大多数实际生产场景的训练需求。从BERT（3.4亿参数）到GPT-3（1750亿参数），再到LLaMA系列和最近流行的DeepSeek、Qwen等大语言模...