层切分 – 阿木博客

发布于 2025-07-13

7 热度无~ AI人工智能

摘要

PyTorch 模型并行策略：层切分与张量并行的工程实践随着深度学习模型的复杂度和参数量的不断增长，单机内存和计算资源已经无法满足大规模模型的训练需求。为了解决这个问题，模型并行技术应运而生。模型并行主要分为层

发布于 2025-07-12

4 热度无~ AI人工智能

摘要

摘要：随着深度学习模型的复杂度和规模不断增加，如何在分布式系统中高效地并行处理模型成为了一个关键问题。TensorFlow作为当前最流行的深度学习框架之一，提供了多种模型并行切分策略。本文将对比两种主要的切分策略：

发布于 2025-07-12

7 热度无~ AI人工智能

摘要

TensorFlow 模型并行切分：层切分与算子切分技术详解随着深度学习模型的复杂度和规模不断增长，单机内存和计算资源已经无法满足大规模模型的训练需求。为了解决这个问题，模型并行技术应运而生。模型并行主要分为层